生成式AI的崛起不僅引領了人工智能領域的質變，也為IBM這樣在AI領域擁有幾十年經驗的公司帶來了比較罕見的市場機遇。IBM希望通過watsonx平臺，將AI引入企業核心業務，為企業提供可信賴的數據，以負責任和規模化的方式構建、應用和擴展領先的AI技術。

AI掀起的技術浪潮正以比較罕見的速度和規模推動著人類向前邁進。ChatGPT的火爆更是讓人們意識到，AI系統不再僅僅是完成特定任務，而是能夠進行復雜的推理、判斷和創新。企業范式已由“數據為先，再結合AI”的+AI模式，迅速轉變為“AI為先”的AI+模式。

今年上半年，全球新發布了約 400 個大模型，中國更是發布了 79 個擁有 10 億以上參數的大模型。 2023 年 8 月 31 日，國內首批八家大模型通過備案，可正式上線提供服務。大模型競爭如火如荼，各大公司紛紛投入巨資研發，推出更新更強大的模型，力圖在市場上占據更大的份額。

作為人工智能早期探索者，在這一趨勢中，IBM選擇了更為精細、針對性更強的策略，與其簡單地倚重數據和算力，打造通用大模型，不如將關注點對準企業核心業務。

2023 年 8 月 23 日，IBM正式宣布了新一代AI與數據平臺IBM watsonx在中國市場的落地。在IBM看來，這是繼紅帽OpenShift開放式混合云技術平臺之后，IBM落地大中華區市場的又一個具有里程碑意義的開放式AI技術平臺。在這場活動中，IBM派出了大中華區強大的發言人團隊，咨詢、科技、研發等團隊負責人悉數到場。他們換上藍色T恤，呈現出嶄新的形象，為活動注入了新鮮活力。

（ 參加waxtsonx發布活動的IBM發言人及客戶、合作伙伴代表 ）

IBM大中華區董事長、總經理陳旭東在發言中透露，IBM在今年 5 月發布了watsonx， 2 個月之后，watsonx的各個模塊陸續上市，預計將在年底全部上市。如此快的速度比較罕見，原因在于，這個市場機遇給IBM在AI領域數十年的積累，提供了千載難逢的機會。

（ IBM大中華區董事長、總經理 陳旭東 ）

從+AI到AI+，AI如何進入企業戰略核心

IBM商業價值研究院近期對全球三千多位CEO所做的調研顯示，“讓AI成為核心生產力”是企業領導的迫切需求，大多數CEO相信，擁有先進的生成式AI能夠提升企業的競爭力。

盡管需求迫切，但企業要想應用生成式AI，或者將AI技術納入核心業務流程絕非易事。企業應用生成式AI，訓練模型的成本非常高，不僅需要高昂的硬件投入，算法成本也不能忽視。

IBM認為基于特定領域的基礎模型是推動企業級生成式AI應用加速的關鍵。基礎模型建立在特定類型的神經網絡架構(Transformer架構)之上，專注于處理生成相關數據序列，可以理解未標記數據并生成新內容。雖然基礎模型在前期需要大量投資，但每次使用時都可以在AI模型構建初期投入的工作基礎上進行微調，無需從頭開始構建，降低了數據需求，顯著提高了投資回報率(ROI)，同時縮短項目上線時間。

這點在IBM的客戶中已經得到了印證。據IBM大中華區首席技術官、研發中心總經理謝東介紹，在將基礎模型應用于客戶的早期工作后，客戶在實現價值方面所需時間比傳統的AI方法快70%。這表明基礎模型的使用能夠快速地產生實際價值，為企業帶來更高的效率和回報。

（ IBM大中華區首席技術官、研發中心總經理 謝東 ）

IBM watsonx包括三個關鍵產品:watsonx.ai、watsonx.data和watsonx.governance。分別對應三個關鍵詞:基礎模型，大規模、高性能且兼具成本與安全優勢的數據處理和企業級AI治理。

watsonx.ai不僅可以利用基礎模型來構建定制化的AI解決方案，還可以按照項目管理的方式自動化訓練、調試和部署。這意味著企業可以利用基礎模型的強大能力，快速構建適應其需求的AI應用，而不必從零開始開發。

watsonx.data負責解決不同環境下的大規模數據處理問題，這也是企業在邁向人工智能道路上，繞不過去的一道難關。

眾所周知，制造業內部流程和系統都非常復雜，給數據收集和分析造成極大困難。借助IBM Cloud Pak for Business Automation，蘇州環球科技成功構建了業務流程管理平臺和企業管理平臺。實現了不同系統之間的無縫連接，消除了信息孤島，有效完成數據的抓取和分析。更為重要的是，在打通眾多數據源之外實現了可視化，將復雜的制造業內部流程變得直觀易懂。

同樣，上海洲邦信息科技公司與IBM合作，采用低代碼、無代碼的方式整合了IBM Cloud Pak for Integration解決方案，利用工業互聯網幫助很多大型制造企業輕松實現了數據在不同系統之間的融會貫通。

企業在完善了數據基礎能力后，可以通過watsonx.ai自動化部署AI應用，但要想搭建企業級可信AI與模型，必須配合有效的AI治理和監管。watsonx.governance可以幫助企業在AI 生命周期中建立可信任的自動治理流程，監測模型性能和偏差，滿足監管要求。據悉，IBM還在積極研究檢索增強生成，這是一種降低AI幻覺風險的方法。

watsonx.ai和watsonx.data產品集目前已上市，而watsonx.governance計劃于 2023 年第四季度上市。這些產品展現了IBM在AI領域的深厚積累。然而，要實現“成為企業抓住AI機遇、打造自身AI能力的最 佳合作伙伴”的目標，IBM還需要進一步消除企業對AI進入核心業務的擔憂，并提供切實可行的實施方案。在這一過程中，生態建設和共創發揮了關鍵作用。它們有助于將IBM的全棧能力，包括存儲、算力、企業級AI應用與咨詢服務，以及來自IBM研究院的前沿AI創新技術，融入解決方案中，以滿足不同企業的需求。

共創生態，塑造未來

盡管各行各業都在積極探索如何將AI納入企業的戰略核心，以應對未來的挑戰和機遇，但這并非易事。即便許多企業早已涉足人工智能，但很多是分散嘗試，未從核心業務出發，導致應用效果有限。在這種背景下，技術不是唯 一關鍵，創造合適的環境和生態同樣至關重要。

一方面，企業級生成式AI應用面臨著比較罕見的問題和場景，缺乏標準答案。另一方面，商業競爭日益激烈，企業需要迅速利用數字技術探索創新途徑、抓住商機，同時應對復雜多變的挑戰。在這一探索之旅中，企業必須根據其獨特的業務需求，逐步迭代和靈活調整以適應不斷變化的環境。

因此，共創和生態建設至關重要。這種協同努力能夠降低風險、減少試錯成本，使企業在探索和應用生成式AI時更加有效。共創能夠推動合作伙伴共同進入未知領域，為企業度身定制解決方案，助力快速迭代。同時，建立強大的生態系統可以吸引更多參與者，促進技術創新和應用的不斷進步。

（從左至右：IBM大中華區伙伴生態業務總經理 譚穎瑜，菜鳥科技首席科學家、菜鳥物流科技部算法總監 王子豪，IBM大中華科技事業部數據人工智能、自動化中國華南與華東大區總經理 許偉杰，悠樺林信息科技（上海）有限公司董事長、創始人 肖芳芳 ）

活動現場，IBM的兩位合作伙伴也表達了同樣觀點。菜鳥科技首席科學家、菜鳥物流科技部算法總監王子豪表示，菜鳥與IBM在AI開放和賦能方面有很多共性，菜鳥物流多年來一直在大規模投入AI技術。致力于構建技術創新驅動的社會化協同平臺，已經在多個領域取得了成功案例，例如建立亞洲最 大規模的智能調度現場，并將這一技術應用在匯川新能源和未來寶馬工廠等合作中。悠樺林信息科技(上海)有限公司董事長、創始人肖芳芳說，生成式AI是當前廣受關注的技術方向，盡管目前仍在探索中，但具備廣泛應用的潛力。悠樺林希望能與IBM在這個領域展開更深入的合作。

watsonx平臺的核心目標正是通過匯聚本地市場的科技公司、行業客戶和合作伙伴，構建一個強大的生態系統。在這個生態系統中，IBM將與各方共同創造、共同探索，以推進開放、可信、具有行業和業務針對性的企業級AI應用。幫助企業級AI成為企業的核心生產力，驅動未來的創新與發展。

談及未來，IBM大中華區客戶成功管理部總經理朱輝表示，生成式AI在企業中有廣泛的應用前景。如智能客服、維修優化、生產排產、風險控制、客戶支持、數據管理等領域。汽車行業也能因此受益，包括車聯網數據處理、OTA軟件升級傳輸等。這些場景都能提升企業的效率和決策水平。

（ 從左至右：上海洲邦信息科技有限公司CEO 朱林，蘇州環球科技股份有限公司總經理 黃雅丹，IBM大中華區客戶成功管理部總經理 朱輝 ）

IBM Consulting大中華區總裁陳科典表示，企業想要應用watsonx，可以通過半天的工作坊來進一步明確可行的試點POC(概念驗證)場景。一旦確定了試點場景，接下來可以迅速進行為期四周的POC，以便迅速驗證該場景是否真的可落地并產生商業價值。陳科典表示，通過這種方式，IBM已經開始嘗試為某客戶解決IT運維難題。IBM為這位客戶維護著 300 個IT系統，每天產生大約 7000 至 8000 個工單。經過約六個月的選型、訓練和測試，生成式AI技術已經應用于其中的 150 個系統，初步預計可以幫助客戶提高60%的生產力。

（ IBM Consulting大中華區總裁 陳科典 ）

（ IBM大中華區科技事業部總經理、中國區總經理 繆可延 ）

IBM曾經在AI技術進步的歷程中扮演了重要角色，如今面對生成式AI的巨大機遇。IBM watsonx不僅可以開啟企業級AI之門，對IBM自身也是獨特機遇。就像IBM大中華區科技事業部總經理、中國區總經理繆可延所說的那樣，watsonx的“x”代表著無限可能，而“X因子”是催生奇跡的關鍵。在AI+時代，企業加速和擴展生成式AI應用的“X 因子”，不僅需要有可信、開放向善、適應性和擴展性強的AI技術平臺，還需要有高瞻遠矚跨界合作的領導力，以及愿意打破邊界攜手共創的行業生態。