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作者 | 程茜
編輯 | 心緣

智東西8月22日報道,今天,IBM召開企業(yè)級AI平臺watsonx的中國發(fā)布會。早在今年5月,IBM就已經(jīng)官宣了這一企業(yè)級AI平臺的進程,7月其產(chǎn)品開始陸續(xù)上市,并且預(yù)計今年年底會投入到客戶的產(chǎn)品中。

IBM watsonx包含企業(yè)級AI與數(shù)據(jù)平臺watsonx.ai、湖倉一體的數(shù)據(jù)存儲方案watsonx.data以及AI治理工具包watsonx.governance。

其中,watsonx.ai可以訓(xùn)練、驗證、調(diào)優(yōu)和部署AI模型,watsonx.data大規(guī)模擴展AI工作負載,適用于企業(yè)內(nèi)外的所有數(shù)據(jù),watsonx.governance實現(xiàn)負責(zé)任、透明和可解釋的數(shù)據(jù)和AI工具流。

這一命名的由來是,“watson”是IBM創(chuàng)始人的名字,“x”代表未知的可能。

IBM推企業(yè)級AI平臺!劍指企業(yè)級AI應(yīng)用三大挑戰(zhàn)

IBM大中華區(qū)首席技術(shù)官、研發(fā)中心總經(jīng)理謝東談道,在生成式AI時代,IBM的角色就是幫助企業(yè)建立AI的基礎(chǔ)能力,圍繞新一代生成式AI建立起應(yīng)用,watsonx就是一個平臺,讓用戶建立能基礎(chǔ)能力,基于此,企業(yè)可以一步步將越來越多的AI能力用到自己的企業(yè)中。

此外,IBM Consulting(咨詢)大中華區(qū)總裁陳科典還提到,生成式AI率先落地的領(lǐng)域包括AI業(yè)務(wù)咨詢能力中的業(yè)務(wù)策略、管理變革、數(shù)據(jù)治理,人力資源、客戶關(guān)懷等AI嵌入運營場景,以及應(yīng)用開發(fā)、部署與運維等AI技術(shù)服務(wù)能力。

一、企業(yè)應(yīng)用AI面臨三大挑戰(zhàn)

IBM大中華區(qū)董事長、總經(jīng)理陳旭東認為,ChatGPT的成功證明了大型語言模型是通向AI未來的道路。

AI產(chǎn)業(yè)在數(shù)據(jù)、算力、模型方面不斷積累下,現(xiàn)在達到了爆發(fā),也意味著AI從量變到質(zhì)變的時刻到來。

今年5月,IBM發(fā)布了企業(yè)級AI平臺watsonx,7月開始在各個板塊上市,預(yù)計年底陸續(xù)投入到客戶的產(chǎn)品中。

陳旭東談道,IBM能快速推出企業(yè)級AI平臺的原因是,首先有市場,因為眾多企業(yè)的CEO都認為應(yīng)該將AI轉(zhuǎn)化成企業(yè)的核心競爭力,再加上IBM的技術(shù)積累。

他基于IBM商業(yè)研究院對30多個國家、3000多名CEO的調(diào)查數(shù)據(jù),其中四分之三的CEO認為AI的部署和應(yīng)用能為企業(yè)帶來很大的競爭力。不過,其中還有61%的CEO會對AI數(shù)據(jù)來源表示擔(dān)憂。

這也表明了企業(yè)應(yīng)用AI過程的三個挑戰(zhàn),分別是技術(shù)、技能學(xué)習(xí)和文化。首先是企業(yè)如何收集、整理、利用數(shù)據(jù),其次是企業(yè)需要提升在AI相關(guān)知識、技能方面的學(xué)習(xí),最后是面對大機遇,企業(yè)的發(fā)展需要相應(yīng)的文化匹配。

因此,陳旭東稱,企業(yè)應(yīng)用AI,首先需要企業(yè)有自己的數(shù)據(jù),第二,要滿足企業(yè)的需求,第三,根據(jù)數(shù)據(jù)來調(diào)教出適合企業(yè)的解決方案。

計算機從誕生初期就被廣泛關(guān)注,IBM也一直在探索AI。上世紀(jì)五六十年代,IBM第一臺商用科學(xué)計算機IBM701戰(zhàn)勝了西洋跳棋大師,這是通過算法教計算機下跳棋,上世紀(jì)九十年代,計算機深藍戰(zhàn)勝了國際象棋大師,這一階段是基于規(guī)則去學(xué)習(xí),2011年的人機知識大賽《危險邊緣》中,AI戰(zhàn)勝了人類選手,此時AI開始掌握人類的知識,理解人類的自然語言。2019年,AI可以和人類進行辯論,AI不僅能了解跨行業(yè)知識還能進行推理,去理解上下文之間的關(guān)聯(lián)。到2023年,IBM推出了生成式AI平臺watsonx。

IBM推企業(yè)級AI平臺!劍指企業(yè)級AI應(yīng)用三大挑戰(zhàn)

目前,IBM watsonx已經(jīng)為2023年溫網(wǎng)賽事進行了解說,IBM還為2024高爾夫大師賽提供了基于生成式AI能力的球評與逐洞球員預(yù)測。

陳科典提到,2022年溫網(wǎng)賽事中,球迷平均預(yù)測七屆冠軍會獲勝,Watson預(yù)測網(wǎng)球小將獲勝,最后結(jié)果表明Watson預(yù)測成功。現(xiàn)在2023年,watsonx也參與了賽事預(yù)測,同樣預(yù)測成功。

據(jù)了解,IBM watsonx抓取了大量的數(shù)據(jù),其中有70萬個比賽數(shù)據(jù)點,包括整個比賽中的發(fā)球方向、回球類型、回球次數(shù)和落點等,以及1億條媒體報道,綜合完成對賽事的預(yù)測分析。

IBM推企業(yè)級AI平臺!劍指企業(yè)級AI應(yīng)用三大挑戰(zhàn)

二、“AI+”時代,企業(yè)要先建立AI基礎(chǔ)能力

生成式AI已經(jīng)在各行各業(yè)有不同的應(yīng)用體驗,對于企業(yè)而言,企業(yè)要將AI的能力用到數(shù)據(jù)上,結(jié)合自己的業(yè)務(wù)場景來做,給用戶提供額外的價值。

在這一過程中,企業(yè)需要考慮用哪個模型、用什么樣的工具開發(fā)應(yīng)用、如何部署等,這些都是其面臨的挑戰(zhàn)。

IBM大中華區(qū)首席技術(shù)官、研發(fā)中心總經(jīng)理謝東談道,在生成式AI中,基礎(chǔ)模型是最關(guān)鍵的概念,它也使得企業(yè)加速和擴展生成式AI成為可能。

IBM推企業(yè)級AI平臺!劍指企業(yè)級AI應(yīng)用三大挑戰(zhàn)

首先,以前基于機器學(xué)習(xí)的算法要對海量數(shù)據(jù)打標(biāo)簽,進行深度學(xué)習(xí),模型部署后也只能完成特定任務(wù),不具備廣泛應(yīng)用能力?,F(xiàn)在,基礎(chǔ)模型前期不需要打標(biāo)簽,可以從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),然后在更廣泛的領(lǐng)域中形成多個應(yīng)用。

其次,基礎(chǔ)模型可以讓企業(yè)將工作聚焦在微調(diào)和推理之上,意味著企業(yè)能更快部署。

第三,企業(yè)本身需要解決的問題在變化、知識在更新,基礎(chǔ)模型的能力不斷的進化,能靈活適用于企業(yè)的多個用例。

最后,基礎(chǔ)模型的性能更好也會給企業(yè)帶來更多的營收。

謝東認為,現(xiàn)在已經(jīng)從數(shù)據(jù)為先的“+AI”變?yōu)锳I為先的“AI+”時代?!?AI”時代的系統(tǒng)構(gòu)建是以數(shù)據(jù)為中心,附加上一些AI的能力,“AI+”的新架構(gòu)指的是,企業(yè)已經(jīng)建立起AI的基礎(chǔ)能力,在此之上,結(jié)合企業(yè)的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)目標(biāo)構(gòu)建起新的目標(biāo)。

IBM推企業(yè)級AI平臺!劍指企業(yè)級AI應(yīng)用三大挑戰(zhàn)

企業(yè)級的生成式AI應(yīng)用,必須具備三個要素,分別是可信度高、適應(yīng)性強、可擴展。

針對此,IBM發(fā)布的企業(yè)級AI平臺watsonx包含企業(yè)級AI與數(shù)據(jù)平臺watsonx.ai、湖倉一體的數(shù)據(jù)存儲方案watsonx.data以及AI治理工具包watsonx.governance。

其中,watsonx.ai可以訓(xùn)練、驗證、調(diào)優(yōu)和部署AI模型,watsonx.data大規(guī)模擴展AI工作負載,適用于企業(yè)內(nèi)外的所有數(shù)據(jù),watsonx.governance實現(xiàn)負責(zé)任、透明和可解釋的數(shù)據(jù)和AI工具流。

同時,去年5月,IBM上線了首款A(yù)I優(yōu)化的云原生超級計算機Vela,構(gòu)建在IBM公有云上。

2018年,IBM宣布收購紅帽,并在全球推出混合云、AI戰(zhàn)略。2023年,IBM大中華區(qū)科技事業(yè)部總經(jīng)理、中國區(qū)總經(jīng)理繆可延感嘆道,世界產(chǎn)生了巨大的變化,AI的發(fā)展超出了他們的想象。

他補充說,現(xiàn)在,聊天機器人ChatGPT可以為用戶提供很多出行的建議,不過目前的技術(shù)不能達到完美的效果,數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、有效性、安全性還存在問題。

那么,在生成式AI時代,IBM可以給企業(yè)提供什么樣的價值?IBM watsonx平臺的底層就是IBM的基礎(chǔ)架構(gòu),基礎(chǔ)架構(gòu)之上是混合云平臺,watsonx就是這之上的數(shù)據(jù)平臺,為企業(yè)客戶提供數(shù)字員工、IT自動化等AI應(yīng)用。

IBM推企業(yè)級AI平臺!劍指企業(yè)級AI應(yīng)用三大挑戰(zhàn)

在IBM擅長的咨詢領(lǐng)域,其AI專家也能為企業(yè)轉(zhuǎn)型提供服務(wù),再加上系統(tǒng)集成、軟件以及SaaS合作伙伴的生態(tài)圈構(gòu)建。這些正是IBM現(xiàn)在推出watsonx的綜合原因。

三、基礎(chǔ)設(shè)施到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用,IBM為企業(yè)提供一站式服務(wù)

在AI構(gòu)建的基礎(chǔ)設(shè)施方面,存力和算力同等重要。

IBM大中華區(qū)存儲業(yè)務(wù)總經(jīng)理侯淼提到,在AI時代,80-90%的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),很難進行管理、處理,并且有90%的企業(yè)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理會限制AI擴展。

百度智能云云存儲部、數(shù)據(jù)庫部總經(jīng)理于淼稱,數(shù)據(jù)的存儲規(guī)劃和使用,AI時代對存儲提出了很多新的要求,企業(yè)需要對存儲進行規(guī)劃和使用,不能讓昂貴的GPU閑著,一定要把數(shù)據(jù)快速送到GPU的顯存里。

同時,AIGC時代數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度會更快,這對存儲系統(tǒng)的可擴展性提出了更高要求。并且長周期的大模型訓(xùn)練要求存儲系統(tǒng)既要高性能,還要穩(wěn)定輸出。數(shù)據(jù)從產(chǎn)生、被訓(xùn)練、大模型生成、分發(fā)到實際應(yīng)用,這些環(huán)節(jié)中數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的效率、便捷性也很關(guān)鍵。

在這一背景下,IBM提供了高擴展的AI存力平臺引擎IBM Storage Scale,這也是英偉達DGX SuperPOD第一個存儲合作伙伴。同時,IBM SSS 3500還可以提供單模塊16PB容量,125GB/秒文件訪問帶寬等。

IBM推企業(yè)級AI平臺!劍指企業(yè)級AI應(yīng)用三大挑戰(zhàn)

在算力方面,IBM的LinuxONE采用7nm技術(shù),能實現(xiàn)超低延時,實時和業(yè)務(wù)結(jié)合分析,并且達到7個9的可用性,同時搭載量子安全系統(tǒng),支持完全開放開源的平臺。

去年10月,LinuxONE已經(jīng)應(yīng)用于愛爾眼科,節(jié)省了該公司的機房空間、電力消耗,IT運維等成本。

此外,IBM還致力于讓強大的技術(shù)實現(xiàn)真正的落地,讓技術(shù)產(chǎn)生價值。

企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中會面臨技術(shù)和非技術(shù)兩大層面的挑戰(zhàn),技術(shù)方面,生成式AI帶來更多想象空間,但存力、算力、數(shù)據(jù)都會有諸多挑戰(zhàn)。以數(shù)據(jù)為例,數(shù)據(jù)的質(zhì)量、共享性、開放性要求越來越多,而大部分企業(yè)這方面的基礎(chǔ)問題沒有達到成熟的地步。

非技術(shù)層面,IBM大中華區(qū)客戶成功管理部總經(jīng)理朱輝談道,數(shù)字化轉(zhuǎn)型是要利用AI能力來打造新的企業(yè),而非利用新的技術(shù)來降本增效,如果一開始企業(yè)將目標(biāo)定為后者,就會存在較高的風(fēng)險,因為最后企業(yè)會發(fā)現(xiàn),AI會影響到組織架構(gòu)、人員管理等,因此,數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一把手工程。

因此,在與洲邦科技的合作中,企業(yè)基于計算機軟件技術(shù),通過AI助手幫助企業(yè)用自然語言自動生成分析圖表,提高決策效率。

IBM與合作伙伴的合作案例中,已經(jīng)有很多成功落地場景。

如企業(yè)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(chuàng)始人肖芳芳提到,此前,AI落地的環(huán)節(jié)中,他們需要教育市場。

現(xiàn)在生成式AI的出現(xiàn),使得AI進入未來可預(yù)見階段,她認為,未來生成式AI可能會改變軟件行業(yè)的交互模式。

其次,物流供應(yīng)鏈企業(yè)菜鳥科技已經(jīng)落地了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動的倉儲、機器視覺應(yīng)用、物流智能客服等。

菜鳥科技首席科學(xué)家、菜鳥物流科技部算法總監(jiān)王子豪認為,現(xiàn)在企業(yè)落地AI的挑戰(zhàn)在于,企業(yè)有沒有高質(zhì)量數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)有沒有被很好利用、處理數(shù)據(jù)的時間成本、數(shù)據(jù)的隱私保護等。

因此,企業(yè)需要建立高性能、可擴展的,兼顧安全、成本的分布式數(shù)據(jù)庫。

在這一過程中,企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)關(guān)注的更多就是如何用AI創(chuàng)造競爭優(yōu)勢,如何跨業(yè)務(wù)拓展AI,如何推進可信的AI。

結(jié)語:混合云+AI戰(zhàn)略,加速企業(yè)級AI部署

AI快速從量變到質(zhì)變最關(guān)鍵的幾年,也是IBM布局混合云的關(guān)鍵幾年,從財務(wù)報表看,IBM的成果斐然。

沒有人提前預(yù)料到聊天機器人ChatGPT的爆發(fā),但在發(fā)現(xiàn)其潛力后,IBM迅速抓住機遇制定了下一步的戰(zhàn)略,除混合云+AI外,還有合作伙伴戰(zhàn)略, 目前,IBM已經(jīng)和SAP聯(lián)合開發(fā)了25個跨行業(yè)的解決方案。

同時,IBM也提出了自己對于AI行業(yè)未來10年發(fā)展的愿景,2024年實現(xiàn)更加完善的AI治理,2025年AI會更節(jié)能更經(jīng)濟,2027年AI在生產(chǎn)環(huán)節(jié)廣泛應(yīng)用,2029年可信任可解釋、能推理,2030年及未來將會出現(xiàn)全能型多模態(tài)AI。

與此同時,IBM也會在技術(shù)、產(chǎn)品、內(nèi)部文化上推動AI的技術(shù)、應(yīng)用布局。