編者按：AI重塑企服格局

生成式AI的浪潮正以前所未有之勢變革企業服務市場。一邊是DeepSeek、OpenAI等新勢力以“極致效率”和“開源普惠”顛覆技術門檻；另一邊，SAP、IBM、埃森哲、Oracle、Salesforce，甚至包括云廠商微軟等，傳統巨頭們依托數年來積累的行業護城河穩扎穩打，將AI技術深度融入核心業務流。技術迭代速度與商業生態厚度的較量背后，也是“短期顛覆”與“長期價值”的路線之爭。

AI顛覆了技術，但沒有顛覆商業邏輯。

21世紀經濟報道記者近期相繼采訪了微軟、IBM、SAP等企業負責人，拆解AI時代企業服務市場的生存變革，探尋數據與業務的一線走向。

21世紀經濟報道記者孔海麗 北京報道

生成式AI的爆發式增長，正以前所未有的速度重構企業服務市場。據Gartner預測，到2027年，全球AI軟件市場規模將達到2970億美元，其中企業級AI應用成為關鍵戰場。

面對OpenAI、DeepSeek等新興勢力的沖擊，IBM的選擇是，加速調整戰略，在混合云與AI的融合中找到新增長極。

AI是確定性趨勢。

根據IBM 商業價值研究院發布的《2025年五大趨勢》報告，AI 規模化應用的時代正加速到來：2025年，大部分受訪高管計劃通過擴展 AI 應用來優化流程（46%），以及加速產品和業務模式的創新（44%）。

AI正在解構企業服務的價值鏈，咨詢、軟件、硬件業務的界限變得模糊，這要求廠商必須具備全棧能力。

但截至目前，市場上大部分AI項目仍有搖擺。

Gartner報告顯示，盡管近年來AI的應用顯著增加，仍有多達54%的AI項目未能從試點階段進入生產階段，原因包括復雜性、成本和風險等障礙。

IBM大中華區董事長、總經理陳旭東認為，對于IBM來說，已經迎來“拐點時刻”，憑借以往積淀的咨詢、合規、混合式全棧AI等方法論，疊加現有技術平臺和工具，將加速AI技術的規模化應用。

其解決企業AI轉型的一個關鍵詞在于“陪伴式”，定制化提供從戰略咨詢到混合云與AI轉型的解決方案。

在這個過程中，IBM打通企業數據基礎、構建定制化且可信的模型，提供AI助手（Assistant）以及AI智能體（Agent）等工具。

比如，上海正受科技基于IBM Cloud Paks軟件平臺，以紅帽OpenShift底層架構支持混合云環境，使企業能夠在公有云、私有云及本地數據中心靈活部署，滿足企業對架構靈活性、功能完整性與擴展性的需求。基于統一的平臺架構，國內某大型制造企業的數據應用在全球推廣的周期（涵蓋測試、部署、調整適配、上線、性能監控與優化等環節）從原先的半年到一年，縮短至一到兩周。

大語言模型的應用前景固然廣闊，但是在企業落地時仍然需要考慮安全、資源、應用方式、投資回報率、業務集成等一系列問題。

IBM認為，模型并非越大越好，企業不需要一個龐大、全知的模型或系統，而是開放、有針對性且高效的AI，尤其是針對特定業務場景訓練的中小體量AI模型。

基于IBM的企業級AI平臺，企業可以選擇Meta、Mistral等公司的AI模型或其他開源模型（如DeepSeek-R1模型的蒸餾版本），也可以選擇滿足嚴苛合規要求的IBM Granite 基礎模型。以最近發布的新一代模型Granite 3.2為例，其更新后的時間序列模型可提供長期預測，且參數少于10M，適用于金融與經濟趨勢分析、供應鏈需求預測，以及零售業的季節性庫存規劃等。

同時，IBM也不斷發展其AI助理和AI智能體技術。借助watsonx.ai和watsonx Orchestrate等工具平臺，企業可以構建AI助理，也能直接使用針對特定任務的多種預構建AI智能體。例如，IBM借助自己開發的人力資源（HR）業務域智能體，可以處理94%的員工查詢，每年節省成本超過500萬美元。

盡管戰略調整初見成效，但IBM也并非沒有隱憂。有企業人士透露，百年老店的一些慣性使然，IBM的AI平臺需要事先進行各種復雜配置，與市場上更加便捷的“懶人式”AI工具相比，稍顯笨重。

市場層面，互聯網大廠正通過價格戰搶占企業AI市場，IBM需要更加強化其差異化特點。

資本市場投資者對轉型成效也持謹慎態度，分析師李明指出，IBM需要進一步證明AI業務能持續貢獻利潤，這也是當下所有企業都需要回答的課題。