IBM中國重倉AI+企業出海！剛斥資777億收購數據流處理公司

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。