我们正处在一个巨变的时代，无论是市场、商业还是科技。新冠疫情加速了全球企业的数字化进程，行业边界变得模糊，从竞争（competition ）走向竞合（competition and cooperation ），跨界合作成为常态。在中国，“新基建”、“数字中国”的出台，更是加速了云、AI、区块链、5G、物联网（IoT）、边缘计算这些新兴科技与业务的接轨。

企业处在新旧时代更迭的关键节点：背后是打下的江山（宝贵的资产与数据），周围充斥着各种方法、概念和新技术，前面是吊诡多变的市场和环境——“黑犀牛”随时会从某个角落跳出来，挡住前行的道路。作为企业领导，怎么办？作为一名多年在科技与商业交汇的海里游泳、而且一游就是30年的“运动员“，我认为面对巨变无需焦虑，只需重新思考商业和技术的本质，也许就能在拥抱变化的同时，找到以不变应万变之策，带领企业走上科技赋能的创新发展之路。

第一，我认为商业的本质没有改变。企业依然要从两个基本层面来构建竞争力：一是让自己与众不同；二是比别人做得更好。与众不同有赖于从文化到业务模式的开发式创新。比别人做得更好则需科技赋能，做好数字化转型，把产品更快地推向市场，比竞争对手跑得更快。正如中国十四五规划对企业数字化之路的描述，企业正通过“上云、用数、赋智“，在确保安全的同时，让自己变得更高效、更弹性、更智能。

第二，科技与商业的关系没有改变。信息技术的发展使技术交付的方式从本地转到云端、从软件的某项功能转为某项微服务，然而技术赋能业务的本质没有改变，技术仍是企业降本增效的工具。同时，今天的企业领导比以往更懂技术的价值和采购技术的初心。记得以前有老同事分享过一个有趣的故事，那是上世纪八九十年代中国企业刚开启信息化建设的时候，不少企业把拥有先进的技术当成企业现代化程度的标准，有技术主管对IBM的销售说，“把IBM最好的服务器，一样给我们来一套。”IBM的销售当然会耐心地跟客户解释，一套IBM的设备也许就能解决客户当时信息化的所有问题。30多年后的今天，尤其是经过十年数字化的发展，再没有哪个企业会为了采购技术而采购，企业心里都有一杆秤：如何以更高的性价比，获得更灵活多样的技术选择和更强的创新能力。

第三，企业成功的关键要素没有改变。我认为，没有“饱和型市场“，只有“饱和型思维”。聚焦客户痛点，敏锐的企业家总能找到新的机会和增长点，这是与饱和型思维截然不同的以客户为中心的成长型思维方式，我认为这是企业成功的关键要素，这个没有改变。今天，借助混合云与AI，企业可以更加科学客观地分析当下，更加知己知彼；借助AI的能力，更准确地预测未来；同时借助混合云强大而开放的生态力量进行跨界合作，可以打破瓶颈、转危为机，获得新的成长。

我认为，企业可以把以上三点作为以不变应万变的参考策略。接下来，我们分析一下要拥抱哪些重大变化。企业经历了过去十年的数字化发展，已把25%的非核心业务迁移上云。新冠疫情迫使企业须用数字化的方式开展核心业务，在把核心业务应用迁移上云的过程中，企业免不了会对安全、成本和转型成败产生担忧，同时也会对爆炸式增长的企业数据的有效管理和利用产生焦虑。如何拥抱变化，化焦虑为行动？如何把握机会窗口，获得未来的竞争优势？

混合云与 AI 是推动企业变革的两股重要力量。IBM 对混合云与 AI 的全情投入，源于我们对市场和客户需求的深刻理解。我们认为，企业这一阶段的数字化首先要解决企业核心应用现代化（Modernize）的问题——对于新的云原生应用，企业希望做到一次性开发之后，可以随处运行；在对原有核心应用与资产进行数字化改造的时候，企业希望确保安全（Secure）和经济高效；同时希望有更多的技术选择，可以使用不同厂商的创新技术而不被锁定 。对于金融、电信、医疗这类对安全和合规有严格要求的行业，他们希望自身及其技术供应链的上下游都能实时满足不同地区复杂而多变的安全与合规要求。

与此同时，新冠疫情促使企业把规模化应用 AI 提上重要日程。43% 受访的企业 IT 人员都认为他们所在的企业加快了部署 AI 应用的步伐；其中近半数的IT人员表示，他们在评估 AI 供应商时，会着重衡量供应商对企业流程实施自动化的能力，比如怎样用 AI 进行智能化的预测（Predict），如何把 AI 赋能的自动化 (Automate) 能力规模化地融入企业的系统、流程和运营。

今天的 IBM，已经转型为混合云与 AI 的全球领导者。过去12个月，IBM 云业务的收入达 263亿美金，超过 IBM 总收入的三分之一。疫情期间，越来越多客户选择 IBM 的混合云与AI平台来应对挑战。目前全球已有 3000 多个客户在使用IBM的混合云平台，有 4万用户在使用IBM的人工智能。在大中华区，IBM 科技事业部今年新成立的客户成功管理团队，他们在过去 100多天里，已经研究、拜访和进驻支持的混合云与 AI 客户已经超过 100个。这些客户希望在 IBM 技术专家的帮助下，可以加速和简化他们向云和智能化转型的数字化之旅。

未来 5年，IBM 希望专注做好一件事：那就是利用我们硬件、软件、服务和生态的全方位能力，成为企业数字化转型的最佳技术伙伴，帮助他们：

• 利用 IBM 基于红帽 OpenShift 的开放安全的混合云平台，帮助企业放心地把核心工作负载迁移上云。
• 利用 IBM 企业级的 AI 技术，帮助企业规模化地把 AI 能力注入企业的系统、流程和应用。
• 加速发展我们开放的生态系统，携手各个类型的合作伙伴，为各行各业的客户提供更多的技术选择和开放创新的能力。
• 我要特别指出的是，IBM 始终引领硬件技术的创新，可以从基础架构层开始，为企业核心业务的云转型保驾护航。IBM 最近发布了全球第一款 2纳米芯片，预计可使芯片的性能提升 45%，能耗降低75%，大幅提升人工智能、云计算的运算能力。

我认为，企业下一步数字化最大的挑战之一，是混合 IT 环境下系统和数据的复杂性。AI 赋能的自动化可以帮助企业应对这一挑战。与工业时代的自动化不同，AI 赋能的自动化是 IBM 混合云软件的下一个重大创新。

随着疫情当中企业数字业务的爆炸式增长，网络安全的风险也在激增。数据显示，疫情期间，企业云上业务遭受网络攻击的数量增加了六倍；随着5G的普及，更多企业数据和应用被部署到边缘端，这个风险只会增加不会减少。

然而，值得期待的是，IBM 在自然语言处理、机器学习、可信 AI、AI 应用的开放性（Watson Anywhere）等方面积累了大量的创新技术，针对企业的痛点和需求，我们把多年在研究院打造的AI能力进行了产品化，帮助企业把 AI 注入他们技术架构、系统和业务流程，从应用现代化（Modernize）、智能预测（Predict）、自动化（Automate）和安全（Secure）这四个维度，帮助企业高效整合和处理复杂的企业数据，管理混合云环境下复杂的 IT、帮助他们应对数字时代的安全挑战。例如——

• IBM Cloud Pak for Data 是 IBM 全功能的数据与人工智能平台，可以提供全方位的 AI 开发和运维能力。例如，其智能化 data facbric（数据经纬）当中有一个非常炫酷的功能叫 AutoAI。通常机器学习的算法模型需要数据科学家来写程序，而 AutoAI 可以直接用机器来生成算法，直接使用，还可以生成源代码数据，供科学家持续进行优化。
  
  我们有一个客户是国内很大的一家药厂，他们过去要靠数据科学家来写机器学习的模型，平均五天左右才能写一个机器学习的算法；他们采用 AutoAI 之后，几分钟就能训练出一个机器学习模型，极大提高了生产效率，客户非常喜欢。
• IBM Watson AIOps，以及 IBM 收购的 Instana、Turbonomic 等，都是利用 AI 技术高效运维混合多云 IT 架构的智慧产品。
  
  Watson AIOps 可以全面关联和分析 IT 运维数据，智能定位并自动解决问题，保障 IT 稳健运行；同时还可以帮助 CIO 智能预测 IT 事件，提前处理和规划，避免因宕机等 IT 事件而产生巨额经济损失。国内某银行就是利用 Watson AIOps，比以往提前了7小时发现系统问题，避免了更大的损失。
  
  Instana 是一款利用 AI 技术，自动和智能地管理混合云环境下企业应用性能的产品。国内某家企业利用 Instana, 来实现云原生应用的自动化性能管理，解决问题的速度加快了67%。
  
  Turbonomic是一款款优秀的应用资源管理产品, 可以利用 AI 自动做出应用程序资源分配的决策，持续确保应用程序的性能，同时将 IT 成本降至最低。某世界 100强银行，利用 Turbonomic, 在保证业务系统高性能的同时，节省了50%的 IT 资源。
• IBM Cloud Pak for Security 是专为混合多云环境而设计的风险与威胁管理平台。客户通过Cloud Pak for Security可以连接跨多云环境的各种安全数据源，利用AI和机器学习算法快速定位威胁，完成对安全事件的调查和响应，免去企业因移动数据而产生的高成本与高风险。
  
  我们有一个金融客户利用 Cloud Pak for Security 中的行为分析功能，对海量的用户操作数据进行分析，利用机器学习算法，可以实时发现高风险用户，使安全分析人员可以在一个平台上展开调查，借助 Watson for Cybersecurity 的秒级速度，自动获得网络安全事件的完整信息，然后按照法规要求，参照预先定义好的事件响应流程，有效地控制事件的发展。

这是一个开放创新的新时代，每个行业、每个企业都有独特的诉求，没有一家公司能够独自满足所有客户的所有需求。基于统一的开放安全的技术平台，进行生态共创共赢是企业可持续发展的必由之路，未来的成功必须建立在行业深度合作的基础之上。

从客户的角度来看，他们希望从平台出发，通过与技术伙伴一起构想，引进新的技术和能力，加快创新，提高竞争力。从IBM自身战略的角度来看，要把握1万亿美金的混合云市场机会，IBM 也必须携手生态伙伴，共同为客户的成功而努力，因为只有客户成功了， IBM 和生态伙伴才会成功。这正是 IBM 投资10亿美金，加强合作伙伴生态系统建设的重要原因。

今天，在大中华区，IBM 在以生态共创成就客户方面取得了不少可喜进展。

针对 IBM 涉足不多的行业，我们就作为技术合作伙伴，为合作伙伴赋能。例如，上海德慧对医药制造行业非常了解，我们就与他们合作，帮助扬子江药业实现跨集团、跨系统的流程自动化改造。明源云是国内领先的专注地产行业数字化的企业，我们就与明源云合作，把 IBM 的技术嵌入他们的数字化解决方案，一起为中国地产行业的数字化转型服务。

我们一方面与神州数码这样的传统合作伙伴深化合作，在混合云与行业应用领域展开积极合作；另一方面，我们也与 AWS、阿里云这样的友商结盟，把他们纳入“IBM认证的公有云”名单，目的是要让中国使用公有云的企业，也有机会利用 IBM 的混合云解决方案来简化和加速他们的云转型，同时也让IBM的传统客户，可以把 AWS、阿里云、腾讯云作为他们的公有云选项，为他们提供更多的灵活性。

同时我们也在努力练好内功，改变我们市场进入（GTM）的模式，让更多IBM的技术和服务专家走到客户与合作伙伴当中去，与他们共创，为他们提供IBM独特的敏捷、协作、创新的体验。

第一，我们成立售后客户成功管理团队，由拥有混合云架构背景和AI解决方案背景的架构师组成，他们的工作是为每个采购了IBM核心的混合云与AI产品的客户服务，与客户共同创造不同的应用场景，用好IBM的技术，解决他们的实际业务问题。

第二，我们成立售前车库体验中心，培养和招募云原生技术专家，利用 IBM独特的车库创新方法论，通过创新思维（Design Thinking），把客户的业务部门、技术部门拉在一起与IBM的云计算和数据科学家一起共创，用6-12周时间搭建一个最小可行性产品（MVP），以点带面，帮助客户以最小的创新成本、最快的速度实现企业的规模化创新。

第三，着眼全球，专注本地（global in scope, yet locally focused）是客户珍视IBM的重要原因之一。IBM中国开发中心就是把IBM混合云、数据与AI蓝图落地中国的重要技术力量，他们为中国客户度身定制了一个“IBM鲁班计划”，在中国实验室里搭建了一个混合云和AI的完整架构，供客户和合作伙伴使用。

写在最后
站在时代更迭的节点，作为一名服务中国企业客户31年的IBM人，我非常自豪的说，市场在变，技术在变，业务模式在变，然而 IBM 成就客户、创新为要、诚信负责的核心价值观没有改变；IBM人拥抱变化、引领进步的使命感没有改变；IBM与所有具有远见卓识、愿意思考并果断行动的客户和合作伙伴共同开创新局的勇气没有改变。

如果有人问我，今天的IBM代表什么？今天的IBM人是谁？我希望我们的答案仍和20年前一样——

“IBM代表进步。In a word, IBM stands for progress. ”
“我们是IBM人。我们是务实的乐观者、负责任的激进者、具有远见卓识的行动者。We are IBMers. We are pragmatic optimists, responsible radicals, and visionary doers.”