题图｜视觉中国

生成式AI前期拼模型、拼参数，军备竞赛狂奔了三年。终于，遇到了一堵墙。

行业已有共识，即未来的AI世界不可能由某一个或某几个超级巨大的云端模型主宰。因为人们发现，当AI试图深入个人生活时，效率与主权发生了根本性冲突。

一边是公共AI。它们大多以平台为中心，由公有云承载，连接了平台内的既有生态。它上知天文下知地理，但算法主权属于商业机构，用户贡献流量，可以获得平均化的供给。

另一边则是个人AI。与商业平台不同，它代表每个个体的利益。在这里，用户拥有数据和记忆的所有权，也拥有让算法越来越像自己的“进化权”。这种“个人AI主权”的确立，是AI从助手走向队友的分水岭。

但问题也就出在这里。当前缺乏明确的主权界定，当个人AI的智能体试图替代用户，帮忙回电邮、订票，甚至做报表，进化为可以独立解决复杂问题的队友时，一场信任危机悄然降临。

为了让智能体像真人一样操作设备，一些厂商选择了稍显激进的技术路径，用后台录屏与视觉识别，间接绕开应用层限制，并以模拟人工操作的方式完成任务。

这种方式在技术层面效率更高，但本质上是对用户数字领土的“长臂管辖”。对用户来说，屏幕全天候暴露在监视之下，隐私有泄露风险；对金融支付、即时通信等应用来说，则是粗暴侵入了敏感数据的边界。

于是，已经高企的数据围墙进一步垒起石头，拒绝用户登录，强制验证人脸，数据孤岛进一步加剧。

一方面，这反映出大型互联网平台与AI智能体之间的张力。巨头多年来围绕自身生态，构建了安全与商业的边界；而AI智能体则希望跨应用协作，不断尝试突破边界。

另一方面，目前的AI智能体各自为战，缺乏统一的交互标准，且数据安全没有明确标准，客户的隐私、合规也无法得到保证。

真要让AI变成生产力队友，最后多半得靠有足够分量的玩家出来“收拾桌子”，把各家的边界和规则，重新写一遍，让大家都能接受。

更现实的做法，是由同时掌握终端、系统与架构的厂商，从底层来定义协作方式与安全边界，让跨应用能力在明确的规则下运行。

架构之变：为主权寻找物理领土

要落实个人AI主权，首先需要一块完全属于用户的“物理领土”。

行业更需要一种系统级的尝试——由具备操作系统与硬件协同能力的厂商，从底层重新定义边界、接口及协作方式，让智能体有序协作。

这一语境下，PC重回舞台中央。与云端不同，PC天然具备私有属性。它是目前为数不多能承载大算力、大存储且完全由用户控制的终端，承载了最多的生产任务。

为了在这块领土上构建秩序，整个AI产业需要一次结构性的蜕变，新型的个人AI产业架构浮出水面，即从以商业平台为中心的流量分发架构，转向以个人为中心的服务交付架构。

这一产业架构分化为三层：

第一层负责整合，将算法、数据和终端算力整合起来交付给用户，即整合层；第二层关心服务，未来的服务将由智能体直接交付，不再需要经过二次、三次的中介分发，即服务层；第三层强调能力，由算力、模型和操作系统厂商共同支撑，即能力层。

这种产业架构，一定程度上降低了用户对隐私和安全的焦虑。

感知、预处理及其他与隐私相关的任务，更多在本地执行，复杂计算再协同到云侧。这一架构中，TEE安全隔区、可信计算平台、私有云容器等机制承担基础角色，数据被固定在“物理保险箱”的内部，从源头上减少了隐私担忧。

更深层的变革在于个人AI主权的回归。

用户必须拥有对数字分身的绝对控制权，不仅拥有专属的AI记忆，更拥有被遗忘权，可随时删除这段记忆，同时也拥有算法主权，让算法越来越像自己，而不是被平台算法同化。

这种克制的技术伦理，划定了个人AI与公共AI的边界。

也就只有当新的AI产业架构尊重这一边界时，AI才有资格进入政务、商务等敏感领域。这不仅是技术伦理，更是个人AI的生存法则。

同时，新的生态博弈即将展开：

谁能在操作系统层面，提供稳定的能力接口、构建繁荣的应用生态，谁就更有机会成为未来的中枢。

秩序之变：为AI生发繁荣生态

确立个人AI的主权，并不意味着封闭。相反，主权实体之间更需要高效的协议，以明确规则，互通有无，构建秩序。

谁能构建这样的新秩序？

单纯的模型厂商缺乏终端抓手，传统的软件厂商缺乏硬件底座。作为同时掌握终端、系统与架构的厂商，联想在天禧AI生态伙伴大会上，展示了一份基于主权互认的路线图。

这一路径下，联想力图用协议取代入侵，用规则重建信任。

摒弃了看似炫酷、实则脆弱的“截图+图像识别”模式，联想引入了模型上下文协议（MCP）及A2A协议（Agent to Agent）。

这就好比，AI不再从外部“撬锁”潜入系统，而是持有钥匙，基于用户明确授权，用标准化接口敲门拜访。

正规军的打法，本质是将选择权交还给开发者。应用通过接口主动接入，一方面保证了服务的稳定性，另一方面也维护了彼此的主权边界。

在商业逻辑上，游戏规则也随之彻底改变。

传统的关键词匹配与竞价排名逻辑日渐式微，不再是谁预算多，谁就能被用户看见。联想在大会上提出了从SEO走向GEO（生成式引擎优化）的范式：以任务完成率为新的衡量标准，谁能更好满足用户需求，谁才能更多地被AI调用。

智能体不再竞争入口曝光，而更接近“能力参与分工”。

为了承接这样的协作结构，联想构建了智能体连接（TAC）与智能体支付（TAP）等若干基础设施。前者负责能力接入与身份管理，后者为协作后的价值分账提供保障。

通过A2A协议实现可信协同，再在支付中间件层引入交易溯源与授权验证，帮助开发者真正走向商业闭环。

当流量不再被平台垄断，而是由用户需求主导时，服务提供者也就获得了经营主权。为了让飞轮真正转起来，联想甚至祭出了极具诱惑力的筹码，启动了“天禧AI生态智能体先导计划”，承诺在未来12个月内，将智能体产生的利润100%让利给开发者。

这一政策是对前文所提及“服务层”变革的践行。它打破了流量垄断，让每一个餐厅、每一个自媒体、每一个开发者的服务都能直接触达用户，而无需被流量巨头抽税。

生态复利已经显现。目前，天禧生态已吸引火山引擎、DeepSeek、ChatExcel等众多生态伙伴，孕育出超过5000个智能体和AI应用，生态的月活跃用户突破2.8亿。

这套机制仍处在推进阶段，但它的意义在于，把智能体生态引向可持续运行的结构，让协作具备交易的基础，商业化可以不再依赖单点爆款，而是形成一个基于解决用户问题的长尾网络。

流量不再是终点，尊重个人AI主权基础上的分配机制与价值沉淀方式，成为更关键变量。

体验之变：因为可信，所以孪生

当安全和规则的地基由个人AI主权夯实后，天禧AI终于可以向着终极形态进化，即所谓“数字孪生”。

联想将这种体验概括为“天禧AI一体多端”。

所谓“一体”，即天禧个人智能体，它正在从助手升级为队友，未来更将进化为用户的数字孪生——一个长得不像你，但思维方式与你高度接近的分身。

逻辑很简单。只有当用户确信这个AI完全属于自己、受自己控制时，他才敢让AI成为自己的分身。

在这一框架下，天禧AI 3.5已经展现出了质的飞跃：

首先是连续的记忆。

依托全时空主动记忆技术，天禧AI像相识多年的老友，将用户过往的对话、偏好、习惯，编入统一的个人知识库引擎。

基于此，它能生成个性化的答案，模仿用户语气写电邮，根据用户口味挑餐厅。

其次是行动的协同。多智能体协同成了打破僵局的关键，通过A2A协议，不同的专业智能体可以被编入工作流，组队干活。

例如，针对碎片化阅读的痛点，通过AI播客功能，用户复制微信公众号的长文链接后，AI能转化为语音播客，方便通勤路上轻松听完深度干货。

又如在办公场景下，ChatExcel展现了惊人的效率，用户一句指令，复杂的表格数据就能自动生成可视化的分析图表。

最后是交互的平权。最新的AI用户界面（AUI）让软件去适应用户，而不是用户学软件。

长期以来，生产力软件的界面过于复杂，用户不得不花大量时间在找菜单、学操作上。“会用软件”本身成了需要学习的技能。而AUI则让软件去适应用户，系统会根据当前的意图，动态生成最合适的界面。

而未来的天禧AI 4.0，正是这种演进的缩影。它一方面是工具的升级，另一方面也是硅基生命与碳基生命，在主权框架下的深度融合，去真正做“思你所想、行你所愿”，并为你提供主动的服务，而不仅仅是等待指令。

这并非戏剧性场景演示，这些变化更像长期产品化过程的一部分。

记忆的连续性，意味着模型需要持续学习用户习惯；行动力提升，意味着能力边界必须可验证、可授权；而界面革新，则意味着系统要承担更多“理解意图”的责任。

当任务链条持续延长，AI怎样在保持清晰边界的前提下，接手更有难度的工作？

它呈现出一种渐进式的进化逻辑，依托终端生态规模、开发者网络与安全底座，在真实使用中积累反馈，再把能力沉淀到系统级的结构中。

结尾

从更长期的视角看，AI的竞争正在从模型能力，转向制度设计与主权定义的竞争。

谁能够保障个人AI主权，构建可信的协作机制、清晰的责任边界，以及可持续的商业分配结构，谁才更有机会进入真正的生产力体系。

在这个维度上，不同于纯粹的软件厂商或大模型公司，作为全球PC市场份额第一的巨头，联想掌握着庞大的硬件入口，即所谓物理“领土”。

这使其有能力推行一套涵盖TAC、TAP、THCP的安全开放标准，以“数字宪法”的身份，划定数据归属的红线，明确了协作的边界，让AI真正走出聊天框，在用户授权的法理下，安全地接管数字生活。

联想实际上押注了一条“主权基建”的路线。物理AI是主权的底座，生态协同与开放协议是主权的律法。它更像在做一个长期实验，让AI能力扩张和用户安全边界形成相互的制衡。

对行业而言，这是一条值得持续观察的路。

AI若想从助手变成队友，需要的不仅是更强的模型，还有能被广泛接受的规则体系。而PC这条线索，或许正在成为这一转型的关键舞台。

联想强调稳定推进、长期积累与生态共建。这种推进方式，既体现了一个成熟产业参与者的经验，也反映了其对未来技术形态的判断。

对一个见过周期、见过平台迁移、见过行业结构变化的老牌厂商而言，它深知，技术形态千变万化，但用户对主权的掌控欲亘古不变。

这既是姿态，也是经验。

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