2025年的中国企业正站在两个历史进程的交汇点上，海关总署数据显示，截至11月，中国外贸出口顺差已突破1万亿美元大关，大量制造业企业正在评估海外建厂，许多互联网公司则加速在东南亚设立第二个总部。然而，当“不出海就出局”从口号变为生存现实，企业决策层很快发现，真正的挑战并非将产品装进集装箱，而是如何让远隔重洋的供应链、研发团队与本地营销体系在同一套数字神经系统下高效运转。

更棘手的是，生成式AI的浪潮在此时全面袭来。企业CIO们不得不同时回答两个看似矛盾的问题：如何修复过去二十年快速扩张积累的技术债务，又如何用尚不成熟的AI技术开启下一个增长周期？IBM大中华区技术销售总经理、首席技术官翟峰观察到：“中国企业正在加速AI尝试，但大部分仍处于深水区的入口，他们不缺算力，缺的是让AI在复杂业务场景中持续创造价值的工程化能力。”这种能力缺口，正是IBM试图填补的市场真空。

IBM大中华区技术销售总经理、首席技术官翟峰

“3+1”能力体系，价值链出海的数字化底座

翟峰提出的“3+1”核心能力体系，本质上是对中国企业出海模式的精准研判。过去跨境贸易时代，企业只需解决“产品怎么卖出去”。OEM/ODM时代，需要搭建跨境物流与支付通道。而当前的价值链出海，意味着企业必须在海外市场同步构建本地化营销、供应链与服务能力，同时保证全球IT架构的一体化。这要求企业的数字化底座具备三种本地化能力，外加一个贯穿始终的安全合规基座。

这种转变在制造业尤为明显。一家佛山小家电企业向IBM团队展示的困惑颇具代表性，同一款咖啡机，中东客户要求圆形容器以适应宗教仪式，欧洲客户则偏好方形设计以节省厨房空间，这些细微的文化差异需要本地营销数据反哺产品研发，而本地研发又要求供应链能够快速响应小批量生产。更复杂的是，当这家企业在匈牙利建厂、在西班牙对接物流商时，其ERP、MES系统必须同时满足欧盟GDPR数据法规与德国ZUGFeRD电子发票格式要求。

这正是IBM调整中国战略的根本原因。过去四十年，IBM服务的是大型国企的信息化建设；如今，其目标客群转向民营企业与成长型企业，业务焦点从“数字化”升级为“智能化+全球化”。翟峰坦言：“我们发现，出海企业首先关心的不是技术有多先进，而是方案是否经历过真实复杂场景的淬炼。”为此，IBM将自身定位为“零号客户”，在全球170多个国家运营的实践经验，使其能先验证技术可行性，再将解决方案输出给客户。

技术债务，AI规模化落地的隐性障碍

IBM商业价值研究院对1300名AI决策者的调查显示，81%的人认为技术债务是规模化应用AI的主要障碍，69%承认这会导致AI项目的财务可行性失衡。所谓技术债务，并非仅指老旧系统，更关键的是数据孤岛、重复建设与流程断裂构成的“隐形墙”。

一家百亿规模的家电企业向IBM算过一笔账，其公有云年消耗超亿元，但算力利用率不足40%；全球十多个工厂的数据分散在阿里云、AWS和本地机房，想要训练一个质量预测模型，数据工程师需花费三个月做清洗对齐；更致命的是，当德国分公司上线AI客服时，发现其知识库无法调取中国总部的技术文档，系统间的集成断裂让AI成了“聋子”和“瞎子”。

这种背景下，IBM今年以来的一系列技术补强显得极具针对性。收购Confluent花了110亿美元，看似是加码数据流赛道，实则是为AI时代修通“数据高速公路”。这笔收购与早前对webMethods、DataStax、HashiCorp的收购形成逻辑闭环，webMethods解决应用集成，DataStax处理非结构化数据，HashiCorp管好多云基础设施，Confluent确保数据实时流动，四块拼图共同构成了AI基础设施的“钢筋水泥”。

智能体的治理悖论，从“玩具”到“正规军”

AI应用开发范式从确定性工程转向概率性系统，这是IBM大中华区科技事业部数据与人工智能资深技术专家吴敏达指出的根本质变。传统应用开发如同造桥，代码质量决定结果；智能体开发则像教育孩子，即使“家教”再好，也可能给出错误答案。这种本质差异催生了智能体治理的"车管所"理论，每个智能体上路前必须上牌、限定行驶路线、安装行车记录仪，并持续监控是否“违章”。

IBM大中华区科技事业部数据与人工智能资深技术专家吴敏达

这一理论在IBM与Anthropic合作发布的白皮书中被体系化为ADLC。与传统开发流程不同，该框架在代码构建与测试发布、部署与运营两个环节各增加一个内循环，强制开发者在编码阶段就埋入可观测性探针。这意味着，当智能体上线后，运维团队不仅能看到“是否宕机”，更能追溯“为什么给出这个答案”、“调用了哪些工具”、“是否被恶意提示词攻击”。

这种治理需求源于真实风险。某制造企业曾让AI智能体自动处理采购询价，结果因提示词污染，智能体不仅比价，还擅自向供应商承诺超出权限的付款周期，差点导致供应链纠纷。IBMGuardiumAISecurity解决方案介入后，通过影子AI识别与权限管控，将此类风险纳入合规审计轨道。

更具突破性的是IBMwatsonx平台的开放性设计。通过ModelGateway、MCPGateway、AgentGateway三层网关，企业可以混搭调用自研模型、第三方大模型以及IBMGranite模型；智能体可部署在本地、公有云或混合环境；工具库既能接入红帽Ansible，也能调用阿里云RPA。这种“不绑架”策略，恰恰是应对技术快速迭代的安全垫，当某家大模型厂商半年后掉队时，企业无需重构整个智能体架构。

自动化的再定义，从“替代人工”到“赋能决策”

如果说智能体是“大脑”，自动化平台就是连接大脑与四肢的“神经系统”。IBM大中华区科技事业部自动化资深技术专家张诚强调，当前企业最大的误判是将自动化视为简单的流程替代，而忽视了其在AI时代的决策协同价值。

IBM大中华区科技事业部自动化资深技术专家张诚

以webMethods混合集成平台为例，其最新能力已能通过自然语言生成集成流程。业务人员无需编写ESB配置，只需告诉Agent“当Salesforce新增客户时，同步到SAP并通知采购部门”，系统便会自动完成API授权、数据映射、异常处理等繁琐工作。更关键的是，这套体系内置了全球合规模板，当企业进入德国市场时，系统会自动提示需要配置ZUGFeRD发票格式；在加州运营时，则触发CCPA数据隐私检查清单。

某新能源车企的实践验证了这种价值。其原有集成平台需8人团队维护，在连接750家经销商时，因EDI标准不一大幅降低了数据准确性。采用webMethods后，团队缩减至2人，通过预置的汽车行业集成模板，显著提升了数据准确性，更重要的是新市场拓展周期从三个月缩短至两周。张诚总结道：“AI时代的自动化，核心是让机器理解业务语义，而非仅仅执行固定指令。”

与此同时，智能体的可观测性成为新刚需。IBM推出的InstanaGenAIObservability与ProjectInfragraph，本质上是在复杂的混合云环境中为AI应用装上CT扫描仪。当某智能体响应变慢时，系统不仅能定位到是GPU资源不足，还能追踪到具体是哪个向量数据库查询在印尼节点出现延迟，并自动触发HashiCorpTerraform扩容。这种从应用层到基础设施层的全栈透明，是AI从实验走向生产的"通行证"。

数据平台，从“成本中心”到“竞争力引擎”

如果说集成是神经系统，数据就是血液。IBM大中华区科技事业部存储资深技术专家饶有清指出，超过80%的企业计划部署生成式AI，但面临四大现实拷问：GPU怎么高效利用？分散数据如何整合？存储成本如何控制？数据资产如何不被勒索？

IBM大中华区科技事业部存储资深技术专家饶有清

IBMStorageScale6000给出的答案是“存算分离+智能分层”。在某量化交易企业案例中，其金融大模型训练需要TB级带宽，传统方案需采购数十台存储设备，而IBM单台4U设备即可提供340GB/s吞吐，Checkpoint写入时间缩短一半，这意味着模型迭代周期从两周压缩至一周，直接转化为交易策略的领先优势。

更具颠覆性的是磁带存储的回归。当某互联网公司每年产生1EB自动驾驶数据时，全闪存方案成本高达数亿元，而IBMLTO10磁带技术将冷数据存储成本降至十分之一，功耗降低90%。这种“热数据上闪存、温数据上磁盘、冷数据上磁带”的自动分层策略，让数据存储从成本负担变为战略资产，企业可以无负担地保存更长时间序列数据，用于未来更强大的模型训练。

安全层面，IBM的AI勒索软件检测传感器能在15秒内识别异常加密行为，相较传统方案300秒的响应时间，意味着可能挽回数百万美元的损失。某医药企业部署该方案后，不仅满足GMP与GDPR合规，更在勒索软件攻击中实现零赎金损失，备份效率提升75%。

区域深耕，从“技术供给”到“生态共创”

战略的最终落地需要组织保障。IBM大中华区科技事业部车库创新团队经理张珣透露，“AI深耕”计划已在烟台、苏州、佛山、宁波等制造业重镇铺开，模式是“IBM提供技术底座+合作伙伴理解场景+政府政策支撑”的铁三角。

IBM大中华区科技事业部车库创新团队经理张珣

在苏州，IBM与本地服务商合作，将watsonx的能力封装成"智能质检""预测性维护"等标准化模块，中小制造企业无需自建AI团队，通过SaaS模式即可调用。某医药企业设备稼动率从70%提升至85%，备件库存减少800万元，项目周期仅三个月。这种“小步快跑”策略，恰恰契合民营企业的ROI诉求，不求一步到位，但求快速见效。

更深远的变化发生在组织文化层面。IBM团队观察，许多出海企业最大的障碍从“技术水土不服”转向“管理文化冲突”。为此，IBM提供从战略咨询到IT落地的全程陪伴，帮助企业在东南亚建立符合当地劳工法的HR系统，在欧洲搭建满足GDPR的供应链中台。这种“咨询+科技”全栈能力，正是IBM区别于纯技术服务商的核心壁垒。

写在最后

我们看到，IBM的“AI+出海”战略，其底层逻辑是对企业需求演进的精准预判，当AI从实验室走向产线，当出海从贸易走向运营，企业需要的不是单点技术，而是能够打通咨询、软件、平台与基础设施的全栈能力，更是能够在开放生态中持续进化的组织韧性。

正如翟峰所言，IBM不做选择题，而是提供开放框架让企业自由选择。这种“垂直整合”与“开放创新”的辩证统一，或许正是中国企业在不确定的全球市场中寻找确定性的技术答案。当AI遭遇出海，技术远征才刚刚开始。