以上合影從左至右分別是： IBM大中華科技事業(yè)部數據人工智能、自動化中國華南與華東大區(qū)總經理許偉杰，IBM大中華區(qū)客戶成功管理部總經理朱輝，IBM大中華區(qū)伙伴生態(tài)業(yè)務總經理譚穎瑜，上海洲邦信息科技有限公司 CEO朱林，菜鳥科技首席科學家、菜鳥物流科技部算法總監(jiān)王子豪，蘇州環(huán)球科技股份有限公司總經理黃雅丹，IBM大中華區(qū)董事長、總經理陳旭東，百度智能云云存儲部及數據庫部總經理于淼，IBM 大中華區(qū)科技事業(yè)部總經理、中國區(qū)總經理繆可延，IBM Consulting 大中華區(qū)總裁陳科典，悠樺林信息科技（上海）有限公司董事長、創(chuàng)始人肖芳芳， IBM大中華區(qū)存儲業(yè)務總經理侯淼，IBM大中華區(qū)首席技術官、研發(fā)中心總經理謝東，IBM大中華區(qū)主機及LinuxONE總經理李航，另外，LinuxONE的客戶愛爾眼科醫(yī)院集團信息中心總監(jiān)唐凡也通過視頻，見證了這個對于IBM、客戶和合作伙伴而言，都具有重要意義的時刻。

IBM大中華區(qū)董事長、總經理陳旭東表示，”IBM商業(yè)價值研究院近期對全球三千多位CEO所做的調研顯示，’讓AI成為核心生產力’是企業(yè)領導的迫切需求，大多數CEO相信，擁有先進的生成式AI能夠提升企業(yè)的競爭力。然而技術挑戰(zhàn)、人才挑戰(zhàn)和文化挑戰(zhàn)阻礙了他們的進程。尤其是數據的準備、應用和治理，以及優(yōu)秀的管理智慧。企業(yè)需要的是根據其獨特業(yè)務需求和自身數據而量身定制的生成式AI和模型。”

擁抱企業(yè)級基礎模型 

今天，企業(yè)迎來了AI的革命性時刻。在不到一年的時間里，企業(yè)已經從數據為先”+AI（即局部應用A I）”的范式，轉變?yōu)锳I為先”AI+”，各行各業(yè)幾乎每家企業(yè)都在尋求如何把AI嵌入企業(yè)的戰(zhàn)略核心，而將企業(yè)級AI帶到了這個拐點是基礎模型技術，它使企業(yè)大規(guī)模采用和擴展AI成為可能。

基礎模型是基于一種特定類型的神經網絡架構（稱作Transformer架構）而構建，為生成相關數據元素的序列（例如句子）而設。Transformer架構能夠幫助基礎模型理解未標記數據，并將輸入轉換為輸出，生成新的內容，基礎模型是生成式AI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據上進行訓練，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，因為微調基于基礎模型構建的其他模型的數據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），又可以大大縮短上市時間。 

IBM大中華區(qū)首席技術官、研發(fā)中心總經理謝東表示：”IBM認為，企業(yè)應該關注一個更核心也更廣泛的概念——基礎模型。企業(yè)一旦擁有一個基礎模型，團隊就可以比過去更輕松地構建 AI 和衍生 AI 應用來支持多個不同的任務，基礎模型的靈活性和可擴展性會大大加速企業(yè)對AI的采用。而微調和調優(yōu)基礎模型以適應各種任務所需的數據量也要比從頭構建大模型少 10 倍、100 倍。這使得構建和應用AI的效率獲得大幅提升，IBM將基礎模型應用于客戶的早期工作中，看到客戶的價值實現時間比傳統的AI方法快70%。”

IBM 正在針對不同類型的業(yè)務數據訓練特定領域的基礎模型，這些數據包括代碼、時間序列數據、表格數據、地理空間數據、半結構化數據和混合模態(tài)數據（如文本與圖像的組合），而IBM正在構建的模型除了企業(yè)級的大型語言模型（LLMs）之外，還有IT自動化模型、數字勞動力模型、網絡安全模型等，而這些僅僅只是一個開始。 

發(fā)布并啟動IBM watsonx 落地大中華區(qū)市場

目前IBM已經在全球啟動了 watsonx三個產品集watsonx.ai （已上市）, watsonx.data（已上市）, watsonx.governance（將于2023年第四季度上市） 的陸續(xù)上市。watsonx.data的premise版本現在已經可以提供給中國客戶。

• watsonx.ai為AI構建者（數據科學家、工程師等）賦能。有了 watsonx.ai，AI 構建者就可以利用 IBM的模型和Hugging Face 的模型來完成一系列 AI 開發(fā)任務。這些模型經過預訓練，可支持一系列自然語言處理 （NLP） 類型的任務，包括問答、內容生成和摘要、文本分類和提取。未來的版本將提供更多由IBM訓練的針對提升相關領域效率和任務專業(yè)化的專有基礎模型的訪問。
  
  為了滿足企業(yè)對基礎模型的需求，IBM 已經宣布在 IBM公有云（IBM Cloud）上推出新的 GPU 產品，一個專為AI而定制的基礎架構服務，旨在支持企業(yè)計算密集型工作負載。今年晚些時候，IBM預計將提供全棧高性能、靈活、AI優(yōu)化的基礎架構服務，以”即服務”的方式在IBM Cloud上交付，用于訓練和服務基礎模型。
• watsonx.data 助力企業(yè)應對數據挑戰(zhàn) 。watsonx.data 旨在幫助客戶克服在擴展 AI 工作負載時普遍存在的數據挑戰(zhàn)：海量、復雜性、成本和治理，允許用戶通過單一入口跨云和本地環(huán)境訪問他們的數據。
  
  這不只關乎數據科學家和工程師—— watsonx.data 使得非技術用戶可以在單一的協作平臺上自助訪問企業(yè)自身高質量和值得信賴的數據，同時通過集中治理和本地自動化策略實施來助力為其安全性和合規(guī)性賦能。
  
  今年晚些時候，watsonx.data還將利用 watsonx.ai 的基礎模型，來幫助簡化和加速用戶與數據的交互方式，使他們能夠使用自然語言以對話式的用戶體驗來發(fā)現、增強、優(yōu)化和可視化其數據與元數據。
• 利用 watsonx.governance 在企業(yè)的 AI 生命周期中建立信任。watsonx.governance 是一個自動化的數據和模型生命周期解決方案，用于制定策略、分配決策權并確保組織對風險和投資決策負責。
  
  watsonx.governance 采用軟件自動化來幫助客戶增強能力以降低風險、滿足監(jiān)管要求和應對AI倫理問題，使客戶即便是使用第三方工具開發(fā)模型，也無需切換數據平臺而產生過高成本。它使企業(yè)能夠自動化和整合多個工具、應用程序和平臺，同時可以記錄數據集、模型、相關元數據和管道的來源。
  
  通過提供有助于安全和保護客戶隱私的機制，同時主動檢測模型偏差和漂移，watsonx.governance  可幫助組織滿足AI倫理標準并主動管理風險和聲譽。還可以把法規(guī)轉化為規(guī)則和業(yè)務流程，以幫助確保合規(guī)性，而由其定制的報告和儀表板則有助于確保利益相關者的可見性和協作。

下一步是什么？敬請關注watsonx 

在接下來的一年，watsonx會繼續(xù)演進，預計會做一系列重要發(fā)布。我們將專注于把企業(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 +參數的模型，為更為廣泛的企業(yè)采用打開大門。

IBM還將充分發(fā)揮我們的AI 治理能力，幫助企業(yè)和組織實施端到端的生命周期治理，降低風險，同時管理針對不斷增多的AI和行業(yè)法規(guī)的合規(guī)性。AI 治理從來都不該是事后考慮的工作，因此我們鼓勵客戶現在就開始治理他們當下的 機器學習（ML） 模型和未來基于Transformer架構的基礎模型。

IBM Consulting的 watsonx 實踐所提供的生成式 AI 技術堆棧方面的專業(yè)知識以及領域和行業(yè)經驗，可以助力客戶加速業(yè)務轉型。正如IBM在紅帽 OpenShift平臺上建立了成功的混合云服務業(yè)務一樣，IBM Consulting也立志成為 watsonx 平臺的領先咨詢服務提供商。

企業(yè)要求 AI 能夠產生準確且值得信賴的結果，可以跨云擴展，并且可以輕松地適用于相關的企業(yè)領域和用例，watsonx正是為了滿足這些需求而生的。

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