“大象可以跳舞嗎？”當然可以！過往大家的思維定勢是，傳統大公司由于組織臃腫、文化封閉等因素，面對快速變化的競爭中，往往轉身不及，從而錯失市場良機。而這一次 AIGC的出現，讓 IBM 這頭“大象”再次跳舞。

ChatGPT 的橫空出世，證明了大語言模型是通往未來 AI 的道路，AI 技術經過幾十年的量變積累，“質變時刻”已經到來。

IBM 大中華區董事長、總經理陳旭東在 IBM watsonx 大中華區發布會上表示，“為了迎接‘質變時刻’的到來，IBM 于 5 月發布了企業級 AI 和數據平臺 watsonx，7 月各模塊陸續上市，今年底到明年初全部上市，投入到客戶的使用中。IBM 以前所未有的速度推出 watsonx，也是看到了‘讓 AI 成為核心生產力’成為了企業領導的迫切需求。同時，這個市場機遇給 IBM 在 AI 領域數十年的積累，提供了千載難逢的機會。”

人工智能積累深厚

IBM 一直是科技領域的先行者、開拓者，從機械制表機，到商業計算機和個人電腦，再到量子計算和新材料技術，IBM 創造了多個輝煌。而在人工智能領域，IBM 也是布局多年，積累深厚。

20 世紀五六十年代，IBM 對人工智能便開始初期探索，在跳棋人機比賽，通過算法來教計算機下跳棋；

20 世紀 90 年代，在國際象棋人機大戰中，IBM 深藍計算機戰勝了人類國際象棋大師，那時的人工智能更多是基于規則學習。

到了 2011 年，在《危險邊緣》人機知識大賽中，人工智能戰勝了人類選手，這時的人工智能開始掌握人類知識，并且可以理解人類的自然語言。

2019 年，人工智能辯手（Project Debater）可以與人類進行辯論，這時的人工智能不僅了解行業知識，還可以進行一定的推理。

2023 年，隨著 ChatGPT 的熱度持續不斷，企業對生成式 AI 和大語言模型的關注度激增，并且迫切希望可以應用人工智能的新技術來提升競爭力。

于是，為了響應客戶的需求，IBM 將多年在企業級 AI 領域積累的技術和經驗，結合近五年IBM 在基礎模型研究方面取得的進展，推出了企業級 AI 與數據平臺 watsonx。

企業級 AI 的未來是擁抱基礎模型

在 ChatGPT 出現后，國內企業紛紛追捧大模型，如今，國內市場已經形成了“百模大戰”的局面。不同于其他企業推出自己的通用大模型產品，IBM 認為，企業級 AI 的未來是擁抱基礎模型，它使企業加速和擴展生成式 AI 成為可能。

基礎模型是基于一種特定類型的神經網絡架構（稱為Transformer架構）而構建，為生成相關數據元素的序列（例如句子）而設。Transformer 架構能夠幫助基礎模型理解未標記數據，并將輸入轉換為輸出，從而生成新的內容，這正是生成式人工智能衍生的源頭（ChatGPT 就是基于 Transformer 架構）。基礎模型在大量未標記的數據上進行訓練，可以適應新的場景和用例。盡管基礎模型也需要前期大量投資，但每次使用時，它都會攤銷 AI 模型構建的初始工作，因為微調基于基礎模型構建的其他模型的數據要求要比從頭開始構建低得多。這既可以大幅提高投資回報率（ROI），又可以大幅縮短上市時間。

IBM 認為，這些基礎模型的靈活性和可擴展性將顯著加速企業對 AI 的采用。企業現在不應再把 AI 視為戰術上的“附加組件”，而應該把 AI 置于其業務的戰略核心。因此，企業需要從數據為先的“+AI”時代，邁入到 AI 為先的“AI+”時代。

IBM大中華區首席技術官、研發中心總經理謝東表示，企業級生成式 AI，必須具備三個要素，首先是可信的 AI，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，以建立信任。第二是企業就緒的 AI，構建企業級 AI 差異化優勢的關鍵，是要根據客戶的特定需求和優先事項來定制和調整技術。基礎模型的強適應性加速和擴展企業就緒的 AI 成為可能。第三是開放和可擴展的 AI，企業的 AI 環境應以治理和靈活性為核心，能夠以可信賴的能力來延伸和擴展解決方案。

為此，IBM 發布了針對基礎模型和生成式 AI 的新一代企業級 AI 與數據平臺 watsonx，提供包括 AI 開發平臺、湖倉一體方案和 AI 治理在內的工具包，加速企業使用可信數據，負責任地大規模應用 AI。

做技術賦能者，讓 AI 成為企業核心生產力

Waston 既是 IBM 創始人的名字，又是 IBM 人工智能的代言詞，IBM Watson 也逐漸成為IBM 企業級 AI 的代名稱。IBM 大中華區科技事業部總經理、中國區總經理繆可延介紹道，watsonx 則是 waston + x 組成，一方面源于 IBM 研究院的創新技術，以及 IBM 首屈一指的軟硬件技術和咨詢專長，另一方面則是基于企業級開放技術（OpenShift）以及開放社區（Hugging Face）的合作，而 x 代表未知的無限可能，X因子則是催生奇跡的關鍵。而 X 因子則需要具有開放向善的技術，高瞻遠矚的領導力，以及攜手共創的生態。

如今的企業需要訪問完整的技術堆棧，使他們能夠在一個平臺上，并且在任何云環境下，以其能夠信任的數據、速度和治理，在整個組織中訓練、調整和部署人工智能，包括基礎模型。而這正是 IBM 推出 watsonx 的原因。

據了解，IBM watsonx 包括三個模塊。watsonx.ai 為 AI 構建者（數據科學家、工程師等）賦能，具有訓練、驗證、調優、部署AI模型等能力；watsonx.data 通過湖倉一體的數據存儲方案，助力企業應對數據挑戰；watsonx.governance 是企業級 AI 治理和監管工具包，可以在企業的 AI 生命周期中建立信任。

IBM watsonx.ai 基礎模型庫可以構建多種類型的模型，企業可以選用專有的 IBM 基礎模型，以及 Hugging Face 的開源模型，同時，企業還可以添加自己的模型，通過與 IBM 研究院合作，預訓練企業自己的基礎模型。據了解，IBM計劃在 watsonx.ai 上納入 Meta 的 700 億參數 Llama 2-聊天模型，現在已經可以提供給部分客戶搶先體驗。

此外，IBM 正在積極研究一種降低 AI 幻覺風險的方法，名為檢索增強生成，這將使模型能夠在生成答案之前從知識庫中檢索相關數據。此外，用戶還可以調整現有模型以執行特定任務，這也有助于降低產生幻象的風險。

除了提供平臺產品，IBM Consulting擁有 21000名數據、AI和自動化的專業顧問，以及由 1000 多名具有生成式 AI 專業知識的顧問所組成的生成式 AI 卓越中心。這些專家可以與客戶合作，幫助他們對符合其具體業務需求的目標用例模型進行調整和操作化處理，從而加速生成式AI在企業中的落地應用。

繆可延表示，“IBM 不期待在每一個點上都爆發，因為我們這么多年來不是因為某一個技術而成功的公司。全面性、技術領先性和服務客戶的可靠性以及基礎業務的發展性，組成了 IBM 整體的競爭優勢。”

為此，IBM 將自己定位為技術賦能者，從基礎的算力、存力、算法，到企業級 AI 應用到咨詢服務，為企業提供全棧的核心能力，通過開放式的領先的企業級技術平臺構建強大生態，幫助減輕當前企業實施人工智能的負擔，使企業能夠更輕松地大規模開發、調整和部署企業就緒且值得信賴的 AI，讓 AI 成為企業的核心生產力！

未來，IBM watsonx 將會繼續演進，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 100B + 參數的模型，為更為廣泛的企業采用打開大門。此外，IBM 還會持續深耕，提供更加完善的 AI 治理，以及全能型多模態 AI，幫助企業在生產環境中廣泛應用。