作者：王聪彬
45亿美元。这是IBM在2026年Think大会上给出的一个成绩单。过去三年，IBM作为“零客户” 通过应用AI和自动化技术，累计释放了45亿美元生产力价值。
在这个客观数字背后，更值得关注的是IBM对于AI下一阶段的判断。
去年IBM Think讨论的焦点是如何将人工智能转化为实际产品。今年标准更高了，IBM的观点是，围绕人工智能重建运营模式的企业将会获得人工智能带来的价值，而非那些仅仅进行零散优化的企业。
这个论断也是现在很多企业发现的问题，因为单点的提效，并不意味着整个链条快了。IBM给出的答案是，未来的领先者不再是增加几个AI工具，是让整个业务体系围绕AI重新运转。
“AI运营模式”浮出水面
过去两年，AI行业最不缺的就是新概念。从大模型到Agent，从AI原生到龙虾，几乎每隔几个月都会出现一个新的热词。企业刚刚开始研究这一轮技术，下一轮浪潮已经扑面而来。
表面上看着很热闹，但很多企业也开始遇到同一个问题，AI的实际价值很难看到，投资回报率也很难评估。
最近一段时间，IBM大中华区首席技术官翟峰参加了不少行业活动。他发现，中国企业正在进入一个新的阶段。
一边是全球领先的制造业供应链能力和消费电子产业基础，另一边是快速迭代的AI创新能力，中国企业正将两股力量加速融合，走向全球市场。
同时他还发现大家在谈AI，想要真正产生实质性 ROI 并实现规模化落地时，往往第一步就被卡住。
IBM大中华区首席技术官翟峰
AI时代企业竞争优势将取决于进化速度，要实现这样的愿景，数据、流程、决策、自动化每一步都要做好。
数据是一个企业的护城河，高价值数据不仅决定模型输出质量，也决定智能体能够完成任务的深度和广度。
对于大多数企业而言，90%的流程早已固化，AI并不需要创造和泛化。企业更重要的是实现流程的自动化，减少人工干预，让员工避免重复性劳动，从而重塑和优化流程。
未来一把手决策也不是“拍脑门”，更多是基于数据提供洞察，而非基于过去的经验。最后则是将大量重复性工作交给自动化系统完成。
“现在的CIO非常务实，因为企业级应用中，成本、安全、可控变得越来越重要。”翟峰说道。
IBM Think大会上提出了一个新理念“AI运营模式”，在IBM看来，企业要真正用好AI，需要具备智能、行动、信任和运营四个能力。
智能（Intelligence）：今天的模型能力已经非常强大，远远超出企业的实际应用范围，企业没有用好的原因主要是上下文、语义、本体没有被模型准确理解。
行动（Action）：AI只有能够连接企业核心系统和业务流程，才能真正实现提效。现实情况是，很多企业的数据和系统长期处于割裂状态，AI很难进行协同工作。
信任（Trust）：从模型训练、数据使用到智能体执行，再到底层基础设施，企业需要建立覆盖全链路的安全和治理体系。
运营（Operations）：企业需要拥有一套完整的IT运营体系形成闭环，并且不断优化、迭代和落地企业的AI战略。
目前大部分企业仍在“租用智能”，使用别人的能力并不是企业自主拥有智能。真正让企业“拥有智能”，是把这套体系部署在私域或本地环境中，让本地的数据、企业核心的算法模型与智能体结合，形成一套企业自有、安全的闭环。
在翟峰看来，衡量企业是“租用智能”还是“拥有智能”，核心就看这三个因素：数据、流程和专属技能（Skill）。
这些能力也正是未来企业真正的竞争壁垒。
IBM在下一盘什么棋？
“根基不牢，AI地动山摇。”只有拥有坚实的AI地基，上层业务域的AI创新才能跑得稳、跑得快、跑得深。
过去几年，IBM持续围绕混合云和AI进行布局，在AI、数据、集成、安全、运营各个层面不断扩充能力。
现在IBM 正在下一盘大棋，布局AI基础架构的同时，大量拥抱开源。过去8年，IBM累计投入超过800亿美元收购29家软件公司，其中不少都来自开源生态。随着Red Hat、HashiCorp、Confluent等企业加入IBM体系，IBM已经成为全球最大的企业级开源软件厂商，在AI的基础架构上不断优化创新，提升AI能力。
今年IBM Think上，IBM展示了一系列的新产品和解决方案。包括IBM Bob（企业级AI 开发助手）、Concert（智能IT运营平台）等。
IBM Bob瞄准的是软件开发环节。
AI Coding已经成为开发领域最热门的方向之一，但企业级开发与个人开发存在明显差异。企业需要面对复杂系统协同、安全治理、代码质量以及成本控制等现实问题，这也是IBM孵化Bob这款AI 开发助手的原因。
IBM Bob可以理解用户的需求，对需求做拆分并生成任务清单，再通过多Agent协同机制将任务分发。任务完成后，再把结果进行汇总，保证整个开发流程顺畅、安全、低成本。
HashiCorp帮助企业建立从资源部署到安全管理的完整体系。
当开发效率提升后，这些应用应该运行在什么样的基础设施之上？AI要想真正规模化，必须具备一个完善的基础设施，也就是混合云下的基础设施，该基础设施的要求有三点：自动化、安全、合规。
去年IBM完成了对HashiCorp的收购，恰好补足了IBM在混合云基础设施、自动化、安全合规方面的能力。
Terraform负责基础设施自动化，通过代码管理基础设施资源；Consul帮助不同系统实现连接和治理；Vault则承担身份认证和密钥管理工作。基于HashiCorp的三个产品，企业可以Day0到Day1的基础设施配置工作。
Concert重点解决研发、安全、运维三类问题。
当开发和基础设施逐渐完善后，企业还需要解决如何持续运营和优化这些系统。IBM提出了DevSecOps方法论，将研发、安全、运维进行全生命周期管理。
IBM Concert智能体IT运营平台推出了2.0版本，将观测、优化和安全保护纳入统一体系进行管理。观测：实时监测应用运行状态、资源消耗和关键指标，在异常出现时快速定位问题；优化：通过持续分析资源利用情况，发现浪费和低效环节，并自动提出优化建议，帮助企业提升资源利用率；保护：将漏洞、补丁、证书以及各类安全风险统一纳入管理，通过自动化方式完成修复和更新，确保系统持续保持稳定和安全。
从Bob到HashiCorp，再到Concert，IBM正在尝试打通一条完整链路，串联起开发、基础设施、运维整套服务体系。
把AI带进企业经营现场
在中国市场，IBM更关注AI如何进入企业最核心的业务场景。从研发到经营分析，从设备管理到供应链协同，IBM正在把AI能力嵌入企业运营的关键环节。
跨工程领域全生命周期解决方案ELM是中国市场最受欢迎的产品之一。过去十年，汽车产业经历了一场深刻变化。由机械结构定义的传统汽车，正在演变为软硬件深度融合的智能终端。整车研发涉及的软件代码、电子电气架构以及跨团队协作复杂度持续提升。
这恰恰是ELM最擅长的领域。通过覆盖需求管理、系统设计、测试验证和变更管理等环节，ELM帮助企业建立跨工程领域的协同机制，让复杂产品研发变得更加可控。
研发之外，企业经营管理也在经历类似变化。
IBM在与客户交流过程中，经常会听到一个词“Excel Hell”。预算、预测、经营分析、财务数据分散在不同表格里，数据版本难以统一，协同效率低下，几乎成为很多企业的共同困扰。
Planning Analytics规划与分析平台定义AI驱动的“智慧经营大脑”，可以与Excel进行深度融合，让客户在Excel或者Web界面同时使用，大幅度降低学习成本，尽可能保留客户日常的操作习惯。
对于资产密集行业尤其制造业客户，最核心的资产就是设备，是企业创造价值的一个核心载体。企业资产管理（ELM）的智能化水平，则是衡量企业核心竞争力的一个重要指标。
Maximo作为AI 驱动的企业资产管理平台，融合了生成式AI、IoT物联网以及AI分析预测技术（包括AI视觉技术），能够帮助企业实时了解设备的状况，从被动维修转向主动维护，最终最大化设备价值。
Maximo帮助企业逐步从被动维修走向预测性维护，越是资产密集、资产昂贵、停摆代价巨大的产业，就越需要精细化的软件加AI的加持。
当企业规模继续扩大，一个更复杂的问题是，如何与上下游合作伙伴高效协同，B2B集成的重要性被重新放大。B2B集成可以解决业务效率提升、供应链协同、降低成本与风险、合规四大核心问题。
在大型企业中，B2B集成平台不仅被定义为集成工具，更被定义成安全架构，数据治理以及合规框架，深度融合到企业体系。如今企业讨论B2B集成平台时，关注的已经不只是EDI连接能力，还包括API管理、事件流处理、数据治理、安全控制以及合规管理。
IBM B2B集成解决方案瞄准的正是这一需求，解决的不是能集成什么，而是能够在大规模、强监管以及关键业务场景下提供高可靠性以及满足强合规的管理能力，提供成熟的EDI和供应链的生态。
从研发、经营分析，到资产管理和供应链协同，这些场景看似传统，却承载着企业最核心的生产活动。中国企业相比创造新的业务流程，更关注如何将AI能力融入企业已经存在的关键环节，IBM一直在做的正是把AI带进企业最核心的经营现场。
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