Transforming Asia Pacific's Digital Future: IBM's Vision for Enterprise AI with Hans Dekkers
30:12 Share

您是否在为亚洲的分布式团队管理自己的 IT？并且您知道这有多痛苦。Ezevel 通过将繁琐的任务从您的内部团队手中解放出来，并为他们提供有效管理 IT 的工具来帮助他们。

在亚太地区的八个国家/地区获得帮助，从入职和离职、采购设备到实时 IT 支持和设备管理。借助我们最先进的平台，在一个地方完全控制所有 IT 基础设施。我们的 IT 支持专业人员团队热衷于帮助您发展壮大。因此，请查看 ESEVEL.com 并立即获得演示。使用我们的推荐代码 ASIA 可享受三个月的免费试用。适用条款和条件。

在 IBM，我们真正致力于两项新兴技术。一个是我们所说的混合云，另一个是企业 AI。没错。这两者紧密相连。

因为对我们来说，混合云意味着无论数据位于何处，无论计算位于何处，无论是在本地、异地还是多个云中，我们都相信客户应该能够控制和灵活地选择运行和放置数据的位置。现在，如果您只关注一些事实，即很大一部分客户数据仍然位于本地，由于显而易见的原因，它尚未迁移到云端，那么如果您无法正确访问这些数据，如何扩展 AI 呢？

- 欢迎来到 Analyze Asia，这是一个致力于剖析亚洲商业技术和媒体脉搏的顶级播客。我是 Bernard Leung，当我们谈论企业 AI 时，IBM 绝对处于领先地位。所以今天和我一起的是 Hans Tekkers，

IBM 亚太区总经理。我想了解 AI 对亚太地区的影响是什么？还有什么更好的地方呢？感谢 IBM，我实际上可以用你们的视频制作团队主持这个节目。欢迎，Hans。谢谢。谢谢。很高兴见到你。你正在成为 YouTube 上的超级明星。

在互联网上，所以这个荣幸绝对是我们的。- 哦，我相信我的嘉宾实际上是我来到这里的原因。首先，我在为这次采访做研究时，对您在亚太地区领导世界领先科技公司的全球旅程印象深刻，我想从您的职业生涯开始，因为您是如何开始您的职业生涯的，以及是什么让您在商学院毕业后立即被 IBM 吸引？- 我的意思是，首先，我是那些孩子中的一员，

真正对技术深感兴趣。所以小时候，我编写了第一个游戏，使用的是 Commodore 64，如果你……也许在你之前。我在那里。我在那里。Commodore 64，IBM PC。IBM PC，286，386，第一批英特尔处理器。但我也很喜欢拆卸汽车、收音机，

我的意思是，我们过去常常把所有东西都拆开，然后试图把它重新组装起来。是的，不像现在这样，所有东西都集成在一起，你不知道里面是什么，对吧？尝试修理戴森，对吧？是的，没错。不容易，对吧？所以非常关注技术，接受过所有技术的教育，从网络基础设施设计、芯片设计、编程，非常深入的技术，在我的公司完成了我的商业研究，然后真的停下来说，

下一步是什么？作为一名年轻的专业人士，您从哪里开始您的职业生涯？有很多地方我有幸在大型银行、大型交易公司、许多科技公司开始工作。但最终，在我年轻的时候，仍然年轻，更年轻的时候，我说，谁是那里最大的科技公司？究竟是谁影响了社会的结果？当你真正采用这种视角时，只有极少数。

而 IBM 对我来说是排名第一的。所以大约 17 年前，我作为实习生，作为 IBM 的培训生开始了我的职业生涯。这就是旅程的开始。所以通过 IBM，您领导了从欧洲到亚洲的不同地区，对吧？是什么让您来到新加坡？您能谈谈您在 IBM 亚太地区的当前职位吗？

首先，我是一个全球化孩子。我人生的大部分时间都在亚洲度过，大部分时间都在欧洲，还有一部分时间在北美。一直都在 IBM，不同的角色。我从系统到软件，再到覆盖到战略，一直与客户打交道。我喜欢客户。总是处于您可以产生最大影响的核心位置。我一直热爱并有幸领导大型团队。

真正从 IBM 团队那里获得最好的服务，为您的客户或合作伙伴带来真正的成果。许多不同的角色，许多不同的地区，回到新加坡，因为这是我们全家第二次住在新加坡，大约十年前我们也在这里，我看到，这是一个美丽的地区。它拥有最深厚的文化和最悠久的历史，并且

它的 GDP 增长率超过 60%。这是一个始终在发展的地区，对吧？中国、韩国、澳大利亚、新西兰、东盟、印度。在任何维度上总是在发生一些事情。所以很高兴回到这里。回顾 IBM 的 70 年历史，您能与那里的年轻观众分享哪些关于您职业生涯的关键经验教训？

我认为我们总是说，对吧，找到解决方案实际上并不那么困难。是找到正确的问题。有趣。在 IBM，如果您找到了正确的问题，对吧，并且您用数据和科学来补充它，并且您找到了正确的问题，那么您就可以与您的客户一起解决它。作为一名技术领导者，作为一家科技公司，我们很荣幸，因为在某些主题上我们可以看到未来。

也许我们的客户看不到，然后帮助客户从 A 点到 B 点是非常有意义的，所以您会发现整个客户旅程，您所实现的投资回报率是最有意义的，是的，做一些客户或政府或您正在与之合作的人似乎不可能做到的事情，做一些对他们和社会真正有意义的事情

这真的让我一直坚持下去。所以我们将进入今天的主题。我想谈谈 IBM 在亚太地区以及实现 AI 投资回报率的情况。即使在我为一家云公司工作时，实际上，我认为很多人并没有关注潜在的数字。实际上，AI 最高的收入驱动因素之一实际上就在 IBM。对。

所以也许我想探索 AI 和企业增长之间的交叉点，以及 IBM 的战略。鉴于亚太地区现在正在经历如此快速的数字化转型，您认为该地区 AI 市场的机遇规模有多大？

从您的角度来看？这是无与伦比的，我认为我们甚至无法量化这种影响和机遇将有多大。我认为我们必须认识到，也许我们可以更多地讨论一下，什么是 AI，它基于什么，以及最终如何扩展它，因为这完全是关于扩展这种能力的。如果你保持规模较小，最终结果是什么？

在 IBM，我们真正致力于两项新兴技术。一个是我们所说的混合云。好的。另一个是企业 AI。没错。这两者紧密相连，因为对我们来说，混合云意味着无论数据位于何处，无论计算位于何处，无论是在本地、异地还是多个云中，我们都相信客户应该能够控制和灵活地选择运行和放置数据的位置。

现在，如果您只关注一些事实，即很大一部分客户数据仍然位于本地，由于显而易见的原因，它尚未迁移到云端，那么如果您无法正确访问这些数据，如何扩展 AI 呢？因为 AI，它完全是关于数据的。它完全是关于数据的。因此，我们首先相信一种重新定义、重新思考的战略，我们称之为伟大的技术重置。

重新思考混合的基础能力。我们可以访问和利用安全、治理基础设施和数据的完整基础架构吗？第一。如果您能够从那里开始，您就可以开始扩展 AI 使用案例。如果您没有适当的治理到位，那么作为企业，您将难以应对。我们帮助客户的第一步是这个。

我们在他们所有的资产中创建一个水平平台，数据平台。这就像将客户的不同数据层连接起来一样，无论是在本地还是在云端，但这只是确保他们拥有正确的安全性和治理，以便 AI 可以访问并使用他们拥有的任何数据。对。在许多情况下，我们通过不移动数据来做到这一点。我们将数据保留在其所在位置，但我们创建了这个水平连接的平台。在下面，您可以对您的基础设施做同样的事情。

因为我们的许多客户都开始了通往云端的旅程，但没有终点。因此，他们正在使用超大规模厂商，这非常棒。开始使用起来非常容易。如果他们发展壮大，那么它可能就不那么具有成本效益了。或者地缘政治局势发生变化，您想将其从超大规模厂商迁移到本地。

如果您正确设计基础设施架构，则可以相当轻松地在本地、异地、从 x86 到大型机或从大型机到 x86 反之亦然之间移动。您非常灵活。因此，我们相信基础设施层和数据层都需要水平连接。然后我们进入 AI。现在，当您查看 AI 时，

我们相信 AI 的两个基本要素。首先，您的数据必须保持为您的数据。它不是其他人的数据，而是您的数据。真的。对吧？如果您是企业客户或新加坡政府，这一点非常重要。您的数据是您的数据。IBM 或任何其他公司都不应该与您的数据有任何关系。这是您的数据，这是您的知识产权。第二个是，我们相信我们构建的 AI 模型

体积小巧，灵活，需要具有成本效益和精确性，并且应该并且可以由您作为最终客户拥有和管理，这一点非常重要。然后是第三部分，我们认为它需要开放。因此，我们管理的模型需要开放，企业级就绪，特定于领域，

这样您就可以从中获得最大的价值。所以我的理解是，鉴于您谈到了两方面，首先是数据基础设施，然后是第二部分，即 AI。在我所知道的 AI 中，最具突破性的绝对是沃森。首先在国际象棋比赛中获胜。这早于黄金时代之前，击败危险边缘。您能告诉我更多关于 IBM 如何将 AI 视为

产品或服务，然后我们可以深入探讨一下。- 好吧，我会谈到这一点。你从国际象棋开始，对吧？当时国际象棋电脑，我认为这是电脑第一次赶上人脑，对吧？卡斯帕罗夫。- 是的，卡斯帕罗夫输掉了那场比赛。- 输掉了那场比赛，对吧？- 深蓝比赛。- 深蓝比赛。- 是的。- 现在是国际象棋，现在当时不是，但我现在会说这是一个非常简单的游戏。

因为它是一个基于有限步数的游戏。没错。现在我们有国际象棋电脑可以轻松计算。你做了这个，所以我能做这个。当时这是一个突破。所以它真的是电脑对抗……

AI 的第一个实际例子。这是我们第一次看到可能实现什么的第一个要素。然后是危险边缘。是的，那更难。难得多，因为它基于自然语言，但不是我们今天 AI 模型的工作方式。所以它更多的是基于机器学习。它仍然基于逻辑。今天，它更多的是基于数学的预测，即 AI 模型中的下一个字母是什么，下一个单词是什么。

这将我们带到了 IBM 如何看待 AI 的讨论。我们从根本上相信 AI 的三个主要组成部分。一个是数据，我们称之为 WatsonX.data。它是跨多个基础设施的数据平台。这是您的数据湖。这的起点是我们所说的 WatsonX.dai，这是一个工作室。

在这里，您可以将多种模型组合在一起。它不是一个模型，而是多个模型的叠加，您可以将其作为企业或政府将其组合到您的模型中。因此，您可以在我们的工作室中创建您的模型。同样重要的是第三部分，即治理部分。模型有偏差吗？

它使用轻量级语言吗？是的。它是否符合您与客户沟通的方式？对，所以您可以像教孩子一样，不要使用这种语言嗯，对，如果您想准时，那就准时。所以它几乎是管理

模型的输出，您可以对其进行调整。这是一个控制功能，非常非常重要。是的。我还记得，因为在做研究的时候，我还知道您有一个数据结构层，它实际上允许您甚至跨多个云或多架构。正确的。我认为您是目前唯一这样做的公司。没错。没错。所以我认为我们是

唯一一家跨多个云的公司，我正在就此向迪拜的一家零售客户提供咨询，我算出你们是唯一拥有数据结构的公司，但也许鉴于这个机会，您解释了数据结构，您谈到了 AI，对吧？IBM 如何才能在亚太地区抓住这一机遇？这不仅仅是亚太地区，我认为是 IBM 全球范围内的，我们相信，我们的首席执行官经常谈到这一点，并且

AI 的成本仍然太高。大约高出 100 倍。它必须下降，就像每一次技术创新一样。如果它更便宜，更多人可以使用它。一旦它变得更便宜，它就会成为我们运营方式的自然组成部分。

降低成本的主要原因之一是使用更小的特定领域模型。小型模型非常非常准确，我们可以对它们进行非常非常好的训练。我们不需要大量的 GPU 来训练这些小型模型。您需要的更少，因为它们更小。

我们相信这些小型模型。大型模型将会有一个位置，大约 10 到 12 个。世界上将存在十几个，但其余的都将很小。你能举一个小型模型的例子吗？假设您是一家银行，假设您在交易大厅，对吧？您不希望您的模型擅长俄语诗歌。是的，这可能是真的。对吧？所以你希望它非常擅长……

根据您的历史，根据您企业中所有可用数据，对市场或某些股票进行财务分析。我们帮助我们的客户使用这些特定领域的模型。那么，具体来说，亚太地区企业面临的首要挑战是什么？我相信您会遇到很多不同类型的客户。我想也许当您与他们交谈时，他们一定面临一些通用的挑战。常见的有哪些？

我认为他们中的许多人非常非常依赖 AI，并且已经非常依赖超大规模厂商。我喜欢亚洲，因为他们会开始。他们不会说个不停。他们开始。他们开始行动。虽然这么说，但我们今天所处的位置需要大量的基础设施重新设计或优化，许多企业尚未做到这一点。所以他们想跳到 AI 上。

但是，如果您不是在一个混合设计环境中，那么就很难充分利用现有的 AI 功能。所以第一步，我想说的是，真正衡量一下我在技术健康方面的状况？我在哪里？我需要快速改进哪些方面才能充分利用扩展 AI 使用案例？

我认为亚洲客户可以很快做到这一点。然后问题是，客户如何看待 AI 的投资回报率？我认为他们现在仍在尝试。他们还没有一个好主意。有很多关于生产力提高的数字。我们有很多自己的经验。

但最终，当您将我们与客户一起完成的用例投射到他们的业务中时，我认为如果我们真正贯彻并帮助客户看到它，我认为这段旅程将变得非常非常有意义。有没有像，不提及具体的客户，因为我稍后会谈到这一点，但有没有非常具体的指标？例如，它真的是在生产力节省方面，还是与例如真正让客户更感兴趣的收入增长有关？

我会说，最终，这是关于重新定义客户如何运营、如何处理，所以它是业务增长。有很多生产力提升，这是唾手可得的成果。优化您与客户沟通的方式。优化人力资源。优化您的供应链。

这些都是生产力改进，这很好，并将使您更好地为最终客户服务。但我相信，重新设计企业自身的商业模式是一个巨大的机会。所以您肯定在许多客户那里都做到了这一点。您是否真的有一些您非常自豪的实际用例，以及您可以分享的客户案例？我一直喜欢从

我们作为一家公司所做的事情开始，因为我们是一家大型企业，所以如果您看看人力资源团队如何重新设计我们在 IBM 内部运行人力资源的方式，哦，它有，我的意思是，如果您看看投资回报率，我们可以为您提供这些细节，这令人难以置信，我们的供应链，我们如何重新设计它，我们

我们制造了很多芯片，我们制造了很多机器，很多硬件，完全重新设计了供应链。如果您看看我们进行预测的方式以及我们进行准确报告的方式，所有这些都已通过 AI 完全优化。如果您看看我们的咨询团队如何优化他们为最终客户所做的事情，完全由 AI 功能驱动。这是一个巨大的转变。

那么，您了解 IBM 对 AI 的关注，而很少有人了解的一件事是什么？这是一个很好的问题。是的，所以 IBM 创建了自己的模型。我们称之为 IBM Granite，花岗岩模型系列。这也与您之前提到的关于具有正确专业知识的小型模型相符，对吧？正确的。

这也是实际使用公司 IP 的基本原理。正确，100%。是的，所以也许现在鉴于亚洲是一个文化多样化且拥有许多不同法规的地区，您如何看待 IBM 的 AI 战略触及不同市场的局面？我想新加坡，我们很幸运。我们已经制定了所有 AI 政策，但假设我们进入印度尼西亚这样的国家，它仍然处于制定阶段，但也许甚至是日本，

韩国将拥有良好的 AI 政策，那么 IBM 如何应对呢？

我认为在任何成熟度上，取决于您如何创建这种成熟度，我认为 IBM 都可以成为一个伟大的参与者。任何想要在技术上迈出下一步的人都可以在 IBM 找到一个非常非常好的合作伙伴，包括新加坡。因为我们外部的世界变化如此之快。地缘政治，它正在发生变化。例如，如果您查看数据的保护主义，它正在发生非常迅速的变化。您有正在通过的数据法。

所有这些都会对如何运行您的技术资产以及如何从中获得最大收益产生巨大影响。您有大幅提高价格的供应商。如果您被困住，那将是一个问题，因为它会消耗您的所有预算。如果您在做出自己的决定方面不够灵活，COVID 真正教会了我们这一点，那么您就会处于赤字状态。因此，那些建立了这种敏捷性变化的公司

并确保他们的技术环境已准备好应对这种变化，将获得最大的收益。在亚洲，取决于您再次如何评估成熟度，我认为每个国家、每个企业都可以走上这条道路。有些比其他国家更成熟。

但我相信任何人都可以从中受益，从印度尼西亚泗水到印度浦那的任何地方。无论您身在何处，我认为我们一起可以做的事情的好处是无与伦比的。所以，Hans，我想具体谈谈客户用例。您能否分享一些有趣的客户案例，IBM AI 在该地区如何帮助客户并产生影响？

我的意思是，很多。我想说最近的一个，对，最近的，最近的，是与印度尼西亚 Telkom 达成的合作，真正的伙伴关系。Telkom 基本上是一个拥有巨大基础设施的企业，为政府、企业、中小型企业提供巨大的基础设施。

他们将采用 IBM 的 Watson X 平台来处理所有用例。如果您将印度尼西亚视为更大的国家之一，

这是完全有道理的，因为您的数据是您的数据。您可以控制它。您可以管理它。我们可以将其应用于多种用例。因此，这是一个很好的例子，在这种情况下，合作伙伴和我们正在完全合作，将 AI 带到一个国家，在这种情况下是印度尼西亚。很好。所以像现在一样，今年，很多人说这将是 AI 代理的崛起。您对这些在亚太地区的机遇有何预测？

对于代理，我认为这将再次改变我们体验 AI 的方式。我们最近做了一个很棒的 POC，我们有很多代理，人力资源、财务、法律、业务职能。

基本上互相辩论。我们正在关注这场辩论。所以我们提出了一个假设。我想创建一个关于某事的演示文稿。没错。他们互相辩论。您可以跟踪他们辩论的流程，他们正在构建一个叙述，这给了我们一些见解……

我们不会想到。因此，代理的能力如何，它们能做什么，这将改变我们在业务中的运作方式。- 所以对于，我的意思是，鉴于亚太地区是一个如此充满活力

不断发展的地区，假设对于那些 AI 之旅还处于非常早期阶段的公司，对吧？您会建议他们如何成功且可持续地实施 AI？可持续地，这听起来会很困难。没关系，决定基础设施，规划您的数据平台，确保您拥有正确的工具集，确保您拥有数据，并且

您拥有模型，然后正确地管理它，然后插入您想要运行的用例。那么，在确定新的 AI 解决方案是否能够为其企业规模的客户增加价值时，究竟是什么原则指导着 IBM？我的意思是，我们与客户一起做这件事。所以在很多情况下，客户都会遇到一个问题。

这是一个我遇到的问题，或者是一种我没有解决方案的情况。然后我们一起工作，我们有我们的客户工程团队，我们基本上使用这项技术来解决这个问题。这是一种方法。另一种方法是，我们查看一家公司，然后说，这就是您一直以来的运营方式。

如果我们将这项技术插入到您一直以来的运营方式中会发生什么？它看起来会有很大不同吗？在那里，这真的很有趣。一旦客户允许我们进行这种对话，一个全新的商业模式世界就会打开，并且这将继续发展。所以这是在 IBM 和客户之间找到关于正确问题的联系，然后解决方案就会出现。那么，您希望更多人询问您关于实施 AI 的一个见解是什么，而他们通常不会问您呢？

他们通常不会问。是的，你知道有时你会预料到人们会问你问题，对吧？所以会有一个问题，你希望他们问你，以便帮助他们了解 IBM 的 AI。我认为这个概念是，今天每个人都认为 AI 等于 GPU。是的。GPU 非常重要，但我所说的推理更重要。所以

创建初始模型，初始理念，相当简单。然后你如何训练它？如果你有一个三岁的孩子，那就太好了。但一个三岁的孩子无法解决深层次的企业问题。这是通过持续学习来帮助，在这种情况下，帮助孩子进步到那个企业状态来完成的。这就是我让客户承担责任的地方。

基本上与我们更深入地合作。他们认为 AI 需要 GPU，我需要输入所有数据，然后我有一个 AI 模型。我可以运行一个新的商业模式。对，这基本上就是我所说的客户协作价值。为了让客户一起工作，以产生真正适合他们的解决方案，而不是仅仅考虑训练模型。我理解正确吗？方向上绝对正确。我们如何

我们如何重新调整重点，客户想要什么结果，以及我们如何最快地实现这一目标？通常，真正的工作在于训练和调整。它不在最初的创作中。您认为推理在未来几年会变得更重要吗？我认为它的重要性会增加。我还知道，您需要一套非常不同的硬件才能擅长推理。GPU 非常棒，但它在今天所做的事情上确实非常出色。

它可能没有针对调整进行优化。因此，您会看到所谓的 APU，即人工智能处理单元。它们在推理方面要好得多。所以我的传统结束问题是，未来几年 IBM 在亚太地区的 GRID 会是什么样子？我认为这是重新建立不断增长的影响力。

以正确的方式进行技术。正确的方式是一种看法，但我真的希望与该地区的所有 IBM 员工一起，将 IBM 重新确立为它今天的模样，而不是它 20 年前的样子。我们是一支如此强大的技术力量。我们有如此不同的观点，我希望

我希望并且我相信，在未来的几年里，我们将成为一家在亚洲规模大得多的科技公司。所以，汉斯，非常感谢你来到节目中，并与我分享了IBM在亚太地区，特别是关于人工智能和数据方面所做工作的见解。我有两个简短的结束问题。第一个，最近有什么激励你的事情想推荐吗？

比如什么？一本书或一部电影？一本书、电影、电视剧。甚至可能是一些鼓舞人心的事情。我认为，根据主题的不同，有很多灵感来源。我喜欢读书，也喜欢看电视剧。我没有太多时间，但是一旦我有时间，你就会……

现在有很多很棒的电视剧。我不知道你是否看过《最后生还者》，例如。是的，《最后生还者》，是的。相当令人毛骨悚然。是的。但它很有趣。朋友和邻居。是的。很有趣，但我认为非常以美国为中心。

但我也很喜欢了解历史。一些关于这个地区的历史电影。最近有一部关于韩国的电影，关于韩国发生的政变。所以我喜欢那些与深刻故事相关的作品。

关于书籍，我前段时间读过《极客之路》。我不知道你是否知道那本书。哦，我还没读过这本书。你绝对应该读一读，因为它谈到了一些我认为对未来领导者非常重要的商业基础知识。它谈到了激进的坦诚、开放和科学。我认为这是一本让你正确调整思维方式的好书。我应该读一下那本书。好的。但我的最后一个问题是，我的听众如何找到你？好的。

在领英上找到我，通过访问IBM找到我，在网上找到我。很容易找到，所以如果你有任何问题或意见，请随时联系我，我会与你联系。你绝对可以在Spotify、YouTube和所有其他频道上找到我们。然后订阅我们。我们刚刚达到10万订阅者，非常感谢你们的支持。汉斯，这是一次很棒的谈话。非常感谢你邀请我到这里，我期待很快与你再次交谈。太棒了。谢谢。谢谢大家。