人工智能行业趋势 - 人工智能的第一阶段由强大的大型语言模型定义 这些模型能够执行多种任务 尽管有时会输出错误信息或虚构内容 [1] - 第二阶段将由专注于特定任务的AI代理定义 这些代理可以自主处理相关任务 例如客户服务AI机器人 能够与客户聊天 解决问题 并连接到内部系统处理退款或更改设置 从而降低成本并改善客户服务 [2] IBM的人工智能战略 - IBM在AI代理领域具有独特优势 其企业AI方法已获得数十亿美元的预订 [3] - IBM的AI战略包括两个部分 首先是watsonx AI软件平台 该平台可以在任何地方运行 包括亚马逊AWS 为企业客户提供开发 训练 测试 部署和管理AI模型及AI代理的工具 [4] - watsonx的治理能力是其一大卖点 特别是在涉及敏感用户信息的行业 如金融服务 该平台提供可观察性和监控工具 确保AI代理不会泄露敏感信息或失控 [5] IBM的咨询业务 - IBM的30亿美元AI相关预订中 大部分来自其咨询业务 咨询业务是IBM的关键差异化因素 帮助企业实现AI的全部潜力 并推动软件和基础设施等其他部门的业务增长 [6] AI代理的价值 - 通用AI模型对大型企业的价值存疑 因为其答案不可信且运行成本高 相比之下 AI代理可以训练为执行特定任务 并且通常使用更便宜 更简单的模型 不需要大量外部信息训练 这为那些难以找到可行AI用例的企业提供了解决方案 [7] IBM的市场定位 - IBM强大的AI软件平台与咨询业务的结合 使其在AI代理浪潮中处于有利地位 能够帮助企业以财务和商业意义的方式部署AI [8] - IBM的股票交易价格约为全年自由现金流指导的17倍 使其成为价格合理的顶级AI代理股票 [9]