在企業(yè)級 AI 應用進入“深水區(qū)”、“出海”成為重要增長引擎的今天，中國企業(yè)正面臨一道關鍵命題：如何將技術潛力和轉型愿景轉化為規(guī)?；?、可衡量的業(yè)務價值？單純堆砌算力或調用 API 已遠遠不夠，真正的挑戰(zhàn)在于打通數據孤島、重構集成架構，并讓 AI 深度融入核心業(yè)務流程。

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路徑。IBM 認為，企業(yè)級 AI 落地是一個復雜的系統工程，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?！奔仁请p重機遇，也是雙重挑戰(zhàn)。作為垂直整合企業(yè)數字化轉型的“集大成者”，IBM 既為企業(yè)的 AI 之路提供從頂層設計、軟件應用到技術平臺、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，無論是技術路線還是產品服務。

通過可治理、可協同的 AI 智能體，將自然語言指令轉化為跨系統、多步驟的業(yè)務行動；依托自動化集成平臺，打通企業(yè)內外部應用、工具與數據源，確保智能體“連得上、調得動、干成事”；并以高性能、高韌性、低成本的全局數據平臺提供持續(xù)“燃料”，企業(yè)可以在真實業(yè)務場景中解鎖可量化、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 的一份調研顯示，97% 的 CIO 將“提升運營利潤率”列為首要目標，但近半受訪者表示，公司在這方面的技術投資回報不達 CEO 預期。這一落差背后是普遍存在的“技術債務”，包括一次性系統補丁、重復 IT 建設以及數據和系統孤島等，這些隱性成本正嚴重拖累AI部署效率與投資回報。

IBM 商業(yè)價值研究院對 1300名 AI 領域高級決策者的最新調查也顯示，81% 的 AI 決策者視“技術債務”為規(guī)?；瘧肁I的主要障礙，69% 認為“技術債務”會導致 AI 項目的財務可行性失衡。相比于忽視“技術債務”的 AI 項目，那些提前規(guī)劃、積極應對的 AI 項目（如系統現代化、數據整合等），其預期 ROI 有望高出 29%。這一數據揭示：企業(yè)不僅要正視和重視“數字化補課”，更需要在關鍵 AI 項目和應用場景中實現數據和IT架構的打通，以實現 AI 業(yè)務價值的躍升。

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

IBM 大中華區(qū)技術銷售總經理、首席技術官翟峰表示：“最近兩年來，IBM 在中國的市場戰(zhàn)略進行了深刻調整，其重點業(yè)務場景已從過去的服務大型國有企業(yè)的基礎設施信息化，全面轉向瞄準‘AI+出?！瘷C遇的成長型企業(yè)。這一戰(zhàn)略轉向是 IBM 基于全球的混合云與 AI 核心戰(zhàn)略，結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)高質量發(fā)展的雙引擎，IBM 希望以自身的技術積淀與全球實踐，成為更多中國企業(yè)的‘技術+咨詢’伙伴之選?！?/span>

在中國，IBM 正以“咨詢+科技”雙輪驅動，聚焦民營企業(yè)與在華外企的智能化轉型與全球化運營。從戰(zhàn)略咨詢、合規(guī)風控到 IT 系統落地的端到端服務，從涵蓋模型訓練、智能體編排、應用集成和數據管理的企業(yè)級 AI 技術平臺，到智能存儲、自動化運維等基礎設施，IBM 可幫助中國企業(yè)將AI技術應用于研發(fā)、生產、供應鏈管理等核心業(yè)務環(huán)節(jié)，實現降本增效、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)務流，必須實現規(guī)模化、可治理、可運維。IBM 大中華區(qū)科技事業(yè)部數據與人工智能資深技術專家吳敏達指出，當前企業(yè)亟需提升 AI 在真實業(yè)務中的“生產就緒”水平。為此，IBM 全面強化了 watsonx 平臺對 AI 智能體規(guī)模化部署與統一管理的支持，使企業(yè)能夠實現智能體隨處部署、工具跨平臺運行、模型靈活托管，并依托統一的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常用的飛書、釘釘到全球通用的 Copilot 等協作界面，并深度集成阿里云 RPA、UiPath 等自動化工具及各類企業(yè)系統，使智能體能夠靈活調用多樣化業(yè)務能力。尤為關鍵的是，平臺支持按需將模型部署于本地數據中心、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。

以財務智能體為例，通過與IBM Planning Analytics深度集成，當 CFO 提出“請完成 2026年收入預算分配”時，系統可自動調用分配、場景、通信等多類智能體協同工作，無縫銜接企業(yè)內各類工具與流程，在 AgentOps 的全周期治理下，高效完成預算分配、預測建模、合規(guī)審批等復雜任務，顯著提升全球財務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覽，IBM 內部超 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 構建安全的企業(yè) AI 智能體架構》技術指南，并提出了智能體全生命周期治理框架 ADLC。該框架涵蓋計劃、構建、部署、監(jiān)控及優(yōu)化六大階段，通過 MCP 協議與 OpenTelemetry 等技術，確保智能體在混合云環(huán)境中實現可觀測、合規(guī)可控、安全可靠的規(guī)模化部署與迭代，為企業(yè)構建全球化、合規(guī)化的 AI 應用體系提供了清晰、可落地的技術路徑。

無集成，不AI：

AI 融入全球業(yè)務流程的關鍵

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)部自動化資深技術專家張誠表示，IBM 構建了以 AI 為核心的三大自動化支柱——應用開發(fā)與集成、IT 安全與架構管理、自動化運營——全面支撐智能體從實驗向生產就緒的跨越。

IBM 大中華區(qū)科技事業(yè)部自動化資深技術專家 張誠

如今，集成正從 IT 專屬任務轉變?yōu)闃I(yè)務人員廣泛參與的核心能力。IBM 正通過 AI 驅動，實現集成開發(fā)全生命周期的自助化：業(yè)務人員只需用自然語言提出需求，AI 智能體便能自動完成設計、編碼、測試與部署及監(jiān)控，將集成從復雜工程轉變?yōu)槿珕T可參與的智能化服務。這一轉變依托IBM webMethods Hybrid Integration平臺所實現的“全棧集成”能力。該平臺在統一、安全、合規(guī)的環(huán)境中，滿足從傳統 B2B 到現代 API 及物聯網事件驅動的多樣化需求，確保復雜環(huán)境下數據與系統的高效可靠互聯。

與此同時，隨著智能體在生產環(huán)境中規(guī)模化部署，企業(yè)面臨前所未有的可觀測性挑戰(zhàn)：智能體與 API、數據庫的鏈式調用數量與復雜度呈指數級增長，而傳統監(jiān)測工具難以追蹤提示詞、向量數據庫等關鍵環(huán)節(jié)，導致運維出現“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)境推出了統一可觀測方案，并在 TechXchange 2025 期間發(fā)布了兩項關鍵能力：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雜 IT 環(huán)境轉化為可視化圖譜。二者形成協同閉環(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應用行為與基礎設施狀態(tài)關聯分析，最終實現從智能體到底層資源的全棧透明治理。

無數據，不智能：

全局數據平臺釋放 AI 生產力

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

在他看來，企業(yè)的數據治理包括拓展新質生產力、增效 AI 技術投入、降低 IT 存儲成本以及保障企業(yè)數據資產等主要方面?；?IBM Storage Scale 的 IBM 全局數據平臺可滿足 AI 時代數據治理的各種要求：分布式架構滿足大規(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 數據訪問，混合云部署支撐企業(yè)新質生產力業(yè)務要求。

具體而言，IBM 全局數據平臺能統一納管文件、對象、容器等異構存儲資源，支持 S3、NFS 等多種協議，并深度集成 Red Hat OpenShift 等主流生態(tài)，為 AI 訓練、推理及高性能計算提供一致且高性能的數據服務。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，幫助企業(yè)依據策略自動將數據在全閃存、磁帶或云間動態(tài)遷移。結合第十代 LTO 10 磁帶技術（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可提供端到端的數據彈性防護，借助 AI 驅動威脅傳感器精準識別勒索軟件等高級攻擊，再結合 IBM 的數據去重、壓縮、加密、磁帶離線存儲等能力，有望將企業(yè)的數據恢復速度提升 98%、備份效率提高 75%、成本降低 50%，并實現勒索軟件零贖金支付，有效保障企業(yè)數據安全。

此外，IBM 全局數據平臺通過統一命名空間的能力，為出海企業(yè)應用提供跨云無感知的數據服務。以國內某芯片企業(yè)為例，企業(yè)采用多臺 IBM Storage Scale System 存儲系統構建中國和亞太的全局數據服務平臺，滿足多中心、多辦公室之間芯片設計的協同，提高芯片設計和仿真效率，強有力地支撐企業(yè)業(yè)務的高速發(fā)展。

基于以上能力，IBM 可幫助企業(yè)構建起真正跨云、跨地域、跨架構的全局數據協同平臺。無論是AI訓練、HPC 計算還是大規(guī)模數據分析，企業(yè)都能在統一架構下獲得跨云數據供給、高速訪問與智能調度能力，從根本上打破數據孤島，構建彈性、可擴展且高效的下一代數據基礎設施。

攜手共創(chuàng)：

全?！白稍?技術”雙輪驅動，賦能本土創(chuàng)新與全球運營

立足中國 41年，IBM 正以更聚焦、更協同的姿態(tài)服務本土市場。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“數字經濟”邁向“智能經濟”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、全局數據架構等核心能力，深度融入研發(fā)、生產、供應鏈、營銷與服務等真實場景，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。她分享了多個國內行業(yè)客戶的最新實踐，為 AI 驅動的效率提升、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，實現了從需求提取到系統設計、開發(fā)、測試的全流程數字化管理，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)達標率也大幅提升，幫助企業(yè)在全球市場中實現了高質量快速交付。

設備管理：某生物醫(yī)藥企業(yè)借助IBM Maximo 資產管理解決方案，構建了覆蓋設備全生命周期的數字化運維體系。通過統一設備管理、智能監(jiān)測、AI 維修助手和庫存優(yōu)化的四步策略，實現從被動維修向主動維護轉型：設備故障率下降 35%，平均修復時間降低 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。

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

核心業(yè)務集成：某知名新能源車企采用IBM webMethods混合集成平臺，成功實現內部 11個核心系統與外部 750多家經銷商的協同，打通供應鏈數據流。平臺日均處理約 60萬次請求，全年支撐超 1000萬條數據交互，輕松應對業(yè)務高峰，為“內外一體化”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的基礎設施即代碼(IaC)、零信任安全和服務網絡解決方案，成功構建了一個安全、合規(guī)、自動化、跨多云的全球化技術底座：全新業(yè)務環(huán)境的部署周期從2到3周縮短至 4小時以內，全策略的全局部署與更新效率提升約 300%，相關基礎設施成本降低 40%。此外，借助 HashiCorp 的服務網格能力，客戶成功將覆蓋全球 192 個國家和地區(qū)的業(yè)務節(jié)點納入統一的服務網絡進行管理。

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浪潮，IBM 深知真正的智能不是“炫技”，而是在真實業(yè)務場景中可靠運行，并創(chuàng)造真實的業(yè)務價值。IBM 將以深厚的技術積淀、開放的全棧架構和領先的全球實踐，攜手更多中國企業(yè)解鎖新的 AI 生產力和增長引擎，共贏“AI+ 出?！毙聲r代。

關于 IBM

IBM 是全球領先的混合云、人工智能及企業(yè)服務提供商，幫助超過 175個國家和地區(qū)的客戶，從其擁有的數據中獲取商業(yè)洞察，簡化業(yè)務流程，降低成本，并獲得行業(yè)競爭優(yōu)勢。金融服務、電信和醫(yī)療健康等關鍵基礎設施領域的超過 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、安全地實現數字化轉型。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、社會責任、包容文化和服務精神的長期承諾是 IBM 業(yè)務發(fā)展的基石。