Том Батлер, вице-президент по коммерческой линейке продукции и управлению продуктами в Lenovo – Интервью

Это интервью было проведено в связи с MWC 2026, где Lenovo представила свои последние достижения в области коммерческих вычислений, работающих на основе искусственного интеллекта.

Том Батлер, вице-президент по коммерческой линейке продукции и управлению продуктами в Lenovo, имеет более двух десятилетий опыта работы в компании, пройдя через различные руководящие должности, включая директора, исполнительного директора и вице-президента глобальной коммерческой линейки продукции. Базируясь в районе Роли-Дарем, он отвечает за формирование мировой коммерческой стратегии продукции Lenovo, согласовывая аппаратное и программное обеспечение, а также услуги для удовлетворения потребностей предприятий. Его карьера отражает глубокий опыт в управлении продуктами, выполнении маркетинговых планов и лидерстве крупных портфелей, основанный на ранее технических и операционных ролях в Cisco и Ericsson, где он получил основу в области беспроводных систем, инфраструктуры предприятий и поддержки клиентов.

Lenovo – это глобальная технологическая компания, генерирующая десятки миллиардов долларов дохода в год и обслуживающая клиентов более чем в 180 рынках. Компания предлагает широкий спектр продуктов, включая персональные компьютеры, смартфоны, планшеты, серверы и инфраструктуру предприятий, а также программное обеспечение, решения на основе искусственного интеллекта и услуги, предназначенные для поддержки цифровой трансформации. Бизнес компании структурирован по ключевым сегментам, включая интеллектуальные устройства, решения для инфраструктуры и услуги, что позволяет ей работать как в потребительском, так и в корпоративном секторах. Lenovo все больше позиционирует себя вокруг искусственного интеллекта и интегрированных вычислительных опытов, объединяя аппаратное обеспечение с интеллектуальным программным обеспечением и облачными возможностями для поддержки современных рабочих мест и крупномасштабных корпоративных сред.

Вы провели более двух десятилетий в Lenovo, пройдя через различные роли в маркетинге продукции, стратегическом планировании и лидерстве портфеля, и теперь курируете мировую коммерческую линейку ноутбуков. Как это путешествие сформировало ваше представление о том, что действительно определяет “AI-ПК” по сравнению с традиционным бизнес-ноутбуком с функциями искусственного интеллекта, наложенными поверх?

Я провел большую часть своей карьеры внутри коммерческих ПК, поэтому я довольно строг в определениях. AI-ПК – это не традиционный ноутбук с несколькими добавленными функциями, это система, разработанная с нуля для запуска задач на основе искусственного интеллекта локально, эффективно и безопасно.

Мне важно, что может сделать устройство по умолчанию. Может ли оно запускать значимые опыты на основе искусственного интеллекта без полной зависимости от облака? Может ли оно адаптироваться к пользователю, его данным, его рабочим процессам? И может ли оно делать это так, чтобы удовлетворять ожиданиям предприятий в отношении безопасности и управляемости?

За годы работы в этой области я научился смотреть за пределы шума. Если это не фундаментально меняет то, как люди работают, это еще не AI-ПК.

Все чаще мы видим это как часть более широкого сдвига в сторону гибридных архитектур искусственного интеллекта, где устройство обрабатывает больше локально и обращается к облаку только при необходимости.

Как лидер, ответственный за ThinkPad, ThinkBook и коммерческое программное обеспечение, как вы пересматриваете коммерческую дорожную карту ноутбуков, чтобы учесть задачи на основе искусственного интеллекта, которые все чаще запускаются локально на устройстве, а не исключительно в облаке?

Когда задачи на основе искусственного интеллекта запускаются локально, дорожная карта должна отдавать приоритет устойчивой производительности на устройстве, а не только пиковым характеристикам. На практике это означает расширение конфигураций с поддержкой NPU на ThinkPad и ThinkBook и рассмотрение NPU как основного ресурса наряду с CPU и GPU. Задачи, такие как сводки встреч, транскрипция, интеллектуальный поиск и создание контента, все чаще оптимизируются для локального ускорения.

Это также требует сдвига в том, как мы думаем о программном обеспечении. Корпоративные клиенты не хотят изолированных функций на основе искусственного интеллекта, они хотят интегрированные опыты, которые работают на протяжении рабочих процессов, устройств и сред.

Это также соответствует более широкому сдвигу, который мы наблюдаем от облачных моделей к более гибридным моделям искусственного интеллекта. Предприятия начинают думать о “локальном сначала, облаке при необходимости” подходе, где ПК или устройство на краю сети обрабатывает больше рабочей нагрузки, а облако используется более избирательно. Это имеет реальные последствия не только для производительности, но и для стоимости, контроля и того, как проектируются среды ИТ. Поэтому мы сосредоточены на открытых, гибких архитектурах, которые поддерживают несколько моделей и развивающиеся экосистемы, а не блокируют клиентов в одном подходе.

Предприятия находятся под давлением, чтобы модернизировать свои парки устройств, но циклы обновления сжимаются. Какой самый сильный бизнес-кейс сегодня для того, чтобы ЦОДы инвестировали в AI-ПК вместо продления срока службы существующего оборудования?

Бизнес-кейс сегодня становится яснее: ЦОДы просят модернизировать для мира, где ожидания производительности и безопасности сместились, и старые парки ПК не всегда могут достичь этой новой базовой линии только через обновления программного обеспечения.

Производительность является частью истории, но это уже не самая интересная часть. То, что изменилось, заключается в том, что задачи на основе искусственного интеллекта теперь являются частью повседневной производительности, и старые парки просто не были разработаны для этого.

Реальный ROI возникает из-за того, что новые способы работы, локальный искусственный интеллект, который сохраняет чувствительные данные на устройстве, лучшие опыт сотрудничества и снижение зависимости от постоянной связности. Также есть стоимость измерение, которое становится более важным. Центры обработки данных все чаще зарезервированы для рабочих нагрузок, генерирующих доход, поэтому если вы можете переместить тестирование, вывод или ранние задачи на основе искусственного интеллекта на клиентское устройство или край сети, вы снижаете ненужное использование облака и снижаете общую стоимость.

В то же время предприятия хотят модернизировать без нарушения. Сопоставление новых устройств с услугами жизненного цикла, поэтапными развертываниями и “проверочными” пилотами помогает сделать циклы обновления чувствовать себя намеренными и практичными, а не реактивными.

AI-ПК часто обещают улучшенную производительность через локальных помощников и автоматизацию. В реальных корпоративных развертываниях, где вы действительно видите измеримые выгоды – и где отрасль все еще опережает практические результаты?

Там, где мы видим реальное воздействие, – это когда искусственный интеллект связан с конкретными рабочими процессами. Захват встреч, сводки, поиск и оптимизация устройства уже дают измеримые экономии времени, особенно когда эти рабочие нагрузки могут запускаться локально без задержки или зависимости от связности.

Там, где отрасль все еще ранняя, – это широкая трансформация предприятий. Нет единого “убийственного приложения” еще, и принятие зависит сильно от обучения, интеграции и управления изменениями, а не только от аппаратного обеспечения.

Иммерсивные форм-факторы позиционируются как следующая эволюция умных устройств. Из вашей точки зрения, что “иммерсив” реально означает для бизнес-пользователей в течение следующих трех-пяти лет – и какие сценарии использования достаточно зрелы, чтобы перейти за пределы экспериментов?

Для бизнес-пользователей “иммерсив” должен означать практичность. Больше полезного пространства экрана, лучшая концентрация и более естественное сотрудничество, а не что-то экспериментальное.

Мы видим, как это оживает через расширяемые дисплеи, многорежимные конструкции и модульные экосистемы, которые расширяют рабочее пространство без добавления сложности.

В течение следующих трех-пяти лет наиболее успешные сценарии использования будут соответствовать критически важным задачам предприятий: задачам, связанным с документами, сотрудничеством и мобильной производительностью. Другие технологии, такие как 3D без очков, кольца и некоторые пространственные модели взаимодействия, вероятно, созреют сначала в специализированных ролях, таких как визуализация дизайна, обучение или продвинутое сотрудничество, прежде чем стать более широко принятыми.

Когда задачи на основе искусственного интеллекта увеличиваются, устройства должны балансировать производительность, термики, время автономной работы и безопасность. Какие инженерные компромиссы являются наиболее сложными при построении коммерческих AI-ПК, которые должны работать надежно в корпоративных средах?

Самая сложная часть заключается в том, что клиенты хотят все сразу: производительность, время автономной работы, тонкий дизайн и надежность. На самом деле, эти вещи конкурируют. Большие батареи и более сильное охлаждение добавляют вес и толщину, поэтому реальным вызовом является нахождение правильного баланса, а не преследование одного показателя.

Безопасность также должна быть встроена с самого начала. Когда задачи на основе искусственного интеллекта перемещаются ближе к конечной точке, решения о целостности прошивки, аппаратных средствах защиты и гарантиях поставки становятся частью уравнения производительности. В корпоративных средах быстрые, но уязвимые системы просто не масштабируются.

Безопасность и управление данными остаются главными проблемами для корпоративных покупателей. Как сдвиг в сторону вывода на основе искусственного интеллекта на устройстве меняет разговор вокруг конфиденциальности, соответствия требованиям и управления рисками?

Вывод на основе искусственного интеллекта на устройстве улучшает разговор вокруг конфиденциальности, поскольку больше данных может оставаться локально на устройстве. Это большой сдвиг, особенно для регулируемых отраслей. Это также помогает решить проблемы вокруг задержки и контроля, поскольку чувствительные рабочие нагрузки не всегда должны покидать конечную точку.

Но это не устраняет необходимость управления. Предприятиям все еще нужны четкие политики вокруг того, как используются модели, как обрабатываются данные и как проверяются результаты.

Это почему мы сосредоточены на безопасности ниже уровня ОС, целостности цепочки поставок и доверии на уровне устройства. Когда искусственный интеллект перемещается на конечную точку, это то место, где все больше сидит риск и ответственность.

Многие компании экспериментируют с агентами на основе искусственного интеллекта, которые автоматизируют рабочие процессы и принятие решений. Как вы видите эволюцию AI-ПК для лучшей поддержки агент-ориентированных рабочих процессов локально, и какие инновации в области аппаратного или программного обеспечения будут необходимы для того, чтобы сделать это беспрепятственно?

Я вижу, как AI-ПК эволюционируют от простых вспомогательных функций в платформы, которые поддерживают агент-ориентированные рабочие процессы. Мы движемся от искусственного интеллекта как инструмента, с которым вы взаимодействуете, к искусственному интеллекту, который может действовать от вашего имени. Это значительный сдвиг.

Вы увидите это эволюцию на протяжении устройств и экосистем, а не только внутри одного ПК. Реальная возможность заключается в координации, где искусственный интеллект понимает контекст на протяжении вашей работы и устройств, а не только изолированных задач.

Чтобы сделать эти агент-ориентированные рабочие процессы беспрепятственными на устройстве, нам понадобится продолжение прогресса в ускорении и эффективности на устройстве. Не менее важно наличие интеллектуальной программной архитектуры на уровне устройства, которая может взаимодействовать с моделями, поскольку экосистема развивается, а также корпоративные ограничители, чтобы агенты могли работать безопасно и с доверием.

Эта эволюция будет сильно зависеть от гибридных архитектур искусственного интеллекта, где агенты могут работать локально, когда это необходимо, а также использовать облачные модели, когда это уместно.

Lenovo исторически отличалась пониманием обратной связи клиентов и переводом ее в стратегию продукта. Какие повторяющиеся темы вы слышите от корпоративных клиентов об устройствах на основе искусственного интеллекта, которые более широкий рынок может недооценивать?

Темы, которые мы слышим от корпоративных клиентов, обычно более практичны, чем разговор отрасли.

Во-первых, клиенты хотят четкие корпоративные сценарии использования и последовательный ROI. Циклы обновления планируются за годы вперед, поэтому без миссионно-kritических результатов многие команды остаются осторожными.

Во-вторых, даже когда новые устройства развертываются, недоиспользование является распространенным, если обучение и ввод в эксплуатацию не встроены.

В-третьих, управление и доверие являются необходимыми. Покупатели хотят локальные варианты на основе искусственного интеллекта, которые снижают ненужное воздействие данных и четкую видимость того, что происходит на устройстве.

Наконец, основы все еще имеют значение. Время автономной работы, производительность, порты, надежность и ремонтопригодность. Искусственный интеллект не заменяет эти ожидания, он повышает планку для всех.

Оглядываясь вперед на пять лет, вы считаете, что термин “AI-ПК” все еще будет существовать как категория, или возможности на основе искусственного интеллекта просто станут невидимым, встроенным слоем на протяжении всех коммерческих устройств – и что это подразумевает для того, как компании дифференцируют свою аппаратуру?

Я думаю, что термин “AI-ПК” исчезнет со временем. Искусственный интеллект просто станет частью того, что такое ПК.

Реальная дифференциация смещается в сторону опыта, насколько он персонализирован, насколько он защищен, насколько легко он управляется в масштабе и насколько уверенно предприятия могут его развернуть.

В этом смысле искусственный интеллект становится невидимым. То, что заботит клиентов, – это помогает ли устройство людям работать лучше, и доверяют ли они ему.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Lenovo.