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经济观察报 记者 沈怡然 宋笛 8月24日，IBM在大中华区启动了IBM watsonx，这是一个开放式的AI技术平台，期望提供更适合企业级用户使用的AI工具，今年5月，IBM watsonx在全球市场上线，7月各个模块陆续上市，watsonx.data的premise版本现在已经可以提供给中国客户。

“这次IBM以前所未有的速度推出产品。”IBM大中华区董事长、总经理陈旭东在发布会当天介绍道，IBM大中华区咨询、科技、研发等团队负责人均出现在这场发布会中。

发布会当天，已经是ChatGPT面世后第275天，几乎所有科技巨头在近一年的时间中拿出了各类核心大模型产品，仅在中国市场，就有上百个大模型正在赶制之中。

IBM并没有调动数据和算力极限，打造一款或两款通用大模型产品，而是选择了另一条路径，通过IBM watsonx，IBM可以根据企业客户的具体需求定制更具效能和可信度的AI工具以及相应的硬软件、数据服务。“坦率地讲，我不认为已经进入了用一个大模型打造一两个产品的阶段。我认为企业可能在很长时间都处于探索大模型能力的阶段，需要花更多的时间去理解这种能力跟自己业务场景和业务目标之间的一个匹配度。”IBM大中华区客户成功管理部总经理朱辉对经济观察报表示。

IBM在AI技术进步的历程中扮演了重要作用，1996年，IBM研发的深蓝战胜人类国际象棋大师，2011年，IBM沃森在人机知识大赛《危险边缘》中战胜人类。但作为技术激进的另一面，保守和谨慎又是这家世界最资深科技公司的生存策略，不少科技作者在对这家公司的评价中强调了这一点。面临着大模型时代的巨变，IBM开始审慎地权衡和摸索大模型这一技术的价值空间以及其与产业的距离。

“IBM不期待在每一个点上都爆发，因为我们这么多年来不是因为某一个技术而成功的公司，是全面性，有技术领先性和服务客户的可靠性和基础业务的发展性，这几点组成了IBM整体的竞争优势，所以要有一点耐心。”IBM大中华区科技事业部总经理、中国区总经理缪可延对经济观察报表示。

IBM大模型考量

IBM大中华区首席技术官、研发中心总经理谢东最近被问到最多的一个问题是“IBM还做人工智能吗？”

尽管从上世纪90年代到二十一世纪第一个10年，IBM都是人工智能领域难以忽略的存在，但是从2012年深度学习带来的人工智能浪潮开始直至目前的大模型时代，更多的创业公司和科技巨头开始涌上了潮头。

“我要告诉大家，IBM是一家混合云与AI公司。我们一直在做AI，专门为企业做，而且一直是这个领域的技术领先者和市场占有率领先的公司。”谢东对这个问题的解释是这样的。

在谢东看来，基于大模型的应用越来越多，企业也非常想将大模型应用在行业中，但这个过程会遇到很多问题。

首先是模型选择的问题，尽管大模型具备诸如无须大规模数据标注、通用性强等优点，但对企业级应用，是不是越大越好？“当一个大模型很大的时候，虽然它的知识，它的能力非常强，但是成本巨大，对于企业来讲，不在于模型本身有多大，而是在于多大程度符合企业的特定要求，它能不能很好地完成任务。”谢东说。

其次是可信度的问题。企业级客户需要保证数据来源的合规和可信，解决或限制“AI幻觉”的影响，“企业建起来模型后，关心的不光是这个AI能够做什么事情，实际上还关心不能做什么，不许它做什么，简单来说，你让它生成一些文本，你要知道不许它乱生成文本，是有这样的要求。”谢东说。

再次，企业有适应性要求，企业用人工智能的时候是有成本的考虑，不可能无限大地投入，一个模型需要具有更强的适应性，并且可扩展。

基于这些考量，IBM watsonx以一个平台而非一款通用大模型产品的方式推出，利用这一平台，企业可以进行人工智能的训练、验证、调优、部署。

IBM watsonx希望为整个AI的生命周期提供支持：IBM能够提供混合云IT架构下本地和云上针对海量复杂数据的AI算力和存力的基础设施硬软件服务，以支持跨云和跨系统部署AI和调用数据；IBM正逐步提供包括数字劳动力、IT自动化、安全、可持续性和应用现代化这五大业务场景的基础模型，为企业的AI应用的开发和模型优化提供基础能力；训练、验证、优化可以在IBM的云端完成，在部署使用后，IBM watsonx还可以持续地监控模型效果并更新数据。

“watsonx这个名字是很有深意的。”缪可延说，Watson这个词是IBM创始人的名字，第一代老Watson创立了IBM，奠定了IBM的文化基础，第二代创始人小Watson确立了“IBM就是服务”的宗旨。用“watson”来命名，后面加上了一个蓝色的“x”，缪可延解释道watsonx中的“X”代表未知的无限可能。“我们认为，这个X因子在今天是有几方面，首先它要是开放的、向善的，AI是一项很厉害的技术，我们要确保这个技术是安全、准确和善意的。”缪可延说。

企业的需求

迅速推出针对企业应用的IBM watsonx的背后，IBM正在感受到来自企业端强烈的AI需求。IBM商业价值研究院此前发布了一份面向全球超过30个国家和地区，超过3000名CEO的调研报告。调研报告显示：有四分之三的受访CEO认为，部署先进的生成式人工智能将为企业带来竞争优势。

在中国市场上，这一点表现得更为突出。IBM咨询大中华区总裁陈科典对经济观察报表示，如今因为整个市场竞争的压力变得比较大，企业对于利润产生了一种挤压效应。因此，未来转向利润的战略方向上，会对一个公司的长远发展，或者当下这种度过这段竞争困难期，起到比较关键的作用。“利润的提升，其实来自两方面，一方面就是通过价格的杠杆来获得，另一方面就是通过成本的优化来获得。现在看起来，就是在价格上的压力会都比较大，所以企业会更多地转向对成本的优化，而做成本的优化其实就是做效率的提升。在效率提升上，人工智能能发挥相当强的作用。”陈科典说。

2021年，IBM发布了IBM Consulting（咨询）品牌，与此前咨询业务板块以“IBM科技+IBM咨询”为主要模式的区别是，新的咨询品牌开始更加强调独立的咨询能力，“在AI和混合云领域，IBM咨询和IBM科技是最紧密的合作伙伴”。此次，IBM咨询团队也深度参与了IBM watsonx的研发，目的就是为了让推出的时候这个产品能够更快地为企业去增能。

如何正确使用大模型对企业级应用很关键，陈科典的经验是：大模型除了算力强大，上线时间极短的特点外，还具有飘忽、不完全准确的特点，需要在大模型基础上建立微调层，解决行业特定定义、企业特定定义的问题。

陈科典提供了一个正确使用AI带来大幅增能的案例，去年12月，IBM开始为一家企业在IT运维领域应用生成式AI，这家企业拥有300个应用系统，每日IT运维工单达到7000-8000个，此前多年其IT系统均由IBM进行维护。“我们用了两个月去选型。选型成功之后，搭建框架，使用过去两年的数据进行训练，经过4个月训练后，7月中就开始做用户测试，经过一个月的用户测试也满意了，现在我们计划9月全面开放给所有的客户系统里面的用户使用。”按照目前第一批上线的150个系统的测试结果，预计利用生成式AI带来的效能提升在60%左右。

如何发掘和匹配这些特定问题？IBM寄望于一个更开放的系统。

陈科典说，IBM咨询将提供战略工作坊，帮助客户了解生成式 AI和IBM对于企业级AI的见解；IBM售前客户工程团队将引入IBM车库创新方法论，与客户共创，并共同制定下一步战略。之后，还将会开展为期四周针对特定应用场景的项目试点，这时IBM的软件专家也将加入，和售前客户工程团队一起，与客户车库共创，为客户提供软件技术支持。

共创在整个过程中发挥着重要的作用，在大模型推出后，仍需要商业公司不断合作，摸索其应用能力的边界。

其他对AI感兴趣的企业，如何选择AI落地环节？陈科典建议的选择原则是：1核心业务；2长期痛点；3生成式AI能够极大解决痛点问题，带来效益。“如果真正聚焦效益，无论投入大小都会值得。”陈科典说。

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