世界经济增长前景黯淡,保护主义和单边主义沉渣泛起,全球产业分工格局重构……近年来,“逆全球化”的话题被更频繁地提及。在此外部环境下,中国企业是否仍要出海?
IBM认为,经济全球化是生产力发展和科技进步的结果,这一大势不会改变;与此同时,劳动力、技术、资本、数据等生产要素在全球范围内的流动与配置方式发生了变化,促使全球化进入新的历史阶段。
中国企业出海,面临多重挑战
在新的全球化阶段中,出海不仅是中国企业生存的实际需求,也是持续发展的必由之路。不过,中国企业的出海之旅并不平坦。
中国企业出海面临三大挑战:技术,全球不同的国家有不同的技术和标准,企业对技术也有不同的熟悉程度;生态,企业在国内往往拥有生态伙伴、软件供应商等,在出海的时候,要么是带着企业所有的生态伙伴一起出海,要么需要依赖于一个更稳定、安全、开放的平台;最后,各个国家有不同的合规要求。
IBM大中华区云计算平台事业部总经理阮野告诉记者,中国出海企业需要找到一个合适的合作伙伴来帮助他们出海,而IBM的公有云与IBM可以成为出海企业的技术之选与伙伴之选,帮助他们应对出海挑战。
IBM大中华区云计算平台事业部总经理 阮野
IBM大中华区云计算平台产品及生态总监崔海涛介绍说,中国企业运用云计算出海通常会面临五大问题:第一,全球接入点,没有丰富的出海支持经验怎么办?第二,如何做到稳定可靠、性能卓越,从而保障体验?第三,面对网络安全挑战,何以获得最优性价比?第四,如何做到开源开放,防止被锁定;第五,如何以海量存储来应对爆炸式数据增长?
IBM 公有云(即IBM Cloud)是提供高性能、可持续、强弹性运营的云,比如通过Power10提供更好的每核算力,同时节省能源的消耗。
IBM大中华区云计算平台产品及生态总监 崔海涛
而且IBM Cloud是有历史的云,2013年IBM收购了SoftLayer,这家公司是中国第一代出海企业非常认同的一个品牌。
2017年,IBM把私有云和PaaS平台整合搭配SoftLayer平台,并打造了完整的混合云,包括基础设施、AI和私有云解决方案。这就是今天大家看到的IBM Cloud Platform。
阮野说,2019年IBM收购了红帽,认为混合云和容器是大趋势。IBM采用容器技术打造了更强的自动化部署、弹性扩展和高可用性能力,并面向不同应用场景推出了专属行业云,未来还将推出量子云。
出海企业的技术之选与伙伴之选
在过去的10余年中,IBM Cloud已在中国积累了超过了400家企业及互联网出海用户。
针对不同类型的出海客户,IBM Cloud推出了“3+3+3”的产品组合,分别面向企业客户、互联网客户、行业场景增值服务客户。
崔海涛表示,IBM既提供公有云产品,也具备咨询能力,能够为企业提供一站式出海服务。“我们提供丰富、全面的云计算资源,并能根据不同的行业特性进行组合。”
例如某国内头部互联网企业由于互联网属性和游戏业务特性,其对物理机的使用需求高;对云的性能、算力和云服务提供的用户体验有更高要求。
随着海外游戏业务和用户量的激增,该企业原有技术架构难以满足业务需求,急需升级,实现降本增效;同时利用新技术为用户提供独特体验,提升竞争力。
后来,该企业采用了IBM VMware解决方案,实现了30%~50%的成本节省;使用IBM Cloud全球节点上的高性能裸金属服务器部署,满足客户对计算性能的高要求,提升安全性与稳定性。
崔海涛强调,真正的降本增效是通过更加优化的技术架构来实现的,需要新的技术,而且这个技术必须是开放的。
除此以外,IBM与红帽帮助印度最大的综合通信服务商、也是发展中国家里非常重要的跨国电信运营商Bharti Airtel 实现边缘计算服务的混合云部署,服务其大型行业客户;欧洲清算银行基于IBM云计算和区块链技术打造了金融资产清算交易系统。
总之,对于出海企业而言,公有云平台是最佳之选,而IBM在技术方面的投入可以满足企业多方面的需求。
“IBM Cloud是出海企业实现永续发展的行业伙伴之选。我们是一个永续发展的百年企业,IBM Cloud也有20多年的历史,IBM陪伴客户在每一个不同的时代和每一个不同的技术领域成长。通过IBM丰富的行业经验,加上丰富的技术实现,帮助客户将所需要的能力释放在全球各个地方和云领域。除了利用IBM遍布全球的技术与行业生态力量,帮助中国出海企业建立起强大的合作伙伴生态来实现全球安全合规的经营之外,我们同时也在努力把出海企业优选的国内ISV纳入IBM全球的公有云生态,以便更加敏捷高效地为中国客户提供他们期待的解决方案。”阮野最后说。
好文章,需要你的鼓励
研究人员正探索AI能否预测昏迷患者的医疗意愿,帮助医生做出生死决策。华盛顿大学研究员Ahmad正推进首个AI代理人试点项目,通过分析患者医疗数据预测其偏好。虽然准确率可达三分之二,但专家担心AI无法捕捉患者价值观的复杂性和动态变化。医生强调AI只能作为辅助工具,不应替代人类代理人,因为生死决策依赖具体情境且充满伦理挑战。
哥伦比亚大学研究团队开发了MathBode动态诊断工具,通过让数学题参数按正弦波变化来测试AI的动态推理能力。研究发现传统静态测试掩盖了AI的重要缺陷:几乎所有模型都表现出低通滤波特征和相位滞后现象,即在处理快速变化时会出现失真和延迟。该方法覆盖五个数学家族的测试,为AI模型选择和部署提供了新的评估维度。
麻省理工学院研究发现过度依赖AI会导致认知债务,削弱基本思维能力。研究表明交替进行无辅助思考和AI支持工作的模式能保持认知敏锐度。这种认知高强度间歇训练模仿体能训练中的HIIT模式,通过短时间高强度思考与恢复期交替进行,可以强化大脑神经回路,防止认知衰退,提升独立思考能力。
这项研究首次发现AI推理模型存在"雪球效应"问题——推理过程中的小错误会逐步放大,导致AI要么给出危险回答,要么过度拒绝正常请求。研究团队提出AdvChain方法,通过训练AI学习"错误-纠正"过程来获得自我纠错能力。实验显示该方法显著提升了AI的安全性和实用性,用1000个样本达到了传统方法15000个样本的效果,为AI安全训练开辟了新方向。