业绩总结 - IBM在过去三年投资了大量基础设施，以便进行训练[1] - IBM的AI技术主要应用于人才、客户服务和应用现代化领域[4] - IBM的AI技术在人才领域提高了40%的生产力[4] - IBM的AI技术在客户服务领域实现了70%以上的自动化[5] - IBM的AI技术在应用现代化领域提高了30%的生产力[6] - IBM的AI技术已在人力资源领域实现了90%的自动化[9] 新产品和新技术研发 - IBM的AI技术在人才、客户服务和应用现代化领域取得了显著进展[4][5][6] - IBM的WatsonX平台包括WatsonX.ai、WatsonX.data和WatsonX.governance[7] - IBM的AI模型基于企业数据，提供模型选择和保障[8] - IBM的Watson X.Data是下一代数据仓库，性能高达传统架构的2倍，成本约为一半[15] - IBM的Cloud Pak for Data是核心产品，用于统一和创建数据布局，为构建数据科学模型、机器学习模型和未来生成式AI模型的团队提供数据支持[16] 市场扩张和并购 - IBM认为AI建立AI的基础模型将在2027年开始独特扩展[12] - IBM Consulting在处理generative AI和cybersecurity等IT领域的关键议题时发挥着重要作用[18] - IBM通过收购Appdio填补了在IT自动化领域的金融运营方面的空白，为未来发展带来更多机会[25] 其他新策略和有价值的信息 - IBM预计人工智能将在未来几年内变得更加节能高效[11] - IBM认为矢量数据库在企业中的生成式AI部署中是必不可少的，可以提高性能[16] - IBM认为大多数公司的需求可以通过基础模型满足，而不需要从头开始构建[17] - IBM致力于支持100多种编程语言，未来将推出更多广泛应用的助手[22] - 客户在讨论AI和generative AI时关注数据隐私、治理和技能等问题[23]