“大象可以跳舞嗎？”當然可以！過往大家的思維定勢是，傳統(tǒng)大公司由于組織臃腫、文化封閉等因素，面對快速變化的競爭中，往往轉身不及，從而錯失市場良機。而這一次 AIGC的出現(xiàn)，讓 IBM 這頭“大象”再次跳舞。

ChatGPT 的橫空出世，證明了大語言模型是通往未來 AI 的道路，AI 技術經(jīng)過幾十年的量變積累，“質(zhì)變時刻”已經(jīng)到來。

IBM 大中華區(qū)董事長、總經(jīng)理陳旭東在 IBM watsonx 大中華區(qū)發(fā)布會上表示，“為了迎接‘質(zhì)變時刻’的到來，IBM 于 5 月發(fā)布了企業(yè)級 AI 和數(shù)據(jù)平臺 watsonx，7 月各模塊陸續(xù)上市，今年底到明年初全部上市，投入到客戶的使用中。IBM 以前所未有的速度推出 watsonx，也是看到了‘讓 AI 成為核心生產(chǎn)力’成為了企業(yè)領導的迫切需求。同時，這個市場機遇給 IBM 在 AI 領域數(shù)十年的積累，提供了千載難逢的機會。”

人工智能積累深厚

IBM 一直是科技領域的先行者、開拓者，從機械制表機，到商業(yè)計算機和個人電腦，再到量子計算和新材料技術，IBM 創(chuàng)造了多個輝煌。而在人工智能領域，IBM 也是布局多年，積累深厚。

20 世紀五六十年代，IBM 對人工智能便開始初期探索，在跳棋人機比賽，通過算法來教計算機下跳棋；

20 世紀 90 年代，在國際象棋人機大戰(zhàn)中，IBM 深藍計算機戰(zhàn)勝了人類國際象棋大師，那時的人工智能更多是基于規(guī)則學習。

到了 2011 年，在《危險邊緣》人機知識大賽中，人工智能戰(zhàn)勝了人類選手，這時的人工智能開始掌握人類知識，并且可以理解人類的自然語言。

2019 年，人工智能辯手（Project Debater）可以與人類進行辯論，這時的人工智能不僅了解行業(yè)知識，還可以進行一定的推理。

2023 年，隨著 ChatGPT 的熱度持續(xù)不斷，企業(yè)對生成式 AI 和大語言模型的關注度激增，并且迫切希望可以應用人工智能的新技術來提升競爭力。

于是，為了響應客戶的需求，IBM 將多年在企業(yè)級 AI 領域積累的技術和經(jīng)驗，結合近五年IBM 在基礎模型研究方面取得的進展，推出了企業(yè)級 AI 與數(shù)據(jù)平臺 watsonx。

企業(yè)級 AI 的未來是擁抱基礎模型

在 ChatGPT 出現(xiàn)后，國內(nèi)企業(yè)紛紛追捧大模型，如今，國內(nèi)市場已經(jīng)形成了“百模大戰(zhàn)”的局面。不同于其他企業(yè)推出自己的通用大模型產(chǎn)品，IBM 認為，企業(yè)級 AI 的未來是擁抱基礎模型，它使企業(yè)加速和擴展生成式 AI 成為可能。

基礎模型是基于一種特定類型的神經(jīng)網(wǎng)絡架構（稱為Transformer架構）而構建，為生成相關數(shù)據(jù)元素的序列（例如句子）而設。Transformer 架構能夠幫助基礎模型理解未標記數(shù)據(jù)，并將輸入轉換為輸出，從而生成新的內(nèi)容，這正是生成式人工智能衍生的源頭（ChatGPT 就是基于 Transformer 架構）。基礎模型在大量未標記的數(shù)據(jù)上進行訓練，可以適應新的場景和用例。盡管基礎模型也需要前期大量投資，但每次使用時，它都會攤銷 AI 模型構建的初始工作，因為微調(diào)基于基礎模型構建的其他模型的數(shù)據(jù)要求要比從頭開始構建低得多。這既可以大幅提高投資回報率（ROI），又可以大幅縮短上市時間。

IBM 認為，這些基礎模型的靈活性和可擴展性將顯著加速企業(yè)對 AI 的采用。企業(yè)現(xiàn)在不應再把 AI 視為戰(zhàn)術上的“附加組件”，而應該把 AI 置于其業(yè)務的戰(zhàn)略核心。因此，企業(yè)需要從數(shù)據(jù)為先的“+AI”時代，邁入到 AI 為先的“AI+”時代。

IBM大中華區(qū)首席技術官、研發(fā)中心總經(jīng)理謝東表示，企業(yè)級生成式 AI，必須具備三個要素，首先是可信的 AI，AI 必須是可解釋的、公平、穩(wěn)健和透明的，務必要優(yōu)先考慮和保護消費者的隱私和數(shù)據(jù)權利，以建立信任。第二是企業(yè)就緒的 AI，構建企業(yè)級 AI 差異化優(yōu)勢的關鍵，是要根據(jù)客戶的特定需求和優(yōu)先事項來定制和調(diào)整技術。基礎模型的強適應性加速和擴展企業(yè)就緒的 AI 成為可能。第三是開放和可擴展的 AI，企業(yè)的 AI 環(huán)境應以治理和靈活性為核心，能夠以可信賴的能力來延伸和擴展解決方案。

為此，IBM 發(fā)布了針對基礎模型和生成式 AI 的新一代企業(yè)級 AI 與數(shù)據(jù)平臺 watsonx，提供包括 AI 開發(fā)平臺、湖倉一體方案和 AI 治理在內(nèi)的工具包，加速企業(yè)使用可信數(shù)據(jù)，負責任地大規(guī)模應用 AI。

做技術賦能者，讓 AI 成為企業(yè)核心生產(chǎn)力

Waston 既是 IBM 創(chuàng)始人的名字，又是 IBM 人工智能的代言詞，IBM Watson 也逐漸成為IBM 企業(yè)級 AI 的代名稱。IBM 大中華區(qū)科技事業(yè)部總經(jīng)理、中國區(qū)總經(jīng)理繆可延介紹道，watsonx 則是 waston + x 組成，一方面源于 IBM 研究院的創(chuàng)新技術，以及 IBM 首屈一指的軟硬件技術和咨詢專長，另一方面則是基于企業(yè)級開放技術（OpenShift）以及開放社區(qū)（Hugging Face）的合作，而 x 代表未知的無限可能，X因子則是催生奇跡的關鍵。而 X 因子則需要具有開放向善的技術，高瞻遠矚的領導力，以及攜手共創(chuàng)的生態(tài)。

如今的企業(yè)需要訪問完整的技術堆棧，使他們能夠在一個平臺上，并且在任何云環(huán)境下，以其能夠信任的數(shù)據(jù)、速度和治理，在整個組織中訓練、調(diào)整和部署人工智能，包括基礎模型。而這正是 IBM 推出 watsonx 的原因。

據(jù)了解，IBM watsonx 包括三個模塊。watsonx.ai 為 AI 構建者（數(shù)據(jù)科學家、工程師等）賦能，具有訓練、驗證、調(diào)優(yōu)、部署AI模型等能力；watsonx.data 通過湖倉一體的數(shù)據(jù)存儲方案，助力企業(yè)應對數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)；watsonx.governance 是企業(yè)級 AI 治理和監(jiān)管工具包，可以在企業(yè)的 AI 生命周期中建立信任。

IBM watsonx.ai 基礎模型庫可以構建多種類型的模型，企業(yè)可以選用專有的 IBM 基礎模型，以及 Hugging Face 的開源模型，同時，企業(yè)還可以添加自己的模型，通過與 IBM 研究院合作，預訓練企業(yè)自己的基礎模型。據(jù)了解，IBM計劃在 watsonx.ai 上納入 Meta 的 700 億參數(shù) Llama 2-聊天模型，現(xiàn)在已經(jīng)可以提供給部分客戶搶先體驗。

此外，IBM 正在積極研究一種降低 AI 幻覺風險的方法，名為檢索增強生成，這將使模型能夠在生成答案之前從知識庫中檢索相關數(shù)據(jù)。此外，用戶還可以調(diào)整現(xiàn)有模型以執(zhí)行特定任務，這也有助于降低產(chǎn)生幻象的風險。

除了提供平臺產(chǎn)品，IBM Consulting擁有 21000名數(shù)據(jù)、AI和自動化的專業(yè)顧問，以及由 1000 多名具有生成式 AI 專業(yè)知識的顧問所組成的生成式 AI 卓越中心。這些專家可以與客戶合作，幫助他們對符合其具體業(yè)務需求的目標用例模型進行調(diào)整和操作化處理，從而加速生成式AI在企業(yè)中的落地應用。

繆可延表示，“IBM 不期待在每一個點上都爆發(fā)，因為我們這么多年來不是因為某一個技術而成功的公司。全面性、技術領先性和服務客戶的可靠性以及基礎業(yè)務的發(fā)展性，組成了 IBM 整體的競爭優(yōu)勢?！?/span>

為此，IBM 將自己定位為技術賦能者，從基礎的算力、存力、算法，到企業(yè)級 AI 應用到咨詢服務，為企業(yè)提供全棧的核心能力，通過開放式的領先的企業(yè)級技術平臺構建強大生態(tài)，幫助減輕當前企業(yè)實施人工智能的負擔，使企業(yè)能夠更輕松地大規(guī)模開發(fā)、調(diào)整和部署企業(yè)就緒且值得信賴的 AI，讓 AI 成為企業(yè)的核心生產(chǎn)力！

未來，IBM watsonx 將會繼續(xù)演進，IBM 將專注于把企業(yè)級基礎模型的用例擴展到自然語言處理（NLP）之外，實施為企業(yè)業(yè)務目標用例而定制的 100B + 參數(shù)的模型，為更為廣泛的企業(yè)采用打開大門。此外，IBM 還會持續(xù)深耕，提供更加完善的 AI 治理，以及全能型多模態(tài) AI，幫助企業(yè)在生產(chǎn)環(huán)境中廣泛應用。