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          IBM陳旭東:攜手IBM加速 AI 規模化應用,解鎖企業新質生產力

          IBM China
          2024-07-15 15:52 3503

          北京2024年7月15日 /美通社/ -- 今天,由北京市貿促會主辦、以"吸收外資,助力北京高水平對外開放"為主題的北京國際投資貿易洽談(京洽會)會在國家會議中心成功舉行。IBM大中華區董事長、總經理陳旭東應邀參會,并以"加速 AI 規模化應用,解鎖企業新質生產力"為題作主旨演講。

          他認為,在企業規模化應用AI的路徑中,最關鍵的是如何把企業數據轉化為AI源泉,即用企業的數據去訓練大模型,讓其掌握企業獨特的知識和技能。新的AI時代已經到來,IBM將繼續深耕中國市場,尤其是幫助民營企業、跨國公司打通從試驗到規模應用的生成式AI之旅,攜手各方推動商業和社會的共同進步。以下是他的發言全文:

          IBM 大中華區董事長、總經理陳旭東
          IBM 大中華區董事長、總經理陳旭東

          尊敬的各位領導、各位嘉賓,大家上午好!

          非常榮幸參加今天的"京洽會",與新老朋友們分享IBM對AI的規模化應用、打造數據驅動的新質生產力等話題的一些看法。

          我相信對于在座的許多人來說,IBM是一個既熟悉又陌生的名字。熟悉的是IBM始終引領著 IT 領域的重大技術和理念創新,比如,1964年推出的大型主機和 1981年發布的個人電腦,以及1997年"深藍"超算戰勝國際象棋冠軍,這標志著人工智能(AI)開始走進大眾視野。

          今天,IBM主要服務的是企業級客戶,為了具備服務這些客戶的能力,IBM 一方面持續投資創新技術,每年研發投入超過 70億美金;另一方面,通過收購紅帽公司等方式,填補部分技術空白。IBM已經從一家硬件主導的科技公司,轉型為咨詢、軟件引領的混合云和AI公司。

          從去年開始,新一輪的AI浪潮洶涌而來,我們看到, AI技術正在幫助消費者提高個人生產力,而AI技術在企業端的應用雖然只露出了"冰山一角",但更讓人期待。IBM CEO Arvind Krishna已經在今年的IBM THINK大會上做出了預測,2024年是企業從試用AI(Experiment AI)邁向規模化應用AI(Scale AI)的關鍵一年。

          IBM CEO Arvind Krishna
          IBM CEO Arvind Krishna

          新的AI時代到來,規模化應用將成為"先發優勢"

          回顧人類技術發展的歷史,AI將成為蒸汽機、電力和互聯網之后,又一次重塑人類社會的技術變革。而且重塑的進程會越來越快,如果看這些技術推動全球GDP增長十倍所需的時間,蒸汽機用了近100年,電力用了近80年,互聯網只用了50年左右;AI預計將用更短的時間。預計到2030年,AI將為全球GDP帶來每年4萬億美元的貢獻,企業和個人將充分享受AI技術帶來的生產力提升。

          IBM商業價值研究院的一份報告顯示,全球CEO們正在積極利用生成式 AI 來實現快速轉型,從開展試點項目、提高效率到推動業務增長:47%的受訪CEO已經開展了試點,大部分人(67%)都對"2030年前實現增長"表示樂觀。而那些還沒有制定轉型計劃的企業,可能面臨落后的風險。

          那么,什么樣的AI才是企業真正需要的呢?IBM認為,企業級的AI應用需要遵循四個基本準則。

          首先是開放,企業應該積極擁抱AI技術,借助開源社區和開源技術加速創新。

          其次是針對性,AI模型不是越大越好,體量更小、更經濟的基礎模型,可以幫助企業更好地使用自己的數據。企業要針對自己特定業務場景,有針對性去開發和利用AI技術,解決企業的問題,并提升企業的生產力,而不是去追求通用智能技術。

          第三是可信,這不僅涉及數據治理和模型監管,也包括各國、各行業的不同的合規要求。

          第四是賦能,企業需要一個上手快、可擴展的工具平臺,用自己的數據來訓練、調優和部署AI模型;換句話說,就是要賦能企業走上可持續發展的AI之路。

          "三步走"將企業數據轉化為AI源泉

          在企業應用AI的路徑中,最關鍵的是如何把企業數據轉化為AI源泉;換句話說,就是如何用企業的數據去訓練大模型,讓其掌握企業獨特的知識和技能。IBM為企業提供了領先的工具和方法,這里有三個關鍵步驟:

          • 第一步,選擇一個"可信"的基礎模型。企業可以自行選擇可信的基礎大模型,也可以選擇IBM開源的Granite 基礎模型。IBM Granite系列基礎模型都是基于各領域優質、可信的數據構建的,符合嚴格的 IBM 數據隔離和監管標準,還會擦除仇恨、虐待和臟話,以及重復數據和被封鎖的 URL。
          • 第二步,將"企業知識"融入基礎模型。和訓練通用大模型的數據相比,企業數據的規模小得多,數據量差距在百倍甚至上萬倍。猶如一大缸子水里,滴了一滴鹽水,根本嘗不到咸味。所以,有些企業在做模型訓練后,發現模型對企業的知識和技能并沒有掌握,也就不能產出真正的價值。IBM InstructLAB很好地解決了這個問題,讓調教后的模型能真正為企業所用。
          • 第三步,部署、擴展、使用"你的AI"。包括模型開發平臺、數據處理和AI治理等完整的技術工具,幫助企業從數據的準備、模型以及應用的構建,到AI全生命周期的治理,在跨業務場景中快速訓練并部署AI能力。
          企業需要“三步走”將數據轉化為AI源泉
          企業需要“三步走”將數據轉化為AI源泉

          基于在AI領域的數十年積累,IBM在企業級AI領域有以下優勢:

          • 第一,全球廣泛應用:早在2011年發布的企業級AI Watson,已經服務了全球超過4萬家企業客戶。去年發布的企業級 AI 與數據平臺 watsonx,不僅能幫助企業找到需要的數據、建立合適的模型、監管系統的運營,還與Watson產品無縫對接,為企業客戶提供從傳統AI到生成式AI的完整解決方案。
          • 第二,IBM的獨特價值:得益于咨詢和技術的多年深耕,IBM非常了解企業客戶的需求,既能幫助他們解決數據治理、IT架構現代化等入門障礙,也能在業務出海、安全合規、打造全球品牌等方面穩步進階。
          • 第三,市場和投資者的認可:2023年,IBM實現了全年的業績穩健增長和利潤持續改善,這主要得益于全球客戶對IBM混合云和AI解決方案的認可。最近,IBM相繼榮獲IDC 評選的生成式AI治理平臺"全球領導者",以及Forrester 評選的語言AI基礎模型"強勁表現者"。

          為北京"燈塔企業"打造 AI 視覺檢測平臺

          接下來,我分享一個從場景出發、AI精準賦能的典型案例,就發生在北京。隨著AI技術的發展,某全球領先的發動機制造企業希望運用AI進行質檢,實現"提質增效降本"的目標。

          基于IBM Maximo Visual Inspection(MVI)軟件,IBM和合作伙伴為客戶打造了一個與產線集成的企業級AI視覺檢測平臺,涵蓋了圖像采集分類、對象標記、AI模型訓練和部署等功能。工程師和技術人員無需專業的開發支持,就可以快速訓練視覺模型。此外,自動化的視覺檢測不僅帶來良品率的提升,還減少了人工干預和成本,進一步降低生產成本和維護成本。

          攜手IBM共創AI新質生產力

          在IBM進入中國的四十年里,類似的案例數不勝數。改革開放以來,IBM的創新技術行業經驗幫助許多中國企業的信息化建設與世界接軌,也收獲了寶貴的共創經驗、高質量的人才以及社會各界的信任。

          新的AI時代已經到來,IBM根據政策、市場以及客戶需求的變化,不斷調整自身定位。我們將繼續深耕中國市場,尤其是幫助民營企業、跨國公司打通從試驗到規模應用的生成式AI之旅,攜手各方推動商業和社會的共同進步。

          我們樂見北京市持續改善營商環境,為跨國企業在內的市場主體打造公平競爭的平臺,為企業選擇最優技術路線、實現效益最大化創造更寬松的政策空間。我的分享就到這里,謝謝大家!

          消息來源:IBM China
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