IBM翟峰亮相2026全球人工智能终端展并发表主题演讲

近日，2026全球人工智能终端展暨第七届深圳国际人工智能展览会在深圳会展中心落下帷幕。IBM 大中华区首席技术官翟峰应邀出席会议，并分享了 IBM 这家百年科技巨头的最新思考——企业级 AI 的规模化，究竟卡在哪里？IBM 自己又在做什么？

以下为演讲部分精华整理。

今天的 IBM：一家混合云与 AI 的科技公司

很多人对 IBM 的印象，还停留在几十年前的硬件、大型机，或者十几年前的咨询和 IT 落地案例。这些都没错，但今天的 IBM 已经发生了根本性的变化。

从硬件到咨询，再到近些年大力投入研发与收购，IBM 的战略重点已经清晰锁定在三个方向：混合云、AI 以及量子计算。

在中国，IBM 已经走过了 40多年。过去 40年，IBM 赋能了中国企业的信息化与数字化；而下一个 40年，IBM 的定位同样清晰：赋能中国企业的智能化与全球化。

IBM 自己怎么用 AI？“All in AI”不是口号

IBM 自身也是一家在全球 100多个国家运营的硬件、软件、制造企业。上个月，IBM 年度全球Think大会上，CEO 明确表态：IBM 正在“All in AI”。

从研发到人力资源，从售后到营销采购，IBM 内部所有业务都在用 AI 进行重塑。核心观点只有一个：AI 规模化不是做几个试点，而是整个业务模式的重塑。

研发域：4万研发人员已全面使用 AI

IBM 在全球有 4万多名研发人员，目前全部在使用一款面向开发者的智能 AI 平台IBM Bob，赋能整个软件开发生命周期——从代码开发、测试到上线安全，全流程 AI 提效。

这款产品的 SaaS 版本已经发布，本地化部署版本也即将推出。IBM 希望用 Bob 的能力，帮助更多中国企业加速研发创新。

运营域：用 AI 重塑 HR、客服、营销、采购

IBM 正在把内部所有运营流程用 AI 重塑一遍。最大的价值不在于“提效”，而在于重塑业务流程和组织架构。而这一切的背后，离不开企业级 AI 平台的支撑。

企业级 AI 规模化落地的核心瓶颈：底层不牢，地动山摇

IBM 推出的企业级一站式 AI 平台watsonx，无论是云上还是本地化部署，都能帮助企业构建数据平台、模型平台和智能体平台，并在 AI 治理与安全管控下实现落地。

但 IBM 发现，当企业要把 AI 从试点推向规模化时，最核心的问题始终是这三个：

数据孤岛有没有打通？

业务流程有没有串联起来？

IT 基础架构的安全有没有治理好？

这些问题不仅在中国，在全球也一样。今天的企业级 AI 落地时，企业普遍存在底层基础不牢的情况。

正因如此，IBM 在过去七年里，围绕 AI 基础架构进行了大量收购与布局——仅收购就投入了近 800亿美元，目标只有一个：夯实混合云与 AI 战略中最关键的基础架构层。

三个案例，看懂 IBM 的 AI 基础架构布局

案例一：打通数据流——让 AI 拥有“实时数据”

IBM 收购了Confluent，这家公司是 Kafka 和 Flink 的创造者，也是最大的社区贡献者。

一家全球大型跨国汽车厂商，利用 Confluent 的技术，像“水电煤”一样，把整个企业的生产、运营、销售等所有数据流全部打通。

当 AI 真正像水电煤一样落地时，我们不会再天天谈 AI ——因为它已经融入日常。

案例二：打通系统孤岛——让企业与上下游“智能体对话”

IBM 收购了webMethods，构建全球最强的 iPaaS 平台，对企业内部的应用、API、B2B、AI 网关进行全面治理。

一家中国头部电子半导体企业，在出海过程中，需要与行业链主的上下游进行沟通。以前是人在交流，以后将是智能体与智能体交流——而智能体之间的交流规范、标准、协议必须统一。

这家企业利用 IBM webMethods 平台，特别是 B2B 功能，通过标准 EDI 将自己的上下游串联起来，为大规模AI部署打下了基础。

案例三：安全管理自动化——管理AI底层的“密钥与凭证”

IBM 收购了HashiCorp，帮助打通 AI 应用开发与上线之间的环节——实现基础设施自动化、安全管理自动化。

一家中国头部快消企业，每年在云上的消耗达数亿元。当它开发了大量智能体和微服务后，一个最现实的问题出现了：安全凭证和密钥该怎么管理？

这家企业利用 HashiCorp的Vault 技术，完整管理了企业内部的机密数据、证书密钥，把 AI 底层的安全环节做好了。

这几个案例看起来跟 AI 没有直接关系，但恰恰是中国企业进行大规模 AI 部署时最关键的瓶颈。

在中国，IBM 的定位：咨询+科技，赋能企业全链路升级

IBM 进入中国 40多年，下一个 40年的定位非常清晰：利用咨询与科技，赋能中国企业的智能化与全球化。

IBM 为中国企业提供的四层能力包括：

顶层咨询

研产供销服一体化

技术平台

底层基础架构

在这些能力的支撑下，IBM 正在帮助中国企业实现全链路的 AI 闭环——从研发管理、生产制造、资产管理，到供应链重塑和财务管理。

真实的落地案例

赛力斯作为中国头部新能源车企，利用 IBM 的技术，在整车质检环节实现了 AI 视觉检测——从底盘装配到车面检测，以前靠人工，现在完全靠 AI 模型。这只是一个小模型与大模型结合的场景，但已经显著提升了效率。

光束汽车携手 IBM 构建企业级智能数据中枢，打破数据孤岛，实现质量追溯从“小时级”缩至“分钟级”，兼顾国内外监管与股东诉求，为智能制造夯实数据底座。

今天中国企业的出海，已经不像十年前只是产品的出海，而是整个价值链、供应链、服务的出海。中国企业在本地拥有非常强的供应链和生产制造能力，但如果能融入数字化与智能化的能力，一定会走得更远。

IBM 希望做的，正是用咨询+科技的力量，帮助中国企业在这场 AI 浪潮中，不仅跟上节奏，更能跑赢全球竞争。

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。