
Token 按量计费的时代,该翻篇了。
2026 年,龙虾热、养马潮,AI 真的从对话走向了执行,「超级个体」不再只是说说而已……
OPC(One Person Company,一人公司)这个群体,正以肉眼可见的速度批量涌现。

△图为 AI 生成
但兴奋劲过了之后,一个尴尬的事实浮出水面。
Agent 用得越好,自动化运行时间就更长;而运行更长,Token 账单,能吓死个人……
都「一人」公司了,总不能买几张 H200 放家里。
我们前阵子刚办完 AIGC 大会。大家可能不知道,办一场大会,背后的工作流真的相当繁琐。
所以我一直在用 Codex,尽可能把任务自动化。

效果是真的好。但问题是,真的太烧 Token 了。连 Plus 会员的额度,我现在都有点不太够用。
如今,终于有设备厂商,下场解决这个痛点。

这是刚发布的联想百应 AI 主机。
三台专为 Agent 设计的 AI 边缘设备。
「软硬服」三位一体,开箱即用。
OPC 与成长型企业,都撞上了一堵墙
AI 带来了新的生产力革新,但大模型按 Token 计费。这个定价模式听着没啥毛病,和水电费一样。但当你真的把核心业务全面接入 Agent 后,你会发现一个残酷现实:
月支出一直是在线性增长的,根本没看到经济学课本上讲的规模效应。
AI 原生越好、自动化比例越高,Token 消耗会越来越夸张,短期收益根本无法覆盖。这就导致一个悖论:
明知道很多事情还有 Agent 参与的空间,但自动化程度升级后,反而不敢放开用。
没办法,看着一路飙升的 Token 账单,心理素质再强也会畏手畏脚。
安全则是更大的问题。
Agent 要深入业务,就必然要接触核心数据。
内容行业相对来说还好,但像跨境电商的选品策略、AI 短剧团队的原创资产、制造企业的工艺参数和设计图纸……
这些东西是命根子。
在 OPC 的语境下,这个问题被进一步放大。企业的核心资产高度集中在创始人一个人身上,一次泄露,可能就是灭顶之灾。
有人说,那我自己本地部署不就行了?上面这两个问题都能解决。
理论上可以。但实际操作起来,选模型、搭环境、调参数、做场景适配……每一步都是门槛。
要知道,在现在的 AI 创业竞争环境下,慢一步是真的会要命的。
大多数 OPC 没有专职 AI 工程师,光靠创始人自己折腾,要么产品 idea 被别人抢先,要么底层假设直接被下一代模型吃掉了。

△图为 AI 生成
这也是为什么我觉得,一个封装好,开箱即用的解决方案,在这个时代确实值得付费。
之前,云端方案保证了「智能」,但无法解决 Token 价格昂贵和安全问题;本地方案便宜,但一般太重太复杂。
如果把这两者的优点结合在一起,岂不是一个完美的中间态?
而 AI 主机,恰恰是最好的载体。它在「云端 - 本地」间取得平衡点,从而以尽可能低的边际成本获取智能。
联想,这次正是「冲」着这个市场生态位来的。
AI 主机的独特价值
真就是「冲」着过来的。
前天下班后看的联想百应 AI 主机新产品发布会,谁想到他们一口气出了三款 AI 主机,快给我上下文干爆了。
不过,捋了下后发现其实底层逻辑都差不多,只是产品定位和客户画像不太一样。
本质上,三款 AI 主机都是智能中枢——
用户通过电脑、手机或平板发出请求,接下来 AI 主机会根据任务难度,自行判断调用本地还是云端模型。
与此同时,由于推理能力部署在本地,企业一次性投入即可获得持续、稳定的算力供给。无论员工调用十次还是一万次,设备成本固定不变。
对于 AI 使用量大、调用频率高的企业来说,通常在数月内即可收回成本,此后只需支付电费。
是的,用得越多越划算,三座专属于 OPC 的无限 Token 工厂。

△图为 AI 生成
整场直播将近一个小时,节奏很紧凑,我把精彩内容都梳理出来了,大家看完后感兴趣的话可以去找直播录屏。
先把这次发布的三款产品简单过一下。
1、联想百应 AI 主机 mini 100,面向 OPC 及超级个体。

小身材大能力,专为 OPC 及超级个体打造。0.5L 机身,日均耗电不到 1 度,运行噪音低,适合长时间放在办公桌旁运行。
数据存储和计算全在本地,同时支持多款云端模型自由切换。结合上下文智能压缩设计,执行市场分析报告类任务时 Token 成本直降 70% 到 95%。
这款产品当天已发售,购机即送 2 亿 Tokens。
2、联想百应 AI 主机 300,面向专业领域的超级专家。

本地存储计算加本地 35B 原精度多模态大模型,边云混合智能调度,项目管理类任务 Token 成本比纯云端降 80% 以上。
而这一切,抛开设备投入外,仅需日均三块的电费。
这款产品现在可预约,股票配资,多空杠杆,证券杠杆炒股,平台测评618 开售。月底前购买可获得五大权益:赠 5 亿 Tokens、1 次远程技术指导、1 年 7 × 24 人工电话全天候响应、3 年免费上门服务、1 年硬盘数据恢复服务。
3、联想百应 AI 主机 Pro 700,面向超级团队和成长型企业。
Max 配置拉满版。
本地部署高至 122B 多模态大模型。本地推理并发提升 8 倍,推理可用性高达 99.9%。
AI 算力 1000TOPS,搭载 20 核 ARM 处理器和 128GB 统一内存。

还有两个高级玩法。
一个叫「多机集联」,多台 Pro 700 环形组网,算力叠加,模型更大、推理更快。
另一个叫「多虾纳管」,企业里员工私下用的各种「龙虾」,可以统一纳入管理,自动进行商用级安全加固和精细化权限管控。
不过这款目前还处在客户合作试点阶段,预计 9 月底正式和市场见面。
多的就不说了。
产品好不好,最终还是得看实际场景应用。
联想确实也请了三位试点用户上台,分享他们内测期间有关百应 AI 主机的体验。
挺有代表性的,完全不同的三个阶段,完全不同的需求,也分别对应这次的三款百应 AI 主机。
我挑两位说。
维正。00 后,哈工大毕业,跨境电商创业者,年营收 2000 万。
上台时手上拿了个空气炸锅内胆,他说,光这一个单品,去年就卖了超过 500 万。
秘诀当然是 AI,特别是在选品这一环节的赋能。
他用百应 AI 主机 mini 打通了 7 × 24 小时自动选品:爬平台数据、拆评论痛点、监控海外社媒舆情,不需要人盯盘。
营销方面也大幅提效。跨境电商面临的是一个碎片化市场,各个地区的文化截然不同,过去需要一个团队来运营,如今维正用 AI 就能全搞定了。
之所以选择百应 AI 主机 mini,核心就是「开箱即用」。作为中小卖家,没预算聘请技术团队,如今联想把「软硬服」都封装好了。

秦文山,网名 AI 画中画,苏州画宗人工智能创始人。
做 AI 短剧的,号称江苏 AIGC 视频领域 OPC 第一人。
这哥们挺有意思。
一年前还在苏州地铁上班,接触 AIGC 后辞掉国企工作搞 AI 短剧。
不到 10 人的团队,产出了 50 多部作品,合计近 40 小时的内容。
如今公司成立不到一年,整体估值过亿。而且是零融资,全靠自有业务盈利。
炒股配资网可能因为都是内容行业,我觉得他的 AI 工作流挺有意思,特别是关于任务分配方面的思考。
也是和百应 AI 主机的特色结合起来了。
剧本创作、人物设定、场景处理、字幕配音这些活儿,全扔到 AI 主机上本地跑;只有视频生成上云。
边云结合之后,Token 成本骤降 40%,人工审核量大幅减少。
算力定门槛,生态定成败
设备解决了算力问题。但真正能让消费者买单的,还是生态。
一台主机的价值天花板,取决于上面能跑多少个真正落地的 Agent、数字角色和 Skills。
联想百应 2018 年从 IT 服务起步,到 2024 年推出一站式智能体服务平台,再到今天伴随百应 AI 3.0 和 AI 主机发布,正式推出百应 AI 生态 2026。
而关于这个新时代的生态建设,联想有三层设想。
底座层:百应 AI 主机。同时,为推动 Token Plan 落地交付,联想首发 Token Key(词元宝)。作为第一把开启词元经济时代的物理钥匙,词元宝即插即用、多层加密、指纹管控。
应用层:围绕百应 Claw 展开,预装 AI 运维、AI 办公等技能,通过内置 Skills,共建 Skills 社区等核心能力。以此为基础,深入客户的实际场景应用,为客户交付丰富又实用的数字角色:通用数字角色覆盖营销、销售、客服、企业运营等通用场景;专业数字角色面向法律合规、工业设计、电商运营、供应链管理等垂直行业。
服务模式:提供订阅化标准服务、轻定制服务,满足企业多样化需求。
不只是说说而已,联想在这件事上的野心非常大——
汇聚 1 万家以上服务交付伙伴,提供 5 万个以上数字角色,共建 10 万个以上 Skills,最终服务 500 万家以上 OPX。

划重点,不只是 OPC,最后一个字母的想象空间是无限的。可以是公司、可以是部门、甚至可以就是单个个体。
赌的,就是一个从「卖设备」到「卖 AI 生产力」的商业模式转型。
为了达成这个目标,联想配套推出了「星河计划」。
预算相当夸张,可以说是下血本了。
营销:超 1 亿人次全域曝光,品牌联合推广 + 流量扶持。
投资:最高 5000 万投资支持,开放联想系投资平台路演等机会。
元股证券:ygzq.hk商业:面向智能体服务交付伙伴,提供 2026 全年认证限免;面向数字角色伙伴,返还首年全部合作收入;面向 skills 伙伴,开放万亿级 Token 资源包激励。
到这,直播就接近尾声了。整场看完后,我不禁发出一声感叹——
Agent 的战场,这次是真的开始向基础设施渗透了。
1450 年,古腾堡把金属活字印刷彻底推向规模化。
在那之前,一本书的成本约等于一座小庄园。基础设施的更新,让平民也有机会成为作家,向全世界展示自己的才华。
2026 年,AI 主机想做的事情,本质上是一样的。
不是大公司才能用 AI、不是有技术团队才能部署 AI、不是烧得起钱才能享受 AI ……所有有想法的 Creator、Coder,都应该尽可能多地把自己的 Idea 变成现实。

为此,他们需要一台 AI 原生的算力设备。
这是这个时代的印刷机。
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