媒体观察:IBM 中国勇闯民营企业智能化全球化新局

2025年，IBM 在中国市场低调地完成了一次“战略换档”。以“AI 深耕”计划为标志，IBM 在中国市场的战略重心转向了民营企业和出海市场，围绕区域市场、伙伴生态及共创平台，主攻民营企业数智化转型和全球化运营。2026年，IBM 将继续围绕“AI 深耕计划”，发力烟台、苏州、泉州、厦门、佛山、宁波、合肥等民营企业集中的非一线城市。那么，以服务世界 500强、1000强企业为主的 IBM，能否在中国打开民营企业的新局？

从另一个角度来说，世界 500强、1000强企业中绝大多数都是各个国家的民营企业，它们经历了几十年的发展和不断扩大规模，从而跻身全球超大企业之列。而当前的中国民营企业，虽然与全球超大企业仍有距离，但民营企业的本质和需求都是一样的，那就是追求 ROI。在 IBM 公司的 2024年报中首次提及了“IBM 的 ROI 之道”，也是 2018年 340亿美元收购红帽以及之后一系列收购布局展露“真容”：以 ROI 指引的企业数智化垂直整合集大成。

IBM 的灵魂就是创新和整合。在 2001年 IBM 传奇 CEO 郭士纳最后一份年报中写道，企业客户需要的是集成的解决方案，更需要懂得企业业务的 IT 技术商。此外还有一句潜台词，那就是更高生产力。在 IBM 历史上那些辉煌的创新，无不是为了更高生产力的集大成：大型机、中间件、IT 服务等，从电子元器件的集大成、应用的集大成到业务与 IT 的集大成等等，IBM 一直在不断创新，从而为客户提供更高生产力的集成之道，最终实现更高的 ROI。

IBM 大中华区董事长、总经理陈旭东在一次公开演讲中点出了“新局”的新意：今天，企业首先需要了解 AI 能干什么，然后分析自身业务发现痛点，并结合业务愿景找到改善的方向；在这个过程中，没有组织能力的提升，也无法释放技术的潜力。换言之，企业既需要梳理 AI 战略、提升员工技能的咨询合作伙伴，也需要能驾驭 AI 技术平台的技术合作伙伴，这正是百年 IBM 的转型经验和创新整合能提供独特价值的地方。

智能体是 AI 的下半场。根据 IDC 预测，到 2027年, 全球 2000强企业的智能体使用量将增长 10倍，调用负载将提升 1000倍。而根据另一份 IDC 报告：2029年，全球活跃智能体数量将达到 10亿，比 2025年增长超过 40倍；每日 Token 交付量超过 3.7万亿兆，比 2025年增长超过 262万倍，其中 40% 由自定义智能体完成。

对于 2026年的民营企业来说，智能体和代理式 AI 将是智能化和全球化的新局。一方面，智能体是打通了 IT 到业务的端到端智能化，能够直接完成业务 KPI；另一方面，智能体的边际效应高，只要有合适的翻译引擎就能够将智能体复制到全球任何地区，执行重复性任务而无需招聘当地员工；第三，智能体能自动打通各种数据墙、业务墙、组织墙，通过实时数据骨干网就能将全球数据汇集起来进行分析、推理和预测，辅助业务决策，激活新商业模式。

智能体是混合云与 IT 集成的又一次全能力升级，数据、集成、自动化等混合云与 IT 的中间件等能力将再次飞跃。

IBM 在 2025年发布了大量智能体相关的创新，对于智能体开发、部署和运维能力的跃升，主要包括两大方向：智能体框架和平台能力的升级，以及用智能体进行混合云治理和管理，例如 API Agent 提高 API 开发速度、iPaaS Integration Agent 跨域自动化集成、Auto Test Assist 自动化 API 测试、AI Gateway 人工智能模型生产管理网关等。

IBM watsonx 智能体平台提供三大网关：Model Gateway、MCP Gateway 和 Agent Gateway，通过三个网关让 AI 模型可以托管在任何环境、让智能体调用的工具可以运行在任何平台、让智能体可以部署在任何地方。该平台可无缝连接国内常用的飞书、钉钉以及全球通用的 Copilot 等协作界面，并深度集成阿里云 RPA、UiPath 等自动化工具及各类企业系统，使智能体能够灵活调用多样化业务能力。

作为 IBM AI 智能体框架的核心，watsonx Orchestrate 智能体平台提供来自 IBM 及其合作伙伴的 500多种工具以及可定制的、特定业务域的智能体。watsonx Orchestrate 可兼容跨平台的开发工具、且适用于任何环境，从而实现 AI 智能体的可扩展部署和治理，其主要功能包括 AgentOps，作为内置的可观测性和治理层，可实现智能体应用的全生命周期透明度，通过实时监控和基于策略的控制，AgentOps 将极大提高智能体评估的可靠性。

智能体与传统应用的显著不同之处，在于传统应用的行为是确定的，而智能体的行为存在概率性，智能体在不同场景下会自调整或者自适应。那么，如何进行智能体开发的治理？IBM 与 Anthropic 合作发布了行业首份《使用 MCP 构建安全的企业 AI 智能体架构》技术指南，并提出了智能体全生命周期治理框架 ADLC，涵盖计划、构建、部署、监控及优化六大阶段，通过 MCP 协议与 OpenTelemetry 等技术，确保智能体在混合云环境中实现可观测、合规可控、安全可靠的规模化部署与迭代，为企业构建全球化、合规化的 AI 应用体系提供了清晰、可落地的技术路径。

与民营企业一起破新局

随着大模型、智能助手和智能体逐渐渗透到企业运营的方方面面，民营企业出海也进入到了一个全新的阶段：不再是单一产品或营销出海，而是企业全能力、全产业链、全生态整体出海，尤其是在出海的过程中还伴随智能要素的出海，这就必须要依靠遍布全球的数据中心、云等基础设施进行部署，以及定期迭代更新模型。而在另一方面，我国民营企业的数智化转型仍处于起步阶段，追求 ROI 的民营企业，主要以解决实际问题的数智化项目为目的。

带着曾经的“蓝色巨人”“高大上”等标签 IBM，如何打开民营企业智能化全球化新局？这既需要能解决实际问题的“瑞士军刀”式工具，也需要能够将所有的工具都插回到一个统一的全球化基座上，最后汇集成一个能够跨越企业成长周期的多年期战略。这其实就是 IBM 正在布局的“集大成”垂直整合 —— IBM 目前服务客户的软硬件多达数百种，在服务中国市场上各类企业的过程中，IBM 将范围缩小到了数十种最具生产力的技术和方案，并绘制了最符合中国民营企业需求的企业级 AI 全栈蓝图。

具体来看。首先，IBM 认为中国民营企业智能化全球化需要构建全球市场核心能力体系，即“3大能力+1个底座”。3大能力即营销本地化、供应链本地化和服务本地化，也就是在全球各地市场构建当地的营销、供应链和服务，而 3大能力需要基于一个全球 IT 架构一体化的数字基座，而这个数字基座是全球规模的开源企业级混合云，前面已经谈到 IBM 正在这方面加大投资，推进混合云能力的飞跃。而由于是基于业界标准化的开源技术，所有的技术投资都能“插回”数字基座并保证互操作性。

其次，IBM 认为 AI+ 各行业的研产供销服等场景，能为民营企业带来直接 ROI 回报。在中国，IBM 聚焦四款明星软件产品，将集大成的技术资源打包送到企业身边，实效赋能企业业务场景。

• 在研发方面，IBM Engineering Lifecycle Management（ELM）是市场领先的高效研发管理解决方案，在汽车设计领域可提供从早期设计到最终车辆检验和认证的全生命周期开发管理，还可简化汽车合规以及各项标准概述的法规要求的遵循流程。某头部新能源车企通过部署 IBM ELM 工程生命周期管理解决方案，实现了从需求提取到系统设计、开发、测试的全流程数字化管理，显著提升研发效率与合规性，帮助企业在全球市场中实现了高质量快速交付，年节约成本超过 200万元。

• 在资产管理方面，作为一款享誉全球的专业资产管理解决方案，IBM Maximo 在过去 40年里服务的客户遍布全球 99个国家和地区。今天的 Maximo 也从经典的计算机化维修系统（CMMS）发展成一站式资产全生命周期管理解决方案（ALM）。某生物医药企业借助 IBM Maximo 资产管理解决方案，构建了覆盖设备全生命周期的数字化运维体系，通过统一设备管理、智能监测、AI 维修助手和库存优化的四步策略，实现从被动维修向主动维护转型，每年节省成本超 300万元。

• 在财务管理方面，IBM 的业财一体化平台 —— Planning Analytics (PA)，已成为众多国内外大型企业实现精细化运营管理的关键支撑平台，它不仅仅是一个财务规划工具，更是一个整合财务、业务与供应链数据的多场景的计划与分析平台。某消费电子半导体企业通过部署 IBM PA 和 CPLEX 排程工具，构建了覆盖战略规划到执行落地的全面预算与产销协同体系，整体产能年均提升 10%，企业市场响应能力与运营韧性显著增强。

• 在智能计算方面，IBM Spectrum LSF 作为企业级 HPC（高性能计算）作业调度系统，得益于在资源优化、任务智能调度以及多软件生态集成等方面的“无短板”表现，已经成为全球众多生命科学、生物制药、高端制造企业的“智算引擎”。LSF 的智能调度策略可以动态分配 CPU、GPU 和内存资源，支持优先级队列和抢占式任务分配，确保关键任务优先完成。某大型生物信息学研究机构在日常处理大量的生物序列数据时，面临计算资源分散、利用率低等难题；引入 LSF 作业管理系统后，CPU 利用率从 30% 提升至 80%，手动操作时间减少 90%，数据检索和分析效率提高了 50%，为研究提供了更强支持。

另外，在数据管理方面，IBM 存储提供从边缘到核心再到多云环境的全栈解决方案，覆盖数据智能存储、混合云架构和数据弹性保护三大关键场景。其中，IBM Storage Scale 通过全局命名空间技术整合分散的数据源，构建统一的智能数据平台，无论是处理海量非结构化数据还是复杂的生成式 AI 工作流，都能提供高效的数据访问。国内某公有云服务商集成了 IBM Storage Scale 系统，在云上提供高性能并行存储的服务，支撑云上人工智能、HPC 的业务，帮助企业拓展 AI 训练推理、动画制作、自动驾驶、芯片设计等新质业务。

最后还需要提及一个重要的 ROI：IBM 会先在自身多元化、全场景的业务环境中使用面向客户的解决方案，在真实复杂的业务流中反复淬炼，以确保为客户交付的不只是前沿技术，更是经过 IBM 这样体量规模的企业亲身验证，这就是“零号客户”计划。到 2025年年底，“零号客户”已为 IBM 实现 45亿美元年化成本节约，这又是一个 ROI 实证。

总结而言：今天的 IBM 不仅是能“跳舞的大象”，也是能够在小花园里快速高效传播花粉的“实效的小蜜蜂”。在混合云与 AI 平台的第四次垂直整合中，IBM 以集大成的开源技术为民营企业提供了可交付实效 ROI 的“瑞士军刀”级工具，也能够将所有的技术方案都汇聚到开放开源“高速路”上，让民营企业在智能化全球化的新局中既有飞驰乐趣，也能行稳致远。