20年前，互聯網泡沫破裂，眾多“風口”上的互聯網公司跌落谷底，當“去互聯網化”占據業界主流聲音的時候，IBM在全球發起“電子商務回歸本質”的倡導，開啟企業腳踏實地實施信息化的發展歷程。

20年后的庚子年，肆虐全球的新冠疫情把企業帶到一個新的“達爾文時刻”——生存還是消亡，有賴于企業的敏捷、彈性、安全和成本效益。 我認為此次疫情讓企業經營再次回歸本質，倒逼企業重新思考自己的核心業務和能力，思考如何借助科技和生態的力量獲得更大的成本效益、競爭優勢和成長動能。同時， 疫情也讓多年來熱鬧喧囂的“云計算和人工智能”回歸了本質——所謂“滄海橫流方顯英雄本色”，此時，誰能把企業迫切所需的 “敏捷、彈性、安全和成本效益”帶給他們，誰就能成為他們信賴的技術和業務伙伴。

無獨有偶，今年4月國家發改委首次明確了“新基建”所包含的三個方面，即“信息基礎設施”、“融合基礎設施”和“創新基礎設施”。具體來說，就是建設以5G為代表的通訊技術（CT）與云計算和人工智能等為代表的新興信息技術（IT）深度融合的新型信息基礎設施；建設支撐行業轉型升級的新型融合的行業基礎設施，如智能交通基礎設施、智慧能源基礎設施等；以及建設支撐科研、技術開發、產品研制的“創新基礎設施”，如產業技術創新基地等。

我認為，企業是釋放新基建的經濟與社會潛能、發揮效益的關鍵。IBM CEO Arvind Krishna在近期舉行的IBM Think Digital大會上提到，“選擇用哪些技術平臺來支持業務，這會是企業做出的最影響深遠的重要決策。技術平臺是21世紀競爭優勢的基礎，決定了你能以多快的速度轉向新的市場機會，能多好地服務客戶，你能規?；胶畏N程度，你能多快地去響應類似新冠疫情這樣的危機?！?/p>

混合云是IBM繼主機、服務和中間件三大平臺之后的又一個更為長久的技術平臺。盡管企業應用上云歷經多年，但是仍有80%的核心工作負載還沒有上云，這些工作負載不是點餐、送飯這些提升體驗的應用，而是關乎企業核心運營的關鍵性工作負載，這個重要的工作才剛剛開始。

從長遠來看，混合云的技術架構對企業而言是最安全、最靈活和最經濟高效的。IBM和紅帽共同打造的企業開源與安全保證，IBM深厚的行業知識和長期積累的企業客戶的信任，以及幫助企業實現關鍵任務應用一次構建、隨處運行的能力，都可以成為客戶選擇IBM的動因。然而更為關鍵的是，由IBM和紅帽所代表的Linux、容器和Kubernetes已經成為企業云計算架構的標準。我們看到有四個基本促因在推動企業選擇混合云架構——

第一是歷史沿革

隨著過去幾年的數字化轉型，很多企業都有了復雜的數字化工作負載和應用程序、信息、數據和交易系統。混合云就是根據企業所處的不同階段來選擇適合的IT基礎設施，無論是在公有云、私有云上，還是在本地、在邊緣端。

第二是自由選擇

如果企業只依賴一種基礎設施，比如一個公有云，就會被鎖定在一家公司的技術和創新上?；旌显平o與企業選擇的自由，他們可以選擇托管自己的軟件，也可以把它遷移到某塊云上，還可以根據需要把它遷移到別的地方去。

第三是物理距離

隨著5G時代的到來和人工智能的采用，如果云端的響應時間還需要50毫秒，就不可能在工廠車間里使用機器人手臂。企業的IT系統與企業數據與服務的物理距離必須非常靠近。

第四是法律法規

對于走上全球化運營的企業而言，在世界不同的國家和地區需要遵守不同的法律框架和相關規定。

從物理距離的促因來看，5G時代的邊緣計算是混合云架構的延伸，是即將來臨的下一篇章。IDC預測，到2023年，有一半新的本地基礎設施將會部署在關鍵的邊緣站點，而不是在公司的數據中心，目前這一比例還不到10%。對于企業來說，5G可以使移動數據獲得極高速、低延遲和最小傳輸延時的聯接，企業能夠利用5G的潛能來支持類似應急響應、機器人手術或者是聯網車輛安全功能等關鍵應用，無需再把工作負載發送到中心云端，避免了現在以毫秒計的延時。

IBM所提供的邊緣計算服務與解決方案，結合了IBM多云環境的經驗與專長以及紅帽業界領先的開源技術，可以為各行各業帶來全新的發展機會。我們有充分的理由相信，5G和邊緣計算對企業計算能力的影響將不亞于手機對消費者的影響。抓住這個機會，意味著企業現在需要做出重要的架構選擇。 IBM認為，企業應該堅定不移地采用基于開放技術和標準的混合云策略來迎接5G時代的到來。

關于人工智能，我很欣喜地看到人工智能的價值也在回歸本質。今天已經不再是拿人工智能做噱頭的時代，IBM在制定人工智能策略時，聚焦于對企業最為重要的方面，致力于幫助企業更好地預測、實現自動化，優化運營和管理。

過去幾年，盡管人工智能的技術、產品和解決方案得到了一定的發展，但是在企業中的應用尚未普及。IBM商業研究院的調研報告顯示，中國只有不到14%的企業真正用到了人工智能。人工智能的普及之所以雷聲大雨點兒小，主要是因為企業在使用人工智能的過程中通常會碰到三大挑戰，即數據的復雜性、AI人才的不足和AI的可信性。可喜的是，長期致力于人工智能研究與開發的IBM不僅擁有領先的人工智能技術，也是應用人工智能解決商業和社會問題的市場領導者（IBM連續三年被IDC評為“人工智能全球市場占有率第一”），對于企業所面臨的每一項挑戰，IBM都有相應的技術和解決方案。

第一，數據的復雜性

IBM的人工智能階梯（AI Ladder）可以幫助企業解決數據難題，做到“數據就緒”。基于IBM在全球實施的數千個AI項目的經驗，IBM打造了一個開放且可擴展的數據和AI平臺 - Cloud Pak for Data，可以幫助企業收集、組織和分析數據，然后再把AI融合到企業整體經營中去，為企業提供端到端的數據就緒、分析和人工智能應用的全方位能力，而且不用4個小時就能部署在任何云上。

第二，AI人才的匱乏

今天AI人才的錄用和培養成本極高，企業如何在可控的成本之下發揮人工智能的作用？為此，IBM做了多層次的設計，以滿足企業不同層次的需求。例如，針對具備人工智能開發能力的企業，IBM可以提供全套的人工智能全生命周期解決方案，滿足企業自己構建、管理人工智能模型的需求；針對企業業務部門有強烈需求，同時又面臨上線時效性和人才的挑戰，IBM會推薦產品化的人工智能解決方案應用給業務人員直接使用，無需具備編程能力，如Watson Assistant和Watson Discovery等；第三種是嵌入式的IBM人工智能技術，不是提供端到端的解決方案，而是提供人工智能的能力嵌入到IBM自身的產品或者第三方的產品中去。通過這些方式，幫助企業打破AI人才缺乏的瓶頸，加速智能化轉型。

第三，可信AI的挑戰

IBM通過可信化、可管理的平臺，監督和管理企業運營中人工智能的應用、算法和模型，使企業在應用人工智能的同時，可以規避可能存在的AI偏見風險。同時，IBM承諾不會利用客戶的數據，以及客戶數據創造的模型和洞察來提升IBM人工智能的能力。IBM的人工智能緊跟客戶的需求，大部分產品平均3到4個月就更新一個版本，而這些提升都源自IBM自身技術的發展和應用。

此外，與IBM混合云架構一脈相承的，是IBM人工智能的開放性，這既是我們的技術承諾，也是客戶所需。IBM的Watson采用開放的體系架構，Watson使用到的數據、文本、流程、模型、結果等等，用戶都能很直觀地看到，并且能非常方便地以API的方式讓企業內外的其它應用程序調用。這樣可以快速地擴展人工智能在企業中的應用范圍，真正實現人工智能無處不在。為此，Watson還獲得全球的API大獎。

在中國，我們正在深化與像新奧集團（ 《智慧實踐先行者--新奧集團如何迎接“新的達爾文時刻”？》 ）這樣的客戶以及與更加廣泛的業務伙伴的合作， 構建一個圍繞云計算和人工智能的生態體系。

企業能夠利用云計算、人工智能、區塊鏈、5G、邊緣計算等新興的技術成功地應對疫后新常態，并非只取決于技術因素。新技術的采納，往往會給企業管理帶來沖擊和挑戰， 企業領導需要回歸本質，重新思考自己的運營模式、核心業務與能力，思考如何善用科技和平臺打破部門墻、公司墻，鼓勵員工創新成長，同時整合生態力量，獲得新的生長空間。這些技術以外的因素，往往能夠決定一家企業到底能走多遠、走多快。IBM擁有業界最強的服務團隊，從業務咨詢、方法論、到最佳實踐、落地實施，可以為企業的領導者帶來有價值的啟迪，幫助他們做出合適的選擇。

混合云和人工智能是推動企業變革的兩股重要力量，也是IBM公司戰略的重中之重。在國家“新基建”的框架之下，我相信，IBM從信息基礎架構、融合的行業基礎架構和協作創新等不同層面，都能幫助中國企業把握新基建帶來的機會，加快數字化和智能化之旅，從容地應對不確定的未來。
責任編輯：tzh