智能化与全球化并进，IBM中国下一个40年思考 原创

如果把过去一年多民营企业的AI实践画一个时间轴，可以发现一条非常清晰的演进曲线。

最早民营企业使用AI在于“快”和“易用”，更多将AI看成“即插即用”的效率工具，普遍通过SaaS产品或直接调用第三方大模型能力，用最快的方式提升生产效率，尤其在个人办公、内容生成、基础分析等通用场景最先开始。

但随着应用的深化，AI的重心开始发生转移。民营企业不再满足于通用能力带来的边际提升，而是把目光投向更贴近自身业务的领域。IBM观察到，虽然去年下半年到今年上半年，效率工具仍然是主线，但已经有越来越多的民营企业开始尝试在具体业务域中引入AI，探索更深层次的应用方式。

进入今年下半年，这一变化明显加速。AI开始走向业务核心，围绕具体业务域构建智能体、重塑流程，成为企业数字化与智能化转型的新抓手。从提效到赋能，从通用到专用，民营企业对AI的理解，正在发生一次更为本质的转变。

AI布局，即赛道、即战略

如今AI已经正成为一个确定性的赛道，当下已是万亿市场规模，未来有望成长为十万亿级别的行业。

生成式AI与传统AI正深度嵌入产品研发、生产制造、供应链与自动化体系之中。但要真正用好AI，一定绕不开技术债这一问题。IBM一直强调，AI能力的上限，往往取决于企业的底层基础是否扎实，是否拥有高质量的数据，可被各种模型持续消费。

IBM大中华区技术销售总经理、首席技术官翟峰最近在宁波走访了一家大型石化企业，他们在生产制造环节，采用基理模型、灰度模型和小模型，对复杂工艺流程进行持续优化，这类模型反而带来了更直接、可量化的ROI。而在企业运营、办公效率、HR等场景中，大模型已经开始显现规模化价值。

IBM大中华区技术销售总经理、首席技术官翟峰

与此同时，安全治理也在走向“默认”。越来越多企业开始接受两个新的by default：一是AI by default，所有业务都要融入AI；二是安全by default，尤其在全球化背景下，数据安全、合规成为必须满足的前置条件。

最后一个不可忽视的是集成能力。当智能体真正开始“干活”，将调用企业已有的各类业务系统，如何与现有系统打通实现集成，成为智能体落地的关键。

在今年的Think大会上，IBM公布了多项战略性收购：在集成领域收购了webMethods，在数据领域收购了DataStax，在混合云领域收购了HashiCorp，这些动作都是围绕 AI 时代底层能力的系统性布局。

“如今很多企业的智能体仍停留在“小而美”的阶段，只能解决单一场景问题，难以产生可观的 ROI。”翟峰强调，根本原因在于缺乏支撑规模化的关键能力，系统集成不畅、数据孤岛未破、混合云架构不完善。

IBM正在围绕整个技术栈持续加码，明确AI领域的布局与能力建设，这一赛道和战略方向。

价值链出海，需要哪些能力体系

虽然出海并不是一个新概念，但如今为了摆脱“内卷”，出海还是越来越多企业选择的一条增长路径。

翟峰观察发现，现在的出海已经从品牌出海变为整个价值链出海，不仅人要出去，研发、生产、销售都要出去，更加强调本地化运营。“出海的企业慢慢把自己打造成一个当地的本地化公司，这是很多国内企业现在加速在做的一件事情。”

但出海从来不是一件低门槛的事。陌生的市场环境、差异化的监管与文化，以及更复杂的经营挑战，真正走通这条路的企业不足两成。正因如此，IBM在中国重新锚定“智能化”与“全球化”的定位，为企业出海提供更具确定性的支撑。

真正走向海外市场，企业需要的是一整套“本地化体系”。IBM认为，企业实现价值链出海，进行全球化运营，需要构建落地全球市场的“3+1”能力体系（2大能力和1个数字基座）。

首先是营销本地化。企业必须真正理解本地市场，客户在哪里、需求是什么、偏好如何变化，并将这些洞察持续反哺到产品研发中，形成产品设计与定位。

其次是供应链本地化。如何以最快的方式把产品交付到客户手中，背后涉及了诸多因素，是否在当地设厂、如何布局物流与仓储、通过本地合作伙伴进行代工生产等等。供应链是否贴近市场，直接影响了成本结构和响应速度。

第三是服务本地化。随着中国企业从代工走向品牌出海，服务与客户体验的重要性被显著放大。不是简单“卖到海外”，而是在海外真正建立起完整的业务闭环。

而在三大能力背后，必须有一套稳定而灵活的数字化底座作为支撑“全球IT架构一体化”。

现在AI的变量又全面介入，站在企业“一号位”的视角，如何在既有的三大业务域与全球化能力框架之上，引入生成式AI，持续放大整体效率，也成为重点。

因为只有效率提升，效益的上涨也只是时间问题。IBM内部常提到“零号客户”的理念，既在技术推向市场之前，先在自身运营中深度应用。“如今围绕人力资源、营销、研发等核心领域，IBM已经通过AI实现了可量化的效率与运营提升，并在此过程中不断打磨产品与解决方案。”翟峰说道。

正是基于这些实践，IBM希望把AI能力转化为企业可落地、可复制的数字化与智能化工具，进一步支撑企业的全球化运营。

咨询+技术，企业级AI的落地密码

IBM的企业级AI全栈“咨询+科技”双轮驱动，正在赋能企业的智能化和全球化，这也构成了当下IBM在中国业务布局中的一条清晰主线。

能够同时覆盖战略咨询与技术落地的企业并不多见，而将两者深度耦合，形成全栈能力的更是稀缺。

IBM是如何做到的？IBM的企业级AI全栈能力，可以拆解为四个层面。最上层是咨询能力，聚焦战略、组织与业务变革，为企业明确AI与全球化的方向和路径。

第二层是AI解决方案。IBM的软件体系规模庞大，长期在中国市场打磨沉淀，筛选出最契合中国民营企业、制造业以及在中国外资企业需求的能力，应对当前企业AI应用中最迫切的业务问题。

“IBM现在正在做一件很重要的事情，就是推动软件的AI化。”翟峰说。2018、2019 年收购红帽之后，我们首先完成了软件能力的云化，现在做的是全面的AI化，将AI能力、智能体能力内嵌到每一个软件中，加速研发、供应链、财务等核心能力。

第三层是AI技术平台，也是IBM近年来并购力度最大、研发投入最集中的一层。该层覆盖数据平台、模型平台、集成平台以及智能体平台，核心价值在于为AI提供标准化与规模化的能力底座，通过打通DataOps、ModelOps、AgentOps的完整链路，帮助企业构建可规范运行、持续演进的AI基础架构。

第四层是AI基础设施，包括IBM Cloud在内的基础架构体系。比如出海企业进入哪个海外市场，IBM都可以依托基础设施，帮助客户提升存储与算力效率，实现多云IT管理实现降本增效。

最后是贯穿整体的安全治理与合规。随着AI的加入，IT环境愈发复杂，数据分散在不同系统与地域，如何存储、如何流动、是否合规都是现实的问题。这也使得企业迫切需要一套从咨询到落地的完整解决方案，覆盖数据安全、AI安全、网络安全、机密安全与数据传输安全，构建贯穿全链路的安全与合规体系。

现在安全能力正在被系统性地嵌入到IBM各类软件模块中，帮助企业在更安全、更可控的前提下，敢用数据、敢用模型，加速AI应用的上线。

今年9月，IBM正式启动了中国市场的“AI深耕”计划，聚焦区域市场、伙伴生态、共创平台三个关键词，核心的目的是把最好的技术资源服务打包送到企业身边。下一个中国四十年，IBM希望持续把技术确定性转化为企业增长与全球化发展的确定性，做到智能化与全球化并进。