IBM副總裁兼大中華區(qū)云計(jì)算與認(rèn)知軟件總經(jīng)理繆可延，對(duì)這位新CEO的主張顯然推崇有加，”在IBM一百多年的歷史上，曾經(jīng)有三個(gè)非常成功的平臺(tái)：主機(jī)、服務(wù)和中間件，為IBM在技術(shù)世界奠定了基礎(chǔ)。很明確的說(shuō)，IBM正在打造第四個(gè)平臺(tái)，就是混合云和人工智能。”

事實(shí)上，過(guò)去十年公有云代表的只是云計(jì)算的1.0階段。而截止目前，也只有20%的企業(yè)應(yīng)用是在云上，很多企業(yè)并沒(méi)有真正使用云來(lái)助力創(chuàng)新，而那些80%沒(méi)有上云的應(yīng)用是典型的關(guān)鍵型、交易型的企業(yè)級(jí)的應(yīng)用。

而癡迷于不斷贏得客戶的滿意的IBM，始終是為客戶需求而生，如繆可延所說(shuō)，”現(xiàn)在所有的客戶有強(qiáng)烈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求，這個(gè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型就是基于混合多云的架構(gòu)和AI的深度和規(guī)模化的應(yīng)用。”可以預(yù)見(jiàn)，IBM將會(huì)是云計(jì)算2.0階段，混合多云為主旋律的市場(chǎng)中，最值得期待的玩家。

1）未來(lái)方向：混合云和AI

在5月初Think大會(huì)，Arvind Krishna提出，有四個(gè)根本原因推動(dòng)了對(duì)混合云的采用，即混合云的四個(gè)促因：歷史沿革、自由選擇、物理距離的和法律規(guī)定。

為什么將歷史沿革放在第一位，是因?yàn)轷r有從零開(kāi)始的數(shù)字化。企業(yè)本身就有復(fù)雜的工作負(fù)載和應(yīng)用程序，和信息、數(shù)據(jù)和交易系統(tǒng)等，所有這些都集成到企業(yè)的運(yùn)營(yíng)和安全體系當(dāng)中。如繆可延所說(shuō)，”現(xiàn)在很少有企業(yè)，他以前沒(méi)有技術(shù)架構(gòu)，可以完全跑在公有云上”，所以混合云就是旨在根據(jù)企業(yè)所處的階段來(lái)選擇適合的IT基礎(chǔ)設(shè)施，無(wú)論是在公有云、私有云還是在本地。

而自由選擇的目的就是避免被任何一家云計(jì)算公司鎖定。”IBM為什么花了這么大的精力在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)混合多云，是為了給客戶更多自由的選擇，”繆可延說(shuō)。

實(shí)際上，公有云存在的一個(gè)很大的弊端就是在物理距離這個(gè)點(diǎn)上，如果系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間超過(guò)50毫秒，這個(gè)延時(shí)是很多人工智能的忍耐極限，智能工廠就不可能在工廠車(chē)間里使用機(jī)器人手臂。所以任何系統(tǒng)都必須遵從數(shù)據(jù)與服務(wù)的物理距離。

法律規(guī)定最容易理解，每一家全球化的IT服務(wù)公司，或是云都必須遵從當(dāng)?shù)氐姆煞ㄒ?guī)?？娍裳酉嘈?，基于這四點(diǎn)，混合云與AI一定是未來(lái)的方向。

2）推動(dòng)云與AI的融合

繆可延表示，”在人工智能方面，我們很受鼓舞地看到，今天不再是簡(jiǎn)單拿人工智能做一個(gè)噱頭的時(shí)代了。”

的確過(guò)去幾年的AI產(chǎn)業(yè)如同坐上了過(guò)山車(chē)，被AlphaGo瞬間點(diǎn)燃AI的激情與夢(mèng)想，形成了巨大的AI泡沫，在風(fēng)口論與熱錢(qián)的雙重加持下，AI很快就像沖上了山巔，風(fēng)光似乎不可一世。但從2018年開(kāi)始，AI的投資熱潮開(kāi)始減退，AI創(chuàng)業(yè)明星公司的估值被腰斬，AI產(chǎn)業(yè)反而逐漸恢復(fù)了理性，更加向?qū)嵱眯院吐涞乜繑n。

IBM做了一件很有意義的工作，就是將人工智能與企業(yè)的IT運(yùn)營(yíng)做了結(jié)合。這也是業(yè)界首個(gè)專為IT而生的AI能力，既AI for IT。

舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，大型企業(yè)的核心系統(tǒng)如果宕機(jī)，造成的損失將會(huì)是巨大的，如果用AI的力量幫助客戶，預(yù)測(cè)性地避免產(chǎn)生這些問(wèn)題，才是真正重要的市場(chǎng)領(lǐng)袖。這是IBM通過(guò)AI for IT這個(gè)理念所要傳遞的價(jià)值。

客觀地說(shuō)，云和AI的融合已經(jīng)是當(dāng)下公認(rèn)的主流發(fā)展趨勢(shì)。業(yè)界主流的云計(jì)算公司紛紛向AI招手，比如AWS就陸續(xù)推出了十幾項(xiàng)智能化服務(wù)，而國(guó)內(nèi)的阿里云和騰訊云在這兩年相繼完成了云計(jì)算和人工智能部門(mén)的整合。

而實(shí)際上，整個(gè)科技領(lǐng)域IBM才是真正在云和AI兩個(gè)維度都走到制高點(diǎn)的公司。一方面，Watson人工智能技術(shù)在知名度上絲毫不輸給谷歌的AlphaGo，相反Watson更是行業(yè)AI的開(kāi)山鼻祖。另一方面，在成功收購(gòu)了紅帽之后，IBM將自己的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和服務(wù)能力與紅帽的企業(yè)級(jí)開(kāi)源技術(shù)和生態(tài)進(jìn)行了融合，不僅拿出了IBM Cloud Paks產(chǎn)品組合這樣的成果，而且正在重新定義混合云市場(chǎng)。

這就是為什么IBM會(huì)將混合云+AI定義為第四次平臺(tái)革命的道理，本身在云和AI的兩個(gè)維度上，IBM都足以定義市場(chǎng)，更何況IBM還擁有全球最雄厚的行業(yè)用戶基礎(chǔ)。

“經(jīng)過(guò)了疫情的洗禮，我們更加確定數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)跑在一個(gè)混合多云的平臺(tái)上，另外在未來(lái)每個(gè)企業(yè)都必須成為AI的企業(yè)，這就是為什么IBM會(huì)把云和AI作為我們最重要的重中之重。”繆可延說(shuō)。

所以，AI for IT并非只是一個(gè)簡(jiǎn)單的解決方案，它更是IBM將混合云與AI融合的理念象征。

3）持續(xù)做到讓客戶癡迷

Arvind其實(shí)一直在強(qiáng)調(diào)，IBM一定要讓用戶癡迷喜愛(ài)IBM的技術(shù)和方案，對(duì)于一個(gè)大公司來(lái)說(shuō)這是很高的要求?？娍裳酉嘈胚@是一個(gè)趨勢(shì)，”任何一個(gè)公司，方案如果不能讓廣大用戶癡迷喜愛(ài)的話，就會(huì)被拋棄，這是很簡(jiǎn)單的道理。”

首先，IBM已經(jīng)確信企業(yè)上云是明確的路徑，所以我們才看到IBM以創(chuàng)紀(jì)錄的340億美元收購(gòu)了紅帽。正是因?yàn)榧t帽的融入，IBM才做到了讓軟件產(chǎn)品組合轉(zhuǎn)型為云原生，以全新云原生能力以預(yù)集成解決方案的形式提供給企業(yè)客戶，正是IBM為了讓客戶癡迷，才做出的重大決策。

其次，IBM多年來(lái)服務(wù)于全球頂級(jí)的行業(yè)用戶，沒(méi)有誰(shuí)能比IBM更理解他們的需求，所以IBM去年在全球第一個(gè)推出金融服務(wù)就緒公有云。IBM深知金融客戶的重要意義，同時(shí)金融客戶也是IBM的立身之本。在一個(gè)云化的時(shí)代，金融行業(yè)客戶應(yīng)該以什么樣的模式登陸公有云？IBM正通過(guò)金融服務(wù)就緒公有云，成為它們的第一選擇。

第三，IBM將以非常開(kāi)放和靈活的方式與合作伙伴和客戶進(jìn)行合作。對(duì)于客戶，IBM的優(yōu)勢(shì)是已經(jīng)將技術(shù)的框架和行業(yè)需求都設(shè)計(jì)得很清晰了，可以完全滿足任何客戶，利用IBM的能力，打造自己的平臺(tái)；而對(duì)于合作伙伴，繆可延說(shuō)，”通過(guò)長(zhǎng)期的合作，IBM的很多合作伙伴都成長(zhǎng)為行業(yè)里的專家。IBM對(duì)他們進(jìn)行能力的傳遞，希望我們的合作伙伴用更靈活、更開(kāi)放的方式，和我們一起把這個(gè)平臺(tái)做得更大，這是我們的一個(gè)重點(diǎn)。”

談到近期的業(yè)績(jī)表現(xiàn)，繆可延也是信心滿滿，”IBM的業(yè)績(jī)，無(wú)論是去年四季度還是今年的一季度，都比預(yù)想的還要好，業(yè)務(wù)整體還在增長(zhǎng)，真實(shí)的業(yè)績(jī)顯示，客戶對(duì)我們的信心和信任。”

事實(shí)上，IBM是最早提出On Demand隨需應(yīng)變的公司，無(wú)論時(shí)代如何變化，技術(shù)的架構(gòu)如何演變，今天IBM的讓客戶癡迷，本身也是對(duì)客戶需求的On Demand的一種傳承。正是圍繞著這種用戶價(jià)值的傳承，IBM發(fā)起了從混合云到AI的第四次平臺(tái)革命。

來(lái)源：江西網(wǎng)絡(luò)廣播電視臺(tái)

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