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IBM的这场转型尚未到最终评定是否成功的阶段,但新的业务组合收入如果超过总收入一半,便可视为初步告捷
在IBM第四次转型之旅将近三年之后,二季度,这家公司终于看到了转型初步成功的一丝曙光——代表转型方向的新业务收入已经占总营收的42%,接近一半,IBM大中华区副总裁、Watson健康事业部总经理郭继军对记者说,超过50%即可算转型初步成功.
IBM历史上曾经在剧烈的行业变化中成功完成三次大转型、无数次小转型,过程跌宕起伏,但最终均获成功.放眼全球,IT行业能在如此长周期内成功完成转身的公司,只此一家.watson是一个基于云端的超强大脑.不断吃进各种的结构和菲结构化数据.叉输出各种强大的应用.它为不同的行业提供应用接口,出售智力.
鉴于过往,IBM的此次转型更具深意.这家巨头公司此次转型的任务是,业务架构要从软件+硬件+服务,转变为云+认知+行业.
IBM花费十数年打造的人工智能认知系统Watson是担纲转型的核心推手.
Watson是一个基于云端的超强大脑,不断吃进各种的结构和非结构化数据,又输出各种强大的应用.它为不同的行业提供应用接口,出售智力.
IBM CEO罗睿兰多次在公开场合称,IBM已经在Watson身上投入重注,这不仅指投资规模,更是向全球开放Watson,放到云端,打造一個基于Watson的开放生态系统.
两年间,IBM大幅缩减已经存在半个多世纪的业务,转而投入新领域来压下第一个赌注,这令IBM短期财务指标承压;第二个赌注则刚刚起步,它将决定IBM这只蓝色大象是否继续起舞.
紧随全球趋势,今年3月,IBM在中国联手万达打造可承载Watson能力的全栈公有云系统,又进而成立Watson健康中国事业部,IBM在中国的全新转型之旅也由此开启.
IBM的Watson以健康医疗行业为始,结合既有行业积淀,IBM认知能力已经进入中国金融、制造、零售等多个行业.
整体转型接近成功节点
IBM此次转型的核心是将IBM的业务架构从此前已经延续十数年的软件+硬件+服务架构,转成云+认知+行业（Cloud+Cognitive+Industry）.其中,Watson作为IBM最成熟的人工智能商业分析系统,成为这一轮转型的核心.
7月19日,IBM发布了2017年第二财季财报.财报数据显示,IBM第二财季营收为192.89亿美元,比去年同期的202.38亿美元下降5%,净利润为23.31亿美元,比去年同期的25.04亿美元下降7%.
不过,在业务收入占比中,截至本财季为止,IBM的战略成长性业务相较上一财季同比增长11%,占整体营收比重超过40%;云业务2016年总收入137 亿美元,年收入增长35%.
Watson已覆盖45个国家和地区, 与西门子、GM、惠而浦等领先企业一起, 在医疗、环保、能源、金融、制造、教育等20个行业中都得到了广泛的应用,同时推出200多个Watson应用案例.
Watson能力也随着业务所需不断强化和灵活演变.到目前为止,Watson在IBM云上计算速度已比最初提高了 24倍,性能改善了2400%,体积缩小了 90%.
IBM还在大力扩充行业数据、建立服务行业的行业云.如Watson IoT可以广泛适用于电子和汽车行业、WatsonHealth等等.目前,使用Watson物联网技术与服务的公司已经从去年底的4000家上升到了6000多家.
由于转型涉及大量资产重组、业务更迭,在谋求营收增长方面,这家公司短期内无法实现迅速转身.财务数据显示,IBM已经连续21个季度总营收下滑.IBM的首席财务官Martin Schroeter在过去的多个季度中,都将利润率下降归结为“公司近几年来在发展、收购与建立新型伙伴关系方面投入了大量资金”.
IBM每年花费相当比例的收入投入并购新业务公司.以2016年为例,这一年,IBM共收购了13家公司,收购投入的资金总额达到56.7亿美元.IBM净利润为118.72亿美元,收购的金额花费了当年净利润的50%.
分析师们认为,IBM会继续对能够产生数据的领域投入重金,这是一个长期行为.这是因为,Watson必须不断吃进各种行业的基础数据和专业知识.转型之前,IBM虽然和各大行业公司有密切合作,但并不拥有客户数据,一系列重金收购的目的在于快速提升Watson分析数据的能力.
此外,IBM还需要在技术研究的层面投入巨大的资源和资金.仅2016年,IBM就花费60亿美元投入研发.
9月7日,IBM集团宣布斥资2.4亿美元（约合人民币15.5亿元）,在长达十年的时间里与麻省理工学院合作一个Watson品牌的人工智能研究实验室.
相对于其他公司千万美元级的高校科研合作盘子,这个联合实验室是一个大手笔投入,是不折不扣的“巨无霸”.
美国计算机科学家和软件工程师、谷歌Google Brain负责人Jeff Dean今年6月在接受记者采访时,曾数次提及和大学科研机构合作在人工智能技术研究上的重要性.他说道,人工智能领域的探索从来不能只是科技公司,顶尖大学实验室将为科技公司提供珍贵的AI人才和科技成果.
不过,这些投入已经开始看到成果.近期,美国IBM研究院宣布已经开发出一套全新的分布式深度学习软件,大幅提升了扩展能力、准确率,并缩短了运算时间.最新实验实现了95%的系统扩展效率,此前纪录保持者是Facebook人工智能研究院所取得的89%.图像识别准确率史无前例地达到了33.8%,而微软此前发布的最好结果为29.8%.
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