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当前位置： 金年会_金字招牌(中国)官方平台 » 关于金年会 » 合作伙伴随着新一轮的AI浪潮汹涌而来，我们看到AI 技术正在帮助消费者提高个人生产力，但在企业端的应用却只露出了“冰山一角”。IBM CEO Arvind Krishna 曾在今年的 IBM THINK 大会上做出预测，他认为，2024年是企业从试用 AI（Experiment AI）迈向规模化应用 AI（Scale AI）的关键一年。
那么，什么样的 AI 才是企业真正需要的呢？事实上，在企业规模化应用 AI 的路径中，最关键的是如何把企业数据转化为 AI 源泉，即用企业的数据去训练大模型，让其掌握企业独特的知识和技能。
“企业级的 AI 应用需要遵循三个关键步骤：选择可信的基础模型、将企业知识融入到基础模型以及部署、扩展使用AI。”IBM大中华区董事长、总经理陈旭东日前在IBM中国企业级AI巅峰论坛上表示，可靠的AI模型，可以是企业自选的，也可以是IBM提供的经过严格数据标准筛选的Granite模型；另外使用IBM的InstructLab技术，可以将企业独有的知识和技能有效地融入到AI模型中，以确保模型能够理解和应用企业特定的数据和需求；更重要的是，IBM可以提供完整领先的工具和平台，帮助企业从数据的准备到AI模型和应用的构建，再到全生命周期的AI治理，快速地从不同的业务场景中去构建和训练部署AI。
作为企业级AI技术与应用的全球领导者，早在2011年，IBM就率先发布了企业级AI产品Watson，并在全球已经累积了4万多个客户。2023年IBM又发布了企业级 AI 与数据平台watsonx，其不仅能帮助企业找到需要的数据、建立合适的模型、监管系统的运营，还与 Watson 产品无缝对接，为企业客户提供从传统 AI 到生成式 AI 的完整解决方案。
“得益于咨询和技术的多年深耕，IBM 非常了解企业客户的需求，既能帮助他们解决数据治理、IT 架构现代化等入门障碍，也能在业务出海、安全合规、打造全球品牌等方面稳步进阶。”陈旭东强调，IBM对自身的定位就是开放生态的召集人、可信技术的共创者。针对大中华区的战略仍然是三个方向：挖潜重点客户、突破新的市场以及大力拓展渠道。
2021年IBM做出了一个非常重要的决定——推出IBM Consulting（IBM咨询）的全新品牌，进一步明确了市场上的定位，即在IBM技术基因的基础之上，以科技为推手去做咨询服务。与此同时，IBM的组织架构也迎来重要调整，重组为两大事业部：IBM Technology（IBM科技事业部）继续发展企业级的硬件、软件，为客户增加价值；IBM Consulting专注于咨询服务，独立运作。
值得一提的是，IBM整体在过去的三年取得了非常好的成绩，IBM Consulting更是14个季度连续增长，是2023年全球增长最快的咨询公司。
“ ‘没有数据就没有AI’很好的总结了两者之间关系。”IBM咨询大中华区总裁陈科典认为，数据取得了爆发式的增长，是得益于云的承载能力。这个世界一定是多云的世界，数据会在不同的环境里面。想要发挥数据的力量，就必须要有最好的混合云架构，让数据和AI的力量尽情挥洒。
陈科典透露，当前企业运用AI主要有三种方式：软件嵌入式、API调用以及企业级AI平台。其中，企业级AI平台是IBM Technology和Consulting共同努力要在市场上推出的。“IBM相信每一个企业都需要有自己的AI平台，这一点非常重要。拥有自己的AI，把数据带进来调试参数，进行治理好，才让它产生最大的效应。”
需要注意的是，企业想要充分发挥AI的价值，不仅需要创造应用场景，还必须要有混合云平台和企业级AI平台的支持。那毫无疑问，无论是混合云平台、企业级AI平台还是咨询创造应用场景的需求，IBM都可以提供专业的服务和产品解决方案。“通过d混合云、AI平台和场景的三者结合，把不同的数据进行整合，为企业创造最高的价值。”
过去整个IT变化很快，可以说数字化转型是针对IT变化很精准的描述，即实现降本增效的前提下，提高生产力和竞争力。
IBM认为，未来IT行业会有三大领域，分别是混合云、数据和AI、自动化。
首先针对混合云，过去IT架构的演化使得IT架构越来越复杂，90%的大公司都开始采用多云的架构，以此简化整个IT基础架构，提高软硬件的使用效率；72%的公司已经有了本地的设备，以及公有云相关的应用。
从IBM的角度来看，混合云的核心技术就是Red Hat OpenShift。OpenShift作为一个平台，对下能够支撑容器化，对上能够支撑微服务，从而做到尽可能提升软硬件的使用效率。可以说，OpenShift能够使客户在软硬件的投资回报率提升两到三倍。同时，IBM Consulting能够推进数字化转型，能够优化混合云的设计。
在管理和保护数据方面，IBM的存储技术无论是盘、带和软件，能够实现客户大幅度降低成本，降低80%的成本。同时，支持全局文件访问、混合云文件访问的结构。以及数据弹性以及合规和保护。
此外，针对基础架构的现代化，特别是服务器的现代化，IBM LinuxONE 服务器能够支撑微服务、微分区，包括容器化，满足客户在Linux环境下尽可能把服务器资源充分发挥出来。
其次，数据和AI的变化是最快的，95%的数据都已经从交易型变成了非结构化，有语音、图像、文字，更加接近于人自然对信息的感受，这些数据如何利用和提升，就是现在AI所带来的变革，向数据要资产，向数据要竞争力。
“数据和AI不是某一个产品能做到的，它是技术栈以及生态系统。”IBM大中华区科技事业部总经理、IBM中国总经理侯淼表示，从IBM的角度来看，这个技术栈包括五个部分：混合云平台、AI数据平台、人工智能平台、开发工具和AI助手。
具体来看，混合云平台是以OpenShift为底座，包括IBM相关的产品像Storage Scale以及相关的其他产品；数据服务最关键的是watsonx，以平台的概念，可以使客户快速扩展和部署；人工智能平台包括watsonx.ai生成式AI平台，既支持大语言模型，也可针对性应用场景支持小语言模型，满足客户对AI算法的要求，AI治理平台watsonx.governance，使AI变得更加透明化，让客户能够看到机器的决策和推荐，以及湖仓一体化平台watsonx.data，不但能够实现对数据访问的要求，而且能够实现知识数据库；针对各式各样的开发工具，IBM让watsonx平台接口价值最大化；AI助手则是负责AI应用场景的落地。例如，IBM会推荐三个watsonx的使用场景，分别是数字劳动力，能够提升劳动力高达40%，包括针对客户企业内部的IT、财务以及人力资源；提升客户体验；以及以watsonx Code Assistant为代表的应用现代化，帮助程序员释放更大的生产力，减少代码转换的工作压力，实现代码自动转换，加速整个开发内容，使新的程序能够快速投向生产。
最后，自动化是AI推进的自动化。从“+AI”到“AI+”，使企业数据能够流动、流程能够更加完善简化，从而带动自动化。
“IT自动化一直都有，但是随着IBM AI的发展，自动化被加速了，被AI赋能了。”侯淼解释说，现在的AI自动化基本上是从智能运维走向AI赋能的路，IBM有三个很重要的产品：Instana，它能够实现应用性能的可视化；Turbonomic主要是解决资源分配；Watson AIOps能够实现智能挖掘，包括异常的探测以及智能的修复。
值得一提的是，2024年5月，IBM发布了一款有着重大意义的自动化产品—IBM Concert。它把客户在IT方面的板块从混合云+数据AI到自动化，做到整体视图管理和拓扑的视图管理，减少不同的视图管理整个数据中心、应用、API所带来的挑战；同时，它会基于watsonx的生成式AI能力进行自动分析，针对程序包括风险、管理，同时给予认证。通过这个方法使整个数据中心成百上千的系统和AI，以及应用能够被管理，而且金年会官方网站首页入口达到自动化，而且满足客户未来更加提升数据中心，包括整个IT系统使用的效率。
“AI的飞速发展让IT环境变得愈发复杂，企业管理者面临的压力越来越大。”IBM大中华区科技事业部总经理、IBM中国总经理侯淼表示，IBM正在利用自身在混合云和AI方面的能力，提供包括硬件、软件和AI平台的全方位解决方案，加速提升企业的生产力和创新能力，推动企业向AI驱动、自动化方向发展，并简化IT复杂性，为客户量身去打造所需要的解决方案。
很多人都说2024年很有可能是生成式AI在企业级应用场景当中落地的元年。数据显示，77%的工作岗位可能一年后就会发生改变；GDP的7%可能在未来的十年会被AI所驱动；80%的企业高管已经开始对AI的结果产生了一定程度上面的担忧，这都说明落地已经到了真正发生的时候。
“既然到了这么一个时间点，我觉得就应该是‘亮干货’的时候，我们不应该再继续谈论很多的理念和愿景，就应该撸着袖子开干。”IBM大中华区技术销售总经理朱辉认为，IBM已经准备好了。
据了解，今年5月，IBM已经把基础模型Granite其中的18个开源，然后又宣布了InstructLab，可以让企业级客户在拿到基础模型之后，用企业内部的数据生成高质量的合成数据，对基础模型进行进一步的增强，从而拥有自己的AI。
其中，在AI助手领域，IBM有四款主要产品：watsonx Code Assistant企业级AI代码生成助手，可以帮助客户在已经使用的集成应用开发环境中，利用生成式AI的能力和自动化技术，在应用开发中节省人力、提高效率；watsonx Assistant，利用生成式AI实现自动化并提供卓越的客户和员工体验；工作流程自动化助手watsonx Orchestrate，实现销售、供应链、采购、财务和其他企业工作流程的数字化和自动化；watsonx BI Assistant业务分析助手，通过生成式AI和企业数据生成业务见解，为知识工作者提供支持。
目前，IBM已经把生成式AI的能力嵌入到了很多其他自己的软件的产品当中去。例如，数据安全产品IBM Security Guardium，把生成式AI能力嵌入之后，它可以根据风险用户的行为模式来获得攻击预警，并且和现有企业的安全系统集成之后，就可以主动去采取一些补救的方式，从而减少高达40%的安全漏洞。
而IBM Concert是一个全新领域的一款产品，有望改变企业的业务运营和IT环境运维的方法、运维团队的整个状态。
“它的底层逻辑很简单，就是利用生成式AI的能力来提供对运维环境的深度洞察，并且进行分析之后极大化的去简化和优化应用的管理和技术运营。”朱辉透露，IBM Concert是一个AI驱动的自动化平台，可以让企业在任何环境下进行控制，并且简化运维的整个流程，有望成为企业技术和运营的“神经中枢”。
近日，国内智能算力服务领先厂商图灵新智算宣布采用IBM watsonx 的三大功能组件，以及 IBM 企业级 AI 数字助理软件 watsonx Assistant 和 AI 文档理解与分析软件 Watson Discovery, 构建全能的 AI 平台，为各行各业提供平台化的全栈智算算力服务，加速扩展生成式AI行业应用。
“这一年下来，我觉得中国的企业级市场在面对生成式AI的时候主要有两个主要的痛点：一方面，在企业战略方面，一把手特别想干，二把手不知道怎么干，三把手方案太多了，下不了手。我认为这是未来IBM和在座的各位合作伙伴的最大的机遇，因为随着生成式人工智能的成熟和发展，它一定会在企业级爆发；另一方面，基础设施方面，GPU相关的基础设施难度非常大，在新的时代，我们一定要有完整的训练和推理的体系，才能保证基础设施高效运行。”图灵新智算董事长兼CEO刘淼透露，图灵新智算已经在跟IBM watsonx的三个功能组件进行完整的整合，形成一个面向交通、制药等行业的完整解决方案。这一“中央厨房模式”旨在为企业级客户提供开箱即用的体验。
如今，很多用到的通用的大模型实际上都是用通用的大数据训练出来的，专业的数据几乎只有1%。这就解释了为什么大家在用到大模型的时候产生了一个新的挑战。即当大家见识的AI大模型巨大能力的同时，用到一个特定应用的时候，总觉得缺少了一点什么——那就是它对企业自身核心应用所需要的数据和见解。
所以，打造企业级AI应用的核心任务就是打造以企业数据为基础的企业的AI应用。只有把现在AI大模型的能力建立在企业自身的数据之上，并且跟企业当中各种数据、自动化的流程紧密结合，才能真正地赋能企业。
IBM大中华区首席技术官、研发中心总经理谢东认为，打造以企业数据为基础的企业AI应用的三个关键步骤：第一步，一定有可信赖的模型作为基础；第二步，把企业私有的知识和技能融入到模型中；第三步，快速地部署这些模型，用AI赋能企业。
具体来看，IBM就为企业客户准备了一系列的开源的模型，作为进行进一步开发的模型底座。例如花岗岩模型（Granite），它是个大家族，包括不同种类的，涵盖代码默写、时间序列模型、语言模型，甚至还包括地理空间模型等。
在拥有了基础底座之后，企业需要把私有的知识和技能融入到模型中去。通常企业都会选择检索增强生成技术或者微调进行优化改进，但两者又有欠缺的地方：每次使用检索增强生成技术都需要重新开始；微调在实践的时候，很难系统化地对所需要的数据进行描述、清洗，加到模型中去，导致从一个大模型衍生出很多的模型，增加管理难度。
IBM发明了一个新的方法——InstructLab。它本质上也是一种微调的方法，但是，它用了一种很好的开源合作的方式，能够让模型像人一样不断地学习，并且利用开源的力量，把不同的知识很有效地融入到模型中，并且保持了一种持续的学习。
最后一步，就是把模型更快地部署，使它尽快地利用AI赋能企业。“这里我们希望通过一个基础架构，包括 Red Hat Enterprise Linux AI 、 Red Hat OpenShift AI以及Watsonx平台，在各个层面上都有丰富的能力，保证大家在这个平台上能用快速、可靠的方式，把企业的应用构建出来，同时提供安全和合规的保障。”
“回顾人类的技术发展史，AI将成为蒸汽机、电力和互联网之后，又一次重塑人类社会的技术变革。对企业而言，AI应用仍在摸索阶段，只有在‘规模化’上形成突破，才能释放技术的价值和人的创造力，从而创造新的优质生产力。”陈旭东认为，在 IBM 进入中国的四十年里，IBM 的创新技术和行业经验帮助许多中国企业的信息化建设与世界接轨，也收获了宝贵的共创经验。新的 AI 时代已经到来，IBM将继续深耕中国市场，进入新的目标市场，走进目标客户，携手合作伙伴，帮助中国企业打通从试验到规模应用的生成式AI之旅。
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