智能化與全球化并進，IBM中國下一個40年思考

作者：王聰彬

如果把過去一年多民營企業的AI實踐畫一個時間軸，可以發現一條非常清晰的演進曲線。

最早民營企業使用AI在于“快”和“易用”，更多將AI看成“即插即用”的效率工具，普遍通過SaaS產品或直接調用第三方大模型能力，用最快的方式提升生產效率，尤其在個人辦公、內容生成、基礎分析等通用場景最先開始。

但隨著應用的深化，AI的重心開始發生轉移。民營企業不再滿足于通用能力帶來的邊際提升，而是把目光投向更貼近自身業務的領域。IBM觀察到，雖然去年下半年到今年上半年，效率工具仍然是主線，但已經有越來越多的民營企業開始嘗試在具體業務域中引入AI，探索更深層次的應用方式。

進入今年下半年，這一變化明顯加速。AI開始走向業務核心，圍繞具體業務域構建智能體、重塑流程，成為企業數字化與智能化轉型的新抓手。從提效到賦能，從通用到專用，民營企業對AI的理解，正在發生一次更為本質的轉變。

AI布局，即賽道、即戰略

如今AI已經正成為一個確定性的賽道，當下已是萬億市場規模，未來有望成長為十萬億級別的行業。

生成式AI與傳統AI正深度嵌入產品研發、生產制造、供應鏈與自動化體系之中。但要真正用好AI，一定繞不開技術債這一問題。IBM一直強調，AI能力的上限，往往取決于企業的底層基礎是否扎實，是否擁有高質量的數據，可被各種模型持續消費。

IBM大中華區技術銷售總經理、首席技術官翟峰最近在寧波走訪了一家大型石化企業，他們在生產制造環節，采用基理模型、灰度模型和小模型，對復雜工藝流程進行持續優化，這類模型反而帶來了更直接、可量化的ROI。而在企業運營、辦公效率、HR等場景中，大模型已經開始顯現規模化價值。

IBM大中華區技術銷售總經理、首席技術官翟峰

與此同時，安全治理也在走向“默認”。越來越多企業開始接受兩個新的by default：一是AI by default，所有業務都要融入AI；二是安全by default，尤其在全球化背景下，數據安全、合規成為必須滿足的前置條件。

最后一個不可忽視的是集成能力。當智能體真正開始“干活”，將調用企業已有的各類業務系統，如何與現有系統打通實現集成，成為智能體落地的關鍵。

在今年的Think大會上，IBM公布了多項戰略性收購：在集成領域收購了webMethods，在數據領域收購了DataStax，在混合云領域收購了HashiCorp，這些動作都是圍繞 AI 時代底層能力的系統性布局。

“如今很多企業的智能體仍停留在“小而美”的階段，只能解決單一場景問題，難以產生可觀的 ROI?！钡苑鍙娬{，根本原因在于缺乏支撐規模化的關鍵能力，系統集成不暢、數據孤島未破、混合云架構不完善。

IBM正在圍繞整個技術棧持續加碼，明確AI領域的布局與能力建設，這一賽道和戰略方向。

價值鏈出海，需要哪些能力體系

雖然出海并不是一個新概念，但如今為了擺脫“內卷”，出海還是越來越多企業選擇的一條增長路徑。

翟峰觀察發現，現在的出海已經從品牌出海變為整個價值鏈出海，不僅人要出去，研發、生產、銷售都要出去，更加強調本地化運營。“出海的企業慢慢把自己打造成一個當地的本地化公司，這是很多國內企業現在加速在做的一件事情?！?/p>

但出海從來不是一件低門檻的事。陌生的市場環境、差異化的監管與文化，以及更復雜的經營挑戰，真正走通這條路的企業不足兩成。正因如此，IBM在中國重新錨定“智能化”與“全球化”的定位，為企業出海提供更具確定性的支撐。

真正走向海外市場，企業需要的是一整套“本地化體系”。IBM認為，企業實現價值鏈出海，進行全球化運營，需要構建落地全球市場的“3+1”能力體系（2大能力和1個數字基座）。

首先是營銷本地化。企業必須真正理解本地市場，客戶在哪里、需求是什么、偏好如何變化，并將這些洞察持續反哺到產品研發中，形成產品設計與定位。

其次是供應鏈本地化。如何以最快的方式把產品交付到客戶手中，背后涉及了諸多因素，是否在當地設廠、如何布局物流與倉儲、通過本地合作伙伴進行代工生產等等。供應鏈是否貼近市場，直接影響了成本結構和響應速度。

第三是服務本地化。隨著中國企業從代工走向品牌出海，服務與客戶體驗的重要性被顯著放大。不是簡單“賣到海外”，而是在海外真正建立起完整的業務閉環。

而在三大能力背后，必須有一套穩定而靈活的數字化底座作為支撐“全球IT架構一體化”。

現在AI的變量又全面介入，站在企業“一號位”的視角，如何在既有的三大業務域與全球化能力框架之上，引入生成式AI，持續放大整體效率，也成為重點。

因為只有效率提升，效益的上漲也只是時間問題。IBM內部常提到“零號客戶”的理念，既在技術推向市場之前，先在自身運營中深度應用?！叭缃駠@人力資源、營銷、研發等核心領域，IBM已經通過AI實現了可量化的效率與運營提升，并在此過程中不斷打磨產品與解決方案?！钡苑逭f道。

正是基于這些實踐，IBM希望把AI能力轉化為企業可落地、可復制的數字化與智能化工具，進一步支撐企業的全球化運營。

咨詢+技術，企業級AI的落地密碼

IBM的企業級AI全?！白稍?科技”雙輪驅動，正在賦能企業的智能化和全球化，這也構成了當下IBM在中國業務布局中的一條清晰主線。

能夠同時覆蓋戰略咨詢與技術落地的企業并不多見，而將兩者深度耦合，形成全棧能力的更是稀缺。

IBM是如何做到的？IBM的企業級AI全棧能力，可以拆解為四個層面。最上層是咨詢能力，聚焦戰略、組織與業務變革，為企業明確AI與全球化的方向和路徑。

第二層是AI解決方案。IBM的軟件體系規模龐大，長期在中國市場打磨沉淀，篩選出最契合中國民營企業、制造業以及在中國外資企業需求的能力，應對當前企業AI應用中最迫切的業務問題。

“IBM現在正在做一件很重要的事情，就是推動軟件的AI化。”翟峰說。2018、2019 年收購紅帽之后，我們首先完成了軟件能力的云化，現在做的是全面的AI化，將AI能力、智能體能力內嵌到每一個軟件中，加速研發、供應鏈、財務等核心能力。

第三層是AI技術平臺，也是IBM近年來并購力度最大、研發投入最集中的一層。該層覆蓋數據平臺、模型平臺、集成平臺以及智能體平臺，核心價值在于為AI提供標準化與規模化的能力底座，通過打通DataOps、ModelOps、AgentOps的完整鏈路，幫助企業構建可規范運行、持續演進的AI基礎架構。

第四層是AI基礎設施，包括IBM Cloud在內的基礎架構體系。比如出海企業進入哪個海外市場，IBM都可以依托基礎設施，幫助客戶提升存儲與算力效率，實現多云IT管理實現降本增效。

最后是貫穿整體的安全治理與合規。隨著AI的加入，IT環境愈發復雜，數據分散在不同系統與地域，如何存儲、如何流動、是否合規都是現實的問題。這也使得企業迫切需要一套從咨詢到落地的完整解決方案，覆蓋數據安全、AI安全、網絡安全、機密安全與數據傳輸安全，構建貫穿全鏈路的安全與合規體系。

現在安全能力正在被系統性地嵌入到IBM各類軟件模塊中，幫助企業在更安全、更可控的前提下，敢用數據、敢用模型，加速AI應用的上線。

今年9月，IBM正式啟動了中國市場的“AI深耕”計劃，聚焦區域市場、伙伴生態、共創平臺三個關鍵詞，核心的目的是把最好的技術資源服務打包送到企業身邊。下一個中國四十年，IBM希望持續把技術確定性轉化為企業增長與全球化發展的確定性，做到智能化與全球化并進。