作者:缪可延,IBM副总裁,大中华区云计算与认知软件总经理

20年前,互联网泡沫破裂,众多“风口”上的互联网公司跌落谷底。当去互联网化占据业界主流声音的时候,IBM在全球发起“电子商务回归本质“的倡导,开启企业脚踏实地实施信息化的发展历程。

20年后,肆虐全球的新冠疫情把企业带到一个新的“达尔文时刻”——生存还是消亡,有赖于企业的敏捷、弹性、安全和成本效益。我认为此次疫情让企业经营再次回归本质,倒逼企业重新思考自己的核心业务和能力,思考如何借助科技和生态的力量获得更大的成本效益、竞争优势和成长动能。同时,疫情也让多年来热闹喧嚣的“云计算和人工智能”回归了本质——所谓“沧海横流方显英雄本色”,此时,谁能把企业迫切所需的“敏捷、弹性、安全和成本效益”带给他们,谁就能成为他们信赖的技术和业务伙伴。

“新基建”包含三个方面,即“信息基础设施”、“融合基础设施”和“创新基础设施”。具体来说,就是建设以5G为代表的通讯技术(CT)与云计算和人工智能等为代表的新兴信息技术(IT)深度融合的新型信息基础设施;建设支撑行业转型升级的新型融合的行业基础设施,如智能交通基础设施、智慧能源基础设施等;以及建设支撑科研、技术开发、产品研制的“创新基础设施”,如产业技术创新基地等。

我认为,企业是释放新基建的经济与社会潜能、发挥效益的关键。IBM CEO Arvind Krishna在近期举行的IBM Think Digital大会上提到,“选择用哪些技术平台来支持业务,这会是企业做出的最影响深远的重要决策。技术平台是21世纪竞争优势的基础,决定了你能以多快的速度转向新的市场机会,能多好地服务客户,你能规模化到何种程度,你能多快地去响应类似新冠疫情这样的危机。”

混合云是IBM继主机、服务和中间件三大平台之后的又一个更为长久的技术平台。尽管企业应用上云历经多年,但是仍有80%的核心工作负载还没有上云,这些工作负载不是点餐、送饭这些提升体验的应用,而是关乎企业核心运营的关键性工作负载,这个重要的工作才刚刚开始。

从长远来看,混合云的技术架构对企业而言是最安全、最灵活和最经济高效的。IBM和红帽共同打造的企业开源与安全保证,IBM深厚的行业知识和长期积累的企业客户的信任,以及帮助企业实现关键任务应用一次构建、随处运行的能力,都可以成为客户选择IBM的动因。然而更为关键的是,由 IBM 和 红帽所代表的 Linux、容器和 Kubernetes 已经成为企业云计算架构的标准。我们看到有四个基本促因在推动企业选择混合云架构——

第一是历史沿革。随着过去几年的数字化转型,很多企业都有了复杂的数字化工作负载和应用程序、信息、数据和交易系统。混合云就是根据企业所处的不同阶段来选择适合的IT基础设施,无论是在公有云、私有云上,还是在本地、在边缘端。

第二是自由选择。如果企业只依赖一种基础设施,比如一个公有云,就会被锁定在一家公司的技术和创新上。混合云给与企业选择的自由,他们可以选择托管自己的软件,也可以把它迁移到某块云上,还可以根据需要把它迁移到别的地方去。

第三是物理距离。随着5G时代的到来和人工智能的采用,如果云端的响应时间还需要50毫秒,就不可能在工厂车间里使用机器人手臂。企业的IT系统与企业数据与服务的物理距离必须非常靠近。

第四是法律法规。对于走上全球化运营的企业而言,在世界不同的国家和地区需要遵守不同的法律框架和相关规定。

从物理距离的促因来看,5G 时代的边缘计算是混合云架构的延伸,是即将来临的下一篇章。IDC预测,到2023年,有一半新的本地基础设施将会部署在关键的边缘站点,而不是在公司的数据中心,目前这一比例还不到10%。对于企业来说,5G可以使移动数据获得极高速、低延迟和最小传输延时的联接,企业能够利用5G的潜能来支持类似应急响应、机器人手术或者是联网车辆安全功能等关键应用,无需再把工作负载发送到中心云端,避免了现在以毫秒计的延时。

IBM所提供的边缘计算服务与解决方案,结合了IBM多云环境的经验与专长以及红帽业界领先的开源技术,可以为各行各业带来全新的发展机会。我们有充分的理由相信,5G和边缘计算对企业计算能力的影响将不亚于手机对消费者的影响。抓住这个机会,意味着企业现在需要做出重要的架构选择。IBM认为,企业应该坚定不移地采用基于开放技术和标准的混合云策略来迎接5G时代的到来。

关于人工智能,我很欣喜地看到人工智能的价值也在回归本质。今天已经不再是拿人工智能做噱头的时代,IBM在制定人工智能策略时,聚焦于对企业最为重要的方面,致力于帮助企业更好地预测、实现自动化,优化运营和管理。

过去几年,尽管人工智能的技术、产品和解决方案得到了一定的发展,但是在企业中的应用尚未普及。IBM商业研究院的调研报告显示,中国只有不到14%的企业真正用到了人工智能。人工智能的普及之所以雷声大雨点儿小,主要是因为企业在使用人工智能的过程中通常会碰到三大挑战,即数据的复杂性、AI人才的不足和AI的可信性。可喜的是,长期致力于人工智能研究与开发的IBM不仅拥有领先的人工智能技术,也是应用人工智能解决商业和社会问题的市场领导者(IBM连续三年被IDC评为“人工智能全球市场占有率第一”),对于企业所面临的每一项挑战,IBM都有相应的技术和解决方案。

第一,数据的复杂性。IBM的人工智能阶梯(AI Ladder)可以帮助企业解决数据难题,做到“数据就绪”。基于IBM在全球实施的数千个AI项目的经验,IBM打造了一个开放且可扩展的数据和AI平台 - Cloud Pak for Data,可以帮助企业收集、组织和分析数据,然后再把AI融合到企业整体经营中去,为企业提供端到端的数据就绪、分析和人工智能应用的全方位能力,而且不用4个小时就能部署在任何云上。

第二,AI人才的匮乏。今天AI人才的录用和培养成本极高,企业如何在可控的成本之下发挥人工智能的作用?为此,IBM做了多层次的设计,以满足企业不同层次的需求。例如,针对具备人工智能开发能力的企业,IBM可以提供全套的人工智能全生命周期解决方案,满足企业自己构建、管理人工智能模型的需求;针对企业业务部门有强烈需求,同时又面临上线时效性和人才的挑战,IBM会推荐产品化的人工智能解决方案应用给业务人员直接使用,无需具备编程能力,如Watson Assistant和Watson Discovery等;第三种是嵌入式的IBM人工智能技术,不是提供端到端的解决方案,而是提供人工智能的能力嵌入到IBM自身的产品或者第三方的产品中去。通过这些方式,帮助企业打破AI人才缺乏的瓶颈,加速智能化转型。

第三,可信AI的挑战。IBM通过可信化、可管理的平台,监督和管理企业运营中人工智能的应用、算法和模型,使企业在应用人工智能的同时,可以规避可能存在的AI偏见风险。同时,IBM 承诺不会利用客户的数据,以及客户数据创造的模型和洞察来提升IBM人工智能的能力。IBM的人工智能紧跟客户的需求,大部分产品平均3到4个月就更新一个版本,而这些提升都源自 IBM 自身技术的发展和应用。

此外,与IBM混合云架构一脉相承的,是IBM人工智能的开放性,这既是我们的技术承诺,也是客户所需。IBM的 Watson 采用开放的体系架构,Watson使用到的数据、文本、流程、模型、结果等等,用户都能很直观地看到,并且能非常方便地以API的方式让企业内外的其它应用程序调用。 这样可以快速地扩展人工智能在企业中的应用范围,真正实现人工智能无处不在。为此,Watson还获得全球的API大奖。

在中国,我们正在深化与像新奥集团(《智慧实践先行者 新奥集团如何迎接“新的达尔文时刻”?》)这样的客户以及与更加广泛的业务伙伴的合作,构建一个围绕云计算和人工智能的生态体系。

企业能够利用云计算、人工智能、区块链、5G、边缘计算等新兴的技术成功地应对疫后新常态,并非只取决于技术因素。新技术的采纳,往往会给企业管理带来冲击和挑战,企业领导需要回归本质,重新思考自己的运营模式、核心业务与能力,思考如何善用科技和平台打破部门墙、公司墙,鼓励员工创新成长,同时整合生态力量,获得新的生长空间。这些技术以外的因素,往往能够决定一家企业到底能走多远、走多快。IBM拥有业界最强的服务团队,从业务咨询、方法论、到最佳实践、落地实施,可以为企业的领导者带来有价值的启迪,帮助他们做出合适的选择。

混合云和人工智能是推动企业变革的两股重要力量,也是IBM 公司战略的重中之重。在“新基建”的框架之下,我相信,IBM从信息基础架构、融合的行业基础架构和协作创新等不同层面,都能帮助中国企业把握新基建带来的机会,加快数字化和智能化之旅,从容地应对不确定的未来。