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IBM在企業(yè)AI領(lǐng)域做出了一系列頗為獨特的探索。藍色巨人目前正在推動全棧技術(shù)布局，以自2020年來興起的AI和混合云作為企業(yè)戰(zhàn)略領(lǐng)域的兩大基礎(chǔ)性支柱，同時借鑒了自身在其產(chǎn)品組合中積累下的優(yōu)勢。
更重要的是，這套方案扭轉(zhuǎn)了主要以AI概念驗證為目標的總體趨勢，轉(zhuǎn)而專注于解決高度具體的業(yè)務(wù)用例，且執(zhí)行效率更高。其通過基于內(nèi)部企業(yè)數(shù)據(jù)構(gòu)建并微調(diào)、與既定用途高度契合的AI基礎(chǔ)模型作為達成目標的依托，而非選擇由純通用領(lǐng)域公共數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成的普適性大語言模型。
就在幾周之前，IBM正式發(fā)布了其全新Granite 3.0基礎(chǔ)模型。除了將其作為上述戰(zhàn)略規(guī)劃的基礎(chǔ)，藍色巨人還在紐約舉辦了一場大型分析師活動，詳盡介紹了公司當(dāng)前探索方向以及相應(yīng)運作成果，同時配合現(xiàn)場的實際用例展示了可量化的AI功能效果。我們也借此機會與IBM公司高管進行了交流訪談，希望加深對于藍色巨人所做工作的理解。這既是對Granite 3.0模型的探究，也是對IBM整個AI戰(zhàn)略的一份年度回顧。閑言少敘，我們馬上進入主題。
運用Granite 3.0模型，在效率與性能間尋求平衡
讓我們先從Granite 3.0模型聊起。作為一套在技術(shù)意義上的基礎(chǔ)模型，這也是IBM開拓市場的方法論基礎(chǔ)。受篇幅所限，本文將專門討論該模型的業(yè)務(wù)影響力。
據(jù)IBM介紹，企業(yè)數(shù)據(jù)在當(dāng)今AI基礎(chǔ)模型中的占比不足1%
新的Granite 2B與8B模型與我們從OpenAI、Meta乃至其他廠商處看到過的規(guī)模化大語言模型之間有著根本區(qū)別，后者這些擁有數(shù)千億參數(shù)的大模型是由公共數(shù)據(jù)構(gòu)建而成——也就是說，其訓(xùn)練素材為來自公共互聯(lián)網(wǎng)上搜集而來的所有數(shù)據(jù)，包括用戶可能關(guān)注的體育賽事比分、食譜、度假景區(qū)等各類信息。正如IBM公司CEO Arvind Krishna所言，如果我們并不清楚要用AI來做什么、或者需要搜索某些通用信息，那么這類模型無疑最為適合。
然而，這些大型公共語言模型的普適性定位，在企業(yè)環(huán)境中卻面臨著一系列重大挑戰(zhàn)。首先，這些模型并不清楚特定公司在嘗試解決具體業(yè)務(wù)問題時的狹義背景，畢竟它們無法訪問到企業(yè)的內(nèi)部賬單信息、代碼庫或者來自供應(yīng)鏈的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。其次，大語言模型固有的強大訓(xùn)練和推理方法需要耗費海量資源，包括電力、數(shù)據(jù)中心算力（特別是昂貴的GPU算力）以及內(nèi)存容量。
理想的作法當(dāng)然是使用能夠為更具針對性的用例提供準確答案的AI模型，并保證以經(jīng)濟高效、省時且節(jié)能的方式實現(xiàn)功能。這也正是IBM在其龐大數(shù)據(jù)平臺背景之下，為全新Granite模型設(shè)定的基本定位。
為IBM AI戰(zhàn)略提供支持的數(shù)據(jù)平臺，借鑒了藍色巨人旗下技術(shù)組合中的多個不同領(lǐng)域
Granite模型到底有多高效？
此前版本的Granite模型已經(jīng)具有很高的執(zhí)行效率，但從各項統(tǒng)計指標來看，其性能仍未達到最高水平。但從我們親自得出的基準測試結(jié)果來看，Granite的性能完全能夠比肩（在多數(shù)情況下甚至超越）其他廠商的最佳同類模型。這也證明了IBM長期以來在研發(fā)方面投入的大量資源與心力（該公司早在兩年之前生成式AI熱潮出現(xiàn)之前，就一直致力于開發(fā)AI模型），也凸顯出這類精心設(shè)計、專門面向數(shù)據(jù)庫與ERP系統(tǒng)內(nèi)結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的模型在特定業(yè)務(wù)場景下的卓越能力。
在本次紐約分析師活動中，IBM公司首席商務(wù)官Rob Thomas及研究主管Dario Gil帶來了更多令人眼前一亮的成績。Thomas指出，“現(xiàn)在我們在推理方面實現(xiàn)了40倍的性能提升。”Gil則補充稱，IBM的內(nèi)部數(shù)據(jù)顯示“使用定制化專用模型能夠顯著節(jié)約實現(xiàn)成本，幫助客戶以極低的投入獲得更好的用例性能。”
除此之外，這里還要補充一點。像Granite這類體量相對較小的模型，不需要匹配最先進的GPU即可順暢運行。換言之，用戶可以在性能較差的GPU甚至是CPU上運行這些模型，使得它們在支撐應(yīng)用場景時的運營成本降低至常規(guī)大模型的十分之一甚至二十分之一。
從“AI加力”到“AI優(yōu)先”
這種技術(shù)和財務(wù)層面的實用性，也支撐起Thomas介紹的整體轉(zhuǎn)變趨勢。在過去幾年里，企業(yè)已經(jīng)可以將自己希望解決的任何問題和業(yè)務(wù)流程交付給AI，運用這項新興技術(shù)成果改造自己的固有運營模式。Thomas表示，IBM意識到客戶對于AI技術(shù)的態(tài)度已經(jīng)發(fā)生根本性變化，逐步轉(zhuǎn)向所謂“AI優(yōu)先”思維。也就是說AI不僅僅是被附加在現(xiàn)有流程之上的加力因素，而是從設(shè)計初期就作為內(nèi)置部分存在。在他看來，“未來十年誰能真正實施以AI為先的戰(zhàn)略，誰就能在市場上擁有優(yōu)異的表現(xiàn)。這也將成為新的業(yè)務(wù)運營常態(tài)。”
對于IBM的客戶來說，最常規(guī)的操作流程就是先選擇一套模型（Granite或者其他第三方模型），而后使用IBM的watsonx.ai運行該模型，再配合InstructLab產(chǎn)品根據(jù)自有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對模型進行微調(diào)。IBM廣泛產(chǎn)品組合帶來的一大優(yōu)勢（所有這些都經(jīng)過重新調(diào)整以支持其整體AI戰(zhàn)略），就是客戶可以根據(jù)自己的喜好運用IBM成果以滿足自身AI需求。這種成果可以是完整的IBM解決方案，也可以是由IBM Maximo Application Suite提供的資產(chǎn)管理數(shù)據(jù)等?？蛻暨€可以使用紅帽提供的數(shù)據(jù)管理要素，甚至與IBM咨詢部門合作對其內(nèi)容進行拆解分析。（順帶一提，IBM咨詢部門繼續(xù)保持著驚人的AI業(yè)務(wù)發(fā)展速度——根據(jù)藍色巨人公布的最新收益報告，該部門的業(yè)務(wù)總額已經(jīng)達到25億美元。）換句話說，客戶既可以親自動手做出各種探索，也可以向IBM求助以盡可能滿足自己的AI需求。
Thomas接下來介紹了IBM通過實際觀察總結(jié)出的，企業(yè)AI能夠為客戶帶來切實回報的關(guān)鍵領(lǐng)域，主要集中在客戶體驗、員工體驗以及IT運營方面。在各種實際應(yīng)用場景之下，AI模型、AI助手以及近期快速崛起的AI智能體正在批量識別模式、解決問題、檢索相關(guān)信息、實施流程自動化改造并越來越多地采取自主行動，借此減輕員工的重復(fù)性工作量并創(chuàng)造出巨大的效率優(yōu)勢。他還列舉了許多來自客戶的特定用例，其中最令人印象深刻的數(shù)字，當(dāng)數(shù)IBM在過去兩年半中“通過實施我們的自有技術(shù)來提高生產(chǎn)力”，成功依托AI成果節(jié)約下20億美元。（IBM高管們表示，他們預(yù)計后續(xù)節(jié)約數(shù)額還將進一步增加。）這也是IBM過去幾年來，承諾在外部客戶之前先行應(yīng)用其AI產(chǎn)品所帶來的巨大回報。
寬松許可和對治理的高度關(guān)注
IBM的方法論不僅為客戶帶來實用性，同時也高度關(guān)注企業(yè)AI在法律、財務(wù)和合規(guī)等領(lǐng)域的具體問題。雖然頗為“無聊”，但沒有這些事務(wù)的加持，我們根本不可能正常開展業(yè)務(wù)。Granite模型采用極其寬松的Apache 2許可保護，與IBM對于開源議題的整體承諾相契合。Granite模型家族也同樣經(jīng)過IBM律師的嚴格審查，能夠享受到IBM承諾的全額賠償政策。
相信關(guān)注技術(shù)圈資訊的朋友都知道，近期開源社區(qū)一直在爭論某些被宣傳為開源的模型到底算不算“開放”。例如，反對者們注意到，Meta對其Llama模型的使用和微調(diào)方式就做出了不少實質(zhì)性的限制，目的當(dāng)然是為了增加其經(jīng)濟收益。相比之下，Apache 2許可在開源社區(qū)中則高度透明且廣受好評。援引IBM的評價，Apache 2堪稱“開放許可領(lǐng)域最寬松的許可協(xié)議”。
IBM在治理方面同樣具有很大優(yōu)勢。在紐約的活動當(dāng)中，Thomas表示自從IBM一年多前首次公布watsonx.governance以來，市場上就一直沒有真正能與之競爭的同類產(chǎn)品。這樣的情況著實令他感到驚訝。與此同時，同IBM保持合作的每一家全球系統(tǒng)集成商“都在全面使用watsonx.governance”。據(jù)Thomas介紹，“這是因為當(dāng)今市場上真的沒有其他方案可以幫助客戶處理……不斷變化的法規(guī)條款、如何向監(jiān)管機構(gòu)提交或認證報告內(nèi)容、如何管理數(shù)據(jù)蔓延、如何管理風(fēng)險等現(xiàn)實問題。”數(shù)據(jù)治理是IBM幾十年來始終擁有出色表現(xiàn)的中車個“無聊”領(lǐng)域，我甚至嚴重懷疑是否有其他廠商能夠在這個領(lǐng)域挑戰(zhàn)藍色巨人的傳統(tǒng)優(yōu)勢。
IBM在AI領(lǐng)域的下一步計劃
關(guān)于IBM的合作伙伴關(guān)系、AI智能體日益增長的現(xiàn)實應(yīng)用、量子計算對于AI效能的加持作用以及藍色巨人的其他未來規(guī)劃，當(dāng)然還有很多值得討論的空間。例如，公司CEO Krishna就堅定認為，GPU從根本上講無法滿足未來幾年的新增AI工作負載。在他看來，采用不同于以往的芯片設(shè)計方法有望在未來幾年內(nèi)將AI推理延遲進一步壓縮，同時將所需電力控制在當(dāng)前水平的百分之一。為了踐行這一判斷，IBM也在著手設(shè)計AI應(yīng)用領(lǐng)域的定制芯片，其NorthPole芯片將采用完全不同的12納米神經(jīng)形態(tài)模擬架構(gòu)。
更重要的是，IBM還希望以全棧、全部門覆蓋的方式推動并落地企業(yè)AI戰(zhàn)略。藍色巨人已經(jīng)拿下總額30億美元的AI訂單，其中包含大量咨詢服務(wù)需求，客戶顯然希望借鑒IBM在多年經(jīng)營之下積累得到的各種現(xiàn)實成果。
IBM還提出一個令人信服的論據(jù)，用Rob Thomas的話來說，AI將成為“推動企業(yè)生產(chǎn)力發(fā)展的強勁催化劑”。由此可見，AI已經(jīng)成為藍色巨人當(dāng)前及下個階段的發(fā)力重點?，F(xiàn)在IBM需要進一步加大力度，包括增加推廣投入、擴大銷售范圍并與Adobe及SAP等伙伴開展深度合作。簡而言之，IBM當(dāng)前的首要工作，就是對其此前所取得的成就做出一次漂亮的整理和總結(jié)。而隨著Granite 3.0模型的發(fā)布，我們可以看到IBM顯然決定走上一條多角度并進、以業(yè)務(wù)針對性為核心的戰(zhàn)略路線，既涉及針對消費者優(yōu)化的模型、又涵蓋針對企業(yè)優(yōu)化的模型和配套服務(wù)?？偠灾?，IBM正傾盡全力投身于企業(yè)AI應(yīng)用。
