在企業(yè)級 AI 應(yīng)用進入“深水區(qū)”、“出?！背蔀橹匾鲩L引擎的今天，中國企業(yè)正面臨一道關(guān)鍵命題：如何將技術(shù)潛力和轉(zhuǎn)型愿景轉(zhuǎn)化為規(guī)?；?、可衡量的業(yè)務(wù)價值？單純堆砌算力或調(diào)用 API 已遠遠不夠，真正的挑戰(zhàn)在于打通數(shù)據(jù)孤島、重構(gòu)集成架構(gòu)，并讓 AI 深度融入核心業(yè)務(wù)流程。

日前，IBM 在北京舉辦專題媒體溝通會，分享了破解企業(yè)AI落地難題的最新思考和實現(xiàn)路徑。IBM 認為，企業(yè)級 AI 落地是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程，而隨著中國企業(yè)的全球運營進入“戰(zhàn)略換擋期”，AI 疊加“出海”既是雙重機遇，也是雙重挑戰(zhàn)。作為垂直整合企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“集大成者”，IBM 既為企業(yè)的 AI 之路提供從頂層設(shè)計、軟件應(yīng)用到技術(shù)平臺、IT 底座的全棧解決方案，同時也給予企業(yè)最大限度的選擇自由，無論是技術(shù)路線還是產(chǎn)品服務(wù)。

通過可治理、可協(xié)同的 AI 智能體，將自然語言指令轉(zhuǎn)化為跨系統(tǒng)、多步驟的業(yè)務(wù)行動；依托自動化集成平臺，打通企業(yè)內(nèi)外部應(yīng)用、工具與數(shù)據(jù)源，確保智能體“連得上、調(diào)得動、干成事”；并以高性能、高韌性、低成本的全局數(shù)據(jù)平臺提供持續(xù)“燃料”，企業(yè)可以在真實業(yè)務(wù)場景中解鎖可量化、可持續(xù)的 AI 價值，同時邁向“在中國、為全球”的新發(fā)展階段。

戰(zhàn)略聚焦：

以 AI 全棧能力賦能中國企業(yè)智能化與全球化

Gartner 的一份調(diào)研顯示，97% 的 CIO 將“提升運營利潤率”列為首要目標(biāo)，但近半受訪者表示，公司在這方面的技術(shù)投資回報不達 CEO 預(yù)期。這一落差背后是普遍存在的“技術(shù)債務(wù)”，包括一次性系統(tǒng)補丁、重復(fù) IT 建設(shè)以及數(shù)據(jù)和系統(tǒng)孤島等，這些隱性成本正嚴(yán)重拖累AI部署效率與投資回報。

IBM 商業(yè)價值研究院對 1300名 AI 領(lǐng)域高級決策者的最新調(diào)查也顯示，81% 的 AI 決策者視“技術(shù)債務(wù)”為規(guī)?；瘧?yīng)用AI的主要障礙，69% 認為“技術(shù)債務(wù)”會導(dǎo)致 AI 項目的財務(wù)可行性失衡。相比于忽視“技術(shù)債務(wù)”的 AI 項目，那些提前規(guī)劃、積極應(yīng)對的 AI 項目（如系統(tǒng)現(xiàn)代化、數(shù)據(jù)整合等），其預(yù)期 ROI 有望高出 29%。這一數(shù)據(jù)揭示：企業(yè)不僅要正視和重視“數(shù)字化補課”，更需要在關(guān)鍵 AI 項目和應(yīng)用場景中實現(xiàn)數(shù)據(jù)和IT架構(gòu)的打通，以實現(xiàn) AI 業(yè)務(wù)價值的躍升。

與此同時，“出?！币殉蔀橹袊髽I(yè)提升全球競爭力、實現(xiàn)可持續(xù)增長的突破口。從早期的勞務(wù)輸出、產(chǎn)品出口、資本出海，到如今邁入“價值鏈出?！毙码A段，越來越多的企業(yè)不再僅輸出商品，而是將研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈及服務(wù)體系全面扎根海外，并依托全球一體化 IT 底座構(gòu)建本地化運營能力。在此過程中，AI 作為“效率引擎”，貫穿營銷、供應(yīng)鏈與服務(wù)體系，驅(qū)動本地化運營提質(zhì)增效。

IBM 大中華區(qū)技術(shù)銷售總經(jīng)理、首席技術(shù)官翟峰表示：“最近兩年來，IBM 在中國的市場戰(zhàn)略進行了深刻調(diào)整，其重點業(yè)務(wù)場景已從過去的服務(wù)大型國有企業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施信息化，全面轉(zhuǎn)向瞄準(zhǔn)‘AI+出海’機遇的成長型企業(yè)。這一戰(zhàn)略轉(zhuǎn)向是 IBM 基于全球的混合云與 AI 核心戰(zhàn)略，結(jié)合中國市場獨特機遇的主動選擇。智能升級與全球拓展正成為中國企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的雙引擎，IBM 希望以自身的技術(shù)積淀與全球?qū)嵺`，成為更多中國企業(yè)的‘技術(shù)+咨詢’伙伴之選?！?/span>

在中國，IBM 正以“咨詢+科技”雙輪驅(qū)動，聚焦民營企業(yè)與在華外企的智能化轉(zhuǎn)型與全球化運營。從戰(zhàn)略咨詢、合規(guī)風(fēng)控到 IT 系統(tǒng)落地的端到端服務(wù)，從涵蓋模型訓(xùn)練、智能體編排、應(yīng)用集成和數(shù)據(jù)管理的企業(yè)級 AI 技術(shù)平臺，到智能存儲、自動化運維等基礎(chǔ)設(shè)施，IBM 可幫助中國企業(yè)將AI技術(shù)應(yīng)用于研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈管理等核心業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，實現(xiàn)降本增效、全球拓展和可持續(xù)發(fā)展。

從“實驗室 AI”到“業(yè)務(wù)就緒”：

智能體的規(guī)?；渴鹋c全生命周期治理

AI 要真正走出實驗室、走進業(yè)務(wù)流，必須實現(xiàn)規(guī)模化、可治理、可運維。IBM 大中華區(qū)科技事業(yè)部數(shù)據(jù)與人工智能資深技術(shù)專家吳敏達指出，當(dāng)前企業(yè)亟需提升 AI 在真實業(yè)務(wù)中的“生產(chǎn)就緒”水平。為此，IBM 全面強化了 watsonx 平臺對 AI 智能體規(guī)?；渴鹋c統(tǒng)一管理的支持，使企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)智能體隨處部署、工具跨平臺運行、模型靈活托管，并依托統(tǒng)一的AgentOps 治理體系，完成智能體在全球范圍的端到端運營運維。

該平臺可無縫連接從國內(nèi)常用的飛書、釘釘?shù)饺蛲ㄓ玫?Copilot 等協(xié)作界面，并深度集成阿里云 RPA、UiPath 等自動化工具及各類企業(yè)系統(tǒng)，使智能體能夠靈活調(diào)用多樣化業(yè)務(wù)能力。尤為關(guān)鍵的是，平臺支持按需將模型部署于本地數(shù)據(jù)中心、全球公有云或開源環(huán)境，全面兼顧不同地域的性能、安全與合規(guī)需求，為“在中國、為全球”的 AI 部署提供堅實支撐。

以財務(wù)智能體為例，通過與IBM Planning Analytics深度集成，當(dāng) CFO 提出“請完成 2026年收入預(yù)算分配”時，系統(tǒng)可自動調(diào)用分配、場景、通信等多類智能體協(xié)同工作，無縫銜接企業(yè)內(nèi)各類工具與流程，在 AgentOps 的全周期治理下，高效完成預(yù)算分配、預(yù)測建模、合規(guī)審批等復(fù)雜任務(wù)，顯著提升全球財務(wù)運營的自動化水平與決策效率。

吳敏達還提到，IBM 在 TechXchange 2025 大會期間宣布與 Anthropic 達成合作，將 Claude 大模型集成至其AI優(yōu)先的集成開發(fā)環(huán)境 Project Bob。該環(huán)境同時兼容 Mistral AI、Llama 及 IBM Granite 等主流模型，能夠與全球開發(fā)者協(xié)同完成編碼、測試與安全防護，重塑企業(yè)軟件開發(fā)生命周期。目前 Project Bob 已向部分客戶開放私有預(yù)覽，IBM 內(nèi)部超 6000名員工試用后開發(fā)效率平均提升 45%。

此外，作為此次合作的重要成果，IBM 發(fā)布了行業(yè)首份《使用 MCP 構(gòu)建安全的企業(yè) AI 智能體架構(gòu)》技術(shù)指南，并提出了智能體全生命周期治理框架 ADLC。該框架涵蓋計劃、構(gòu)建、部署、監(jiān)控及優(yōu)化六大階段，通過 MCP 協(xié)議與 OpenTelemetry 等技術(shù)，確保智能體在混合云環(huán)境中實現(xiàn)可觀測、合規(guī)可控、安全可靠的規(guī)模化部署與迭代，為企業(yè)構(gòu)建全球化、合規(guī)化的 AI 應(yīng)用體系提供了清晰、可落地的技術(shù)路徑。

無集成，不AI：

AI 融入全球業(yè)務(wù)流程的關(guān)鍵

AI 的真正價值不僅取決于模型能力，更在于能否深度融入企業(yè)的核心業(yè)務(wù)流程與 IT 體系。IBM 大中華區(qū)科技事業(yè)部自動化資深技術(shù)專家張誠表示，IBM 構(gòu)建了以 AI 為核心的三大自動化支柱——應(yīng)用開發(fā)與集成、IT 安全與架構(gòu)管理、自動化運營——全面支撐智能體從實驗向生產(chǎn)就緒的跨越。

IBM 大中華區(qū)科技事業(yè)部自動化資深技術(shù)專家 張誠

如今，集成正從 IT 專屬任務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)闃I(yè)務(wù)人員廣泛參與的核心能力。IBM 正通過 AI 驅(qū)動，實現(xiàn)集成開發(fā)全生命周期的自助化：業(yè)務(wù)人員只需用自然語言提出需求，AI 智能體便能自動完成設(shè)計、編碼、測試與部署及監(jiān)控，將集成從復(fù)雜工程轉(zhuǎn)變?yōu)槿珕T可參與的智能化服務(wù)。這一轉(zhuǎn)變依托IBM webMethods Hybrid Integration平臺所實現(xiàn)的“全棧集成”能力。該平臺在統(tǒng)一、安全、合規(guī)的環(huán)境中，滿足從傳統(tǒng) B2B 到現(xiàn)代 API 及物聯(lián)網(wǎng)事件驅(qū)動的多樣化需求，確保復(fù)雜環(huán)境下數(shù)據(jù)與系統(tǒng)的高效可靠互聯(lián)。

與此同時，隨著智能體在生產(chǎn)環(huán)境中規(guī)?；渴穑髽I(yè)面臨前所未有的可觀測性挑戰(zhàn)：智能體與 API、數(shù)據(jù)庫的鏈?zhǔn)秸{(diào)用數(shù)量與復(fù)雜度呈指數(shù)級增長，而傳統(tǒng)監(jiān)測工具難以追蹤提示詞、向量數(shù)據(jù)庫等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，導(dǎo)致運維出現(xiàn)“盲點”。企業(yè)亟需新的可觀測能力，以有效監(jiān)控、診斷和優(yōu)化生產(chǎn)環(huán)境中智能體的性能、成本與可靠性。

為此，IBM 面向混合云環(huán)境推出了統(tǒng)一可觀測方案，并在 TechXchange 2025 期間發(fā)布了兩項關(guān)鍵能力：一是基于生成式 AI 增強的Instana GenAI Observability，幫助企業(yè)高效監(jiān)控混合云與本地環(huán)境中的應(yīng)用性能；二是收購 HashiCorp 后正式推出的Project Infragraph，通過智能控制面板將復(fù)雜 IT 環(huán)境轉(zhuǎn)化為可視化圖譜。二者形成協(xié)同閉環(huán)，幫助企業(yè)完整追蹤智能體端到端推理鏈路，監(jiān)控工具調(diào)用合規(guī)性與執(zhí)行效果，精細管理 Token 消耗與延遲，并將AI應(yīng)用行為與基礎(chǔ)設(shè)施狀態(tài)關(guān)聯(lián)分析，最終實現(xiàn)從智能體到底層資源的全棧透明治理。

無數(shù)據(jù)，不智能：

全局數(shù)據(jù)平臺釋放 AI 生產(chǎn)力

IBM 大中華區(qū)科技事業(yè)部存儲資深技術(shù)專家饒有清認為，在 AI 重塑企業(yè)競爭格局的今天，數(shù)據(jù)已成為創(chuàng)造力、生產(chǎn)力和競爭力的基礎(chǔ)，企業(yè)需要一個現(xiàn)代化數(shù)據(jù)平臺來全面釋放 AI 潛能。然而，高昂的 GPU 成本、分散的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、持續(xù)攀升的存儲開銷以及日益嚴(yán)峻的安全與合規(guī)要求，成為了企業(yè)規(guī)模化落地 AI 的數(shù)據(jù)瓶頸。

在他看來，企業(yè)的數(shù)據(jù)治理包括拓展新質(zhì)生產(chǎn)力、增效 AI 技術(shù)投入、降低 IT 存儲成本以及保障企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)等主要方面?；?IBM Storage Scale 的 IBM 全局數(shù)據(jù)平臺可滿足 AI 時代數(shù)據(jù)治理的各種要求：分布式架構(gòu)滿足大規(guī)模并行訪問要求，分層存儲降低成本要求，GDS/CSI 功能支持容器顆粒度的GPU 數(shù)據(jù)訪問，混合云部署支撐企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力業(yè)務(wù)要求。

具體而言，IBM 全局數(shù)據(jù)平臺能統(tǒng)一納管文件、對象、容器等異構(gòu)存儲資源，支持 S3、NFS 等多種協(xié)議，并深度集成 Red Hat OpenShift 等主流生態(tài)，為 AI 訓(xùn)練、推理及高性能計算提供一致且高性能的數(shù)據(jù)服務(wù)。全新 Storage Scale System 6000 進一步突破性能極限，可提供每秒 340GB 的IO吞吐和高達 2800萬的 IOPS（每秒輸入/輸出運算）；同時結(jié)合高密度 QLC 閃存與 BlueField-3 DPU，顯著優(yōu)化多租戶 AI 負載的并發(fā)效率，縮短模型迭代周期，提升 GPU 利用率。

在“降本”和“安全”方面，IBM 創(chuàng)新性地提出了“存算分離+智能分層”架構(gòu)，幫助企業(yè)依據(jù)策略自動將數(shù)據(jù)在全閃存、磁帶或云間動態(tài)遷移。結(jié)合第十代 LTO 10 磁帶技術(shù)（容量提升 66%、帶寬增加 4倍、支持后量子加密），在保持訪問性能的同時大幅降低長期存儲成本。安全方面，IBM可提供端到端的數(shù)據(jù)彈性防護，借助 AI 驅(qū)動威脅傳感器精準(zhǔn)識別勒索軟件等高級攻擊，再結(jié)合 IBM 的數(shù)據(jù)去重、壓縮、加密、磁帶離線存儲等能力，有望將企業(yè)的數(shù)據(jù)恢復(fù)速度提升 98%、備份效率提高 75%、成本降低 50%，并實現(xiàn)勒索軟件零贖金支付，有效保障企業(yè)數(shù)據(jù)安全。

此外，IBM 全局數(shù)據(jù)平臺通過統(tǒng)一命名空間的能力，為出海企業(yè)應(yīng)用提供跨云無感知的數(shù)據(jù)服務(wù)。以國內(nèi)某芯片企業(yè)為例，企業(yè)采用多臺 IBM Storage Scale System 存儲系統(tǒng)構(gòu)建中國和亞太的全局數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，滿足多中心、多辦公室之間芯片設(shè)計的協(xié)同，提高芯片設(shè)計和仿真效率，強有力地支撐企業(yè)業(yè)務(wù)的高速發(fā)展。

基于以上能力，IBM 可幫助企業(yè)構(gòu)建起真正跨云、跨地域、跨架構(gòu)的全局數(shù)據(jù)協(xié)同平臺。無論是AI訓(xùn)練、HPC 計算還是大規(guī)模數(shù)據(jù)分析，企業(yè)都能在統(tǒng)一架構(gòu)下獲得跨云數(shù)據(jù)供給、高速訪問與智能調(diào)度能力，從根本上打破數(shù)據(jù)孤島，構(gòu)建彈性、可擴展且高效的下一代數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。

攜手共創(chuàng)：

全棧“咨詢+技術(shù)”雙輪驅(qū)動，賦能本土創(chuàng)新與全球運營

立足中國 41年，IBM 正以更聚焦、更協(xié)同的姿態(tài)服務(wù)本土市場。今年 9月，IBM 正式發(fā)布了“AI 深耕”計劃，通過區(qū)域深耕、生態(tài)共建與開放共創(chuàng)，推動 AI 與產(chǎn)業(yè)深度融合；12月 4日，IBM與合作伙伴漢鑫科技在山東煙臺成功落地該計劃，雙方將聚焦企業(yè)全價值鏈智能化升級，共同打造從“數(shù)字經(jīng)濟”邁向“智能經(jīng)濟”的示范樣板。

IBM 大中華區(qū)科技事業(yè)部車庫創(chuàng)新團隊經(jīng)理張珣表示，隨著“AI 深耕”穩(wěn)步推進，IBM 正將 watsonx、自動化平臺、全局數(shù)據(jù)架構(gòu)等核心能力，深度融入研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、營銷與服務(wù)等真實場景，與各地合作伙伴持續(xù)打造安全、靈活、可落地的企業(yè)級 AI 解決方案。她分享了多個國內(nèi)行業(yè)客戶的最新實踐，為 AI 驅(qū)動的效率提升、成本優(yōu)化與全球合規(guī)運營提供了參考樣本：

研發(fā)協(xié)同：某頭部新能源車企通過部署IBM ELM 工程生命周期管理解決方案，實現(xiàn)了從需求提取到系統(tǒng)設(shè)計、開發(fā)、測試的全流程數(shù)字化管理，顯著提升研發(fā)效率與合規(guī)性，年節(jié)約成本超過 200萬元。提取需求和實體的時間縮短95%，每個規(guī)范耗時從一周降至 18分鐘；識別沖突需求的時間減少 98%，從 12小時壓縮至僅 25秒；需求審核周期從 24小時縮短至 1.5小時，合規(guī)達標(biāo)率也大幅提升，幫助企業(yè)在全球市場中實現(xiàn)了高質(zhì)量快速交付。

設(shè)備管理：某生物醫(yī)藥企業(yè)借助IBM Maximo 資產(chǎn)管理解決方案，構(gòu)建了覆蓋設(shè)備全生命周期的數(shù)字化運維體系。通過統(tǒng)一設(shè)備管理、智能監(jiān)測、AI 維修助手和庫存優(yōu)化的四步策略，實現(xiàn)從被動維修向主動維護轉(zhuǎn)型：設(shè)備故障率下降 35%，平均修復(fù)時間降低 25%，備件庫存減少 3萬件，運維人力節(jié)省 15%。每年節(jié)省超 300萬元成本，且全面滿足 GMP、GDPR 等全球合規(guī)要求。

供應(yīng)鏈優(yōu)化：某消費電子半導(dǎo)體企業(yè)通過部署IBM 業(yè)財一體化平臺 Planning Analytics和CPLEX 排程工具，構(gòu)建了覆蓋戰(zhàn)略規(guī)劃到執(zhí)行落地的全面預(yù)算與產(chǎn)銷協(xié)同體系。供應(yīng)鏈可視性提升至 95%，預(yù)算編制效率提高 30%，生產(chǎn)計劃執(zhí)行率提升至 90%，傳統(tǒng)手工排產(chǎn)作業(yè)實現(xiàn)自動化，人員負荷下降 50%。整體產(chǎn)能年均提升 10%，企業(yè)市場響應(yīng)能力與運營韌性顯著增強。

核心業(yè)務(wù)集成：某知名新能源車企采用IBM webMethods混合集成平臺，成功實現(xiàn)內(nèi)部 11個核心系統(tǒng)與外部 750多家經(jīng)銷商的協(xié)同，打通供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流。平臺日均處理約 60萬次請求，全年支撐超 1000萬條數(shù)據(jù)交互，輕松應(yīng)對業(yè)務(wù)高峰，為“內(nèi)外一體化”運營提供穩(wěn)定支持，整個平臺僅需 2名運維人員管理。

跨云協(xié)作、安全合規(guī)：某全球最大的零售商之一通過采用HashiCorp的基礎(chǔ)設(shè)施即代碼(IaC)、零信任安全和服務(wù)網(wǎng)絡(luò)解決方案，成功構(gòu)建了一個安全、合規(guī)、自動化、跨多云的全球化技術(shù)底座：全新業(yè)務(wù)環(huán)境的部署周期從2到3周縮短至 4小時以內(nèi)，全策略的全局部署與更新效率提升約 300%，相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施成本降低 40%。此外，借助 HashiCorp 的服務(wù)網(wǎng)格能力，客戶成功將覆蓋全球 192 個國家和地區(qū)的業(yè)務(wù)節(jié)點納入統(tǒng)一的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)進行管理。

深耕中國四十余載，IBM 始終與本土企業(yè)共同成長。面對新的市場趨勢和技術(shù)浪潮，IBM 深知真正的智能不是“炫技”，而是在真實業(yè)務(wù)場景中可靠運行，并創(chuàng)造真實的業(yè)務(wù)價值。IBM 將以深厚的技術(shù)積淀、開放的全棧架構(gòu)和領(lǐng)先的全球?qū)嵺`，攜手更多中國企業(yè)解鎖新的 AI 生產(chǎn)力和增長引擎，共贏“AI+ 出?！毙聲r代。

關(guān)于 IBM

IBM 是全球領(lǐng)先的混合云、人工智能及企業(yè)服務(wù)提供商，幫助超過 175個國家和地區(qū)的客戶，從其擁有的數(shù)據(jù)中獲取商業(yè)洞察，簡化業(yè)務(wù)流程，降低成本，并獲得行業(yè)競爭優(yōu)勢。金融服務(wù)、電信和醫(yī)療健康等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的超過 4000家政府和企業(yè)實體依靠 IBM 混合云平臺和紅帽 OpenShift 快速、高效、安全地實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。IBM 在人工智能、量子計算、行業(yè)云解決方案和企業(yè)服務(wù)方面的突破性創(chuàng)新為我們的客戶提供了開放和靈活的選擇。對企業(yè)誠信、透明治理、社會責(zé)任、包容文化和服務(wù)精神的長期承諾是 IBM 業(yè)務(wù)發(fā)展的基石。