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——參加2023數博會"大數據、大算力、大模型"圓桌對話有感
北京(jing)2023年6月(yue)28日(ri) /美通社/ -- 上個月25日，受組委會邀請，IBM大中華區混合云及人工智能專家實驗室總經理魏永明代表IBM參加了在貴陽舉辦的2023中國國際大數據產業博覽會上就"大數據、大算力、大模型"議題展開的(de)高端圓桌對話。以下是魏永明參(can)加此(ci)次討論之后以署(shu)名文章的(de)方式分享了IBM對于企業新時期數字(zi)化轉型的(de)見解。全文分享如下：
擁抱基礎模型與生成式AI，迎接"AI+"新時代
——參加2023數博會"大數據、大算力、大模型"圓桌對話有感
作者：IBM大(da)中華區混合云及人(ren)工智(zhi)能專家實驗室總(zong)經理魏(wei)永(yong)明
2023年5月25日，受組委會邀請，我有幸代表IBM參加了在貴陽舉辦的2023中國國際大數據產業博覽會上就"大數據、大算力、大模型"議題展開的高端圓桌對話。隨著ChatGPT的問世， 企業對AI大型語言模型產生了極大興趣，整個產業界都在積極探討如何能夠把握大模型帶來的機會，把人工智能技術應用于產業，真正做到"數實相融"，實(shi)現創新突破。
IBM是全(quan)球(qiu)AI技術和(he)應用的(de)(de)(de)重(zhong)要參與者，見證和(he)引領(ling)了(le)AI領(ling)域的(de)(de)(de)數(shu)次變革。ChatGPT的(de)(de)(de)到(dao)來(lai)，讓我們看到(dao)無論是產品還是解決(jue)方案，都將從當(dang)下"數(shu)據為先"的(de)(de)(de)數(shu)字(zi)化(hua)向"AI為先"數(shu)字(zi)化(hua)轉變。這意(yi)味著(zhu)未來(lai)十年(nian)或二十年(nian)，領(ling)先的(de)(de)(de)公司會把應用AI作為企業(ye)數(shu)字(zi)化(hua)的(de)(de)(de)首(shou)要任(ren)務(wu)，這將極(ji)大地(di)影(ying)響企業(ye)的(de)(de)(de)運營(ying)模(mo)式(shi)、與員工合作的(de)(de)(de)模(mo)式(shi)，與客戶(hu)和(he)供(gong)應商的(de)(de)(de)合作模(mo)式(shi)。"AI為先"是當(dang)下企業(ye)所面臨(lin)的(de)(de)(de)數(shu)字(zi)化(hua)新格局(ju)。
這一新格(ge)局(ju)(ju)最后會使得產業(ye)鏈重(zhong)新布局(ju)(ju)，會使企業(ye)的(de)價(jia)值(zhi)鏈發生改變(bian)。AI能力的(de)快速提(ti)升(sheng)(sheng)，AI的(de)價(jia)值(zhi)和(he)企業(ye)現(xian)有的(de)業(ye)務流程的(de)緊密(mi)整合，推動企業(ye)提(ti)升(sheng)(sheng)其交付的(de)價(jia)值(zhi)、優(you)化價(jia)值(zhi)交付的(de)模式、改變(bian)和(he)生態的(de)關系，最終會導致企業(ye)甚至產業(ye)的(de)價(jia)值(zhi)鏈重(zhong)整。
為了快速適應這個變化，在價值鏈的重(zhong)整中獲得獨特的競爭優(you)勢，我們要重(zhong)點關注以下三點：
第一， 企業首先關心(xin)的(de)是人(ren)工(gong)智能訓練的(de)成本(ben)和價值如(ru)何(he)達到一個(ge)完(wan)美的(de)平衡。今天，不管是從(cong)電費(fei)還是計算，成本(ben)都(dou)非常高，綠色計算不可或缺。
第二(er)， AI大(da)模(mo)型(xing)要發揮價值，不管是(shi)(shi)(shi)商(shang)(shang)業價值，還是(shi)(shi)(shi)社會(hui)價值作用(yong)，關(guan)鍵的(de)(de)(de)(de)一點是(shi)(shi)(shi)AI輸出(chu)的(de)(de)(de)(de)結果(guo)必須是(shi)(shi)(shi)可(ke)信的(de)(de)(de)(de)。如果(guo)一臺手術用(yong)人(ren)工智能做支撐，一個(ge)錯誤(wu)決定帶來的(de)(de)(de)(de)后果(guo)是(shi)(shi)(shi)不堪設想的(de)(de)(de)(de)。將AI應用(yong)于(yu)嚴肅(su)商(shang)(shang)用(yong)環境，無論是(shi)(shi)(shi)駕駛(shi)、健(jian)康、金融交(jiao)易，還是(shi)(shi)(shi)大(da)型(xing)的(de)(de)(de)(de)生(sheng)(sheng)產制(zhi)造，不可(ke)控的(de)(de)(de)(de)錯誤(wu)會(hui)造成災難性的(de)(de)(de)(de)后果(guo)，所以(yi)，我們(men)需要建立一個(ge)機制(zhi)，把AI從生(sheng)(sheng)成到運用(yong)的(de)(de)(de)(de)過(guo)程管理(li)起來，這就(jiu)是(shi)(shi)(shi)人(ren)工智能的(de)(de)(de)(de)治理(li)，這是(shi)(shi)(shi)第二(er)個(ge)非常(chang)重要的(de)(de)(de)(de)環節(jie)，有了治理(li)的(de)(de)(de)(de)機制(zhi)，AI可(ke)能導致的(de)(de)(de)(de)錯誤(wu)或者合規問題可(ke)以(yi)及(ji)時規避，這個(ge)就(jiu)是(shi)(shi)(shi)我們(men)常(chang)說的(de)(de)(de)(de)可(ke)信的(de)(de)(de)(de)AI。
第三， 人(ren)工智能在不同(tong)行業、不同(tong)業務(wu)場景的(de)(de)(de)應用，要(yao)考慮(lv)將通用與專用這兩類人(ren)工智能很(hen)好地結合(he)起來。企(qi)業的(de)(de)(de)核心的(de)(de)(de)競爭力通常是體現其專有(you)的(de)(de)(de)人(ren)工智能應用中(zhong)，專有(you)的(de)(de)(de)人(ren)工智能是使用企(qi)業的(de)(de)(de)核心數據資產訓練出(chu)來的(de)(de)(de)，包含企(qi)業的(de)(de)(de)核心的(de)(de)(de)業務(wu)知識(shi)和數據。
將以上三點放在一起，就為我們提出了一個全新的命題——企業需要構建下一代的平臺，一個從算力開始往上管理的全棧式的企業級人工智能平臺。 這(zhe)正是目(mu)前IBM致力(li)在(zai)做的(de)(de)事情，為企業(ye)提供這(zhe)樣一個平(ping)臺，幫助他(ta)們在(zai)當下數字化的(de)(de)基(ji)礎之上(shang)，將(jiang)AI應用(yong)于企業(ye)的(de)(de)核心業(ye)務(wu)，在(zai)提升競爭力(li)的(de)(de)同(tong)時，能夠很(hen)好地應對(dui)企業(ye)應用(yong)大(da)模型和(he)生成(cheng)式AI所面臨的(de)(de)各(ge)項(xiang)挑戰——例如(ru)，AI訓練的(de)(de)算(suan)力(li)成(cheng)本挑戰、安(an)全與可信(xin)AI的(de)(de)挑戰、技能與文(wen)化的(de)(de)挑戰等等，讓企業(ye)級AI在(zai)商業(ye)環(huan)境中的(de)(de)應用(yong)可以快速普及。
構建基于特定領域的基礎模型將加速企業級的AI應用
IBM認為，企業應該關注一個更核心也更廣泛的概念——基礎模型，這(zhe)個概念(nian)是在2021年(nian)8月，由斯坦福大學人類(lei)中心人工智能研究(jiu)所 (HAI)下屬的(de)基(ji)礎模型研究(jiu)中心(CRFM)提出來的(de)。而早在五(wu)年(nian)前，IBM就開始研究(jiu)基(ji)礎模型。
基(ji)(ji)(ji)礎(chu)(chu)模型(xing)是基(ji)(ji)(ji)于一種特定(ding)類(lei)型(xing)的(de)神經網絡(luo)架(jia)構（稱為Transformer架(jia)構）而(er)構建，為生成相關數(shu)(shu)據(ju)元素的(de)序列（例如句子）而(er)設。Transformer架(jia)構能夠幫助基(ji)(ji)(ji)礎(chu)(chu)模型(xing)理解未標記數(shu)(shu)據(ju)，并將(jiang)輸入轉換為輸出，從而(er)生成新(xin)的(de)內(nei)容(rong)，這正是生成式人工(gong)智(zhi)能衍生的(de)源頭（ChatGPT就是基(ji)(ji)(ji)于Transformer架(jia)構）。基(ji)(ji)(ji)礎(chu)(chu)模型(xing)在大(da)量(liang)未標記的(de)數(shu)(shu)據(ju)上進行(xing)訓(xun)練(lian)，可(ke)以(yi)適應新(xin)的(de)場景和用(yong)例。盡管基(ji)(ji)(ji)礎(chu)(chu)模型(xing)也需要(yao)前(qian)期大(da)量(liang)投資，但每(mei)次使用(yong)時，它都會攤銷 AI 模型(xing)構建的(de)初始(shi)工(gong)作，因為微調基(ji)(ji)(ji)于基(ji)(ji)(ji)礎(chu)(chu)模型(xing)構建的(de)其他模型(xing)的(de)數(shu)(shu)據(ju)要(yao)求(qiu)要(yao)比(bi)從頭開始(shi)構建低得多。這既可(ke)以(yi)大(da)幅提(ti)高投資回報率 （ROI），又可(ke)以(yi)大(da)大(da)縮短上市(shi)時間(jian)。
今天(tian)，企業里的數據，無論是傳(chuan)感器、圖像、語音(yin)還(huan)是其他(ta)各種不同類型(xing)(xing)的業務數據，都是有待釋(shi)放(fang)的智(zhi)能元素。這也從某種程(cheng)度上(shang)回應了IBM為什么要專注于(yu)基礎模(mo)型(xing)(xing)，以及IBM要建立(li)怎樣的基礎模(mo)型(xing)(xing)，來幫助企業快速安全地把(ba)握大模(mo)型(xing)(xing)和生成式(shi)AI所帶來的機會。
IBM 正在構建(jian)一組針對(dui)(dui)多種類型的(de)(de)業務數(shu)據(ju)(ju)進行訓練的(de)(de)特定領域的(de)(de)基礎模型，包括代(dai)碼、時間(jian)序(xu)列數(shu)據(ju)(ju)、表格數(shu)據(ju)(ju)、地理空間(jian)數(shu)據(ju)(ju)、半結構化數(shu)據(ju)(ju)和混合(he)模態數(shu)據(ju)(ju)（如(ru)文本(ben)與(yu)圖像的(de)(de)組合(he)）。這些基礎模型將(jiang)(jiang)大(da)大(da)增強從代(dai)碼創建(jian)到藥物(wu)發現再到網絡(luo)安全等的(de)(de)各種應用(yong)，并(bing)將(jiang)(jiang)極大(da)地影(ying)響(xiang)人(ren)們與(yu)技術的(de)(de)交互方(fang)式，不僅將(jiang)(jiang)改變(bian)我們完成(cheng)業務的(de)(de)方(fang)式，還將(jiang)(jiang)改變(bian)客戶對(dui)(dui)其業務的(de)(de)看法(fa)。
IBM認(ren)為(wei)，這(zhe)些基礎(chu)(chu)模(mo)(mo)(mo)型的(de)(de)靈活性和(he)可(ke)擴展性將(jiang)顯(xian)著加速企(qi)(qi)(qi)業對(dui)AI的(de)(de)采用(yong)。企(qi)(qi)(qi)業現在(zai)(zai)(zai)不應再把AI視為(wei)戰術上(shang)的(de)(de)"附加組件(jian)"，而應該把AI置于(yu)(yu)其(qi)業務(wu)的(de)(de)戰略核心。事實上(shang)，在(zai)(zai)(zai)兩(liang)年內，IBM預(yu)計(ji)基礎(chu)(chu)模(mo)(mo)(mo)型將(jiang)為(wei)企(qi)(qi)(qi)業環境中(zhong)約三分之(zhi)一的(de)(de)AI提供動(dong)力。在(zai)(zai)(zai)IBM將(jiang)基礎(chu)(chu)模(mo)(mo)(mo)型應用(yong)于(yu)(yu)客(ke)戶的(de)(de)早期工作中(zhong)，IBM看到客(ke)戶的(de)(de)價值實現時間比傳統的(de)(de)AI方法(fa)快70%。 為(wei)此，IBM正致力為(wei)需(xu)要利用(yong)大型語言(yan)模(mo)(mo)(mo)型（LLMs）、IT自動(dong)化模(mo)(mo)(mo)型、數(shu)字勞動(dong)力模(mo)(mo)(mo)型、網絡安全模(mo)(mo)(mo)型和(he)很多其(qi)他專用(yong)模(mo)(mo)(mo)型的(de)(de)業務(wu)場景開發基礎(chu)(chu)模(mo)(mo)(mo)型，而這(zhe)些僅僅是一個開始(shi)。
IBM watsonx讓 AI成為企業的核心生產力
未來(lai)，企(qi)業的(de)(de)(de)AI采用(yong)(yong)，將(jiang)會呈現出在(zai)多個云上使(shi)用(yong)(yong)多個模(mo)型(xing)的(de)(de)(de)混合發展趨勢。當一家企(qi)業決定要采用(yong)(yong)AI時(shi)，通(tong)常(chang)會面臨三個選擇：第(di)一，構建自己的(de)(de)(de)模(mo)型(xing)；第(di)二，使(shi)用(yong)(yong)開源的(de)(de)(de)模(mo)型(xing)，或者使(shi)用(yong)(yong)IBM或其他廠(chang)商(shang)的(de)(de)(de)模(mo)型(xing)，或兩者兼(jian)用(yong)(yong)。第(di)三，直接(jie)使(shi)用(yong)(yong)IBM的(de)(de)(de)基礎模(mo)型(xing)來(lai)獲得結果。無論(lun)客戶和(he)合作伙伴(ban)做(zuo)出何種(zhong)選擇，IBM都(dou)可以助力客戶進(jin)行嘗試和(he)實驗，并(bing)(bing)進(jin)行模(mo)型(xing)調(diao)優(you)、構建和(he)評估，幫助他們在(zai)任(ren)何云上都(dou)能(neng)部(bu)署并(bing)(bing)調(diao)整(zheng)模(mo)型(xing)。這與IBM圍繞混合云和(he)AI的(de)(de)(de)戰略(lve)相一致。
過去，在(zai)數(shu)據為(wei)先的(de)發(fa)展階段，聚焦數(shu)據與數(shu)據生(sheng)命周期， IBM 提出人工(gong)(gong)智能(neng)階梯（AI Ladder）的(de)方法，從數(shu)據的(de)收集、組織(zhi)、分(fen)析(xi)、融(rong)合(he)四個步驟為(wei)企(qi)業規(gui)模化部署AI奠定基礎。這些工(gong)(gong)作在(zai)一個現代化的(de)人工(gong)(gong)智能(neng)階梯當中則處于底層，也就(jiu)是所謂 "+AI"的(de)工(gong)(gong)作。今天，企(qi)業在(zai)積極探索如(ru)何(he)將(jiang)AI用于企(qi)業的(de)應用，如(ru)何(he)對企(qi)業的(de)工(gong)(gong)作流實現智能(neng)自動化、甚(shen)至替換現有(you)的(de)工(gong)(gong)作流，最終讓AI來完成工(gong)(gong)作——企(qi)業正步入以(yi)AI為(wei)先的(de) "AI+" 的(de)全新發(fa)展階段。
今(jin)年5月初，IBM推出針對基礎模型和(he)生成式AI的(de)(de)(de)(de)新一(yi)(yi)代(dai)企業(ye)級(ji)(ji)AI與(yu)數據(ju)(ju)平臺的(de)(de)(de)(de)watsonx，這距(ju)離IBM Watson AI參加美(mei)國綜(zong)藝智(zhi)力比賽節目"危(wei)險(xian)邊緣（Jeopardy）"，已經(jing)過去了近13年。IBM watsonx是一(yi)(yi)套完整(zheng)的(de)(de)(de)(de)AI開發(fa)平臺和(he)管理(li)工具，融合業(ye)界領先(xian)的(de)(de)(de)(de)技術和(he)理(li)念(nian)（如基礎模型、生成式AI等），更是融合了IBM企業(ye)級(ji)(ji)AI與(yu)數據(ju)(ju)治(zhi)理(li)的(de)(de)(de)(de)產品(pin)與(yu)實施(shi)經(jing)驗(yan)，是一(yi)(yi)個(ge)(ge)可以為(wei)企業(ye)用戶提(ti)供先(xian)進的(de)(de)(de)(de)機器(qi)學習、數據(ju)(ju)管理(li)和(he)生成式AI功能，提(ti)供涵蓋數據(ju)(ju)管理(li)、模型訓(xun)練、驗(yan)證、調優、部署、治(zhi)理(li)與(yu)監(jian)管的(de)(de)(de)(de)全生命(ming)周期(qi)的(de)(de)(de)(de)平臺和(he)完整(zheng)工具。IBM watsonx可以幫助(zhu)企業(ye)全面、靈(ling)活(huo)、便捷(jie)地(di)在各個(ge)(ge)生產和(he)業(ye)務環節應用AI，并在整(zheng)個(ge)(ge)過程中(zhong)嚴(yan)格(ge)保(bao)護企業(ye)的(de)(de)(de)(de)私有數據(ju)(ju)和(he)信(xin)息安全，同時滿足 AI 治(zhi)理(li)和(he)監(jian)管的(de)(de)(de)(de)要求。
IBM watsonx 包含有三個組件：watsonx.ai、watsonx.data 和 watsonx.governance。它為用戶提供了先進的機器學習、數據管理，和生成式 AI 功能，以快速、可信的數據和治理的方式在整個企業中訓練、驗證、調整和部署 AI 系統。可以為整個數據與 AI 生命周期提供幫助，從數據準備到模型開發、部署和監控。我們相信，它可以擴展和加速最為先進的 AI 對每個企業的影響——Put AI to Work, 讓 AI成為企業的核心生產力!
擴展與加速AI采用率，與客戶和合作伙伴攜手共創
IBM堅信，在一個"AI為先"的商業時代，企業的差異化競爭優勢和獨特的商業價值，將越來越多地從 AI 模型對于企業獨特數據和業務領域知識的適應性當中獲得。通過watsonx，IBM為企業提供了一個基于混合云和基礎模型的生成式企業級AI與數據的平臺，可以(yi)(yi)幫助客戶和合(he)作伙伴填補在采用大模型和生(sheng)(sheng)成式AI過程中所面臨(lin)的技能、算(suan)力、成本(ben)等(deng)難(nan)以(yi)(yi)跨越的鴻溝(gou)，借助IBM的技術、行(xing)業與生(sheng)(sheng)態(tai)力量，專注于自身業務，構建獨特的競(jing)爭優勢與商業價值。
人工智能模型的業務需求越精細，價值創造就會越獨特。客戶如何在各個應用場景中實現人工智能？IBM已經確定的早期應用場景包括數字勞動力、IT自動化、應用程序現代化、安全性和可持續性等，AI將(jiang)為企業帶來全新的(de)數字(zi)生產力水平。客戶和(he)合(he)作(zuo)伙伴可(ke)以根(gen)據自身的(de)業務戰略和(he)痛點，從適合(he)自己的(de)業務場景(jing)開(kai)啟與IBM的(de)基礎模型與AI應用的(de)共創之(zhi)旅。
例如，在數字勞動力的場景下，借助 AI 和智能自動化，業務人員能夠做出更好的決策并更快地交付結果。這將改變人力資源、IT、采購、財務、數據分析師的工作方式，讓他們可以專注于業務，大大提高生產力。IT智能自動化能夠提高企業系統的性能表現，對系統實現智能自動化，獲得新的效率和彈性水平，同時，AIOps解決方案還可以幫助組織快速降低IT成本。在應用程序現代化方面，借助AI，通過DevOps、容器、Kubernetes和微服務可以使現有的應用程序快速實現現代化。在安全性方面，通過將AI引入安全領域，可以擴大可見性范圍并提升響應能力，通過機器學習和自然語言處理等AI技術提供快速洞察，以減少每日警報的噪音，大幅縮短響應時間。此外，AI還可以減少排放、浪費和成本，將可持續性嵌入到(dao)日常運(yun)營(ying)中(zhong)來(lai)獲(huo)取(qu)新的效(xiao)率，幫助組織做好準(zhun)備應對可能(neng)擾亂業務的氣(qi)候風險，更(geng)容易地評估他們自己對環境的影響(xiang)，并滿足合(he)規性要求。
不僅如此，IBM還攜手合作伙伴，擴展企業的AI采用率。例如，IBM將Watson Assistant和Watson Discovery嵌入SAP 解決方案，不久前雙方又宣布把 IBM Watson AI嵌入SAP 解決方案，提供新的AI驅動型洞察與自動化，為 SAP解決方案全組合打造更為高效的用戶體驗；將Watson Discovery和自然語言軟件庫嵌入Adobe Acrobat，幫助其用戶更好地處理PDF文件；借助 IBM Watson Order，麥當勞實現了"來得速"服務的自動化，使其員工專注于食品外送和顧客服務；Watson Code Assistant 和 Red Hat Ansible 共同實現IT自動化，優化紅帽社區開發者體驗；在通用汽車的車載應(ying)用中內嵌紅帽技術棧(zhan)，并基于紅帽OpenShift平臺(tai)優化其智能車載應(ying)用的AI工作負載。
回到根本，應對算力挑戰
在(zai)數博會的(de)(de)"大(da)數據(ju)、大(da)算力、大(da)模(mo)型"的(de)(de)圓桌對話中，算力挑(tiao)戰是大(da)家非常關注的(de)(de)議題。回到(dao)根本，我認為，應(ying)對算力挑(tiao)戰，除了基(ji)礎設施(shi)的(de)(de)硬件層面，軟件也非常重要：怎樣(yang)把算力抽象起來，數據(ju)怎樣(yang)能(neng)夠低成本的(de)(de)治(zhi)理，計算出(chu)來的(de)(de)結果(guo)如何能(neng)與企(qi)業(ye)及(ji)用(yong)戶(hu)一(yi)(yi)端(duan)現有的(de)(de)系統整合起來，算力如何來調(diao)度(du)，這(zhe)里(li)面包含(han)了很多(duo)軟件技術。因此，當下(xia)技術的(de)(de)研發(fa)，不光是在(zai)基(ji)礎架(jia)構層面，從平臺一(yi)(yi)直到(dao)應(ying)用(yong)，技術提供商都必須(xu)關注，為企(qi)業(ye)客(ke)(ke)戶(hu)提供全棧式(shi)的(de)(de)產品(pin)和(he)服務(wu)。這(zhe)也是今天IBM在(zai)中國為企(qi)業(ye)客(ke)(ke)戶(hu)提供人(ren)工智能(neng)大(da)數據(ju)和(he)數字化轉型服務(wu)非常重要的(de)(de)一(yi)(yi)點。
這是(shi)一(yi)個(ge)顛覆(fu)性的(de)時(shi)代，未來幾(ji)年我們的(de)產(chan)業(ye)將發生很多顛覆(fu)性的(de)變化。處于這個(ge)變局當(dang)中，每(mei)個(ge)企業(ye)都(dou)需要(yao)具備應用人(ren)工(gong)智能(neng)、利用數字(zi)化技術的(de)能(neng)力；作(zuo)(zuo)為(wei)個(ge)人(ren)，我們也許要(yao)開始重(zhong)新設(she)計自己(ji)的(de)職(zhi)業(ye)，重(zhong)新打造自己(ji)未來開展日常工(gong)作(zuo)(zuo)的(de)能(neng)力，這一(yi)點非常重(zhong)要(yao)。面對新的(de)人(ren)工(gong)智能(neng)信(xin)息化時(shi)代，我們每(mei)個(ge)人(ren)都(dou)要(yao)與(yu)時(shi)俱進作(zuo)(zuo)出改(gai)變，追(zhui)趕技術。與(yu)大(da)家共(gong)勉！（完(wan)）
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IBM 是全球領(ling)先(xian)的(de)混(hun)合(he)云、人工(gong)智能及企業(ye)服(fu)(fu)務提(ti)供商(shang)，幫助超(chao)過(guo) 175 個國(guo)家和地(di)區(qu)的(de)客戶(hu)，從其擁(yong)有的(de)數(shu)據中獲取商(shang)業(ye)洞察，簡化業(ye)務流(liu)程，降低成本(ben)，并獲得行業(ye)競爭(zheng)優勢。金融服(fu)(fu)務、電信和醫療健康等關鍵(jian)基礎(chu)設(she)施領(ling)域的(de)超(chao)過(guo) 4000 家政府和企業(ye)實體依靠 IBM 混(hun)合(he)云平臺和紅(hong)帽 OpenShift 快速、高效、安全地(di)實現數(shu)字(zi)化轉型。IBM 在人工(gong)智能、量子計(ji)算、行業(ye)云解決(jue)方(fang)案和企業(ye)服(fu)(fu)務方(fang)面的(de)突破性創新為我們(men)的(de)客戶(hu)提(ti)供了(le)開放(fang)和靈活的(de)選(xuan)擇。對企業(ye)誠信、透(tou)明治(zhi)理、社會責任、包(bao)容(rong)文化和服(fu)(fu)務精神的(de)長期承諾是 IBM 業(ye)務發展的(de)基石。了(le)解更多信息，請(qing)訪問：//www.ibm.com/cn-zh
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