当前企业数字化转型进程中，人工智能规模化落地仍面临不少挑战。麦肯锡2024年全球AI现状报告显示，仅约15%的企业能在核心业务流程中实现AI的规模化应用，主要障碍包括技术栈整合复杂、跨领域人才短缺、数据治理难度大等。为此，IBM与谷歌云近日联合推出全新谷歌云实践业务，希望破解这些痛点，帮助企业更快将人工智能应用到生产环境中，同时推动核心系统的现代化升级。
这项业务的核心是整合IBM的企业级咨询能力、行业解决方案经验，以及谷歌云的AI技术平台和云基础设施。具体来说，IBM的顾问团队可直接在谷歌云环境中，为客户提供从需求分析、模型设计、数据整合到部署管理的全流程服务，帮助企业构建和运行定制化的AI代理，覆盖制造、金融、医疗等多个行业的典型场景。比如针对制造企业的预测性维护需求，IBM顾问可利用谷歌云的时间序列分析工具与Gemini大模型，构建设备故障预警AI代理，据称能将预测准确率提升30%以上——这一数据来自谷歌云2024年制造业AI案例报告。
从技术实现的角度来说，这次合作的路径主要分为三个关键环节：首先是数据层的整合，借助谷歌云的BigQuery数据仓库和IBM的数据治理工具，企业能实现多源数据的统一管理与合规处理；其次是模型层的构建，基于谷歌云Vertex AI平台，结合IBM积累的行业模型库，可快速开发出适配客户业务需求的AI模型；最后是应用层的部署，通过谷歌云的容器服务与IBM的系统现代化工具，AI代理能无缝集成到企业现有的核心系统中，兼顾稳定性与可扩展性。根据IBM内部测试数据，该业务可将企业AI规模化部署时间缩短40%，同时降低25%的技术投入成本。
这次合作的价值是多维度的：对企业客户而言，无需单独搭建AI基础设施或培养跨领域团队，就能快速推动AI落地；对IBM来说，扩展了其云服务能力的边界，进一步巩固在企业咨询领域的领先地位；对谷歌云而言，借助IBM的行业客户资源与咨询经验，能加速渗透传统企业市场。Gartner 2023年云服务市场报告显示，谷歌云在企业级AI云服务领域的市场份额为12%，低于AWS的35%和微软Azure的28%，这次合作或许能帮助它在这一领域提升竞争力。
从行业趋势来看，近期云服务巨头都在加强AI落地的服务能力：亚马逊云科技于2024年3月与埃森哲合作推出AI转型咨询服务，聚焦零售与金融行业；微软Azure则在同年4月升级其AI咨询团队，新增针对医疗行业的定制化AI解决方案。在竞争对手层面，甲骨文云也于2024年5月宣布与毕马威合作，推出企业AI系统现代化服务，与IBM-谷歌云的合作形成直接竞争态势。
快报