作者 | 鲍奕龙、杨宸

      编辑 | 硬 AI

近日，国际数据公司IDC发布2026年第二季度全球服务器市场最新数据。数据显示，联想全球x86服务器出货量达到28.6万台，同比增长45.6%，首次跃居全球第一；同期，联想x86服务器收入达到82.6亿美元，同比增长96%，位居全球第二，与排名第一厂商的市场份额差距仅为0.6个百分点。

这是联想继2013年登顶全球PC市场第一之后，在核心计算基础设施领域达成的又一历史性里程碑。

自2014年完成对IBM x86服务器业务收购以来，经过十二年的持续技术创新与全球化拓展，联想首次登顶全球x86服务器出货量第一。继PC业务长期保持全球领先之后，联想正在AI时代成功建立起第二条具有全球领导力的核心业务曲线。

更值得关注的是，这一突破发生在全球计算产业加速进入AI时代的关键节点。

IDC数据显示，2026年第二季度全球服务器市场收入达到创纪录的1663亿美元，同比增长52%，创下IDC统计以来单季历史新高。其中，x86服务器收入达到919亿美元，同比增长16.1%。AI基础设施投资已经成为驱动全球服务器市场增长的核心动力。

随着大模型持续迭代， AI从大规模训练加速走向规模化推理，Agentic AI也开始进入企业生产环境，全球对算力的需求快速攀升。与此同时，云服务商、互联网企业、主权AI项目以及越来越多企业客户持续加大数据中心投资，AI基础设施正在成为全球科技产业资本开支最集中的领域之一，并推动服务器市场进入新的增长周期。

x86服务器是全球AI基础设施市场的核心基础

作为全球服务器市场最成熟、应用最广泛的技术体系之一，x86服务器长期承担着企业数字化和数据中心建设的核心计算任务。

从数据库、ERP、虚拟化，到云计算、互联网服务，再到金融、电信、制造、能源等行业的关键业务系统，大量企业级工作负载均深度依赖x86平台。围绕英特尔至强（Intel Xeon）、AMD EPYC（霄龙）等处理器，x86已经形成覆盖操作系统、数据库、中间件、虚拟化软件及行业应用的庞大生态，并凭借高度标准化、成熟的软件兼容性和规模化部署能力，成为全球数据中心最重要的基础架构之一。

在AI基础设施加速演进的背景下，x86服务器正在进一步拓展其应用边界。当前，大量AI服务器仍以英特尔至强、AMD EPYC等x86处理器为基础，并与GPU等加速器协同构成异构计算平台，广泛承载AI训练、推理、数据处理及企业级智能应用等工作负载。

随着人工智能应用从大模型训练进一步向规模化推理、智能体及企业生产场景延伸，x86服务器正凭借其在企业关键业务中的稳健沉淀与全栈生态，成为“AI向实”落地的核心算力底座。 企业不仅需要高爆发力的加速芯片，更需要能保障关键业务系统稳定运行的坚实基础设施，x86平台凭借成熟的软硬件生态与规模化交付优势，正持续成为AI基础设施建设的核心支撑。

AI服务器需求的快速增长，也正在进一步打开x86服务器新的市场空间。IDC最新数据也显示出这一市场的持续韧性。2026年第二季度，全球x86服务器收入达到919亿美元，同比增长16.1%。在AI加速计算快速增长、服务器架构更加多元化的背景下，x86仍然保持着庞大的市场规模和持续增长。

对于服务器厂商而言，x86市场的竞争也不仅是单一产品或处理器性能的竞争。由于其客户覆盖广、应用场景复杂、交付规模大，x86服务器市场综合考验厂商在产品研发、系统级集成、全球制造、渠道体系及大型客户服务等方面的整体能力。

因此，联想首次登顶全球x86服务器出货量第一，不仅意味着其在全球最大的服务器基础市场之一实现规模领先，也标志着联想经过多年积累，已经建立起覆盖产品、供应链、制造、客户和服务体系的全球服务器竞争力。

30年积累，联想服务器业务迎来AI时代新拐点

联想在服务器领域的布局，可以追溯至上世纪90年代。1995年，联想推出“万全”服务器，正式进入企业级计算市场；此后持续布局高性能计算、数据中心等领域，逐步积累服务器研发、制造和行业应用能力。

2014年，联想完成对IBM x86服务器业务的收购，进入全球x86服务器市场第一阵营。此后，经过产品、研发、供应链、渠道和组织体系的持续整合，联想服务器业务逐步完成全球化布局。2017年，联想推出ThinkSystem和ThinkAgile新一代数据中心产品组合；2023年，针对中国市场的独特需求，联想重磅发布本地化服务器品牌“联想问天”，正式建立起“联想问天 + 联想ThinkSystem”的双品牌战略；2021/22财年，联想基础设施方案业务集团ISG实现收购IBM x86服务器业务以来首次全年盈利，服务器业务由此进入规模增长与盈利能力持续改善的新阶段。

AI的快速发展进一步放大了联想过去三十年的技术与产业积累。

一方面，联想长期形成的全球供应链、系统级集成能力和规模制造能力，正在成为AI服务器时代的核心壁垒。AI服务器需要整合CPU、GPU、HBM、内存、高速网络、电源及散热等大量关键部件，客户需要的不仅仅是计算硬件，而是开箱即用的企业级算力。依托覆盖全球的研发、制造、供应和服务体系，联想能够同时服务大型云服务商、互联网企业及全球企业客户，持续提升复杂AI数据中心和高密度计算系统的规模化交付能力。

另一方面，联想在高性能计算和液冷技术领域的长期投入，正在AI时代释放爆发性价值。联想多年来持续深耕HPC，并形成领先的海神（Neptune）液冷技术体系。随着GPU功耗和单机架计算密度快速飙升，液冷正从前沿技术成为下一代AI数据中心的必选项。联想的海神技术能够大幅优化单位算力能效，有效提升生成式AI在实际推理场景中的单位功耗处理吞吐量（Performance per token），让前沿技术真正转化为企业可持续的生产力。

目前，联想已经形成以“联想ThinkSystem” 与“联想问天”为双引擎、覆盖英特尔、AMD等x86平台以及多种GPU和AI加速计算架构的完整产品矩阵，并持续推进AI服务器、整机架系统及面向企业算力调度的AI Factory（人工智能工厂）等新一代基础设施产品。

在最新发布的2026/27财年第一季度业绩中，联想ISG收入达到85亿美元，同比增长98%；营业利润达到7.77亿美元，营业利润率提升至创纪录的9.1%。AI服务器储备订单达到540亿美元，环比增长157%。服务器业务已经成为联想在AI时代重要的增长引擎之一。

联想集团董事长兼CEO杨元庆在2026/27财年第一季度财报发布会上表示，联想正在“迅速成长为AI和基础设施领域的全球领导者”。这一基础设施领域的里程碑式突破，也为联想整体的“混合人工智能”战略落地提供了最坚实的算力底座。

星展银行近期研究报告指出，联想ISG营业利润率提升至9.1%，进一步验证了AI基础设施业务盈利能力改善的趋势，并相应上调盈利预测和目标价。随着服务器业务规模扩大、盈利能力持续增强，联想基础设施业务正在成为资本市场重新评估公司长期价值的重要因素。

面向未来，随着AI从大模型训练进一步向规模化推理、智能体和企业级应用扩展，全球算力基础设施需求仍将持续增长。依托x86服务器全球领先的规模基础，以及在全球供应链、高性能计算、液冷技术和企业客户市场等方面的长期积累，联想有望进一步将服务器业务的规模优势转化为AI基础设施领域的持续增长动力。

OpenAI正式将人工智能的触角伸入华尔街核心业务。

9月10日周四，OpenAI正式发布“ChatGPT金融服务版”，这是一款专为投资银行家和股票研究员量身定制的新工具，也是该公司为与竞争对手Anthropic PBC争夺企业市场、扩大AI在企业端应用所作出的最新尝试。

这款专为金融服务业打造的智能产品，由OpenAI与摩根士丹利及Evercore深度合作开发，直击投资银行和股票研究团队的日常痛点。

它不仅搭载了全新一代的GPT-6 Astra模型，更将来自Daloopa、PitchBook和LSEG News等优质金融数据、顶级推理能力与定制化交付物生成（PPT/Excel/Word）完美融合。

OpenAI产品副总裁Nick Turley表示：

我们实际上是在教ChatGPT像分析师一样进行研究，并像分析师一样为自己的结论提供依据。

当被问及该产品是否会减少初级银行家的招聘时，Turley将其定位为一种提升生产力的工具。他说：

我认为，就像微软的Excel彻底改变了行业，让他们能够更快、更出色地完成分析一样，你也会看到这类技术发挥同样的作用。

不过不少网友在讨论中直言，入门级岗位几十年来都是进华尔街的传统路径，初级分析师往往就是靠拉数据、搭模型这些“体力活”积累经验的。现在连带 PPT 和研报生成被全套打包，最先被压缩的一定是初级研究员的工作量，甚至有从业者调侃：

现在不用每年花15万美元雇初级分析师拉数据了，直接问AI就行，只要祈祷它别在估值上产生幻觉。

自带顶级数据库，告别“找数据”的内耗

金融分析的基石是数据，而获取和验证数据的过程往往耗费了银行家们大量的心血。金融版ChatGPT彻底改变了这一现状：

开箱即用的高级金融数据。系统直接内置了来自Daloopa、PitchBook、LSEG News和Crunchbase等顶级提供商的优质数据集，覆盖财报电话会议记录、财务报表、公司基本面及私有企业数据。

最震撼的是，团队无需再额外谈判合同或设置连接器，即可立即使用这些数据。由于数据由OpenAI的基础设施直接索引和托管，其检索速度和延迟表现得到了质的飞跃。

准确的引用溯源，做研究最怕数据“无中生有”。金融版ChatGPT支持精准溯源，银行家们可以将每一个数据和结论直接追溯到具体的表格和段落，并在分析过程中随时核对高亮显示的证据。

无缝打通现有数据订阅。如果你所在的机构已经订阅了S&P Capital IQ、LSEG、MSCI、Dow Jones Factiva或Moody’s，你可以通过ChatGPT的单点登录直接访问已授权的内容。

此外，OpenAI还优化了包括Datasite、Box、Preqin和Intapp在内的50多个常用MCP连接器，让团队把时间真正花在分析上，而不是调试接口。

这次直接打包底层数据的做法，也对金融数据和AI创业圈造成了不小的震荡。周四发布当天，FactSet、S&P Global 等传统数据巨头的股价应声走弱。

不少垂直领域的创业者也感叹，过去那些靠“单做财报解读”或“单做研报生成”的小应用可能很难活了。那些靠信息整理费活着的“中介层”确实正面临护城河的平价化。

GPT-6 Astra加持：表格理解、财务推理、幻灯片生成全覆盖

金融版ChatGPT的“大脑”是当前最先进的GPT-6 Astra，它在信息检索、金融推理和材料生成三大核心能力上表现出了惊人的统治力。

它有多懂金融？当一位投资银行家在进行利润表标准化分析时，GPT-6 Astra不仅能浏览和理解财务文件中的数字、表格及附注，还能让用户深入审查“调整后EBITDA”背后的对账单和说明，理解哪些成本被剔除，并最终决定如何在估值模型中使用它。

它做PPT有多强？在专业的幻灯片制作内部评估中（包括从零创建PPT和遵循现有模板），GPT-6 Astra 在与 Opus 5 的人类盲测对比中，胜率高达 55.6%，而上一代 GPT-5.6 Sol 的胜率仅为 21.6%。

分析完成后，团队甚至可以直接在系统内生成交互式的图表和可视化内容，横向对比公司业绩。

一键生成公司专属格式的估值模型与Pitchbook

金融机构对文档排版有着近乎严苛的要求。在金融版ChatGPT中，管理员可以通过专属后台发布企业的Excel、Word和PowerPoint模板以及样式指南。

这意味着你的分析成果，可以瞬间转化为完全符合你公司格式和排版风格的估值模型、研究报告和路演推介材料（Pitchbooks）。真正实现了从数据抓取到最终交付的“一站式”作业。

OpenAI强调，保护重大非公开信息（MNPI）和客户机密是金融机构的命脉。金融版ChatGPT建立在企业级的安全基础之上：

不用于模型训练：默认情况下，你的商业数据绝不会被用于训练OpenAI的模型。信息隔离墙：支持创建多个工作区以强制执行信息隔离，防范内幕交易风险。严密的访问控制：支持SAML SSO、SCIM配置和基于角色的访问控制，企业可按角色管理技能和应用的读写权限。审计与合规：数据在传输和静止状态下均加密。合规团队还能将工作区日志导出至现有的审计和调查工作流中。

可用性与行业影响

ChatGPT for Financial Services目前向符合条件的金融机构开放，感兴趣的机构可通过OpenAI官方渠道或客户团队提出申请。

OpenAI表示，该产品是其服务金融行业的方式之一，但解决金融行业全部需求仍需多元化方案的组合。金融机构和开发者仍可通过API构建专属应用。

对于华尔街初级从业者而言，这一产品的发布至少意味着：AI正在以越来越成熟的姿态切入过去由人工主导的分析流程。正如摩根士丹利在合作中所言：

前沿研究的真正承诺，在于它能帮助我们的员工为客户做真正有意义的工作。

至于这究竟是提升生产力的工具，还是加速人力替代的信号，各家机构给出的答案或将在未来数年内逐渐清晰。