2022年年底，在Science发布的年度科学十大突破中，韦伯望远镜毫无悬念地当选为年度最大科学突破，而在其他入选的科学突破中，AIGC也赫然在列。事实也是如此，在AI文生图率先点燃AIGC的热度之后，ChatGPT的横空出世让整个世界都看到了AI在内容创作方面的无限可能，这也让2023年成为了众所周知的“生成式AI元年”。

但无论是文生文的大语言模型，还是文生图这样的多模态模型，其作用更多地是辅助人们进行一些简单的办公，提高个人的生产力，离成熟的企业级应用还有些距离，但毫无疑问的是，当下我们正处于企业级AI规模化应用的“爆发前夜”。

根据IBM最新发布的《全球AI采用指数》报告，仅在国内，就有高达85%的受访中国企业表示未来会加速应用AI。而放眼全球市场，受制于技能缺失、数据复杂等主要障碍，全球约40%的企业仍处于探索和试验阶段，尚未部署AI能力。在不久前举办的IBM中国企业级AI巅峰论坛上，IBM大中华区董事长、总经理陈旭东表示：“回顾人类的技术发展史，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。对企业而言，AI应用仍在摸索阶段，只有在‘规模化’上形成突破，才能释放技术的价值和人的创造力，从而创造新的优质生产力。”

IBM大中华区董事长、总经理陈旭东

为了具备打通客户AI应用之旅的能力，IBM已经在自身能力的构建上先行一步。“生成式AI正在推动咨询模式和服务客户模式的转变。IBM基于watsonx平台开发出AI咨询服务平台，已经帮助IBM顾问在App设计、开发、客户测试项目等工作上节省人员时间超过50%。”IBM咨询大中华区总裁陈科典表示。

IBM咨询大中华区总裁陈科典

与通用大模型仅需要公开的数据不同，在企业应用AI的路上，最关键的就是如何把企业的数据投喂给大模型，使之可以掌握企业的知识和技能，并实现最终的规模化应用，作为企业级AI的领导者，IBM也为还在尝试将AI应用在自身业务场景上的诸多企业提供了完整的、领先的工具和方法，并将其划分为三个关键步骤：

第一是选择可信的基础模型，以IBM提供的Granite模型为例，该系列模型采用各个领域优质、可信的数据构建，符合IBM严苛的数据隔离和监管标准，并擦除了与仇恨、虐待、脏话相关的数据和重复数据等。

第二则是将企业的知识融入到基础模型之中。与海量的公开数据相比，企业数据的规模实际上相当之小，很多企业在用自身的数据训练完大模型之后，会发现模型对企业的知识和技能并没有很好的掌握，自然也就没法应用在企业提高效率上面。

“大模型是企业级客户需要的基础，但我们也必须看到，现在的大模型实际上更多地应用了公共数据而非企业内部的数据来进行训练，如何有效地将企业的数据资产投喂给大模型是个很现实的问题。为此IBM在今年推出了InstructLab，可以让企业结合自身数据形成合成数据，并通过合成数据对基础模型进一步加强，使调教后的大模型能够更好地为自身所用。”IBM大中华区技术销售总经理朱辉在接受采访时表示。

IBM大中华区技术销售总经理朱辉

第三则是部署、扩展和使用AI。IBM提供了包括模型开发平台、数据处理、AI治理在内的完整技术工具，可以帮助企业实现从数据准备到AI应用构建再到全生命周期的AI治理，使企业能够快速从不同的业务场景中构建和训练部署AI。

当然，AI对企业带来的变革与挑战不仅仅体现在数据层面，也并非单个工具就能解决的。作为一家深耕中国市场已有40年的老牌IT企业，IBM能够提供的，是包括混合云平台、AI和数据平台、人工智能平台、开发工具以及AI助手在内的全方位技术栈支持。

具体来说，混合云平台以OpenShift为底座，囊括了包含IBM Storage Ceph、IBM Storage Scale在内的一系列软硬件产品，在优化IT架构的同时，也能很好地管理和保护数据，助力企业实现基础架构的现代化。

AI和数据平台则以去年推出的watsonx为核心，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。

人工智能平台方面，IBM则打造了生成式AI平台watsonx.ai，AI治理平台watsonx.governance以及湖仓一体化平台watsonx.data，其中watsonx.ai不仅支持大语言模型，也针对客户应用场景实现了小语言模型的适配，watsonx.governance则能让客户直观地看到机器的决策和推荐，让AI变得更加透明化，以避免监管风险。watsonx.data则能助力客户打造一体化的数据平台，在满足自身数据访问要求的前提下构建属于自身的知识数据库。

开发工具方面，watsonx平台开放了诸多接口用以实现IT自动化、中间件集成和业务自动化。

最后在AI助手方面，IBM针对数字劳动力、客户体验和应用现代化三大场景，构建了不同的解决方案，以应用现代化为例，watsonx Code Assistant可以帮助程序员释放更大的生产力，减少代码转换的工作压力，实现代码自动转换，加速整个开发内容，使新的程序能够快速投向生产。

值得一提的是，与过去信息化时代大量数据都是交易型数据不同，AI时代的数据多以非结构化数据为主，这也衍生出了对存储的全新要求，企业既希望数据的访问足够便捷，也希望存储成本足够低廉且安全。“在过去，磁带技术多用于冷数据的存储，但从技术角度上看，磁带在写的时候并不比磁盘速度差多少，仅在读的时候需要定位时间，一旦读到数据，读取本身的速度也很快，这实际上很符合视频、图像、语音之类的非结构化数据的访问要求，IBM多年来在磁带技术上积累了丰富的经验，可以大幅助力企业降低成本、节约能耗，配合我们的存储保护软件IBM Storage Defender，能够充分保证数据安全。此外，IBM的FlashSystem闪存系统也实现了软硬件结合的安全功能，既可以接入IBM Security Guardium、IBM Security Verify这样的安全软件，也可以通过硬件层面的IBM FlashCore 模块，通过内嵌的AI算法自动辨认和探测欺诈行为。”IBM大中华区科技事业部总经理、IBM中国总经理侯淼总结道。

IBM大中华区科技事业部总经理、IBM中国总经理侯淼

常言道，一人行速，众人行远。在各个技术领域加速变革的今天，携手共创的重要性与日俱增，而这也正好是IBM所擅长的，特别是在大中华区，IBM一直都在致力于帮助中国企业打通从试验到规模应用的生成式AI之旅。

国内智能算力服务商图灵新智算就是其中的代表之一，不久前，图灵新智算官宣采用IBM watsonx的三大功能组件，以及IBM企业级AI数字助理软件watsonx Assistant和AI文档理解与分析软件Watson Discovery, 构建全能的AI平台，为各行各业提供平台化的全栈智算算力服务，加速扩展生成式AI行业应用。

虽然企业级AI的前景相当广阔，广大企业对AI的热情也与日俱增，但纵观生成式AI在企业侧的实际应用，多数都是AI Assistant的范畴，离真正的AI Agent尚有一些距离，不过IBM对此倒是颇为乐观，“对现在的大多数企业来说，最关心的是如何快速地从新一代的技术中变现，享受到技术带来的红利，如今诸多民营企业和跨国公司都面临着出海、降本增效、劳动力成本增加等各方面的挑战，对IBM而言，通过AI Assistant可以有效缓解他们的燃眉之急，让他们能够更快实现业务增长。”朱辉在最后表示。