联想全球商业产品和解决方案副总裁汤姆·巴特勒 – 采访系列

本次采访是在MWC 2026期间进行的，联想在会上展示了其最新的商业计算AI解决方案。

汤姆·巴特勒，联想全球商业产品和解决方案副总裁，在公司内拥有超过二十年的经验，曾担任过多个领导职位，包括董事、执行董事和副总裁。他负责制定联想全球商业产品战略，确保硬件、软件和服务能够满足企业需求。他的职业生涯反映了他在产品管理、市场执行和大型产品线领导方面的深厚经验，这些经验是在他早期在思科和爱立信的技术和运营职位中积累的。

联想是一家全球科技公司，年收入数十亿美元，服务于180多个市场。公司提供的产品包括PC、智能手机、平板电脑、服务器和企业基础设施，以及软件、AI驱动解决方案和服务，旨在支持数字化转型。其业务分为智能设备、基础设施解决方案和服务等几个关键领域，能够同时运营消费者和企业生态系统。联想越来越多地将自己定位为AI和集成计算体验的提供者，结合硬件、智能软件和云计算能力，支持现代工作场所和大型企业环境。

您在联想公司工作了二十多年，担任过产品营销、战略规划和产品线领导等职位。您如何看待“AI PC”与传统商用笔记本电脑的区别？

我认为，AI PC不是简单地在传统笔记本电脑上添加一些AI功能，而是一种从底层设计来运行AI工作负载的系统，能够高效、安全地运行AI应用程序。

对我来说，重要的是设备的本地能力。它能否在不依赖云计算的情况下运行有意义的AI体验？它能否适应用户、他们的数据和工作流程？并且能否以满足企业对安全性和管理性的期望的方式做到这一点？

在这个领域工作多年后，我已经学会了看穿炒作。如果它不能从根本上改变人们的工作方式，那么它还不是真正的AI PC。

我们越来越多地看到这种转变，这是向混合AI架构的转变，设备处理更多的本地工作负载，而仅在需要时才使用云计算。

作为ThinkPad、ThinkBook和商业软件的负责人，您如何重新思考商业笔记本电脑的产品线，以适应越来越多地在设备上运行的AI工作负载？

随着更多的AI工作负载在设备上运行，产品线需要优先考虑持续的本地性能，而不仅仅是峰值性能。这意味着在ThinkPad和ThinkBook中扩展NPU启用的配置，并将NPU视为与CPU和GPU一样的核心资源。会议摘要、转录、智能搜索和内容创建等任务正在被优化为本地加速。

这也需要我们重新思考软件。企业客户不想要孤立的AI功能，他们想要集成的体验，这些体验可以跨工作流程、设备和环境使用。

这也符合我们看到的从云优先到混合AI模型的转变。企业开始思考“本地优先，云计算仅在需要时使用”的方法，即PC或边缘设备处理更多的工作负载，而云计算仅在选择性地使用。这对性能、成本、控制和IT环境的设计有着真正的影响。这就是为什么我们专注于开放、灵活的架构，支持多种模型和不断演化的生态系统，而不是将客户锁定在单一方法中。

企业面临着更新设备的压力，但是更新周期正在缩短。当前投资于AI PC而不是延长现有硬件使用寿命的最强商业理由是什么？

当前的商业理由很明确：CIO们被要求为一个生产力和安全性期望已经转变的世界做好准备，旧的PC机队伍无法仅通过软件更新就达到新的基准。

性能是故事的一部分，但它不再是最有趣的部分。变化的是，AI工作负载现在是日常生产力的一部分，旧的PC机队伍并不是为此而设计的。

真正的投资回报率来自于使人们能够以新的方式工作，通过本地AI使敏感数据保持在设备上，提供更好的协作体验，并减少对不断连接的依赖。还有一个成本维度变得越来越重要。数据中心越来越多地被保留用于产生收入的工作负载，因此，如果您可以将测试、推理或早期AI任务移到客户端设备或边缘设备，您将减少不必要的云使用并降低整体成本。

同时，企业希望在不中断的情况下更新设备。将新设备与生命周期服务、分阶段部署和“快速证明”试点相结合，有助于使更新周期感觉更有目的和更实用，而不是反应性。

AI PC通常通过本地副驾驶和自动化承诺提高生产力。在现实世界的企业部署中，您实际上看到哪里有可衡量的收益——行业在哪里仍然领先于实际结果？

我们看到真正的影响是在AI与特定工作流程绑定时。会议捕获、摘要、搜索和设备优化已经带来了可衡量的时间节省，特别是当这些工作负载可以在不依赖连接性的情况下本地运行时。

行业仍然处于早期阶段，即企业范围内的转型。目前还没有单一的“杀手级应用”，采用取决于培训、集成和变革管理，而不仅仅是硬件。

沉浸式形式因素被定位为智能设备的下一个演进。从您的角度来看，“沉浸式”在未来三到五年内对商业用户来说意味着什么——哪些用例已经成熟到可以超越实验阶段？

对于商业用户来说，“沉浸式”必须是实用性的。这意味着更多的可用屏幕空间、更好的焦点和更自然的协作，而不是实验性的东西。

我们正在通过可扩展的显示屏、多模式设计和模块化生态系统来实现这一目标，这些生态系统可以扩展工作空间而不添加复杂性。

在未来三到五年内，最成功的用例将与企业的关键任务工作相关：文档密集型任务、协作和移动生产力。其他技术，例如裸眼3D、环形和一些空间交互模型，可能会首先在设计可视化、培训或高级协作等专业角色中成熟，然后才会被更广泛地采用。

随着AI工作负载的增加，设备必须在性能、热量、电池寿命和安全性之间取得平衡。构建商业AI PC时，哪些工程权衡最具挑战性，需要在企业环境中可靠地运行？

最难的部分是客户想要所有东西同时具备：性能、电池寿命、薄型设计和可靠性。实际上，这些东西是相互竞争的。更大的电池和更强的冷却系统会增加重量和厚度，所以真正的挑战是找到合适的平衡，而不是追求单一的规格。

安全性也必须从一开始就被构建进去。随着AI工作负载越来越接近端点，固件完整性、硬件保护和供应链保证的决策成为性能方程的一部分。在企业环境中，快速但容易受到攻击的系统根本无法扩展。

安全性和数据治理仍然是企业买家最关心的问题。向本地AI推理转变如何改变围绕隐私、合规性和风险管理的对话？

本地AI改善了围绕隐私的对话，因为更多的数据可以保持在设备上。这是一个重大的转变，尤其是对于受监管的行业。它还解决了对延迟和控制的担忧，因为敏感的工作负载不需要离开端点。

但是，它并没有消除对治理的需求。企业仍然需要明确的政策来规定如何使用模型、如何处理数据以及如何验证结果。

这就是为什么我们专注于操作系统以下的安全性、供应链完整性和设备级信任。随着AI转移到端点，这就是风险和责任越来越多地所在的地方。

许多企业正在尝试使用自动化工作流程和决策的AI代理。您如何看待AI PC如何演变以更好地支持本地代理驱动的工作流程，以及哪些硬件或软件创新将是必要的，以使其变得无缝？

我认为AI PC将从简单的辅助功能演变为支持代理驱动工作流程的平台。我们正在从AI工具转变为AI可以代表您采取行动的平台。这是一个重大的转变。

您将看到这种转变发生在设备和生态系统中，而不仅仅是在单个PC中。真正的机会在于协调，AI可以理解您的工作和设备的上下文，而不仅仅是孤立的任务。

为了使这些代理工作流程在设备上变得无缝，我们需要在设备上的加速和效率方面继续取得进展。同样重要的是，需要一个跨设备的智能软件架构，可以与不断演化的生态系统交互，并且需要企业级的防护措施，以便代理可以安全地和值得信赖地运行。

这种演变将在很大程度上依赖于混合AI架构，代理可以在需要时在本地运行，同时仍然可以利用云规模模型。

联想一直擅长于理解客户反馈并将其转化为产品策略。您从企业客户那里听到哪些反复出现的主题，这些主题可能被更广泛的市场所低估？

我们从企业客户那里听到的话题通常比行业对话更实用。

首先，客户想要明确的企业用例和一致的投资回报率。更新周期是提前几年规划的，因此如果没有关键任务的结果，许多团队仍然会犹豫不决。

第二，即使当新的设备被部署时，如果没有内置的培训和入职流程，往往会出现设备的利用不足。

第三，治理和信任是必不可少的。买家想要本地AI选项，可以减少不必要的数据暴露，并且可以清晰地看到设备上发生了什么。

最后，基础仍然很重要。电池寿命、性能、端口、可靠性和维修性。AI没有取代这些期望，而是提高了所有这些方面的标准。

展望未来五年，您是否认为“AI PC”这个术语将继续作为一个类别存在，还是AI能力将成为所有商业设备中不可见的、嵌入式层——这对公司如何区分其硬件有何影响？

我认为“AI PC”这个术语将随着时间的推移而消失。AI只是成为PC的一部分。

真正的区别转移到了体验上，体验有多个人性化，保护有多好，管理有多容易，企业有多自信地部署它。

在这种意义上，AI变得不可见。客户关心的是设备是否能帮助人们更好地工作，以及他们是否信任它。

感谢您接受这次精彩的采访，希望阅读更多的读者可以访问联想网站。