IBM 看到企业客户在 AI 方面正在使用“一切”，挑战在于将 Llm 与正确的用例相匹配

快速阅读: 《VentureBeat 公司》消息，IBM在VB Transform 2025上强调，企业正采用多模型AI策略，而非依赖单一供应商。他们推出模型网关和通信协议，提升AI治理与灵活性。AI应革新流程，而非仅限于聊天机器人。

这项活动被企业领袖信赖近二十年。VB Transform汇聚了正在构建真实企业AI战略的人士。了解更多在过去的一百年里，IBM经历了许多不同的技术趋势的兴衰。往往胜出的技术是那些有选择余地的技术。在今天的VB Transform 2025上，IBM人工智能平台副总裁阿曼德·鲁伊斯详细阐述了蓝色巨人在生成式AI方面的思考，以及其企业用户如何实际部署这项技术。鲁伊斯强调的一个关键主题是，目前不再只是选择单一的大语言模型（LLM）供应商或技术。越来越多的企业客户正在系统性地拒绝单一供应商的AI策略，转而采用多模型方法，将特定的LLM匹配到具体的应用场景中。IBM有自己的开源AI模型，即Granite系列，但该公司并未将该技术定位为唯一的选择，甚至不是所有工作负载的正确选择。这种企业行为促使IBM不再把自己定位为基础模型的竞争对手，而是如鲁伊斯所称的AI工作负载的“控制中心”。“当我面对客户时，他们使用他们能接触到的一切，”鲁伊斯解释道。“对于编码，他们喜欢Anthropic；对于一些其他应用场景，例如推理，他们喜欢o3；而对于LLM定制，使用自己的数据和微调，他们喜欢我们的Granite系列或者Mistral的小模型，甚至Llama……这只是将LLM与正确的应用场景相匹配。然后我们也会帮助他们做出推荐。”多LLM网关策略IBM对这一市场现实的回应是一种新发布的模型网关，它为企业提供了一个单一的API，可以在不同LLM之间切换，同时在整个部署过程中实现可观测性和治理能力。该技术架构允许客户在其自己的推理平台上运行开源模型，以处理敏感应用场景，同时可以访问AWS Bedrock或Google Cloud的Gemini等公共API，用于不那么关键的应用程序。“这个网关为客户提供了单一的层和一个单一的API，可以在不同的LLM之间切换，并在整个部署过程中实现可观测性和治理能力，”鲁伊斯说。这种方法直接反驳了常见的将客户锁定在专有生态系统中的供应商策略。IBM并不是唯一采取多供应商模型选择方法的公司。最近几个月，已经出现了多种模型路由工具，旨在将工作负载引导至适当的模型。代理编排协议成为关键基础设施除了多模型管理之外，IBM还在通过开放协议解决代理间通信的新兴挑战。该公司开发了ACP（代理通信协议），并将其贡献给了Linux基金会。ACP是一项与Google的Agent2Agent（A2A）协议竞争的努力，而A2A协议本周刚被提交给Linux基金会。鲁伊斯指出，这两种协议的目标都是促进代理之间的通信，并减少定制开发的工作量。他预计最终不同的方法会趋同，目前A2A和ACP之间的差异主要是技术性的。代理编排协议为AI系统在不同平台和供应商之间进行交互提供了标准化的交互方式。当考虑到企业规模时，技术意义变得清晰：一些IBM客户已经在试点项目中拥有超过100个代理。如果没有标准化的通信协议，每个代理间的交互都需要定制开发，造成难以承受的集成负担。AI关乎流程的转变和工作的完成方式就鲁伊斯如何看待AI对企业的当前影响而言，他认为这不仅仅是聊天机器人那么简单。“如果你只是做聊天机器人，或者你只是试图用AI实现成本节约，那你并没有真正做AI，”鲁伊斯说。“我认为AI真正是关于彻底革新流程和工作的完成方式。”就鲁伊斯如何看待AI对企业的当前影响而言，他认为这不仅仅是聊天机器人那么简单。AI实施与AI转型之间的区别在于技术在现有业务流程中整合的深度。IBM内部人力资源的例子说明了这种转变：员工不再向聊天机器人询问人力资源信息，而是由专门的代理处理有关薪酬、招聘和晋升的常规查询，自动将这些请求路由到相应的系统，并且仅在必要时升级到人类。“我过去经常花很多时间与我的人力资源合作伙伴交谈。现在我大多数事情都通过人力资源代理来处理，”鲁伊斯解释道。“根据问题的不同，如果是关于薪酬的问题，或者是关于解雇或招聘某人，或者进行晋升，所有这些都会连接到不同的内部人力资源系统，这些系统就像独立的代理一样。”这代表了一种从人机交互模式到计算机中介工作流自动化的根本性架构转变。员工不需要学习如何与AI工具互动，而是AI学会执行完整的业务流程全流程。技术上的含义：企业需要超越API集成和提示工程，转向深入的流程监控与管理，使AI代理能够自主执行多步骤的工作流。这代表了一种从人机交互模式到计算机中介工作流自动化的根本性架构转变。员工不需要学习如何与AI工具互动，而是AI学会执行完整的业务流程全流程。企业AI投资的战略意义IBM的实际部署数据显示，企业AI战略需要几个关键转变：放弃以聊天机器人为主导的思维：组织应识别需要转型的完整流程，而不是在现有系统中添加对话接口。目标是消除人工步骤，而不是改善人机交互。构建多模型灵活性：企业不应只依赖单一AI供应商，而需要集成平台，能够在满足使用案例需求的同时，根据情况在模型之间切换，同时保持治理标准。投资通信标准：组织应优先考虑支持新兴协议（如MCP、ACP和A2A）的AI工具，而不是创建厂商绑定的专有集成方法。“有很多东西需要构建，我一直说每个人都要学习AI，特别是企业领导者需要成为以AI为先的领导者，并理解这些概念，”鲁伊斯说。VB Daily每日提供商业用例见解如果你想让老板刮目相看，VB Daily为你提供全方位信息。我们提供关于生成式AI的公司动态独家资讯，包括监管变化和实际部署，让你分享见解以获得最大投资回报率。立即订阅阅读我们的隐私政策感谢您的订阅。点击此处查看其他VB新闻通讯。发生错误。

(以上内容均由Ai生成)