IBM陈旭东：携手IBM加速 AI 规模化应用，解锁企业新质生产力 发布时间：2024-07-15 来源：互联网

北京2024年7月15日 /美通社/ -- 今天，由北京市贸促会主办、以"吸收外资，助力北京高水平对外开放"为主题的北京国际投资贸易洽谈（京洽会）会在国家会议中心成功举行。IBM大中华区董事长、总经理陈旭东应邀参会，并以"加速 AI 规模化应用，解锁企业新质生产力"为题作主旨演讲。

他认为，在企业规模化应用AI的路径中，最关键的是如何把企业数据转化为AI源泉，即用企业的数据去训练大模型，让其掌握企业独特的知识和技能。新的AI时代已经到来，IBM将继续深耕中国市场，尤其是帮助民营企业、跨国公司打通从试验到规模应用的生成式AI之旅，携手各方推动商业和社会的共同进步。以下是他的发言全文：

IBM 大中华区董事长、总经理陈旭东

尊敬的各位领导、各位嘉宾，大家上午好！

非常荣幸参加今天的"京洽会"，与新老朋友们分享IBM对AI的规模化应用、打造数据驱动的新质生产力等话题的一些看法。

我相信对于在座的许多人来说，IBM是一个既熟悉又陌生的名字。熟悉的是IBM始终引领着 IT 领域的重大技术和理念创新，比如，1964年推出的大型主机和 1981年发布的个人电脑，以及1997年"深蓝"超算战胜国际象棋冠军，这标志着人工智能（AI）开始走进大众视野。

今天，IBM主要服务的是企业级客户，为了具备服务这些客户的能力，IBM 一方面持续投资创新技术，每年研发投入超过 70亿美金；另一方面，通过收购红帽公司等方式，填补部分技术空白。IBM已经从一家硬件主导的科技公司，转型为咨询、软件引领的混合云和AI公司。

从去年开始，新一轮的AI浪潮汹涌而来，我们看到， AI技术正在帮助消费者提高个人生产力，而AI技术在企业端的应用虽然只露出了"冰山一角"，但更让人期待。IBM CEO Arvind Krishna已经在今年的IBM THINK大会上做出了预测，2024年是企业从试用AI（Experiment AI）迈向规模化应用AI（Scale AI）的关键一年。

IBM CEO Arvind Krishna

新的AI时代到来，规模化应用将成为"先发优势"

回顾人类技术发展的历史，AI将成为蒸汽机、电力和互联网之后，又一次重塑人类社会的技术变革。而且重塑的进程会越来越快，如果看这些技术推动全球GDP增长十倍所需的时间，蒸汽机用了近100年，电力用了近80年，互联网只用了50年左右；AI预计将用更短的时间。预计到2030年，AI将为全球GDP带来每年4万亿美元的贡献，企业和个人将充分享受AI技术带来的生产力提升。

IBM商业价值研究院的一份报告显示，全球CEO们正在积极利用生成式 AI 来实现快速转型，从开展试点项目、提高效率到推动业务增长：47%的受访CEO已经开展了试点，大部分人（67%）都对"2030年前实现增长"表示乐观。而那些还没有制定转型计划的企业，可能面临落后的风险。

那么，什么样的AI才是企业真正需要的呢？IBM认为，企业级的AI应用需要遵循四个基本准则。

首先是开放，企业应该积极拥抱AI技术，借助开源社区和开源技术加速创新。

其次是针对性，AI模型不是越大越好，体量更小、更经济的基础模型，可以帮助企业更好地使用自己的数据。企业要针对自己特定业务场景，有针对性去开发和利用AI技术，解决企业的问题，并提升企业的生产力，而不是去追求通用智能技术。

第三是可信，这不仅涉及数据治理和模型监管，也包括各国、各行业的不同的合规要求。

第四是赋能，企业需要一个上手快、可扩展的工具平台，用自己的数据来训练、调优和部署AI模型；换句话说，就是要赋能企业走上可持续发展的AI之路。

"三步走"将企业数据转化为AI源泉

在企业应用AI的路径中，最关键的是如何把企业数据转化为AI源泉；换句话说，就是如何用企业的数据去训练大模型，让其掌握企业独特的知识和技能。IBM为企业提供了领先的工具和方法，这里有三个关键步骤：

• 第一步，选择一个"可信"的基础模型。企业可以自行选择可信的基础大模型，也可以选择IBM开源的Granite 基础模型。IBM Granite系列基础模型都是基于各领域优质、可信的数据构建的，符合严格的 IBM 数据隔离和监管标准，还会擦除仇恨、虐待和脏话，以及重复数据和被封锁的 URL。
• 第二步，将"企业知识"融入基础模型。和训练通用大模型的数据相比，企业数据的规模小得多，数据量差距在百倍甚至上万倍。犹如一大缸子水里，滴了一滴盐水，根本尝不到咸味。所以，有些企业在做模型训练后，发现模型对企业的知识和技能并没有掌握，也就不能产出真正的价值。IBM InstructLAB很好地解决了这个问题，让调教后的模型能真正为企业所用。
• 第三步，部署、扩展、使用"你的AI"。包括模型开发平台、数据处理和AI治理等完整的技术工具，帮助企业从数据的准备、模型以及应用的构建，到AI全生命周期的治理，在跨业务场景中快速训练并部署AI能力。

企业需要“三步走”将数据转化为AI源泉

基于在AI领域的数十年积累，IBM在企业级AI领域有以下优势：

• 第一，全球广泛应用：早在2011年发布的企业级AI Watson，已经服务了全球超过4万家企业客户。去年发布的企业级 AI 与数据平台 watsonx，不仅能帮助企业找到需要的数据、建立合适的模型、监管系统的运营，还与Watson产品无缝对接，为企业客户提供从传统AI到生成式AI的完整解决方案。
• 第二，IBM的独特价值：得益于咨询和技术的多年深耕，IBM非常了解企业客户的需求，既能帮助他们解决数据治理、IT架构现代化等入门障碍，也能在业务出海、安全合规、打造全球品牌等方面稳步进阶。
• 第三，市场和投资者的认可：2023年，IBM实现了全年的业绩稳健增长和利润持续改善，这主要得益于全球客户对IBM混合云和AI解决方案的认可。最近，IBM相继荣获IDC 评选的生成式AI治理平台"全球领导者"，以及Forrester 评选的语言AI基础模型"强劲表现者"。

为北京"灯塔企业"打造 AI 视觉检测平台

接下来，我分享一个从场景出发、AI精准赋能的典型案例，就发生在北京。随着AI技术的发展，某全球领先的发动机制造企业希望运用AI进行质检，实现"提质增效降本"的目标。

基于IBM Maximo Visual Inspection（MVI）软件，IBM和合作伙伴为客户打造了一个与产线集成的企业级AI视觉检测平台，涵盖了图像采集分类、对象标记、AI模型训练和部署等功能。工程师和技术人员无需专业的开发支持，就可以快速训练视觉模型。此外，自动化的视觉检测不仅带来良品率的提升，还减少了人工干预和成本，进一步降低生产成本和维护成本。

携手IBM共创AI新质生产力

在IBM进入中国的四十年里，类似的案例数不胜数。改革开放以来，IBM的创新技术和行业经验帮助许多中国企业的信息化建设与世界接轨，也收获了宝贵的共创经验、高质量的人才以及社会各界的信任。

新的AI时代已经到来，IBM根据政策、市场以及客户需求的变化，不断调整自身定位。我们将继续深耕中国市场，尤其是帮助民营企业、跨国公司打通从试验到规模应用的生成式AI之旅，携手各方推动商业和社会的共同进步。

我们乐见北京市持续改善营商环境，为跨国企业在内的市场主体打造公平竞争的平台，为企业选择最优技术路线、实现效益最大化创造更宽松的政策空间。我的分享就到这里，谢谢大家！