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智東西
作者 程茜
編輯 心緣
智東西12月10日報道,今日下午,IBM大中華區技術銷售總經理、首席技術官翟峰在IBM專題媒體溝通會上談道,中國企業出海已進入戰略換擋期,其更強調價值鏈出海,也就是將研發、生產、供應鏈及服務體系全面搬到海外。
基于此,IBM此前提出3+1能力體系,3大能力是營銷本地化、供應鏈本地化、服務本地化,1大數字基座指的是全球IT架構一體化,讓全球IT系統安全合規滿足運營需求。
面向企業的智能化和全球化,IBM在中國已經形成圍繞IBM咨詢、AI解決方案、AI技術平臺、AI基礎設施的全鏈路體系。同時通過收購補齊各個環節,昨天,IBM斥資110億美元(約合人民幣777億元)收購數據流處理公司Confluent,要打通企業級AI基礎設施的最后一公里。
今年是IBM進入中國第41年,翟峰透露,IBM下一個四十年將實現智能化與全球化并進,其重點客戶從國有企業轉向民營企業和跨國企業,主攻場景為民營企業的數智化轉型和全球運營。
一、斥巨資收購多家創企,為企業構建3+1能力體系
IBM的3+1能力體系中,營銷本地化是要讓企業知道目標客戶在哪里,供應鏈本地化是如何將產品快速交付,服務本地化是提升出海企業的客戶體驗。
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如今企業都在思考如何將AI融入其全球化運營中以提升效率,而企業級AI的核心要素就包括數據、模型、治理等。
圍繞企業級AI的核心需求,IBM構建了AI智能體、集成、數據、混合云相關布局。
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近幾年來,IBM收購了多家公司發力AI。在集成領域,其收購了歐洲系統軟件供應商Software AG的企業技術平臺webMethods,該平臺可提供B2B集成、托管文件傳輸等;圍繞數據,IBM收購了美國企業服務公司DataStax,該公司專注于為企業提供分布式數據庫及數據管理解決方案;在混合云層面,IBM收購了軟件公司HashiCorp,具備多云管理能力。
翟峰稱,將集成、數據、混合云做好才能做AI智能體,這也是其企業級AI平臺watsonx的能力。
最后在數據安全與合規方面,IT環境越來越復雜,企業需要從咨詢到落地的一整套方案,包含人員身份安全、機密數據安全、數據傳輸安全、網絡安全檢測響應等服務。
二、自建企業級AI平臺,支持靈活調用、部署模型、Agent、工具
IBM大中華區科技事業部數據與AI資深技術專家吳敏達談到了IBM圍繞AI的產品更新。
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首先是智能體,在IBM的平臺之上,其設置了Model Gateway、MCP Gateway、Agent Gateway三個網關。
Model Gateway意味著企業可以調用不同的模型,并將模型托管在本地GPU集群上;MCP Gateway支持企業把工具部署在私有或第三方等不同的平臺上;Agent Gateway可以讓企業將Agent部署在任何地方。
IBM自家的watsonx則更側重對Agent進行管理、實現Agent的協作調度、以及業務域的Agent,如財務、采購、銷售等。
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吳敏達談到了財務Agent的案例,基于這一Agent,財務主管就可以通過對話方式提問,然后Agent就會調用后臺工具完成任務,并通過通信Agent,將請求基于社交平臺推送給下一個審批人員。
其次是數據方面,IBM將watconx.data作為MCP服務器,使得數據變為Agent可以使用的工具。這一平臺擁有構建數據目錄,數據治理、數據間的關系、數據共享等能力。
第三是安全、治理層面,AI應用大概分為數據收集和處理、模型開發和訓練、模型推理和實時應用三個部分,這每個環節都要保證數據安全。
吳敏達談到Agent管理IT工單的業務,Agent需要理解IT問題,如無法訪問網絡、忘記密碼等,然后連接工單系統自動開工單解決問題,最后反饋給用戶。這一過程中需要依靠治理和安全系統,來為Agent限定能力、劃定邊界、進行風險評估。
此外,IBM還和Anthropic聯合發布了《ADLC:面向智能體的生命周期管理和治理框架》。
他們發現Agent的代碼和構建、測試與發布過程,和傳統應用開發不同,Agent的操作行為具有概率性,因此不僅需要檢查代碼還需要結果導向驗證其能力,將監控和審計能力內置來實現全生命周期的管理。吳敏達稱,這一步的目的是將安全審查環節前移。
三、圍繞三大領域加速企業自動化,實現全局數據平臺化
IBM自動化軟件的定位為,從IT自動化運營、IT安全與基礎架構管理、應用開發與集成這三大領域出發,讓機器完成比較繁瑣的任務。
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IBM大中華區科技事業部自動化資深技術專家張誠稱,IT自動化運營現在很多企業都在做,現在還有企業在探索Agent加速IT自動化運營的能力。
在應用開發與集成方面,IBM已經發布了簡化開發、加快測試、保障生產相關的集成Agent,使其通過問答的形式生成集成流程。
企業的應用設計、編程、測試、修復都可以通過AI完成,IBM的集成涵蓋了所有的環節,包含API、應用、事件流、B2B/文件等。
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在IT安全與基礎架構管理方面,對于大型企業而言,機房、本地系統等傳統基礎設施仍然重要,IBM提供面向混合云、混合環節的可觀測性、一致治理與管理能力,幫助企業統一管理in-premise與云環境。
這一能力使得企業可以查看完整的推理和交互過程、使得工具的使用可靠且易于理解、驗證系統看到和生成的內容、在不影響結果的前提下控制和延遲成本。
張誠總結說,IBM Automation就是通過智能化的集成手段,讓Agent和工具、工具和工具之間都實現協同工作。
在數據層面,IBM大中華區科技事業部存儲資深技術專家饒有清稱,企業在數據和AI領域的挑戰包括,昂貴的GPU資源、分散的AI數據、不斷增加的存儲成本、數據成為關鍵生產要素。
IBM的全局數據平臺化,可以滿足大規模業務訪問數據的要求。企業級存儲平臺IBM Storage Scale可以提供數據訪問、緩存、管理、安全服務。
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增效能力上,IBM基于存儲平臺構建了一體機Storage Scale System 6000,實現單模塊340GB/秒,單模塊28M IOPS。
IBM LTO10每盤容量達到40TB,基于LTO10的企業級存儲產品TN450可以存儲695PB的數據量。
今年9月,IBM發布中國“AI深耕”計劃,分別為民營企業聚集的重點城市、賦能本地伙伴的服務模式、地方政府賦能的創新機制。
結語:IBM戰略轉向,瞄準AI成長型企業
近年來,越來越多的企業出海不再只輸出商品,而是要形成將研發、生產、供應鏈及服務體系全面輸出的能力,才能構建差異化壁壘,提升全球競爭力。
圍繞著這一產業變化,近年來,IBM將重點業務場景從過去的服務大型國有企業的基礎設施信息化,轉向瞄準“AI+出海”機遇的成長型企業。
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