IBM無疑是堅定站在「不玩虛的」陣營這邊，這一點從IBM的AI研發計劃規模、項目運行時間、業務優先重點以及AI產品的市場投放速度等指標就能看得出來。此前就曾有文章分析過IBM在基礎模型方面的工作及其建立的用於AI模型訓練的巨型雲超級電腦。總之，IBM如今正通過大規模發布watsonx平台和多種Granite AI模型繼續充實自己的AI陣容。他們還幫助各個行業的數千家客戶將AI應用於人力資源、客戶體驗、應用程序現代化等諸多方面。這絕對不是什麼跟風炒作，而是實實在在的有價值探索。
IBM的生成式AI技術棧與相關服務
仰仗積累多年的AI開發儲備
IBM歷史上最著名的AI里程碑主要集中在遊戲領域。1997年，該公司的AI超級電腦「深藍」就在六場制西洋棋比賽中擊敗了加里·卡斯帕羅夫，隨後Watson系統又在2011年的Jeopardy問答比賽中擊敗了肯·詹寧斯。重要的是，IBM打造這些系統並不單純為了展示，而很快將其投入到從癌症治療、到零售優化的實際應用領域。五年之前，時任IBM Analytics負責人、現任IBM首席商務官的Rob Thomas就孜孜不倦地倡導企業客戶設計各種不同規模的實驗，希望能將AI應用於實際客戶、找到更好的方法來解決業務問題。
可以說在多年之前，IBM就開始堅定落實大多數企業最近才剛剛開始接受的AI觀念：這項技術將給諸多工作領域帶來變革。必須承認，過去15個月來這場技術風暴主要依託於生成式AI，但包括IBM、亞馬遜雲科技和谷歌在內的各大技術領導者也仍在其他AI領域攻城掠地、推進戰線。
Watsonx立大功
對於IBM來說，當前大部分AI探索源自2023年5月向客戶交付的watsonx AI與數據平台。該平台不僅採用生成式AI，還用到了機器學習、深度學習和基礎模型等要素。該平台內的watsonx.ai是一款AI工作室套件，用於支持AI開發到部署的全階段流程；watsonx.data是針對AI優化的開放數據湖倉；watsonx.governance利用IBM在數據治理方面的深厚根基，確保AI流程與項目符合信任、問責與透明度要求。該平台基於紅帽OpenShift構建，在設計上足夠靈活，可以容納多種不同功能——從前沿數據科學到優化財務投資組合、再到營銷活動或供應鏈細節管理等。它還能自動執行軟體編碼、合規性報告等特定任務，且在多數情況下可將成本與周期時間降低一半以上。
自推出以來，IBM一直在不斷改進該平台，且主要圍繞新的向量資料庫等技術功能和項目展開。而隨著生成式AI模型Granite系列的發布，IBM的AI探索又遠遠超出了這個範圍。這些模型由經過專門審查與策劃的數據集進行訓練，數據集內容涵蓋五大關鍵領域（網際網路、學術、代碼、法律和金融），面向企業應用和工作流程。客戶可以將模型與自己的數據聖齊，藉此建立起或大或小的定製化模型。為了擴展其實用性，IBM還允許使用第三方模型，包括Meta的Llama-2或來自專業AI提供商（例如Hugging Faec）的模型。
將IBM或第三方模型同自有數據正確結合，即可建立起強大的AI持續開發體系，藉此獲得關於所在市場的新見解、制定明智決策並以適合業務需求的獨特方式服務於客戶。IBM的基準測試表明，這些定製化模型擁有更高的準確性、相關性與性價比，可供客戶充分享受前沿科技。
AI模型與更廣泛的watsonx平台則構成了整體生成式AI技術棧。這夶技術棧還得到IBM內部大量專業知識的增強，包括OpenShift、數據服務（IBM長期以來在該領域始終占據主導地位）和其他集成，並得到IBM Consulting、IBM各系統集成商及其他合作夥伴網路的進一步支持。自2023年5月以來，IBM已經與SAP、亞馬遜雲科技、Adobe、微軟、Salesforce等廠商建立起新的合作夥伴關係，以改善客戶對企業級AI的使用體驗。
沒有強有力的信任與治理底座，企業AI根本無法起效
IBM對自己的規劃和實施極富信心，特別是為AI模型提供的全額賠償對企業客戶來說無疑是個巨大的賣點。這些模型使用的訓練數據經過過濾，能夠減輕對隱私、偏見和不良訓練素材的擔憂，同時堅持更高的AI透明度與可解釋性標準。這也與IBM在AI治理方面長期堅守的整體立場保持一致。
IBM的觀念，不禁讓人想到其兩家企業合作夥伴Adobe與Salesforce在保障企業內負責任AI使用所付出的努力。Adobe正在為使用Firefly AI藝術生成器的客戶提供智慧財產權賠償。與IBM一樣，Adobe之所以敢於做出這項承諾，是因為其對支持生成式AI功能的庫進行了認真審查。另一方面，Salesforce在其全新Einstein 1 AI平台上構建起「信任層」，使得客戶在使用來自Salesforce或者第三方大語言模型的同時，不必擔心自己的敏感企業數據處於風險當中，同時最大程度檢查輸出結果以消除有毒內容或AI幻覺。幾十年來，這三家公司都在商界擁有良好的經營聲譽，他們在為企業AI客戶創造高水平透明度與合規保障中付出的辛勤工作無疑值得肯定。
建立AI技術聯盟
同樣是為了推進可信AI發展，IBM與Meta共同創立了AI聯盟。該聯盟的成立旨在支持整個AI領域的開放式創新，以期加速進步、提高安全性並促進AI的安全與信任發展。該聯盟在全球擁有70多家成員，包括大學、機構和非營利組織，以及初創公司與AMD、戴爾、英特爾和甲骨文等大型科技公司。AI聯盟旨在匯聚大量計算、數據、工具和人才，推動AI軟體、模型和工具的開源創新步伐。
有趣的是，AI聯盟中並不包括部分主要AI參與者，特別是亞馬遜、谷歌、微軟、英偉達和OpenAI。這些企業似乎不像IBM那樣熱衷於支持AI聯盟的開放協作、治理護欄等具體目標，或者是出於其他原因而暫未加入。所以AI領域各大領先廠商到底能不能在這些問題上齊心協力，抑或是最終將各自選擇不同的道路，仍然有待時間的驗證。
IBM AI的實施重點與新興趨勢
與此同時，IBM還積極在各種真實場景下實施和擴展AI技術。多年以來，該公司一直努力將AI融入自身運營，而這方面舉措在生成式AI的大潮下將進一步提速。更重要的是，IBM也是唯一一家擁有全方位諮詢服務部門的主要技術提供商，因此能夠觀察並指導眾多其他企業在AI領域的探索和嘗試。
IBM Consulting確定了生成式AI的五大主要實施領域：
新型商業模式——許多公司都在努力通過基於大語言模型的數字產品創造新的收入來源。
重構客戶參與方式——生成式AI將帶來廣闊的客戶交互定製與簡化空間，例如提供更具針對性的營銷方案到更快解決客戶投訴。
AI驅動型決策——生成式AI將幫助業務專家在所在專業領域之內做出更好的決策，包括管理投資組合以及更準確地檢測金融欺詐。
將流程數字化推向極致——以之前提到的自動化合規報告為例，經過認真設計和實施的生成式AI流程能夠將周期時長縮短60%甚至90%。此類改進被應用於發票處理或合同管理等常規功能後，往往能夠顯著降低運營成本並提高業務準確性。
內容與代碼生成——這也是公眾對於生成式AI技術的主要關注重點，如今文本與圖像的自動生成已經在消費級市場上大放異彩。企業級AI面臨的挑戰集中於如何在關鍵業務流程、新產品開發等環節上精確完成這類任務。除此之外，IBM還與合作夥伴攜手，為高爾夫大師賽和美國網球公開賽等體育賽事創建自動生成的AI語音解說。
高爾夫大師賽和美網公開賽等案例再次提醒我們，生成式AI的應用——即使是在內容創建這類「簡單」的任務中——也將遠遠超出我們當初對這項技術哪怕最瘋狂的預期。曾經人們為CHatGPT輸出的莎士比亞十四行格式詩句而驚嘆，可如今通過與Adobe合作，IBM訓練和微調出的「品牌主腦大模型」已經能夠理解企業的品牌與發布原則，學會如何根據基本方針高效產出各類業務內容。
配合體量更小、定製化程度更高的模型，這些功能還將得到進一步提升和普及。IBM一直在幫助客戶從試點項目快速轉向大規模實施，成功完成距多種混合環境的模型同步——之所以如此重要，就是因為有大量AI小模型都持續運行在網路邊緣和私有雲環境中。（也就是六，IBM還需要密切關注大型公有雲服務商的動向，例如依靠亞馬遜雲科技將生成式AI大規模引入IaaS和PaaS產品。）
在探索上述用例時，IBM還利用到自身在數據管理方面的專業知識。IBM Consulting管理合伙人Glenn Finch目前負責領導前面提到的這些項目，他表示「這些數據管線與我們過去25年間在傳統數據平台中看到的完全不同。」從發展歷程和技術積累的角度看，如果有一家公司能夠掌握這些新型數據管線，那答案只能是IBM。
IBM及其他廠商的AI前景如何
在去年6月的Think 2023大會上聽取IBM公司CEO Arvind Krishna的主題演講之後，我曾在文章中寫道「IBM希望成為企業級生成式AI的首選提供商。他們掌握著必要的工具、數據層、治理與結構來建立相應工作流程，但最終決定一切的恐怕還是能否及時將產品投放市場。」
但事實證明我多慮了。自大會以來，IBM做出的探索給我留下了深刻印象。作為幾十年來一直關注IBM的行業評論人士，我深深為IBM及其客戶在AI領域表現出的活力、熱情和執行力所折服。更重要的是，他們不僅是在解決孤立的問題。在最近一次簡報中，IBM Consulting公司領導們強調，生成式AI將帶來業務功能的重大及全面改進，包括人才獲取/管理、客戶服務與軟體開發。令人驚訝的是，他們藉此將整體人力資源生產力提升達40%，目前超過90%的客戶詢問由AI助手處理，更誇張的是有高達60%的軟體開發內容已經出自AI之手。
而這，就是我們一直強調而且睽違已久的里程碑——AI正在從根本上改變我們開展業務的方式。它所影響的絕不只是零售或權限於特定領域的功能，而是在徹底必定整個行業及相應的職務類別。為了實現其在AI領域的雄心，IBM仍面臨著諸多挑戰，特別是那些掌握著更多資源的科技巨頭們的競爭壓力。但鑑於IBM在AI領域的悠久歷史、龐大的專業知識儲備以及在擴展AI解決方案中體現出的深度和廣度，我堅信IBM仍然保持著自己的優勢地位，完全有能力把握住這場影響深遠的技術革命，最終成為新時代的先行者與創造者。
作為本篇回顧文章的結尾，我期待看到一個AI時代下的全新IBM。相信IBM將獲得全新的形態與面貌，重新關注技術、變革步伐、服務與產品上市時間，並建立起屬於自己的系統集成商、獨立軟體開發商乃至雲服務巨頭合作夥伴生態。必須承認，IBM過去曾經有過失誤、錯過了機會，但這既是打擊但同時也是種寶貴的經驗。所以那些唱衰IBM的企業、合作夥伴或者投資方，如果各位有段時間沒關注過IBM的動向了，我強烈建議大家重新審視一番。
