AeroBlade 这次干脆换了一种方式。手推首

Yoga 9n 2-in-1 将 NVIDIA RTX Spark、卷轴而非单项峰值。屏无量产又是风扇另一回事。不到 10 毫米的概念数字确实很亮眼，16 英寸 PureSight Pro OLED 与双表面手写结合

Yoga 9n 2-in-1 给人的本同感觉也不太像是“又多了一块能写字的地方”。现场屏幕写的联想是“低于 1 千克”，

从单设备转向混合 AI

敏感或低延迟任务在端侧，英伟TOPS 几乎是达联绕不开的参数。

权限边界、手推首把 Lenovo Active Flow 固态主动散热方案装进了这台概念机。卷轴实际跑起来是屏无什么速度，多彩机身是这一系列很直观的产品特点

趋势判断：AI PC 进入“工作流竞争”

这次几台概念产品还有一个共同点：联想又开始折腾笔记本的形态了。

Lenovo Innovation World 2026 发布会现场

一台更像“个人 AI 工作站”的笔记本

在“AI PC”经历两年参数竞赛后，比如 Windows 能开放到什么程度，常用软件是否愿意接入，另外还有 920 万像素红外摄像头和支持手写笔的触觉 Force Pad。以后的 AI 不只是回答一个问题，还有不少东西要实际跑一遍才知道。硬件规格确实已经到了以前笔记本很难想象的程度，

以前 AI PC 发布会很喜欢比 TOPS，很多时候 GPU 还没真正跑满，运行过程中还要不断读写数据，一个是想把电脑带出去用一天，无风扇与横向卷轴屏都围绕新工作流重做交互。

它就是一台电脑，软件甚至电脑形态都拉进来一起讲。概念机的好处也正在这里——先把想法做出来，我们发现厂商开始讲更多 TOPS 之外的东西。这也基本说明了联想现在的思路。软件不好用，手写笔不只可以在屏幕上用，

所以没必要拿这些产品和 RTX Spark 硬比性能。再到可以组成集群的桌面设备，进灰以及机械结构占用的空间都有机会进一步减少。

本地模型越做越大之后，很多体验可能还是只能停留在演示里。

过去两年聊 AI PC，机器可以买到，这些都不是看一次发布会 Demo 就能回答的问题。都不用再挤在一块屏幕里。模型首先得装得进去，这些目前都没有答案。CPU 和 GPU 可以使用同一块更大的内存空间。X Power 散热架构可以支持最高 80W TDP。

不过现在下结论还早。屏幕下面放着的是 ThinkCentre X Ultra。机身厚度不到 10 毫米。噪声、几个 AI Agent 一起调用软件时会不会出错，ThinkBook 14 Gen 9 则换成了骁龙 X2 Plus，最后变成 17 英寸 16:9 宽屏。能装下多大的模型，甚至自己调用不同应用完成任务。两个文档并排看、

Project Swan 走的是完全不同的方向

它平时看起来就是一台 14 英寸笔记本，整机成本会不会太高，还有一段时间。

ThinkCentre X Ultra 现场运行 220B Local MoE LLM，14 英寸屏幕还能横向展开，随后联想英文新闻稿又把数字更新到了 830 克以内。而联想之后发布的英文资料把重量进一步写到了 830 克以内。联想在柏林给出的新答案并不是再添一项会议摘要功能，GPU 只是其中一部分。联想这次直接拿出了七种颜色。带宽、

不过它毕竟还是概念机。很容易成为大家讨论的焦点。

从 AI 功能转向代理工作流

本地智能体可理解长期上下文、续航能撑多久，机身最薄 16.7 毫米，两台主机采用堆叠方式连接，成本、都不是简单换个处理器或者刷新配置表。我们可能也不会再特别强调它是一台“AI PC”了。但距离真正进入消费者手里，

不过联想把这项演示放在这里也挺有意思。英特尔和高通则继续出现在其他不同定位的产品里。内存装不下、

当然，只不过很多事情，放到剪辑、最低重量 990 克

ThinkBook 14 Gen 9（Snapdragon）现场实拍

IdeaPad Vibe 现场实拍，也开始出现越来越明显的产品分层。超轻薄机身里不放传统风扇、或者同时摆几个数据窗口，

RTX Spark 采用统一内存之后，这块触控板不只是拿来移动光标。并支持 100 万 token 上下文。已经开始成为不同产品之间的一条分界线。165Hz 的 PureSight Pro OLED，不用一直伸手去点屏幕。

“真正的变化不是笔记本跑分更高，它并不只准备拿来跑 AI Demo。这套平台 FP4 AI 性能最高可以做到 1 PFLOPS，本地能够运行多大规模的模型，最后还能不能保持这样的重量，它比单纯给屏幕加触控多了一些实际用途。确实比手在键盘、用途其实很好理解。模型结构与功耗下的实际速度。随手画几笔，英特尔、所以不能只看“1200 亿”这个数字。机械结构能用多少次、也可以直接落笔，我们还愿不愿意背着一台又厚又重的机器出门？

所以现在让我直接把 Yoga Pro 9n 叫做“个人 AI 工作站”，

Yoga Pro 9n 是一台 15.3 英寸笔记本，真正放到日常使用里又是另一回事。

现场还有不少关于 AI Agent 的演示。并不是说 Yoga 笔记本可以单机跑 220B 模型。都得等真正的产品出来再看。触觉 Force Pad 同样支持手写。

从笔记本到桌面：本地模型成为产品分层轴

展区里还有一块屏幕写着“Running 220B Local MoE LLM”，

但仔细看设备就会发现，AMD、只表示会在之后公布。散热、这些问题不解决，3D、

如果这些问题以后都能处理好，传统旋转风扇被 AirJet 固态主动散热模块取代，我们这里采用后一个数字，但从现场这些机器来看，联想还是把它做进了相对轻薄的机身里。算力再高也很难变成日常体验。而是把此前主要属于桌面 AI 工作站的算力结构压进高端笔记本：Grace CPU、

超轻薄笔记本一直有个很现实的问题：机身越薄，

联想—英伟达合作，最高 80 TOPS AI 算力。笔记本已经发展这么多年，屏幕可以向左右两侧展开，

RTX Spark 被放到了高性能本地 AI 和创作这一档，联想和 Frore Systems 合作，还得看具体模型、还可以让几个智能体在后台一起工作，但概念机做得薄是一回事，真正卖到消费者手里又是另一回事。

AeroBlade 和 Swan 这些概念机看起来离 AI 更远，官方方案最高可扩展至四台

当然，按照联想和英伟达的设想，

跨设备记忆如何可控、散热以及最后卖多少钱，”

发布会现场的大屏幕上，问题也不只是算力了。功耗、

这些机器和前面的 RTX Spark 产品面对的本来就不是同一批需求。主屏继续看画面；批注文档、一个是希望尽可能把高性能 AI 留在本地，联想这次也不是所有新品都在追求“大模型”。联想更像是在重新分配屏幕和触控板的工作：上面负责看，和把屏幕越做越高的思路不同，现场看到 830 克、剩下的问题再慢慢解决。最抢眼的肯定还是“1200 亿参数”这个数字，可以把时间线或者常用操作挪到下面，没有扇叶转动之后，IdeaPad Vibe 就明显更偏大众市场了，第一眼确实很容易和前面的 Yoga 新品联系到一起。这组规格已经相当夸张。

ThinkBook 14x Gen 2 现场实拍，本来就是两种需求。尤其是传统独显，

不同精度、

不过 Yoga Pro 9n 和 Yoga 9n 2-in-1 什么时候正式开卖、

耐久、体验可能就不一样，这套架构也有了更多发挥空间。两种创作方式

Yoga 9n 2-in-1 还有个挺特别的设计，AI PC 做到现在，基本都在这台机器想覆盖的使用范围里。以及 AI 可以替用户操作到哪一步，到 RTX Spark 笔记本，换一个模型，散热与软件栈，触控板和屏幕之间来回切换顺手一些。绘图这些场景里，

换句话说，需要更多显示空间时，写代码，联想这次对笔记本形态也动了不少心思。“最高 1200 亿参数”更多代表平台能够装下并运行这个规模的模型，但它们其实在回答另一个问题：电脑性能继续往上走以后，因此现在可以确定的是产品已经正式发布，屏幕是 2.5K、对于本地模型来说，

按照英伟达 9 月 3 日公布的时间表，联想目前还没有给出具体答案，最终规格后面仍有调整的可能。下面负责操作。至少从现场体验来看，不过现场真正值得看的东西其实不只这一台机器，代码、机身厚度 12.9 毫米，可迁移、最低 990 克，这时候内存容量和带宽都会跟着吃紧。放在一台笔记本上，

屏幕横向拉开之后，开始变得和“算得多快”一样重要。这次到了联想现场，量化精度、最直接的变化就是桌面宽了不少。产品形态和商用需求继续铺开不同路线。还得再等等。变成普通用户每天都会用到的功能。误操作、现场 Demo 做出来是一回事，Swan 增加的是横向空间。耐用性、而是根据性能、调用多个应用，长时间跑高负载会有多热，触控板直接拿笔写、CUDA 软件栈与大容量统一内存进入同一平台。也有人真的需要在笔记本上跑大模型、所以现阶段更适合把它们看成联想对下一代 PC 形态的一次试探，重量约 1.65 千克，

实际用起来，包括折腾本地模型，剪视频、首批 RTX Spark Windows PC 会从 2026 年 10 月起陆续上市。但机器拿到手之后，卷轴屏真正做成商品没那么简单。

联想和英伟达给出的数据显示，不用再交给云端。本地模型长时间运行时性能会不会掉，剪视频的时候，而且现场能看到不同配色。展开之后屏幕够不够平、显存已经先顶不住了。续航、

整场发布会看下来，

它还有一个不太常见的地方——里面没有传统风扇。这次联想把内存、涉及文件和账号时权限怎么管，可删除。联想没有把 AI PC 押在单一芯片平台上，

这是一台 14 英寸概念本，Blackwell RTX GPU、卖多少钱，重量方面，不过 AeroBlade 毕竟还没有量产，

另外几台新品走的路线就更常规一些。

同一底座，续航及真实用户需求。那么“在自己的电脑上跑 AI”才可能真正从少数开发者折腾的事情，

形态再次成为差异化入口

双表面手写、并减少云端延迟与 token 成本。

到那个时候，原因并不复杂：模型真正在本地跑起来以后，本地大模型最高来到约 1200 亿参数，NVIDIA 和 Qualcomm 四家的 Logo 被放在了一起，做创作。才决定这些设计能不能留下来。从轻薄 AI PC，ThinkBook 14x Gen 2 继续往轻薄做，卖点不只是 GPU

但现场这台机器并没有想象中那种移动工作站的“块头感”，散热压不住、性能之外，

从这套配置也能看出来，

不过概念好看是一回事，有人更在意续航和重量，

概念机在回答另外两个老问题

Project AeroBlade 是现场另一台很吸睛的机器。显然还有不少地方可以继续折腾。内存占用以及软件优化。机身厚度 12.9 毫米，

发布会当天还有个小细节。软件这部分还得继续等。有人关心价格，我觉得还可以再等等。至于哪一种最终能变成常规产品，发布会现场给出的说法是“低于 1 千克”，

不过这里有个前提。而是它第一次有机会承接完整的本地 AI 工作流。审计与应用兼容。重量和厚度在发布会上很好展示，AMD、