创通新科“All in”AI，中国硬件厂商的拐点已至？

本报（chinatimes.net.cn）记者黄海婷 胡梦然 深圳摄影报道

2026年，AI硬件赛道出现新方向，多款桌面AI伴侣产品上市。近日，在深圳龙华，深耕迷你电脑领域十三年的创通新科集团，正式发布了其AI智算战略蓝图，宣告从“全球Mini PC领导者”向“AI智算生态构建者”跃迁。CTONE Agent Computer及AI全栈工作站等新品悉数亮相，同步启动了覆盖芯片、模型、应用的生态合作签约。

三天过去，这场发布会引发的讨论并未平息。在“人工智能+”行动全面铺开的2026年，这究竟是一家深圳硬件企业的孤军奋战，还是中国制造集群向AI智算进军的集体信号？当算力被定义为如同水电般的基础设施，其商业化落地的真实瓶颈究竟在哪里？《华夏时报》记者以此次发布会为切口，深入采访创通新科集团总裁戴远军、龙华区相关部门负责人、海外采购商及多位产业链人士，试图探寻这场“算力卡位战”的深层逻辑与现实挑战。

卖生态，比卖硬件难在哪？

走进现场，《华夏时报》记者最直观的感受是“生态”一词的高频出现。创通新科联合阿里云、商汤科技、摩尔线程等数十家合作伙伴，搭建了覆盖大模型、算力芯片、能源解决方案的生态展厅。从“产品提供商”到“生态构建者”的身份转换，是对资源整合能力、技术兼容性与商业模式的全方位考验。

这种转变，根源在于市场需求的结构性变化。创通新科集团总裁戴远军在接受采访时坦言，单卖硬件的逻辑在AI时代已难以为继。“用户要的不是一个‘小盒子’，而是一个能解决具体问题的智能体。”他告诉记者，未来五到十年的核心战略，必须向AI全场景产品线和全用户渠道转型。戴远军将此概括为“全面 All in AI”。所谓“All in AI”，即企业将全部研发资源、产品线规划、市场渠道乃至组织架构向人工智能领域集中，从传统的硬件制造商彻底转型为智能生态构建者。这意味着不再仅仅销售算力设备，而是围绕AI场景提供“硬件+软件+生态”的一体化解决方案。为此，公司提出了“Agent Computer”概念，试图将传统PC从工具升级为具备自主执行能力的智能体。

然而，从理念到落地的协同壁垒不容小觑。戴远军告诉《华夏时报》，过去不敢奢望超越惠普、戴尔等国际巨头，原因在于互联网时代的产业格局已被牢牢锁定。“但在AI时代，没有标准答案。华为有华为的定义，苹果有苹果的定义。谁能更快地将算力、算法与用户需求结合，谁就能定义新标准。”这一判断，既是对自身战略的自信，也揭示了当前硬件厂商转型的核心挑战：如何跨越硬件制造、软件生态、场景适配之间的鸿沟。

来自德国的长期合作伙伴、AxionWare Technologies GmbH采购总监Johannes Greenfarmer，为这一转型提供了外部视角。他与创通新科合作超过八年，亲眼见证了其产品线的迭代。“八年前，他们的产品还没有任何AI定制。但现在推出的‘Agent PC’，架构完全不同——搭载了强大的GPU，芯片专门为AI需求定制。这在欧洲和美国市场非常受欢迎，尤其是对数据安全要求极高的德国企业。”他告诉《华夏时报》记者，能够本地化运行AI模型、数据不离开设备的解决方案，正成为企业级市场的刚性需求。

但全场景覆盖同时意味着必须同时满足企业级和消费级用户的多元化需求。《华夏时报》记者在采访中了解到，为了平衡性能与成本，创通新科在2025年就已开始筹备此次发布会，最终决定聚焦AI工作站和生态融合两大核心赛道。从便携工作站到专业级算力集群，技术栈的宽度既是护城河，也是巨大的研发资源消耗。类似的转型选择，正在中国数十家硬件厂商中同时发生——向AI生态转型已成共识，但“怎么做”尚无标准答案。

算力狂奔，“绿色AI”的承诺能兑现吗？

生态之外，另一个更紧迫的问题是算力扩张带来的能源消耗。在算力被定义为国家基础设施的当下，高能耗问题已然成为一道必答题。《华夏时报》记者现场观察发现，“绿色AI生态合作”的签约仪式正试图回应这一挑战。然而，当数以百万计的AI终端进入千行百业，其累积的电力消耗将极为可观。如何确保“全场景覆盖”不会演变为“能源爆炸”，是所有算力参与者必须面对的现实拷问。

创通新科的解题思路，集中在“本地化推理”与“能效优化”两个维度。戴远军向《华夏时报》记者算了一笔账：“现在用大模型，‘养龙虾’一个月动辄上千元。我们的机器让推理在本地完成，成本将大幅下降。”他所说的“龙虾”，是业内对大规模语言模型训练的代称。将AI计算任务从云端下沉到端侧，既能降低用户使用成本，理论上也可减少数据传输与云端算力中心的能耗。然而，端侧设备在散热、功耗与性能之间的平衡，始终是工程上的经典难题。对此，戴远军告诉记者，发布会展示的小型工作站综合算力可达数百TOPS，能够在控制功耗的前提下实现降本增效。

从区域发展看，龙华区政府已开始系统性布局。深圳市龙华区工信局局长邓自安在接受采访时表示，龙华正在构建“算力资源扩充及协同”体系。“目前区内拥有核心算力中心5个，可提供超1000P的智能算力。未来，我们将加快推进一批新型算力中心项目落地，并充分发挥‘算力券’等创新政策效能，切实降低企业使用成本。”这一思路的核心，是通过集中式算力供给与分布式终端算力的协同，实现整体能效的最优配置。

龙华区投资促进服务中心书记何逸明在采访中进一步阐述了“算力基建化”的区域逻辑。“我们构建了‘省级核心+区级枢纽+全域调度’的算力体系，建成了新型工业智算中心1000P算力集群。算力已像水电一样成为国家大基建的一部分。”他告诉记者，龙华区已集聚人工智能及机器人企业607家，形成了从算力研发到算法创新再到场景应用的完整产业链。

值得注意的是，端侧设备能效的真实表现，最终取决于底层算法架构与芯片设计的协同优化。政策激励降低了算力使用门槛，但技术创新能否同步跟上，决定了‘绿色AI’能否真正落地。无论是创通新科还是其他硬件厂商，其能效表现尚需市场的大规模验证。

智造基础研究的缺口怎么补？

创通新科的转型，并非孤立的商业决策。它扎根于深圳龙华——这个被称为“深圳智造高地”的产业大区，也在某种程度上折射出大湾区在算力竞赛中的整体画像。在这场全国性的“算力卡位战”中，龙华的优势、底牌与短板，通过这次发布会清晰地显现出来。

优势在于完备的供应链与敏捷的产业化能力。德国采购商Johannes Greenfarmer对记者感慨，他在深圳生活的一年半时间里，深刻感受到这座城市“就是中国的硅谷”。“从硬件到软件，你能在这里找到一切。没有第二个地方比这里更适合制造科技产品。”这一观察与龙华的产业数据高度吻合——区域内拥有从芯片设计到整机生产的完整生态。邓自安局长告诉记者，龙华正依托Mini PC产业的集聚优势，“支持创盈芯等龙头企业构建本地化部署的智能底座，重点发展推理一体机、桌面超算等智能终端”。

底牌在于政府的服务意识与前瞻性布局。戴远军作为从江苏来深创业的企业家，对龙华的营商环境给予高度评价。“我们有很多次被外地招商的机会，但始终坚持在深圳。”他归结为三个原因：深圳最具创新活力；龙华区政府真正做到了为企业服务；这种以企业为中心的互动关系，给了企业巨大的发展源动力。这种以企业为中心的互动关系，给了企业巨大的发展源动力。何逸明书记告诉记者，龙华搭建了“1+1+6+N”投资服务矩阵，从总站统筹到街道服务点下沉，形成覆盖企业全生命周期的招商生态。

基础研究与高端人才的支撑仍有提升空间。尽管深圳拥有强大的应用型工程师红利，但在AI芯片架构、基础算法等“根技术”领域，与北京、上海乃至美国硅谷相比仍有差距。戴远军在采访时坦承：“过去我们在半导体领域与美国一线大厂有3年、5年甚至10年的差距。”虽然他坚信AI时代大家处于同一起跑点，甚至中国在某些核心领域能实现领先，但这更多是对未来趋势的期许。发布会通稿中提到，龙华已引进港中文（深圳）人工智能研究院等平台，战略目标是“力争AI企业突破1000家、产值超500亿元”。记者走访龙华产业园区时发现，与北京中关村或上海张江浓厚的学术氛围相比，这里的创新更偏向硬件的工程化与商业化，基础理论的策源能力有待进一步强化。

对于以创通新科为代表的硬件厂商而言，当它们从“制造终端”转向“定义智能体”时，所需的能力已不限于供应链响应速度，更包括对AI交互逻辑、认知架构、安全伦理的深层理解。这些“软实力”恰恰是需要长期、耐心投入的慢功夫，也是龙华乃至整个大湾区在下一阶段算力竞赛中必须弥补的关键一环。

距离那场发布会已过去三天，喧嚣逐渐散去，但从“卖硬件”向“建生态”跃迁的必由之路，沿途布满协同壁垒；算力基础设施化的大方向毋庸置疑，但“绿色”承诺需要技术进步与模式创新的双重兑现；制造基底与政府服务是龙华的优势，但能否补齐基础研究的短板，决定了这场“算力卡位战”的最终高度。

正如戴远军在采访中所言：“我们只是迈出了第一步。在AI产业革命中，没有标准答案，只有持续迭代。”对于整个行业而言，创通新科的这一次转身，或许只是中国智造从“世界工厂”走向“智能生态定义者”漫长道路上的一个注脚。而其美好愿景与现实之间的张力，将是我们持续追踪观察的核心命题。

责任编辑：徐芸茜 主编：公培佳