媒体观察：IBM踏上Al"开枝散叶"加速路

本文原载于"科技有态度"，作者：李佳师。转载已获授权。

北京2024年4月8日 /美通社/ -- MistralAI突然蹿红，这家来自欧洲的AI创业公司被称为OpenAI的"死敌"，成立不到一年就拿出了"小身材、高性能"的混合专家模型（MoE模型）MT8x7B，最近微软与MistralAI公司达成合作引起喧嚣波澜，几天后IBM宣布在其watsonx平台上提供Mistral AI 模型，但这个信息并不被过多关注，此刻的IBM已不在聚光灯下。

IBM发布2024年大中华区战略

IBM成了我们"熟悉的陌生人"。在不久前举行的IBM新春策略发布会上，IBM大中华区董事长兼总经理陈旭东说："今天的IBM，大家既熟悉又陌生。熟悉的是IBM引领的IT产业无数次产业变革，陌生的是IBM卖掉了PC、X86等消费者业务，淡出了普通消费者的视线，专注于企业级业务。" "IBM高级副总裁克劳斯（Sebastian Krause）在接受媒体采访时坦言："今天的IBM相比几年前，已经是一家从根本上截然不同的公司。"

的确，错失公有云，加上人工智能业务重押"气象"与 "医疗"，让IBM在过去十年疲于多线应战、失去了领先优势，历经这场洗礼，IBM不可能再是原来的自己。这几年，通过收购红帽、分拆基础架构管理服务业务、卖掉The Weather Company等一系列改革，聚焦混合云与人工智能两大核心，IBM正在复苏。除了2023年全年业绩保持增长，IBM股价从2022年年初的120美金上涨至最近的190美元，接近于2013年的历史最高位。

生成式AI正在引发新一轮的工业革命，在这场变革中接下来IBM用什么方式来参与其中，联手MistralAI是希望复制微软的AI路线吗？今年是IBM进入中国第40个年头，在这片AI的热土，一场艰难甚至残酷的自身转型才刚刚开始。聚焦企业级AI，发力民营企业与汽车行业，这条路线能带领IBM在中国找到新增长级、走出"风景那边独好"的困境吗？

"蒸汽机+曲轴连杆"，做企业级AI

AI的"蒸汽机"来了，该如何在这场大变革中把握机会？银海资本创始合伙人王煜全最近表示，通用大模型无论是从算力成本还是解决问题形成差异化能力等维度看，都不是最佳选择，告诫创业公司不要蜂拥而上都做大模型。

为此，王煜全讲了瓦特和其公司职员威廉•默多克的故事：瓦特发明了蒸汽机，但并不能让蒸汽机进入各行各业；而默多克发明了曲轴连杆，使得蒸汽机变成火车、轮船等动力进入各行各业成为了可能。"在一个大变革时代，蒸汽机很重要，但发明各种各样的配套技术，形成解决各行各业问题的端到端能力更重要。" 王煜全说。

360集团创始人兼董事长周鸿祎同样认为："通用大模型在企业级场景中无法直接应用，发展垂直化和企业化的大模型可以更好地满足企业的个性化需求，提高生产效率和服务质量，促进产业升级。"

基于此就不难理解，为什么IBM要基于watsonx推出企业级基础模型而不是与OpenAI、谷歌等扎堆火拼通用大模型，通过watsonx 和 Red Hat OpenShift两大技术平台，加上更全面的产品组合，整合起整端到端的企业级AI与混合云能力，才是IBM在这场大变局里的"蒸汽机+曲轴连杆"之选。通用大模型、消费市场看起来沸腾，但事实上企业级市场才是富矿，就连OpenAI最近都盯上了企业级AI。而IBM的优势一直是企业级市场，2011年IBM就发布了企业级AI Watson，已经服务超过4万家企业用户。

生成式人工智能到来，去年5月IBM宣布推出企业级数据与AI平台watsonx。以AI开发平台watsonx.ai、湖仓一体方案watsonx.data、治理模组watsonx.governance三个组件，对应解决企业级用户采用AI的模型、数据治理和监管运营之忧。而watsonx与原有Watson产品无缝对接，为企业客户提供从机器学习到生成式AI的全面解决方案。

从模型的维度，IBM既提供自研的基础模型，也提供开源模型以及来自第三方供应商的大模型。比如最近蹿红的MistralAI的MT8x7B混合专家模型，又比如Meta Llama 2-chat 130亿和700 亿参数模型，提供MistralAI与Meta的模型是希望丰富其模型库的可选性，并非复制微软的AI商业路线。当然，更为重头的是IBM自研基础模型Granite，通过不同的技术架构和参数规模，分别适应不同的企业任务，包括内容生成、摘要、分类、洞察提取和检索增强生成 (RAG) 等常见用例。目前，IBM已经发布了Granite 系列的四款基础模型，同时公布模型训练数据集的详细信息，意在兑现透明和负责任AI的承诺。

在模型和部署环境两个维度上IBM都提供更多元的选择和灵活性，watsonx架构在Red Hat OpenShift开放混合云平台之上，既可公有云部署，也可本地部署。

对企业用户而言，除了部署计算环境、选契合模型，采用生成式AI更大的挑战在于数据治理。IBM委托Morning Consult完成的《2023年全球 AI 采用指数》显示，没有部署AI的企业担心数据隐私安全，正在或已经部署的企业遭遇的最大问题是数据太复杂、项目太难整合。所以数据治理才是撬动企业级AI落地的关键，应该说这些年IBM专注于企业级市场，其最大优势是"懂企业和懂企业数据"。

与传统AI不同，生成式AI落地企业有新数据治理挑战。最近，IBM和英伟达做了同样一件事，两家公司的风投部门都参投了Unstructured公司的B轮融资，这家成立于2022年的创业公司主要解决企业非结构化数据处理挑战，使其可用于基础模型训练，这轮融资的目的是扩大团队并加速LLM数据预处理工具的开发。

事实上，就在各IT巨头纷纷抢注联姻AI独角兽的2023年，IBM低调进行了9家公司的收购，这些公司大都与数据有关。收购 StepZen，宗旨是帮企业找到部署AI所需要的数据；买下 Polar Security是要解决影子数据问题；收购数据线性平台 Manta Software，目标是完善 watsonx的数据和AI治理能力，解决数据来源的问题；收购Software AG公司的两个企业技术平台，是要解决数据访问和交付一致性问题。

不难看出，IBM通过自研与收购两条腿走路夯实其在企业级生成式AI全生命周期的能力，并通过开放与广纳的策略，使得其产品家族更加丰满，构建端到端企业级AI能力。对于这一系列的能力，IBM希望凸显透明、可信和专业。

艾科斯幂（苏州）信息科技有限公司总经理黄雅丹表示："我们选择 IBM 的 watsonx 系列产品基于四个方面：第一，本地部署确保了数据的安全性；第二，混合云的部署方式让企业迁移更加便捷；第三，一体化的平台集成能力使得产品易于上手；第四，企业级的技术支持能力也体现了 IBM 的专业性。"

IBM踏上Al“开枝散叶”加速路

应该说，IBM"蒸汽机+曲轴连杆"模式是契合企业级市场诉求的。最新的数据显示，到目前有数千家企业客户正试用 watsonx，产生了超过 700个试点项目、超过 500个客户签单和 150多个优秀案例展示。在去年第四季度，watsonx 和其他 IBM 生成式 AI 的业务量比前一个季度到增加了近一倍。

以"召集人"和"共创者"，加速扩散

一个技术尤其是企业级技术，最大的挑战从来都是扩散，扩散能力决定了技术的生命力。很多人认为，今天生意如日中天的英伟达护城河是技术性能，事实上，通过软件构建起庞大生态，使其技术不断扩散落地，才是英伟达难以逾越的护城河。

几年前，当IBM定下要做生态召集人、可信技术共创者，业界颇为不理解，有媒体称，昔日的IT产业领导者变成今日的生态"配速员"。事实上，IBM从来不缺领先技术，比如，在前沿的量子计算领域，IBM 最近发布了业界首款超过 1000个量子比特的量子处理器 Condor，继续引领新一轮的 IT 技术变革，比如在半导体领域，去年8月IBM推出的模拟AI芯片，可以在14nm芯片上模拟多达1700万个参数，能效是GPU的40倍到140倍。上世纪六十年代开始全球IT产业一半以上技术源自IBM，回望历史，对IBM来说最大的挑战从来都是战略方向和商业模式的抉择，确定什么为重点、以什么样的商业模式进行扩散。

IBM前董事长兼CEO郭士纳曾经在《谁说大象不会跳舞》一书中表示，"缺乏焦点是公司平庸的原因。"当IBM宣布聚焦混合云和人工智能，IBM终于可以集中火力。

在技术加速变革的今天，不仅是技术扩散的方式正在发生变化，技术创新的模式也正在发生变化，传统的封闭式创新正在被开放式创新取代，携手共创越来越重要。所以IBM没有格外再去强调技术的领先性而是务实地提出做"开放生态的召集人"、"可信技术的共创者"。IBM 大中华区科技事业部总经理、IBM 中国总经理缪可延说："生态系统就是战略，而不仅仅是战略的一部分。"事实上，今天在市场上持续成功的公司，无不是能够快速组合技术满足用户需求的公司，务实与创新才是成为伟大公司的必要条件。

生成式AI的价值获得，需要顶层设计、需要业务梳理、需要平台技术、需要各种各样应用技术和场景创新能力的整合。生成式AI带来的式范式变革，引发每一个维度的重构，给各个维度的厂商都带来新的价值空间，这样的背景下，共创就变得至关重要重要，也就成为生成式AI落地的必须。

2023年，IBM 推出新的合作伙伴计划 IBM Partner Plus，在激励计划、合作模式等方面显著改善，IBM 还向合作伙伴开放了三大共创平台（IBM 鲁班平台、IBM 车库创新体验中心、IBM 创新体验中心），从技术平台、创新方法论和客户体验等各个维度为伙伴赋能。除了加大合作伙伴投入，IBM还组建了车库创新团队、技术销售团队等贯穿售前售后团队。这些团队组建并不完全与销售业绩挂钩，而是为了更好地把IBM的技术和创新转型方法论带给客户，共创不仅仅是与合作伙伴，客户更是共创的链条上关键一环。

2023年9月，工业物联网及大数据解决方案提供商洲邦科技与 IBM 宣布，利用 IBM 智能自动化软件，为中国的制造业客户提供 AI 赋能的解决方案。2023年11月，IBM 咨询与阿里云签署合作协议，IBM咨询入驻为阿里云咨询体系服务商，双方达成包括规划咨询、云服务销售、解决方案研发、技术合作与交流、运维管理、交付服务等合作。2023年12月，腾讯云与 IBM 达成全方位合作，对优势产品及服务进行深度集成，基于腾讯云产品及服务，共同打造"腾讯-IBM 混合云与人工智能解决方案"。

或是嵌入别人的解决方案中，或是将其他人的解决方案纳入IBM里，又或者共同创造新的方案，开放共创，正在加速IBM能力进一步扩散。

董事长兼首席执行官 Arvind Krishna 最近在致投资人的公开信中表示，"2023年，我们执行了经过验证的战略，优化了产品组合，扩展了合作伙伴生态，也提高了公司的生产力。今天的 IBM 拥有更全面的能力和更高效的生产力，以及强大的产品组合和坚实的基础来支持可持续增长，我从未像现在这样对 IBM 的发展方向充满信心。"

应该说，"经过验证的战略"是其中关键信息，这意味着以生态召集人和技术共创者的方式，IBM技术与能力扩散和落地正在加速。事实如此，从全球的范围看，在2023年，战略合作伙伴关系创造的营收已经占IBM 咨询业务总营收的 40% 以上，签约数和营收都实现了双位数增长。

中国市场切换，和时间赛跑

2024年1月10日在河北保定，长城汽车与IBM咨询签署"流程与数字化变革"合作协议，此事备受汽车、咨询、IT界高度关注。

从汽车界的角度，它是第一个启动管理体系变革的汽车自主品牌，有可能加速汽车行业从"卷品牌"、"卷价格"向"卷管理"之变。从咨询与IT界的角度，它是个大单，虽然没有公布具体数字，但此项目覆盖长城汽车供应链、营销、战略、财务、人力、质量等多个业务领域，而且是长期合作，以长城汽车的企业体量判断，单子不会小。

此项目更大的意义在于，有可能为长城汽车带来"跨越式"变革，迈上新的台阶。

长城汽车流程与变革副总裁蔡颖臻在回应长城汽车为什么要做这件事时表示，一是汽车行业必然会从品牌、价格等竞争走向管理体系之争；二是长城汽车全球化提速。基于此长城汽车要推动全球化的管理跨越式变革，这样管理之变自己摸索时间成本太大。之所以首期合作从研发、供应链、营销体系开始，"仅以供应链为例，如果能够在供应链上降低1%成本，就意味着获得的是十几亿的利润。"

蔡颖臻同时透露了一个重要信息：长城汽车选IBM咨询的原因，因为自己曾供职华为，了解IBM咨询做事的能力与方式。

华为与IBM咨询的合作是一个经典案例，曾被华为创始人任正非多次提及。1998年，任正非花费重金请IBM给华为做的管理咨询，从业务流程、内部管理、财务、研发、供应链进行全面重塑，五年咨询结束后又续约十年，应该说"学费巨大效果也非常明显"。以供应链为例，1998年12月之前，华为的订单及时交货率为30%，库存周转率为3.6次/年，订单履行周期为20- 25天，到2003年，仅仅用了五年时间，华为的订单及交货率达到65%，库存周转率上升到5.7次/年，订单的履行周期缩短到17天。

长城汽车流程与变革副总裁蔡颖臻（中）、IBM咨询大中华区供应链与财务转型服务总经理侯学明（左一）和IBM大中华区科技事业部汽车行业总经理许伟杰（右一）与现场媒体及分析师交流

而今天，与长城汽车的合作对于IBM在中国同样有重要的意义。长城汽车公司身上有着三个标签："汽车"、"民企"、"出海"，代表着IBM大中华区市场重点切换的方向。

陈旭东在2024年第一季度媒体与分析师沟通会上表示，"2024年IBM在大中华区的战略有三条：挖潜重点大客户、突破新市场、大力拓展渠道。其中突破新市场，是要将中国本土的民营企业市场作为主要增长点，把 IBM 的领先技术和行业专长带到民营企业，支持他们的数字化转型和企业发展，包括海外拓展。跨国公司以及最具发展潜力的汽车行业，将是我们的主攻方向，争取要发展出新的重点大客户。"

IBM大中华区董事长、总经理陈旭东

IBM在中国面临着重点市场切换的挑战。此前，IBM公司在中国市场的主战场是金融行业、国有企业，随着政策、市场以及客户需求的变化，在这个区域市场IBM必须要找到新的增长点。应该说，陈旭东选择的三个重点市场都具有相同的特征：行业处于高速增长，对数字化赋能有迫切需求，而IBM的能力与优势能更充分体现。

又一个例子是源卓微纳科技（苏州）股份有限公司（以下简称源卓微纳）与IBM的合作。源卓微纳是一家业务遍布全球数字化光刻生产设备和工艺解决方案供应商，最近采用了IBM的生成式AI解决方案，用两个月时间构建起智能企业知识库，解决了企业知识分享和人才培训之痛。

源卓微纳创始人及总裁张雷坦言："最近3、4年中国半导体光学设备领域很热，但行业热的弊端是人才竞争激烈，合适的人难招，薪水也很高。"为了降本增效，源卓微纳的解决之道是 "领军人物+新兴力量"，快速形成战斗力。这样的"搭配"需要强有力的企业智能知识库支撑。而要构建知识库，张雷的目标也很明确，找一家国际性的、有深厚底蕴的企业合作，一方面源卓微纳有出海诉求，另一方面企业发展沉淀越久，越能够沉淀出更优管理科学。于是他们选择了IBM。

可以说，源卓微纳与长城汽车所属的行业都是在中国最具潜力高速发展的领域，其诉求很具代表性，IBM能力与这些诉求又高度契合。而挑战在于，这些企业的数字化采购短时间内无法形成与金融、国企等相当规模的购买力。也正是这样的原因，IBM在中国的业务营收已经连续几年以两位数的速度在下滑。应该说，IBM在中国的团队不可谓不努力，在陈旭东就任IBM大中华区董事长、总经理的这两年，已经做了大量的工作，将更多举措和资源向这些新领域倾斜，包括在大中华区组建汽车事业群，包括拓展更多的合作伙伴渠道等，在过去的一年IBM大中华区伙伴生态业务实现了双位数增长。

最近，陈旭东、缪可延带领IBM百人产品与技术团队，与来自 80多家核心伙伴的一百多位高管齐聚苏州 ，共论如何打造"无边界团队"、"赋能中国企业规模化应用AI "，其中"规模化应用AI"是关键词。如果我们将目前已经先行上马企业AI应用案例视为"点"，那么如何将这些"点"连成""线"变成"面"，将 "偶然"变成"更多的"必然"，是IBM与合作伙伴共同的课题。

企业级市场技术的扩散与落地有一定的规律，同样需要时间。IBM全球能否给IBM大中华区更多的时间，毕竟IBM在全球以及中国之外的亚太市场都在增长，IBM大中华地区能否尽快实现重点市场切换，IBM在中国能否获得更多机会，考验着IBM团队与市场共振的智慧。

今年是IBM进入中国市场的第四十年，过去的四十年，是 IBM 服务中国 IT 信息化建设并赢得自身辉煌成长的四十年。而今，智能化时代己经开启，我们期待IBM在中国市场续写新的传奇。

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