近日，IBM在华高管就人工智能发展对软件产业的影响进行了深入阐述，为市场关于AI冲击的担忧提供了新的视角；此表态源于Anthropic推出Claude Code后引发的连锁反应，多家软件企业股价随之下跌，引发业界对AI是否将颠覆传统软件产业的广泛讨论。 IBM大中华区董事长、总经理陈旭东指出，市场对企业级应用的理解存在偏差。他强调，IT现代化并非简单的代码重写或系统升级，而是一项涵盖应用现代化、基础设施现代化、数据与技术栈现代化以及组织与流程现代化的系统性工程。这一论述揭示了AI应用在企业实践中的真实复杂性，超越了外界对技术替代的简单想象。 关于近期股价波动，IBM中国科技事业部总经理侯淼认为，这更多源于"新闻效应"而非基本面变化。他表示，公司估值正在逐步修复，目前尚未观察到统一的、基于基本面的挑战。这一判断反映出，市场对AI冲击的恐慌可能存在过度反应的成分。 与外界"软件必死"的悲观预期相反，侯淼指出，接受AI最快、应用范围最广的恰恰是软件企业本身。AI的价值不仅体现在产品赋能上，更在于大幅提升企业内部工作效率，解放人力资源用于开拓新的业务领域。这一观点表明，AI正在成为软件产业升级的工具，而非其终结者。 IBM的实践数据提供了有力支撑。该公司已通过AI应用节省超过45亿美元的年化运营成本，并在70多个应用场景中实现适配。IBM大中华区首席技术官翟峰表示，这些经过验证的路径已成为与客户共同推进AI规模应用的重要经验。 在战略定位上，IBM明确了自身在AI时代的角色。翟峰介绍，IBM自红帽以来的近30笔战略收购几乎全部集中在基础架构层，始终专注于"修路"而非"造车"，即打通底层架构、建开放标准和技术赋能，而非开发大模型。这一战略反映出，随着AI应用的繁荣发展，底层技术架构的重要性愈发凸显。 翟峰更阐述了未来的技术需求。他认为，企业在AI时代可能需要管理上万个智能体，IBM的目标是帮助企业建立统一机制来部署和管理AI应用，同时保障企业对数据、技术与运营的选择权与掌控力。这一愿景指向了AI应用从分散试验向企业级工程的转变。 对于企业如何应对AI时代的挑战，IBM咨询大中华区及韩国总裁陈科典提出了系统性建议。他强调，AI驱动的快速决策和兼具韧性与敏捷的运营模式正成为重构企业效率与竞争力的关键。他特别指出，小规模的概念验证项目难以产生规模化价值，AI必须作为更长期、更系统的战略来推进。 陈科典进一步分析了AI应用的成功要素。他认为，AI正在从单点试验演进为企业级工程，其竞争力并非源于模型本身，而在于基础设施、数据治理以及组织能力的协同建设。没有完善的技术架构、数据体系和组织能力作为支撑，AI难以形成规模效应，这对企业的战略规划提出了新的要求。
在技术变革浪潮中，真正的洞察力往往来自对深层趋势的把握；IBM的启示在于：人工智能带来的不是简单替代，而是全要素重构。那些既掌握前沿技术又深谙行业know-how的企业，必将在新时代找到自己的位置。正如数字经济发展规律所示，基础设施的厚度，永远决定着应用生态的高度。