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IBM亚太区总经理谈企业级AI应用前景

IBM中国 来源:IBM中国 2024-12-18 14:53 次阅读

近日,IBM 亚太区总经理 Hans Dekkers 在访问中国期间,接受了中国国际电视台(China Global Television Network,CGTN)《科技大咖谈》栏目的视频专访,并分享了他眼中的企业级 AI 应用前景、中国市场的机遇与挑战以及IBM的中国战略。

在他看来,2025年将见证生成式 AI 从 PoC(概念验证)、小范围实验快步迈向规模化应用;针对特定业务场景训练的中小体量 AI 模型会成为趋势,以IBM Granite为代表的此类模型正在为金融等行业的客户带来商业收益。

他认为,得益于其庞大的经济规模、深厚的创新基础和强大的企业家精神,中国正成为全球技术革命的领跑者。“IBM 将以开放的心态拥抱时代变化,为中国及全球企业打造科技合作平台,共同推动技术创新和商业发展。

以下是访谈内容节选(部分内容经重新编辑):

企业级 AI 应用持续提速,AI 模型的趋势是“小而美”

CGTN:首先我想问问您对人工智能(AI)在明年的展望,特别是生成式 AI。

Hans Dekkers:我认为在 2025年许多组织和政府将迈出巨大步伐,推动 AI 技术从概念验证阶段和小规模实施阶段转变为主流应用。这一变化缘于 AI 技术的可解释性,以及相关数据集(的治理得到改善),正在发生的这些变化将更清晰地引导公司从这些技术的运用中获取价值。随着 AI 技术走向成熟,未来将出现更大规模的应用和扩展。

对于生成式 AI 来说,我认为 AI 模型会趋于小型化,即中小型语言模型,尤其是针对特定商业产出进行训练的此类模型。

CGTN:IBM 如何在这方面布局?

Hans Dekkers:对我们来说,这是公司未来五年发展的一个重要支柱。我们正在努力确保政府和企业以正确的方式使用 AI。对我们真正重要的是,AI 技术应该结合企业和政府的实际需求:通过整合企业内部不同的数据和资源,帮助企业连接各个环节,实现价值最大化。

CGTN:就您刚刚提到的小模型来说,可否举一些具体的应用场景案例?

Hans Dekkers:IBM 拥有自己的多个开源模型,我们称之为Granite,这些模型利用特定数据集进行了定制化训练。比如,我们的金融 Granite 模型可以使金融机构获益,成为员工在税务、投资等方面的重要技能补充。将它们与某种语言结合起来,比如,在中国就是中文,这样的结合能为金融机构提供强大的业务助力。此外,它们还能被用于实现特定的具体目标。

中国市场蕴藏机遇,携手各方再创佳绩

CGTN:您如何看待中国市场在全球商业中的定位?

Hans Dekkers:首先,我对中国的成就和持续深耕的领域有着深刻印象,尤其是对科技的应用。随着技术的变化、人口结构的变化,这个总量高达 18万亿美元的经济体蕴藏着巨大的机会,尤其是利用先进技术来规划未来 5到 10年的发展。我对我们今年、明年以及未来几年的目标感到非常乐观,不仅在中国,还包括整个亚太地区。

在北京,让我印象尤其深刻的,是企业高管们的企业家精神,我相信整个中国也都是如此。他们想要不断前进、前进、再前进,所以我们看到了机遇,比如,帮助中国企业拓展他们在中国和海外的业务。

CGTN:作为一家总部在美国的科技公司的高管,您如何看待中国市场与 IBM 之间的合作机会?您怎么看两者之间在科技方面的合作?

Hans Dekkers:从我的角度看,这件事情的核心在于,我们如何服务好在中美两国乃至全球运营的企业,我们如何打造一个共同的技术平台,让每个人都能贡献力量,让企业和员工都能获取最大价值。我认为 IBM 在这一点上持非常开放的态度,我相信我们的技术会为所有人带来机遇。

我相信我们正在经历一些变化。我们在中国运营超过已经四十年了,我认为未来四十年也将如此,我们的业务目标是中长期的。我们需要与中国一起,与我们所有优秀的员工一起,找到让中国和 IBM 再创佳绩的途径。

关于 IBM

IBM 是全球领先的混合云、人工智能及企业服务提供商,帮助超过 175个国家和地区的客户,从其拥有的数据中获取商业洞察,简化业务流程,降低成本,并获得行业竞争优势。金融服务、电信和医疗健康等关键基础设施领域的超过 4000家政府和企业实体依靠 IBM 混合云平台和红帽 OpenShift 快速、高效、安全地实现数字化转型。IBM 在人工智能、量子计算、行业云解决方案和企业服务方面的突破性创新为我们的客户提供了开放和灵活的选择。对企业诚信、透明治理、社会责任、包容文化和服务精神的长期承诺是 IBM 业务发展的基石。

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原文标题:IBM 亚太区总经理:AI 模型的未来是“小而美”,愿与中国携手再创佳绩

文章出处:【微信号:IBMGCG,微信公众号:IBM中国】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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