在CEO Arvind Krishna的領導與AI技術的推動之下，IBM真正改變了自身業務、技術與領導力。如今，IBM將發展重點定為AI加混合云，同時也對量子計算給予關注。

上周，IBM高管團隊與各方分析師親切會談，現場出席的包括極具個人魅力的研究總監Dario Gill、真抓務實的軟件高級副總裁Rob Thomas、生成式AI咨詢領導者Matthew Candy，以及IBM研究部門的多位其他成員。

IBM的目標是在12月的IBM量子峰會之前先透露一點消息，幫助分析師將IBM的規劃與AI業務的現實統一起來。下面，我們就一同回顧本次對話中的重點內容。

IBM AI與云戰略

眾所周知，AI潮流始于云端。隨著IBM的企業客戶群體逐步投身AI領域，IBM云（提供面向訓練場景的大規模GPU設施，以及全新IBM AI推理處理器）也開始發揮關鍵作用。IBM的基本戰略是建立一套經過測試和優化的基礎模型庫，該模型在構建過程中經過優化和注釋，以過濾仇恨、濫用及褻瀆（HAP）類內容。之后，IBM將這些模型連同治理/數據準備工具直接交付給客戶，同時輔以IBM咨詢服務。

IBM研究總監Dario Gill對其團隊取得的成就感到自豪，盛贊這種將科學轉化為產品和實際收入的能力

與以往一樣，IBM還是公布了一大堆幻燈片。而究其根本，IBM希望認真選擇AI模型來幫助客戶提高生產力、獲取卓越產出并降低成本。

頭等機遇有三個，其他機遇數不清

雖然IBM分享了來自客群社區的幾十種用例，但真正得到強調和具體闡述的，還是最具市場吸引力和投資回報表現的三大用例類別：數字化勞動力、客戶服務和應用程序現代化。

IBM強調了三大最具影響力的AI用例，同時也在與客戶一道探索眾多其他應用方向

具體用例確實令人震驚。一年之前，大多數人還幾乎說不清基礎模型是個什么東西。如今，數百家IBM客戶紛紛著手微調模型，并開始利用全套硬件、數據服務、AI平臺、SDK和AI助手進行部署。上述三種用例，則代表著絕大多數企業都能輕松構建、部署并縱享成效的選項。IBM已經從中受益匪淺，例如Ask HR幫助員工節約了大量時間、自動完成了大量曾經勞心勞力的管理任務。

IBM的全棧生成式AI產品與服務

Watsonx平臺也迎來大幅擴展，推出了新的基礎模型、AI工具和輔助應用，以及用于發現、調整、治理、編碼、編排以及提高數據質量（輸入）的配套應用，致力于產出更加亮眼的業務價值。其中頗有趣的就是使用IBM專有推理加速器（安裝在IBM Cloud中的AIU）在輸入數據中識別并過濾仇恨、濫用和褻瀆（HAP）內容的AI模型。這些新型加速器性能優異、極為節能，同樣是IBM研究院的成果。盡管IBM尚未公開表示將在IBM Cloud之外銷售AIU，但在本屆SuperComputing 23超算大會上，我們看到初創公司NeuReality就展示了IBM AIU。

IBM Garage方法則支持從概念到用戶采用的全流程業務轉型方案，同時跟蹤各個階段的具體價值影響。此舉能夠降低關鍵投資風險，并通過透明的量化指標推進長期轉型。

下圖中的各個圓圈，代表著Garage逐步實現目標的相應方法。今年，IBM開始將生成式AI嵌入到這些步驟當中，希望進一步加快客戶價值的實現速度。

1. 共同創作（藍圈）——由不同主題專家組成的聯合團隊可以共同參與到深度設計與思路探討當中，協同揭示客戶機會的本質與價值。此階段實現了“大創意”的一致性，并為最小可行產品（MVP）及其價值勾勒出基本愿景。

2. 共同執行（中間紅圈）——展示了使用DevOps與精益實踐快速啟動并測試MVP的方案開發周期。其目標是通過迭代測試、量化和重新發布來驗證并提高 MVP在市場中的價值。

3. 共同執行（右側綠圈）——在整個企業中強化并擴展解決方案及新的創新文化。此階段具體涵蓋擴大功能集、對代碼進行壓力測試、增強安全性和彈性、廣泛部署解決方案以及擴展繼續轉型能力等步驟。

右側概述結果來自IBM Garage項目。高達102%的投資回報率在業界簡直聞所未聞，67%的成果交付提速同樣令人震驚。

先把左邊的幾個具體階段放在一邊，右側的概述結果著實令人印象深刻

而IBM的雄心才剛剛開始。本月，IBM將發布用于本地部署的watsonx.ai，借此進一步充實IBM Cloud。下個月，IBM還將發布包含1000多項開箱即用skill的watsonx.orchestrate，以及watsonx.governance和Tuning Studio。目前企業應用AI技術時面對的兩大核心障礙，就是治理不足和前文提到的HAP。藍色巨人明顯正在積極解決這些問題。

IBM發布的Watson近期路線圖

前面說過，IBM在發布會上總喜歡掏出一大堆幻燈片，搞得人眼花繚亂。沒關系，這里我們只關注干貨部分。下圖所示是IBM AI技術在招聘和人力資源管理中的作用。85%的首次接觸解決率、HR查詢的人工支持比例減少66%、人員流失降低50%等等，這些都是IBM已經達成的效能，而且還不止于此。

IBM發布AI在多個領域中的應用成果

總結

雖然IBM當初的Watson并不能算成功，但Watson如今已經成長為一套全面的AI平臺，以令人印象深刻的方式成功實現了服務滲透。watsonx驅動下IBM的AI巨頭轉型初具成效，AI技術已經給IBM的客戶業務帶來深遠的改變。IBM仍然需要為AIU等技術探尋可行的應用路線，更需要思考AI的全面普及將如何影響就業。但前者明顯是個小問題，而后者直到當下似乎也還不具備討論基礎。