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　　如果你熟悉大语言模型机制，应该知道注意力计算的原理：通过计算不同token的注意力权重，来得出下一个token。按这个逻辑，联想科技大会堪称CES2026的注意力之王。英伟达黄仁勋、英特尔陈立武、高通安蒙、AMD苏姿丰，四位AI芯片玩家的掌舵者共同捧场，由联想集团CEO杨元庆一一引上Sphere（俗称大球，拉斯维加斯最具标志性的建筑物）的舞台。当这四个重量级人物同时把注意力投向联想，联想自然成了本届CES展会AI信息浓度最高的那家公司。

　　与此同时，人工智能领域却陷入了低潮。真正代表智能方向的神经网络研究，在那个年代还在被视为异端。2022年MIT Technology Review的一篇回顾文章引用了AI智能教父辛顿的线年代，大多数AI领域的人都认为神经网络是垃圾。我被叫做真正的信徒，这可不是夸奖。辛顿和他的同道们坚持了十几年冷板凳，甚至都不敢把自己的研究叫神经网络，所以才有了深度学习这个名字。直到2012年，他的团队用深度神经网络AlexNet在ImageNet图像识别竞赛中大获全胜，才引爆了AI的又一次革命。

　　由于不同行业、不同规模的企业，AI需求千差万别。联想的思路是提供分层的产品矩阵：底层是针对不同场景优化的AI服务器，有的专攻高强度推理，能在医院里实时分析影像数据；有的专为边缘计算设计，把AI推理放在数据生成的地方，比如零售店里实时预测库存。上层是AI库，数百个经过验证的行业解决方案，可以针对具体业务定制。联想自己就在用其中的智能供应链系统：一台笔记本由两千多个全球组件组成，AI协调每个零件在正确的时间到达正确的地方。