智東西（公眾號：zhidxcom）
作者 | 程茜
編輯 | 心緣
智東西8月22日報(bao)道(dao)，今天(tian)，IBM召開企(qi)業級AI平(ping)臺(tai)watsonx的中國發(fa)布會(hui)。早在今年5月，IBM就已經(jing)官宣(xuan)了這一企(qi)業級AI平(ping)臺(tai)的進程(cheng)，7月其產品(pin)開始(shi)陸續(xu)上市，并且預計今年年底(di)會(hui)投入到客(ke)戶的產品(pin)中。
IBM watsonx包含(han)企業(ye)級AI與數(shu)據平臺watsonx.ai、湖倉(cang)一(yi)體(ti)的數(shu)據存儲方案(an)watsonx.data以及AI治理工具(ju)包watsonx.governance。
其中，watsonx.ai可(ke)以(yi)訓練、驗(yan)證、調優(you)和部署(shu)AI模(mo)(mo)型，watsonx.data大規模(mo)(mo)擴展AI工作負載(zai)，適用于企(qi)業內外的(de)所有(you)數據，watsonx.governance實(shi)現負責任(ren)、透(tou)明和可(ke)解釋(shi)的(de)數據和AI工具流。
這一命(ming)名的由來是，“watson”是IBM創始人的名字，“x”代表未知的可(ke)能。
IBM大中華區(qu)首席(xi)技(ji)術(shu)官(guan)、研發中心總經(jing)理謝東談道，在(zai)生成式(shi)AI時(shi)代，IBM的(de)(de)角(jiao)色(se)就(jiu)(jiu)是幫(bang)助(zhu)企(qi)業建(jian)立AI的(de)(de)基礎能(neng)力，圍繞新一(yi)代生成式(shi)AI建(jian)立起應用(yong)，watsonx就(jiu)(jiu)是一(yi)個平(ping)臺，讓用(yong)戶建(jian)立能(neng)基礎能(neng)力，基于此(ci)，企(qi)業可以一(yi)步步將越來(lai)越多的(de)(de)AI能(neng)力用(yong)到(dao)自(zi)己的(de)(de)企(qi)業中。
此外，IBM Consulting（咨詢）大中華(hua)區總(zong)裁陳科典還提到，生成式AI率先(xian)落地的領域包括(kuo)AI業務(wu)咨詢能(neng)力中的業務(wu)策略、管(guan)理變革、數據治理，人力資源、客戶關(guan)懷等(deng)AI嵌入運(yun)營(ying)場景，以及應用(yong)開發(fa)、部署與運(yun)維等(deng)AI技術服(fu)務(wu)能(neng)力。
一、企業應用AI面臨三大挑戰
IBM大(da)中華區董事(shi)長(chang)、總(zong)經理陳旭東認為，ChatGPT的成(cheng)功(gong)證明了(le)大(da)型語言模(mo)型是通向AI未來的道路。
AI產(chan)業在數據(ju)、算力、模型(xing)方面不斷積累(lei)下，現在達(da)到(dao)了爆發(fa)，也意味著AI從(cong)量(liang)變到(dao)質(zhi)變的時刻到(dao)來(lai)。
今年(nian)5月(yue)(yue)，IBM發布了(le)企(qi)業級(ji)AI平(ping)臺watsonx，7月(yue)(yue)開始在各個(ge)板塊上市，預(yu)計年(nian)底陸續投(tou)入(ru)到客戶的產品中。
陳(chen)旭東談道，IBM能快(kuai)速推出企(qi)業級AI平臺的原(yuan)因是，首先(xian)有市(shi)場，因為眾多企(qi)業的CEO都認(ren)為應(ying)該將AI轉化成企(qi)業的核心(xin)競爭力(li)，再加(jia)上IBM的技術積(ji)累。
他(ta)基于IBM商(shang)業研究院對(dui)30多個國家、3000多名(ming)CEO的調查數(shu)據，其中四(si)分之三的CEO認為AI的部署(shu)和應用(yong)能為企業帶(dai)來很(hen)大(da)的競爭(zheng)力。不過，其中還有61%的CEO會對(dui)AI數(shu)據來源(yuan)表(biao)示擔憂。
這也(ye)表明了企(qi)(qi)業應(ying)用AI過程的三個挑戰，分別是(shi)(shi)(shi)技術、技能學(xue)習(xi)和文化。首先是(shi)(shi)(shi)企(qi)(qi)業如何收(shou)集、整理、利(li)用數據，其(qi)次是(shi)(shi)(shi)企(qi)(qi)業需要(yao)提升(sheng)在AI相(xiang)關知(zhi)識、技能方面的學(xue)習(xi)，最后是(shi)(shi)(shi)面對(dui)大機(ji)遇(yu)，企(qi)(qi)業的發展需要(yao)相(xiang)應(ying)的文化匹(pi)配。
因此，陳旭東稱，企(qi)業應用AI，首(shou)先需(xu)要企(qi)業有自己的(de)數據(ju)，第二，要滿足企(qi)業的(de)需(xu)求，第三，根據(ju)數據(ju)來調教出適合企(qi)業的(de)解決方(fang)案。
計(ji)算(suan)(suan)(suan)機(ji)從(cong)誕(dan)生(sheng)初期就(jiu)被廣泛關注(zhu)，IBM也一直在探索AI。上(shang)世紀五六十(shi)年(nian)(nian)代，IBM第一臺(tai)商用科學計(ji)算(suan)(suan)(suan)機(ji)IBM701戰勝了(le)西洋跳棋(qi)(qi)大師，這(zhe)是通過算(suan)(suan)(suan)法教計(ji)算(suan)(suan)(suan)機(ji)下跳棋(qi)(qi)，上(shang)世紀九十(shi)年(nian)(nian)代，計(ji)算(suan)(suan)(suan)機(ji)深藍戰勝了(le)國際象棋(qi)(qi)大師，這(zhe)一階段(duan)是基于規則去學習，2011年(nian)(nian)的人(ren)機(ji)知(zhi)識大賽《危險邊緣》中，AI戰勝了(le)人(ren)類選手，此時AI開始(shi)掌握人(ren)類的知(zhi)識，理解(jie)人(ren)類的自然(ran)語言(yan)。2019年(nian)(nian)，AI可以和人(ren)類進(jin)行(xing)辯論，AI不僅能(neng)(neng)了(le)解(jie)跨行(xing)業(ye)知(zhi)識還能(neng)(neng)進(jin)行(xing)推理，去理解(jie)上(shang)下文(wen)之間的關聯。到2023年(nian)(nian)，IBM推出(chu)了(le)生(sheng)成(cheng)式(shi)AI平臺(tai)watsonx。
目前，IBM watsonx已(yi)經為2023年溫網賽事進(jin)行了(le)(le)解說(shuo)，IBM還為2024高爾(er)夫(fu)大師賽提供了(le)(le)基于生成式AI能力的(de)球評與逐洞(dong)球員預(yu)測。
陳科典提(ti)到，2022年溫網賽事中，球(qiu)(qiu)迷(mi)平均預測(ce)七(qi)屆(jie)冠軍會獲勝(sheng)，Watson預測(ce)網球(qiu)(qiu)小將(jiang)獲勝(sheng)，最后結果表明Watson預測(ce)成功。現在2023年，watsonx也參與(yu)了(le)賽事預測(ce)，同樣預測(ce)成功。
據(ju)了解(jie)，IBM watsonx抓取了大量的(de)數(shu)據(ju)，其中有70萬個比(bi)賽數(shu)據(ju)點，包括整個比(bi)賽中的(de)發球方向、回球類型、回球次(ci)數(shu)和落點等，以(yi)及(ji)1億條媒(mei)體報道，綜合完成(cheng)對(dui)賽事的(de)預(yu)測分析。
二、“AI+”時代，企業要先建立AI基礎能力
生成式AI已經在(zai)各行各業(ye)有(you)不(bu)同(tong)的應用體驗，對于(yu)企業(ye)而言，企業(ye)要(yao)將AI的能(neng)力(li)用到數據上，結合自己(ji)的業(ye)務場景來(lai)做，給用戶提供額外的價值。
在這(zhe)(zhe)一過程(cheng)中，企業需要考慮用(yong)(yong)哪個模型、用(yong)(yong)什(shen)么(me)樣的(de)工具開發應用(yong)(yong)、如何部(bu)署等，這(zhe)(zhe)些都是其面臨的(de)挑戰。
IBM大中(zhong)華區首席技術官、研發中(zhong)心總經理謝東談道，在(zai)生成式AI中(zhong)，基礎模型是(shi)最關鍵的概念，它也使(shi)得企業加(jia)速和擴展生成式AI成為可能。
首先，以前基(ji)于機器學(xue)(xue)習(xi)的(de)算法要對海(hai)量數據打標簽，進行深度(du)學(xue)(xue)習(xi)，模型部署(shu)后也只(zhi)能完成特定任務，不(bu)具(ju)備(bei)廣泛應用能力。現(xian)在，基(ji)礎模型前期(qi)不(bu)需(xu)要打標簽，可(ke)以從海(hai)量數據中學(xue)(xue)習(xi)，然(ran)后在更廣泛的(de)領域中形成多個應用。
其次，基礎(chu)模型可以讓企(qi)業(ye)將工作聚焦在微調(diao)和(he)推理(li)之上，意味著企(qi)業(ye)能更快部署。
第三，企(qi)業本身需要解決的問題在變化(hua)、知識(shi)在更新，基礎模型的能(neng)力不斷的進化(hua)，能(neng)靈活適用于(yu)企(qi)業的多個用例。
最后，基礎模(mo)型的性能更(geng)好也會(hui)給(gei)企(qi)業帶來更(geng)多的營收(shou)。
謝東(dong)認為，現(xian)在已經從(cong)數(shu)據為先的(de)(de)“+AI”變為AI為先的(de)(de)“AI+”時代(dai)。“+AI”時代(dai)的(de)(de)系統(tong)構建是以數(shu)據為中心(xin)，附加上一些AI的(de)(de)能力，“AI+”的(de)(de)新架構指的(de)(de)是，企(qi)業(ye)(ye)已經建立(li)起AI的(de)(de)基(ji)礎能力，在此之上，結合(he)企(qi)業(ye)(ye)的(de)(de)數(shu)據和業(ye)(ye)務目標構建起新的(de)(de)目標。
企業(ye)級的生成(cheng)式AI應用，必(bi)須具備三個(ge)要素，分(fen)別是可信度高、適應性強(qiang)、可擴展。
針對此，IBM發布的企業級AI平(ping)臺(tai)watsonx包含企業級AI與數據平(ping)臺(tai)watsonx.ai、湖倉一體(ti)的數據存儲(chu)方案watsonx.data以及AI治(zhi)理(li)工(gong)具包watsonx.governance。
其中(zhong)，watsonx.ai可以訓練、驗(yan)證、調優(you)和部署AI模型，watsonx.data大規(gui)模擴(kuo)展AI工作負載，適(shi)用(yong)于(yu)企業內外的所(suo)有(you)數據，watsonx.governance實現負責任、透明和可解釋的數據和AI工具流。
同(tong)時，去年5月，IBM上線(xian)了(le)首款AI優化的云(yun)原生超級計算(suan)機Vela，構建在IBM公(gong)有云(yun)上。
2018年，IBM宣布收購紅帽，并在全球推出混合云、AI戰略。2023年，IBM大中華區科技事業部(bu)總經(jing)理、中國區總經(jing)理繆可延感嘆(tan)道，世界產(chan)生了巨(ju)大的變化，AI的發展超出了他們(men)的想象(xiang)。
他(ta)補充說，現在，聊天機器(qi)人ChatGPT可以為(wei)用(yong)戶(hu)提供很多(duo)出行的(de)建議(yi)，不過目(mu)前的(de)技術不能達到(dao)完美的(de)效果，數據準確性(xing)、有效性(xing)、安全性(xing)還存在問題。
那(nei)么(me)，在生成式(shi)AI時(shi)代(dai)，IBM可以給企(qi)業提供什么(me)樣的價值？IBM watsonx平臺(tai)的底層就(jiu)是IBM的基礎(chu)架構，基礎(chu)架構之上是混合云平臺(tai)，watsonx就(jiu)是這之上的數據平臺(tai)，為企(qi)業客戶(hu)提供數字員工(gong)、IT自(zi)動化(hua)等(deng)AI應用。
在IBM擅長的(de)咨(zi)詢(xun)領域(yu)，其AI專家也能為企業(ye)轉(zhuan)型提供(gong)服務，再加(jia)上系統集成、軟件以及SaaS合作伙伴的(de)生(sheng)態圈構建。這些正是IBM現在推出watsonx的(de)綜合原因。
三、基礎設施到產業應用，IBM為企業提供一站式服務
在AI構建的基礎設施方面，存(cun)力和(he)算力同等重要。
IBM大中華區存儲業務總經理侯淼提到，在AI時代，80-90%的數據是非結構化數據，很難進行管理、處理，并且有90%的企業發現數據管理會限制AI擴展。
百(bai)度(du)智能云云存儲部、數(shu)據(ju)(ju)(ju)庫部總經理(li)于淼稱，數(shu)據(ju)(ju)(ju)的(de)(de)存儲規(gui)劃和(he)使用，AI時代對存儲提出(chu)了(le)很多新的(de)(de)要求，企業(ye)需(xu)要對存儲進(jin)行(xing)規(gui)劃和(he)使用，不(bu)能讓昂貴的(de)(de)GPU閑著(zhu)，一(yi)定要把數(shu)據(ju)(ju)(ju)快(kuai)速送(song)到GPU的(de)(de)顯存里。
同時(shi)，AIGC時(shi)代數(shu)據產(chan)(chan)生(sheng)的(de)速度會更快，這對(dui)存(cun)儲系統的(de)可擴展性(xing)提出了更高要(yao)求。并(bing)且長周期的(de)大模型訓(xun)練要(yao)求存(cun)儲系統既(ji)要(yao)高性(xing)能，還要(yao)穩定輸出。數(shu)據從產(chan)(chan)生(sheng)、被訓(xun)練、大模型生(sheng)成(cheng)、分發到實際應用(yong)，這些環節中數(shu)據流轉的(de)效率、便捷性(xing)也很(hen)關鍵。
在這一背(bei)景下，IBM提供了高擴展的AI存力平臺(tai)引(yin)擎IBM Storage Scale，這也是英偉達DGX SuperPOD第一個存儲合作伙(huo)伴。同時，IBM SSS 3500還(huan)可以提供單模塊16PB容(rong)量，125GB/秒文件訪問帶寬等。
在算(suan)力方(fang)面，IBM的(de)LinuxONE采用(yong)7nm技術，能實(shi)現超低延時，實(shi)時和業(ye)務結(jie)合分析，并且達(da)到7個9的(de)可用(yong)性，同時搭載(zai)量(liang)子安全(quan)(quan)系(xi)統，支持完全(quan)(quan)開放(fang)開源的(de)平臺。
去年10月，LinuxONE已經應用(yong)于愛爾眼科，節省了該公司的機房空間、電力消(xiao)耗(hao)，IT運維等成(cheng)本。
此外，IBM還致力(li)于(yu)讓強大(da)的(de)技術實現真正的(de)落地(di)，讓技術產生價值。
企業的(de)數(shu)(shu)字(zi)化(hua)轉(zhuan)型中會面(mian)(mian)(mian)臨技(ji)術和非技(ji)術兩大(da)(da)層面(mian)(mian)(mian)的(de)挑(tiao)戰，技(ji)術方面(mian)(mian)(mian)，生成(cheng)式AI帶(dai)來更(geng)多想象空間，但(dan)存力、算力、數(shu)(shu)據(ju)都(dou)會有諸多挑(tiao)戰。以(yi)數(shu)(shu)據(ju)為例，數(shu)(shu)據(ju)的(de)質(zhi)量、共享性(xing)、開放性(xing)要求越來越多，而大(da)(da)部分企業這方面(mian)(mian)(mian)的(de)基礎問題沒有達到成(cheng)熟的(de)地步。
非技術層面，IBM大中華區客戶成功管理部總經理朱輝談道，數字化轉型是要利用AI能力來打造新的企業，而非利用新的技術來降本增效，如果一開始企業將目標定為后者，就會存在較高的風險，因為最后企業會發現，AI會影響到組織架構、人(ren)員管理等，因此，數字(zi)化(hua)轉型是一把(ba)手工(gong)程。
因此，在與洲邦科技的合作中，企業基于計算機軟件技術，通過AI助手幫助企業用自(zi)然語言自(zi)動(dong)生成分析圖(tu)表，提高決策(ce)效(xiao)率(lv)。
IBM與(yu)合作(zuo)伙伴的合作(zuo)案例中，已經有很多(duo)成(cheng)功落地場景。
如企業級智能決策方案提供商悠樺林，悠樺林信息科技（上海）有限公司創始人肖芳芳提到，此前，AI落地的環節中(zhong)，他(ta)們需要(yao)教育市場。
現在生成式AI的出現，使得AI進入“未來可預見”階段，她認為，未來生成式AI可(ke)能會改變軟(ruan)件行業的(de)交(jiao)互模式。
其次，物流供應鏈企業菜鳥(niao)科技已經落(luo)地了(le)神經網絡驅動的倉儲(chu)、機器視(shi)覺應用、物流智能客服等。
菜鳥科技首席科學家、菜鳥物流科技部算法總監王子豪認為，現在企業落地AI的挑戰在于，企(qi)業有沒(mei)有高質量數(shu)據(ju)、數(shu)據(ju)有沒(mei)有被很好利(li)用、處理數(shu)據(ju)的時間成本、數(shu)據(ju)的隱私保(bao)護等。
因(yin)此，企業需(xu)要建立高性能、可擴展的，兼顧安(an)全、成(cheng)本(ben)的分(fen)布式數據庫(ku)。
在這一過程中，企業領導關注的更多就是如何用AI創造競爭優勢，如何跨業務拓展AI，如何推進可信的AI。
結語：混合云+AI戰略，加速企業級AI部署
AI快速(su)從量(liang)變到質變最關鍵的(de)(de)幾年，也是IBM布局(ju)混合云的(de)(de)關鍵幾年，從財務報表看，IBM的(de)(de)成果斐然。
沒(mei)有(you)人提(ti)前預料到聊天機(ji)器人ChatGPT的(de)爆發，但(dan)在發現其潛力(li)后，IBM迅速(su)抓住機(ji)遇制(zhi)定(ding)了下一步的(de)戰略(lve)，除混(hun)合(he)(he)云+AI外，還有(you)合(he)(he)作伙伴戰略(lve)， 目(mu)前，IBM已經和(he)SAP聯合(he)(he)開發了25個跨行業(ye)的(de)解決方案。
同(tong)時，IBM也提出(chu)了自己對于AI行業未來10年(nian)發展的愿景(jing)，2024年(nian)實現(xian)更(geng)加完善(shan)的AI治理，2025年(nian)AI會(hui)更(geng)節(jie)能更(geng)經(jing)濟(ji)，2027年(nian)AI在生產(chan)環節(jie)廣泛應用，2029年(nian)可(ke)信任可(ke)解釋、能推理，2030年(nian)及未來將(jiang)會(hui)出(chu)現(xian)全能型多模態AI。
與(yu)此同時，IBM也會在(zai)技(ji)術、產品、內部文化上(shang)推動AI的(de)技(ji)術、應用布局。
