IBM 以混合云与治理体系推进企业 AI 运营模式

IBM凭借混合云与治理能力，推动企业AI运营模式向前发展

企业正在走出AI试点阶段，更加强调治理、生产就绪度和可衡量的业务成果。

Deloitte 的研究凸显出企业AI愿景与落地执行之间的巨大差距：54%的机构计划在未来六个月内将至少40%的AI项目投入生产环境，但目前真正做到这一点的仅有25%。 IBM押注自身的优势 —大型机硬件、混合计算资产以及深厚的治理经验积累 —，以在竞争中占据有利位置。theCUBE Research 的 Dave Vellante 表示：

“我们认为，IBM通过将工作流层面的成果产品化，在企业AI领域找到了一条差异化路径。尽管整套技术栈有时显得繁杂，但客户总体上对其抱有信心。”他说道，“Client Zero概念验证、以工作负载为先的混合架构、为智能体重新打造的持久可靠平台，以及务实的量子计算路线图，共同为持续竞争优势奠定了可信基础。”

本专题属于SiliconANGLE Media对以下议题的探索：企业AI如何走出模型争霸阶段。如今，major technology players正将重心转向推动受治理的企业AI落地，以交付可信、可靠且可预测的业务成果。（* 相关披露见下文。）

构建企业AI运营模式

IBM围绕生成式AI已经拥有规模可观的业务体系。截至2025年第四季度，AI相关软件销售额和咨询服务项目总额超过125亿美元，高于上一季度的95亿美元。

通过一系列投资、收购和产品发布，IBM正在整合各项能力，构建包含四大支柱的企业AI运营模式：智能体编排、可信数据、智能运营和治理。

其中许多能力都随着一连串公告陆续推出，时间一直延续到 IBM Think 2026。今年2月，该公司宣布与Deepgram Inc.建立合作伙伴关系，将语音能力集成至watsonx Orchestrate——这是IBM用于构建、部署和管理智能体的企业平台。两个月后，IBM Bob — 一款AI辅助编程工具，可帮助开发者规划、编写、测试、现代化改造和部署代码 — 面向全球正式推出。

2026年5月，IBM完成对数据流平台Confluent的收购，以增强watsonx.data。通过整合数据流和实时数据，IBM希望将watsonx.data打造为可信数据基础，为AI智能体持续提供最新上下文。

在Think 2026大会上，公司将 Concert 从一款单点产品重新定位为智能体化IT运营平台，旨在统一混合环境中的可观测性、优化、安全和自动化。这一调整使Concert成为IBM整体企业AI战略中的智能运营层。

IBM 在 Think 2026 上发布的 IBM Sovereign Core 平台旨在解决最后一根支柱：治理。它将治理、合规和运营控制直接嵌入底层基础设施，帮助企业构建并运营具备 AI 能力的主权环境。

6 月又有多项与 AI 有关的动态公布：IBM 加入了 OpenAI 的 Daybreak 网络安全合作伙伴计划，该计划旨在识别由 AI 驱动的网络安全威胁。IBM 已与 Google Cloud 达成合作，将帮助 IBM 顾问在 Google Cloud 上设计、构建并治理企业级智能体。

所有这些动态勾勒出一幅蓝图：IBM 希望成为企业 AI 的一站式服务商。为此，IBM 正大力投资新能力，同时依托其在可信企业安全与治理方面的声誉。根据 theCUBE Research 的 John Furrier，事实正是如此。

“当其他人追逐前沿模型时，IBM 押注的是一项更难实现的目标：让可信 AI 真正投入生产，”他告诉 theCUBE。“Think 大会结束后，留下的问题很简单——他们是在成为企业 AI 的权威记录系统，还是仅仅成为技术栈中的另一层？”

IBM 的传统基础设施在 AI 时代焕发新生

在 Think 2026 开幕前的媒体简报会上，IBM 首席执行官 Arvind Krishna 指出，企业数据中仍有超过 70% 被锁在本地部署系统中。这意味着混合云成为 IBM 企业 AI 运营模式的关键组成部分，让企业无需放弃现有基础设施，就能将自身数据用于 AI 工作负载。

近期财报似乎进一步印证了 IBM 在 AI 时代押注混合云的判断。Red Hat Inc. 的 OpenShift Kubernetes 平台是 IBM 混合云软件组合的基础，该公司的营收同比增长 13%。与此同时，IBM 的主机平台 IBM Z 营收同比增长 51%，凸显了主机在 IBM 基础设施业务中的持续重要性。

据 IBM 基础设施事业部高级副总裁 Ric Lewis介绍，IBM 正将 AI 技术直接嵌入 IBM Z 主机，以支持要求极高的 AI 工作负载。这一策略得到了客户认可，近十年来相关项目实现了 20%-30% 的同比增幅。对于希望在部署 AI 的同时继续掌控数据和系统的企业而言，IBM Z 主机是重点优先事项，也是 IBM 主权战略的支柱。

“主权是我们的主场。全球 70% 的金融交易都由我们处理，”Lewis 告诉 theCUBE。“全球流动的最重要数据都存放在我们的 Z 系统中。这些是主权系统，位于本地部署环境中，部署在银行、金融机构和保险机构里。主权是我们的主场，我们对这一领域了如指掌。”

主权成为企业 AI 的先决条件

IBM 对“主权”的理解侧重于由客户掌控：关键数据和 AI 工作负载应保留在客户自有并能自行治理的环境中，而不是完全依赖第三方基础设施。Javier Olaizola是 IBM Consulting 负责混合云与数据的全球管理合伙人。他表示，客户合作项目会更早地讨论这一议题。

“以前，在 PowerPoint 演示文稿里讲到‘主权与风险敞口’时，通常已经翻到第 40 页，”他告诉 theCUBE。“现在这个问题一开始就提：‘我的风险敞口有多大？’我们与客户展开新一轮对话时，会从一开始就讨论这个问题。”

据 IBM Core 与 ALM 软件产品总经理Sripriya Srinivasan介绍，Sovereign Core 正是公司针对这些问题推出的方案。其目标是帮助企业在 AI 法规和地缘政治局势不断变化的情况下，保持运营的一致性，同时帮助企业应对大规模智能体扩散带来的挑战。

“智能体在企业中的 proliferation 确实已经成为现实。所有人都在着手构建智能体，”Srinivasan 告诉 theCUBE。“作为[首席信息官]，你要如何确保标准化、一致性、治理和编排达到一定水平？这些都是企业内部的担忧，未必一定会发生，只是基于法规所产生的顾虑。”

让企业 AI 运营模式落到实处

这一切如何转化为现实成果？可以回顾一下 Krishna 在 Think 2026 期间提出的观点，当时他介绍了 IBM 对企业如何制定成功 AI 战略的看法。

“那些取得领先的企业并非部署了更多 AI，而是在重新设计业务运营方式，”Krishna 在一场媒体简报会上表示。

IBM 高级副总裁兼首席财务官James Kavanaugh表示，在制定企业 AI 战略时，IBM 将自身视为“零号客户”，并以自身作为示范。

“AI 已经嵌入我们的各项业务，从服务交付方式、软件产品组合，到我们为基础设施平台增添的能力，以及提升自身生产效率的方式，”他表示。

IBM 报告称，已有超过 80,000 名员工使用 IBM Bob，用户反馈生产效率提升超过 45%。此外，IBM Consulting 已在 450 个活跃项目中部署了超过 4,000 名数字员工，其中包括来自 watsonx、Anthropic PBC 和 OpenAI Group PBC 的智能体。

为了让这支数字员工队伍井然有序地运转，公司采用了一套将 AI 智能体视为人类员工的管理理念。这一思路由 IBM Consulting 高级副总裁兼负责人Mohamad Ali解释，他本人也提出了这一理念。

“Arvind 给我打过电话，我们聊了大约一次，他说：‘我希望你过来，我希望你做一家咨询业务。’”他在一次 theCUBE 采访中这样表示。“‘什么是数字劳动力？它就是一整套软件模块。我需要你过来，把这套软件搭建起来，而且要让它具备可管理性。你可以把它理解为人力资源管理……只不过过去你要管理的是人类员工，现在则是管理数字员工。’”

IBM 的客户也在将企业 AI 运营模式中的诸多要素付诸实践。全球银行 BNP Paribas SA 正在其各项业务中推进近 1,000 个 AI 用例，并采用集团级框架，由各业务部门和职能机构分别承担治理工作。

“我们的战略是利用 AI，而不是变成一家 AI 公司——借助 AI 更好地服务客户，为他们创造更多价值。”Jean-Michel Garcia（BNP Paribas 集团首席技术官）告诉 theCUBE。“在内部，我们也要利用 AI，让员工具备更强的能力，把精力放在正确的任务上，提高效率，让他们更专注于手头的工作。”

（* 披露：theCUBE 是 IBM Think 活动的付费媒体合作伙伴。IBM 是 theCUBE 活动报道的赞助方，但 IBM 及该报道的其他赞助方均不对 theCUBE 或 SiliconANGLE 的内容拥有编辑控制权。）

图片：ChatGPT/SiliconANGLE

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