7月15日，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：
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。
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。
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!
（来源：IBM中国）
