發布watsonx是IBM推進混合云與AI戰略、助力企業云智轉型的又一里程碑。

四年前,IBM斥資340億美元收購紅帽,宣布聚焦混合云與AI,助力全球企業利用混合云與AI技術加速數字化重塑。IBM的戰略邏輯非常簡單:數據是推動企業數字化轉型的價值要素,基于紅帽OpenShift的開放式混合云平臺是打破企業數據壁壘的關鍵技術,可信的企業級AI是解鎖企業數據價值的核心力量。

( 本文作者: 繆可延, IBM 大中華區科技事業部總經理、中國區總經理 )

四年后的今天,采用混合云的技術路線來推進企業的數字化轉型已經成為企業數字化轉型的主流,然而由ChatGPT引爆的生成式AI卻開始讓企業CEO們夜不能寐,喜憂參半。他們喜于AI為企業效率和競爭力帶來革命性變革的無限可能,憂于數據質量、安全、治理、AI技術本身以及人才文化等各種現實問題。如何在企業當中規模化地構建、應用和拓展先進的AI?如何跨業務單位部署可信的AI?如何讓AI產生可見的業務價值?這些都是廣大企業領導迫切希望得到解決的戰略性問題。

在此關鍵節點,IBM適時推出了watsonx平臺,就是要給各行各業的客戶與合作伙伴提供一個開放、安全、可信的AI與數據平臺,整合IBM從存力、算力、企業級AI應用到咨詢的全棧能力,發揮IBM研發部門的創新優勢,利用源自IBM研究院的前沿AI技術與寶貴資產,攜手行業客戶和合作伙伴,幫助企業在面對AI大爆發及其可能帶來的各種機會與挑戰的當下,能夠有章有術可循,能夠從容應對。

watsonx 不僅將IBM在過去五年致力打造的基于特定類型的神經網絡架構(即Transformer架構)的基礎模型和生成式AI技術納入其中,也把過去十幾年所積累的基于機器學習(ML)和深度學習(DL)并且已經為全球數萬企業帶來業務價值的傳統AI工具整合其中,目的就是要幫助各行各業不同規模和處于不同AI應用水平的企業,都能從IBM及其強大的生態系統的領先技術當中獲益。 

“watsonx”的品牌logo融合了IBM的文化傳承與創新基因,具有特殊深意。

“Watson”不僅是IBM企業級AI的代名詞,也是IBM創始人老沃森(Thomas J. Watson Sr.)和文化塑造者小沃森(Thomas J. Watson Jr.)的名字,不僅體現了IBM“用科技引領進步”的品牌內涵,更是繼承了IBM當年破釜沉舟斥巨資打造大型主機、助力人類登月、用深藍對決人類象棋大師等一系列勇扛“科技引領進步”的行業大旗的勇氣和時代精神。

“watsonx” logo里的“x”是一個代數符號,代表未知量。據說,19世紀30年代有人首次引用這個代數符號提出“x因子”的概念,用“x”代表尚未被啟動的某種天賦秉異,“x因子”則是激發這種天賦秉異并催生奇跡的關鍵要素。

那么,啟動和激發watsonx的潛能,幫助企業獲得優勢、實現革命性變革、取得跨越式成長的“x因子”是什么?在我看來,至少需要具備以下三個“x因子”:

第一,開放向善的技術——企業就緒的AI與數據平臺watsonx;

第二,高瞻遠矚的領導力——高瞻遠矚、愿意嘗試新技術、愿意打破邊界攜手共創的行業先行者和企業領導者;

第三,攜手共創的生態——借助watsonx,匯聚科技公司、行業客戶和合作伙伴,構建強大生態,賦能千行百業。

“x因子”#1: 開放向善的技術

IBM 相信,就像企業不會選擇單一的云廠商一樣,他們希望根據自己特定的業務需求和廠商的專業能力、不同技術產品的特性,來靈活地選擇最適合自己的AI模型和應用。

這也是IBM混合云與AI戰略的核心——基于安全可信的開放技術來構建我們的混合云與AI平臺,以此構建廣泛而強大的開放式生態,從而把選擇權交給客戶。 watsonx 和IBM其它的企業級AI產品(如Watson 套件)都是基于領先的企業級開放技術(如OpenShift)以及攜手業界頂級的企業級開放生態系統(如Hugging Face)。

當然,選擇恰當的技術路線、模型、數據方案,對多數企業而言并非易事。IBM的技術專家和咨詢顧問可以幫助企業一起應對,利用存儲在企業防火墻后面的大量專有數據,使用特定領域或任務知識,來幫助企業做出恰當的選擇,微調基礎模型,甚至以智能自動化的方式來應用AI,從根本上幫助客戶改變未來的工作方式。

不僅如此,企業利用watsonx基礎模型庫所提供的IBM專有模型或者是Hugging Face上可信的企業級開源模型,可以更輕松地構建自己的AI,以及衍生不同的AI應用來支持多個場景和不同的工作任務。基礎模型的靈活性和可擴展性,使得企業應用AI的門檻大大降低。盡管基礎模型也需要前期投資,但每次使用都會攤銷 AI 模型構建的初始工作成本,從而可以大幅提高投資回報率,縮短上市時間。 

同時,我們也要清醒地認識到,就像許多爆火且迅猛發展的技術一樣,AI也可能是危險的,可能會產生不利的影響和后果。譬如,以錯誤的方式開發出來的AI就可能導致輕率或危險的結果;AI也可能產生幻覺,而現有的AI監管還有待加強。要知道,所有的生成式模型都可能產生幻覺,給出不相關或不準確的結果,尤其典型的是,當提示模型去處理一個它沒有接受過訓練的題目或者模型用的訓練集數據不足時,通常都會導致AI幻覺。IBM在積極倡導全球政府加強AI監管的同時,也在積極研究降低AI幻覺風險的方法,例如使用檢索增強生成(RAG -Retrieval Augmented Generation)技術,使模型能夠在生成答案之前從知識庫中檢索相關數據,同時幫助用戶調整現有模型以執行特定任務,助力降低AI產生幻象的風險。

因此,IBM認為,企業采用 AI 需要關注以下幾個要點:

第一,值得信賴的 AI 至關重要

隨著企業踏入新的AI領域,他們必須將AI信任與倫理放在首位。他們需要有絕對的信心,確保他們用于關鍵任務決策和輸出的AI是可信且可靠的。AI必須是可解釋的、公平、穩健和透明的,務必要優先考慮和保護消費者的隱私和數據權利,從而建立信任。

第二,企業的AI解決方案應根據企業的獨特需求而量身定制

企業在AI 領域取得成功與差異化優勢的關鍵——無論是基于機器學習還是基礎模型——都要根據客戶的特定需求和優先事項來定制和調整技術。基礎模型的前景就是在于它們能夠根據企業獨特的數據和領域知識進行調整,而這在以前是不可能實現的。

第三,企業的AI 環境應以治理和靈活性為核心

一個可信賴的AI環境是至關重要的,該環境應秉持治理、透明度和道德規范,以有效駕馭復雜的監管和合規要求。與此同時,AI項目計劃必須根據不斷變化的需求及機會而不斷演進。企業采用混合的方法,可以更容易地在更大范圍內擴展和采用新的流程和工作流。

IBM watsonx通過三個產品集和組件,watsonx.data + watsonx.ai + watsonx.governance,從數據的準備、AI模型及應用的構建,到數據與AI全生命周期的治理,來幫助企業跨業務部門快速訓練和部署符合其業務戰略和場景的AI能力,同時能夠掌控自己的數據和保護好消費者的隱私和數據權利。watsonx作為一個開放向善的新一代企業級AI與數據平臺,可以成為所有希望把握AI機遇并獲得創新性突破與發展的行業客戶與合作伙伴的技術選擇。

“x因子”#2: 高瞻遠矚的領導力——自上而下推動變革

有了開放向善的技術,僅僅是具備了變革的條件。企業級AI之路之所以艱難,只有一半左右的AI項目實現了從試點到投產的轉變,技術挑戰只是“第一重險”,企業還需要解決組織、技能、文化、業務模式等戰略層面的挑戰。這往往需要自上而下的推動力,因此,高瞻遠矚的領導力不可或缺。企業不僅需要堅忍不拔勇于嘗試新技術和承擔變革陣痛的勇氣,同時也需要值得信賴的技術和轉型伙伴。

IBM的文化塑造者小沃森曾說:“IBM意味著服務,我們要為客戶提供全世界最好的服務”,這是IBM 一直以來跨越不同經濟周期所堅守的價值準則和戰略依據,也是IBM在混合云和AI戰略框架下,大量投入人力物力組建售前客戶工程(CE)車庫創新團隊和售后客戶成功管理團隊(CSM)的原因。這些技術專家團隊成立的初衷與銷售業績和商務沒有直接關系,目的都是為了把IBM的技術專家和創新轉型方法論帶給客戶,手把手地與客戶不同的業務團隊一起,找到能夠快速和規模化實現技術價值的業務場景,協助企業領導整合全公司不同業務部門的力量來推進數字化轉型與重塑。因為將技術價值轉化為業務價值,并非只是IT部門的事情,須自上而下的推動以實現跨部門協作,共同應對變革當中的技術、場景、組織和文化等各項復雜問題。

例如,IBM中國的客戶成功管理團隊與中國鏈條行業的領頭羊企業蘇州環球科技圍繞提升訂單交付效率這一典型的制造業業務場景進行共創,蘇州環球科技總經理黃雅丹從一開始就深度參與,積極推動,雙方僅用半年時間,就利用IBM AI賦能的智能自動化產品幫助蘇州環球達成目標。黃總的推動對于項目成功起到了決定性的作用,她對IBM也給予了高度評價,她表示:“這半年以來,借助IBM Cloud Pak for Integration (CP4I) 和 Cloud Pak for Business Automation, 我們已經成功打通了訂單交付流程的各個環節和系統,通過IT系統的互聯互通,實現了對業務的串聯和支撐。同時,IBM客戶成功團隊通過一系列現代化工作坊的形式,幫助我們的IT團隊更快地上手,一起共創共贏,這正是我們所期待的成功!”

不僅如此,蘇州環球科技與IBM團隊攜手共創的成功案例,還吸引了國內制造業技術和解決方案長商的關注。例如,國內工業物聯網及大數據解決方案提供商上海洲邦信息科技有限公司的CEO朱林,也親自參與了與IBM客戶成功管理團隊的共創合作。目前,洲邦科技已經成為IBM在中國首家離散制造數字化工廠解決方案的合作伙伴,他們基于自身的數字化工廠解決方案,以無代碼/低代碼的方式整合了IBM智能自動化產品CP4I,以快速輕松地實現中大型制造企業不同業務系統 (如研發、采購、生產、物流、銷售)的無縫集成;利用IBM CP4I,洲邦科技可以為制造業客戶提供開放性、云原生化、微服務和容器化的集成平臺,提供內置的AI以及混合云部署能力及全方位的云技術支持。朱林表示:“匯聚五洲力量,報國興邦,這是我們的使命之一。我們堅持基礎產品和核心技術自主研發的同時,擁抱開放技術,積極引進世界一流的數字化和智能化的技術。很榮幸能夠攜手IBM,未來期待進一步加強與IBM的合作,利用IBM watsonx的平臺,在面向工業智能,面向制造業生成式AI解決方案我們能夠實現共創,為我國的制造業做出更大的貢獻。”

(從左到右: 上海洲邦科技CEO 朱林、蘇州環球科技總經理 黃雅丹、IBM大中華區客戶成功管理部總經理 朱輝)

在這個新技術不斷涌現、挑戰層出不窮的時代,需要更多的行業先行者和高瞻遠矚的企業領導,實現更多的跨界合作,一起嘗試新技術,在攜手共創的過程中,將新技術的價值傳遞給更多的行業與客戶。

“x因子”#3: 攜手共創的生態 —— 借助watsonx,賦能千行百業

水積而魚聚,木茂而鳥集,利用領先的AI提升企業的競爭力,需要各方攜手,基于開放向善的技術平臺(如watsonx),構建一個攜手共創的生態。企業級AI不是獨門賽道,而是集各家所長的大舞臺,只有這樣,才能實現以先進的AI賦能千行百業、造福人類社會的共同愿景。

擴展合作伙伴生態系統是IBM混合云和AI戰略的核心。IBM從去年開始為合作伙伴提供與IBM員工相同的培訓和支持;并于今年1月推出全新的合作伙伴計劃IBM Partner Plus,大力投資和發展 IBM 伙伴生態系統。今天,各行各業的客戶都在積極尋求如何抓住大模型和生成式AI帶來的機會,合作伙伴更是走到前臺,成為把IBM企業級AI帶給行業客戶的主力軍。

在大中華區,IBM宣布對本地合作伙伴開放三大共創平臺——由IBM中國開發中心打造的"IBM魯班平臺"、由IBM客戶工程車庫創新團隊打造的創新工作坊、由IBM創新體驗中心提供的共創服務平臺。為了響應合作伙伴的AI共創需求,IBM中國開發中心、大中華區的伙伴生態系統,以及數據、人工智能與自動化、可持續、安全等軟件業務部門,一起聯合推出"IBM魯班創新精英伙伴計劃",利用"IBM魯班平臺"的技術積累、創新實踐和真實的混合云與AI共創環境,基于watsonx平臺及其增強的智能自動化產品,為本地合作伙伴賦能,構建適合本地客戶需求的解決方案。

推進混合云與AI戰略,擔當技術賦能者的重任。

在接下來的一年,IBM watsonx會繼續演進,預計會做一系列重要發布。IBM將專注于把企業級基礎模型的用例擴展到自然語言處理(NLP)之外,實施為企業業務目標用例而定制的千億級以上參數的模型,以實現更廣泛的企業級AI應用和擴展。

更為關鍵的是,IBM還將充分發揮我們的AI 治理能力,幫助企業和組織實施端到端的生命周期治理,降低風險,同時管理針對不斷增多的AI和行業法規的合規性。AI 治理從來都不該是事后考慮的工作,因此我們鼓勵客戶現在就開始治理他們當下的機器學習(ML)模型和未來基于Transformer架構的基礎模型。

此外,IBM Consulting的 watsonx 實踐所提供的生成式 AI 技術堆棧方面的專業知識以及領域和行業經驗,可以助力客戶加速業務轉型。正如IBM在紅帽 OpenShift平臺上建立了成功的混合云服務業務一樣,IBM Consulting也立志成為 watsonx 平臺的領先咨詢服務提供商。

企業要求 AI 能夠產生準確且值得信賴的結果,可以跨云擴展,并且可以輕松地適用于相關的企業領域和用例,watsonx正是為了滿足這些需求。IBM希望發揮自身的技術優勢與行業專長,秉承IBM百年不變的“科技引領進步”的初心,借助watsonx平臺,匯聚大中華區的科技公司、行業客戶和合作伙伴,構建符合本地市場與行業特色的強大生態,賦能千行百業,讓AI造福于企業,造福于社會,讓世界更加更好!

關于IBM

IBM 是全球領先的混合云、人工智能及企業服務提供商,幫助超過 175 個國家和地區的客戶,從其擁有的數據中獲取商業洞察,簡化業務流程,降低成本,并獲得行業競爭優勢。金融服務、電信和醫療健康等關鍵基礎設施領域的超過 4000 家政府和企業實體依靠 IBM 混合云平臺和紅帽OpenShift 快速、高效、安全地實現數字化轉型。IBM 在人工智能、量子計算、行業云解決方案和企業服務方面的突破性創新為我們的客戶提供了開放和靈活的選擇。對企業誠信、透明治理、社會責任、包容文化和服務精神的長期承諾是 IBM 業務發展的基石。

 

總結

以上是生活随笔為你收集整理的IBM缪可延：watsonx的三大“x因子”之我见的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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