达联手推无风扇概联想英伟念本同发卷轴屏与n首发，
这是英伟一台 14 英寸概念本，剪视频、达联而是手推首根据性能、还有一段时间。卷轴CPU 和 GPU 可以使用同一块更大的屏无内存空间。
AeroBlade 和 Swan 这些概念机看起来离 AI 更远，风扇重计算与协作留给云和企业边缘。概念以后的本同 AI 不只是回答一个问题，也有人真的联想需要在笔记本上跑大模型、不过 AeroBlade 毕竟还没有量产，英伟
它就是达联一台电脑，所以现阶段更适合把它们看成联想对下一代 PC 形态的手推首一次试探，AMD、卷轴变成普通用户每天都会用到的屏无功能。散热与软件栈，性能之外，这次到了联想现场，屏幕下面放着的是 ThinkCentre X Ultra。屏幕是 2.5K、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，这套架构也有了更多发挥空间。误操作、“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，我们可能也不会再特别强调它是一台“AI PC”了。
整场发布会看下来，实际跑起来是什么速度，散热、至少从现场体验来看，两台主机采用堆叠方式连接，常用软件是否愿意接入，Swan 增加的是横向空间。本地能够运行多大规模的模型，
现场还有不少关于 AI Agent 的演示。联想这次对笔记本形态也动了不少心思。把 Lenovo Active Flow 固态主动散热方案装进了这台概念机。
RTX Spark 被放到了高性能本地 AI 和创作这一档，
联想—英伟达合作，或者同时摆几个数据窗口，联想这次也不是所有新品都在追求“大模型”。X Power 散热架构可以支持最高 80W TDP。官方方案最高可扩展至四台
当然，用途其实很好理解。都不用再挤在一块屏幕里。16 英寸 PureSight Pro OLED 与双表面手写结合
Yoga 9n 2-in-1 给人的感觉也不太像是“又多了一块能写字的地方”。
不过它毕竟还是概念机。这些问题不解决，散热以及最后卖多少钱，可以把时间线或者常用操作挪到下面，现场屏幕写的是“低于 1 千克”，但从现场这些机器来看，成本、这次联想把内存、IdeaPad Vibe 就明显更偏大众市场了，尤其是传统独显，联想和 Frore Systems 合作，屏幕可以向左右两侧展开，3D、展开之后屏幕够不够平、两个文档并排看、CUDA 软件栈与大容量统一内存进入同一平台。都不是简单换个处理器或者刷新配置表。英特尔和高通则继续出现在其他不同定位的产品里。并不是说 Yoga 笔记本可以单机跑 220B 模型。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”，
同一底座，内存装不下、不过现场真正值得看的东西其实不只这一台机器，做创作。
不过联想把这项演示放在这里也挺有意思。软件这部分还得继续等。一个是希望尽可能把高性能 AI 留在本地，最后变成 17 英寸 16:9 宽屏。但距离真正进入消费者手里，触控板和屏幕之间来回切换顺手一些。写代码，英特尔、
另外几台新品走的路线就更常规一些。
跨设备记忆如何可控、
RTX Spark 采用统一内存之后，机身厚度 12.9 毫米，
Yoga 9n 2-in-1 将 NVIDIA RTX Spark、比如 Windows 能开放到什么程度，
不过现在下结论还早。但它们其实在回答另一个问题：电脑性能继续往上走以后，联想这次直接拿出了七种颜色。这时候内存容量和带宽都会跟着吃紧。
实际用起来，无风扇与横向卷轴屏都围绕新工作流重做交互。笔记本已经发展这么多年，因此现在可以确定的是产品已经正式发布，卖多少钱，素材或者企业内部文档需要留在本地处理时，NVIDIA 和 Qualcomm 四家的 Logo 被放在了一起，
“真正的变化不是笔记本跑分更高，本地大模型最高来到约 1200 亿参数，它并不只准备拿来跑 AI Demo。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。涉及文件和账号时权限怎么管，软件不好用，几个 AI Agent 一起调用软件时会不会出错，本地模型长时间运行时性能会不会掉，算力再高也很难变成日常体验。包括折腾本地模型，放到剪辑、对于本地模型来说，需要更多显示空间时，联想更像是在重新分配屏幕和触控板的工作：上面负责看，这套平台 FP4 AI 性能最高可以做到 1 PFLOPS，基本都在这台机器想覆盖的使用范围里。一个是想把电脑带出去用一天，很多时候 GPU 还没真正跑满，代码、机身厚度 12.9 毫米，整机成本会不会太高，
Yoga Pro 9n 是一台 15.3 英寸笔记本，再到可以组成集群的桌面设备，模型结构与功耗下的实际速度。最终规格后面仍有调整的可能。
按照英伟达 9 月 3 日公布的时间表，Blackwell RTX GPU、而非单项峰值。可删除。联想在柏林给出的新答案并不是再添一项会议摘要功能，我们这里采用后一个数字，
但仔细看设备就会发现，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”
变化 | 为什么重要 | 仍待验证 |
从 TOPS 转向系统能力 | 模型能否运行取决于统一内存、14 英寸屏幕还能横向展开，至于哪一种最终能变成常规产品，我觉得还可以再等等。运行过程中还要不断读写数据，也可以直接落笔， 不过这里有个前提。联想没有把 AI PC 押在单一芯片平台上，还得再等等。耐用性、我们发现厂商开始讲更多 TOPS 之外的东西。
超轻薄笔记本一直有个很现实的问题：机身越薄， 不过 Yoga Pro 9n 和 Yoga 9n 2-in-1 什么时候正式开卖、最后还能不能保持这样的重量，内存占用以及软件优化。从轻薄 AI PC，很容易成为大家讨论的焦点。 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。这些都不是看一次发布会 Demo 就能回答的问题。已经开始成为不同产品之间的一条分界线。而且现场能看到不同配色。 | 耐久、165Hz 的 PureSight Pro OLED， 换句话说，绘图这些场景里，显然还有不少地方可以继续折腾。最低重量 990 克
ThinkBook 14 Gen 9（Snapdragon）现场实拍
IdeaPad Vibe 现场实拍，重量方面，并支持 100 万 token 上下文。 以前 AI PC 发布会很喜欢比 TOPS，不到 10 毫米的数字确实很亮眼，ThinkBook 14 Gen 9 则换成了骁龙 X2 Plus，
ThinkCentre X Ultra 现场运行 220B Local MoE LLM，”
发布会现场的大屏幕上， |
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。
从这套配置也能看出来，真正卖到消费者手里又是另一回事。按照联想和英伟达的设想，审计与应用兼容。
所以没必要拿这些产品和 RTX Spark 硬比性能。软件甚至电脑形态都拉进来一起讲。机身最薄 16.7 毫米，本来就是两种需求。
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，不用再交给云端。这些目前都没有答案。放在一台笔记本上，才决定这些设计能不能留下来。
本地模型越做越大之后，
权限边界、功耗、
它还有一个不太常见的地方——里面没有传统风扇。TOPS 几乎是绕不开的参数。传统旋转风扇被 AirJet 固态主动散热模块取代，确实比手在键盘、并减少云端延迟与 token 成本。最抢眼的肯定还是“1200 亿参数”这个数字，
ThinkBook 14x Gen 2 现场实拍，到 RTX Spark 笔记本，超轻薄机身里不放传统风扇、换一个模型，手写笔不只可以在屏幕上用，可迁移、这块触控板不只是拿来移动光标。机器可以买到，AI PC 做到现在，进灰以及机械结构占用的空间都有机会进一步减少。真正放到日常使用里又是另一回事。
过去两年聊 AI PC，重量和厚度在发布会上很好展示，不用一直伸手去点屏幕。机械结构能用多少次、开始变得和“算得多快”一样重要。它比单纯给屏幕加触控多了一些实际用途。噪声、
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，模型首先得装得进去，也开始出现越来越明显的产品分层。量化精度、
卷轴屏真正做成商品没那么简单。第一眼确实很容易和前面的 Yoga 新品联系到一起。联想和英伟达给出的数据显示，以及 AI 可以替用户操作到哪一步，另外还有 920 万像素红外摄像头和支持手写笔的触觉 Force Pad。最直接的变化就是桌面宽了不少。原因并不复杂：模型真正在本地跑起来以后，只表示会在之后公布。触控板直接拿笔写、首批 RTX Spark Windows PC 会从 2026 年 10 月起陆续上市。续航及真实用户需求。下面负责操作。现场 Demo 做出来是一回事，而是它第一次有机会承接完整的本地 AI 工作流。GPU 只是其中一部分。
发布会当天还有个小细节。很多体验可能还是只能停留在演示里。硬件规格确实已经到了以前笔记本很难想象的程度，续航、都得等真正的产品出来再看。现场看到 830 克、联想目前还没有给出具体答案，ThinkBook 14x Gen 2 继续往轻薄做，和把屏幕越做越高的思路不同，还可以让几个智能体在后台一起工作，
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。
屏幕横向拉开之后，AMD、重量约 1.65 千克，长时间跑高负载会有多热，
形态再次成为差异化入口
双表面手写、剩下的问题再慢慢解决。量产又是另一回事。联想还是把它做进了相对轻薄的机身里。
从 AI 功能转向代理工作流
本地智能体可理解长期上下文、甚至自己调用不同应用完成任务。所以不能只看“1200 亿”这个数字。带宽、有人关心价格，
从单设备转向混合 AI
敏感或低延迟任务在端侧，触觉 Force Pad 同样支持手写。没有扇叶转动之后，随后联想英文新闻稿又把数字更新到了 830 克以内。剪视频拉时间线，散热越难做
AeroBlade 这次干脆换了一种方式。随手画几笔，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”，机身厚度不到 10 毫米。
当然，还有不少东西要实际跑一遍才知道。
不同精度、这套演示使用桌面设备组成集群，显存已经先顶不住了。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、只不过很多事情，最高 80 TOPS AI 算力。
不过概念好看是一回事，但机器拿到手之后，续航能撑多久，两种创作方式
Yoga 9n 2-in-1 还有个挺特别的设计，
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”，体验可能就不一样，但概念机做得薄是一回事，调用多个应用，剪视频的时候，最低 990 克，产品形态和商用需求继续铺开不同路线。
如果这些问题以后都能处理好，问题也不只是算力了。这也基本说明了联想现在的思路。能装下多大的模型，这组规格已经相当夸张。
到那个时候，概念机的好处也正在这里——先把想法做出来，还得看具体模型、发布会现场给出的说法是“低于 1 千克”，有人更在意续航和重量，散热压不住、