世界正迎来AI爆发的时代，各类GPT技术不断刷新传统认知，善用AI的企业在市场竞争中快人一步。谁掌握AI，谁就掌握了改变游戏规则的秘籍。ChatGPT的横空出世证明了大语言模型是通往未来AI的可行道路，意味着经过几十年的算法、算力、数据积累，AI的质变时刻已经到来。IBM大中华区董事长、总经理陈旭东在“企业级AI的未来—watsonx大中华区发布会”上如此表示。
回顾IBM百年创新历程，每一轮产业技术革命，IBM都未错失，虽不总是站在潮头，但始终是备受企业信任的技术伙伴。今年5月，IBM推出企业级AI和数据平台watsonx，继OpenShift开放混合云技术平台后，又一里程碑意义的开放式AI技术平台落地大中华区。watsonx不仅是IBM推进混合云与AI战略的重要一步，也是对生成式AI热潮的冷静思考。
watsonx的面世源于IBM多年客户洞察和技术积累。“让AI成为核心生产力是企业管理者的迫切需求。”陈旭东强调。IBM商业价值研究院联合牛津经济研究院调研显示，75%受访者认为部署生成式AI将带来竞争优势，但61%CEO担忧数据来源问题。技术、人才、文化挑战导致仅54%AI项目从试点成功过渡到全面投产。
帮助企业用AI加速创新成为关键问题。数据质量、所有权、可信度，方法论指导及专业服务成为企业拥抱生成式AI的棘手挑战。企业需要定制化模型和解决方案，而基础模型的发展恰好提供了新机遇。
五年前，IBM就开始研究基础模型。与传统机器学习不同，基础模型在大量未标记数据上训练，可适应新场景和业务应用。基础模型使大规模AI可扩展成为可能，虽然构建需要前期大量投资，但每次使用模型时都会摊销初始工作，大幅提高投资回报率并缩短上市时间。IBM预计两年内，基础模型将为企业环境中约三分之一的AI提供动力。IBM早期客户应用显示，价值实现时间比传统AI方法快70%。
IBM正在开发基础模型，包括fm.code、fm.NLP、fm.geospatial等，涵盖代码、时间序列数据、表格数据、地理空间数据、半结构化数据和混合模态数据。基于IBM基础模型能力，企业可更快速、有效、低成本打造专属模型和方案，并受益于模型持续进化。
企业需要全新工具和管理方法开发、部署、调试模型，满足AI可信、模型适应性和扩展性要求，从数据为先的“+AI”时代迈入AI为先的“AI+”时代。IBM大中华区首席技术官、研发中心总经理谢东表示，“AI+意味着企业已建立AI基础能力，结合自有数据与业务目标构建新应用，不断赋予现有业务AI能力，实现横向扩展和自动化串联，使企业运作越来越智能化。”
为满足需求，IBM推出全新平台watsonx，涵盖AI开发平台、数据存储和AI治理。watsonx.ai提供开放直观界面训练、测试、调整和部署传统机器学习和生成式AI功能；watsonx.data基于开放式湖仓一体架构，优化受管控数据和AI工作负载，支持查询、治理和开放数据格式访问和共享；watsonx.governance是AI治理工具包，支持可信AI工作流。
IBM还在拓展外部生态，与Hugging Face合作发布基于NASA卫星数据的IBM watsonx.ai地理空间基础模型；与PyTorch合作构建生产就绪的软件堆栈；与Meta合作在watsonx.ai纳入Llama2聊天模型。到2025年，所有Watson产品都将融入基础模型和生成式AI能力。
开放、可信、定制化构成watsonx成功要素。企业可在任何云环境下，以信任的数据、速度和治理，在平台上访问完整技术堆栈，训练、调整和部署AI，包括基础模型。watsonx背后是IBM深厚的基础架构能力，自1964年System/360面世以来，IBM主机、存储等产品支撑全球企业、科研机构、政府关键业务。
watsonx源于IBM研究院创新技术，以及排名靠前的硬件、软件和咨询专长，受益于领先的企业级开放技术OpenShift，以及与强大开放生态社区Hugging Face的合作。“x”代表无限可能，意味着AI技术要开放、向善，需要客户和共创者携手创新。IBM大中华区科技事业部总经理、中国区总经理缪可延强调。
百度在AI领域深耕已久，推出文心一言、千帆大模型，接入33个大模型。大规模异构数据对存储系统提出严苛要求，IBM提供高扩展AI存力平台引擎IBM Storage Scale，支持多种协议，在线水平扩展不损失性能，自动管理数据和备份。IBM Storage Scale System 3500提供单模块16PB容量，125GB/秒文件访问带宽，130万IOPS文件操作，可扩展到上千个模块。
IBM Storage Scale支持英伟达DGX SuperPOD集群，性能提升一倍，延时降低50%。异地存储技术可与GPU协作，提供大容量数据支持，同时帮助客户降低成本。百度阳泉数据中心部署14个TS4500磁带柜，存储超过2EB冷数据，数据可靠性保障达12个9，带库密度更高、能耗更低，节省至多80%存储成本和近90%能耗。
爱尔眼科医院集团重构核心IT系统，LinuxONE的高可靠性和单核高算力满足供应链系统要求。2022年成立数字眼科研究所，利用AI技术推动业务创新。新一代LinuxONE CPU集成AI加速器，可结合AI特性在眼科场景中落地。人工智能在医疗行业应用常见问题是缺乏大规模、高质量标准数据，不同医疗机构数据难以共享。IBM watsonx可提供建模、数据统一、安全合规和隐私支持，助力爱尔眼科面向数字眼科的联邦协同平台与IBM watsonx合作，让AI技术更好地为患者服务。
IBM将更多AI能力融入主机和LinuxONE，推出IBM watsonx Code Assistant for Z，利用生成式AI代码功能加速主机COBOL应用程序Java现代化改造。IBM客户成功管理团队落地了数百个场景案例，涵盖制造、金融、汽车等行业。近期IBM推进700亿参数量级大模型项目。
苏州环球科技利用IBM Cloud Pak for Integration构建敏捷、轻量应用集成平台，采用IBM Cloud Pak for Business Automation整合业务系统与管理系统流程审批信息，实现对业务流程的全面可视和综合管理。上海洲邦信息科技基于数字化共创解决方案，整合IBM Cloud Pak Integration，实现中大型制造企业不同业务系统无缝集成，节省大量费用，建立统一标准化API平台。洲邦科技也在尝试使用Cognos Analytics的AI助手功能，将用户需求自动转为图形报表和仪表盘。
悠桦林信息科技聚焦制造业场景需求，与IBM在CPLEX求解器等领域合作，探索PA财务协同规划应用，计划在生成式AI交互体验上开展更多尝试。菜鸟科技首席科学家王子豪透露，希望与IBM在AI可信方面进行更多联合研究。
IBM实施伙伴优先政策，将客户下沉到渠道，公布全新合作伙伴奖励计划，向伙伴免费开放技术资源，通过“企业级AI——走进IBM实验室”等活动加强伙伴对watsonx等AI技术的理解。IBM大中华区伙伴生态业务总经理谭颖瑜介绍，依托IBM中国开发中心打造的”IBM鲁班平台”、IBM车库创新体验中心打造的创新工作坊、IBM创新体验中心提供的共创服务平台，制定了“鲁班创新精英伙伴计划”，聚焦开放式湖仓一体、湖仓一体机，以及基于IBM watsonx的场景创新。
IBMTechnology拥有广泛深入的技术能力，IBM Consulting则帮助客户把技术和产品“用对地方，发挥出最大价值”。IBM内部文化全面拥抱AI，通过“watsonx challenge”、“watsonx campaign”等活动，将每位员工变成“AI专家”，为企业提供整套解决方案建议。
混合云与AI是IBM CEO Arvind Krishna上任时定下的战略方向，如今看来颇具前瞻性。从1956/1962年跳棋人机大战到1996-1997年国际象棋人机大战，再到2011年人机知识大赛和2019年人工智能辩手，直至IBM watsonx发布，几乎每一次AI变革背后都有IBM的身影。在AI创新道路上，IBM没有在技术浪潮中迷失，这种笃定在当前巨头们的AI烧钱大战中尤为重要。IBM一直提供基础架构和平台能力，再通过专业服务和咨询团队与合作伙伴、客户携手共创，共同解决业务场景问题。IBM不期待在每一个点上都爆发，也不是一家因为某一项技术而成功的公司，其优势在于全面性，不仅体现在2纳米芯片、量子计算、云上超算等前沿技术创新，以及计算、存储等基础业务的持续发展，更体现在百年以来服务客户所积累的可靠与信任。
