「我们认为混合云领域里没有一家企业能够满足所有需求，我们希望为用户打造一个底座，」 IBM 大中华区科技事业部副总裁姜锡岫说道。「企业在进行数字化转型的过程中，只有 20%-25% 的工作负载上云，还有 75%-80% 的核心工作负载没有上云。对于我们来说是 1 万亿美元市场的机会。」
最近一段时间，IBM 正在国内推动云服务计划。6 月 9 日，在北京举行的一次媒体分享会上，中国区的高层向我们分享了很多值得关注的信息。
要帮助企业做好上云这件事情，IBM 希望以 Cloud Paks 为核心，为客户提供四个维度的核心价值。
首先是要帮助企业迅速完成应用现代化（Modernize），把重要的工作负载向云迁移。随后是两个 AI 赋能，包括智能预测（Predict）以及大规模的自动化（Automate），帮助企业更容易地利用人工智能来进行智能预测，其中包括获取数据、数据治理，以及数据分析和建模。最后，企业的整个架构必须是安全（Secure）的。
今年 3 月，IBM 成立了「客户成功管理团队」，目前成员已有 20 人左右。这些人主要来自于 IBM 的中国研究院、中国研发中心。在成立短短的时间里，他们拜访、接触和研究了 100 多个客户，这些企业是国内 226 套 Cloud Pak 用户群的一部分。
尽管这个团队还在紧张的组建过程中，但是在过去 100 天里，管理团队的成员们几乎每天都在现场与客户们接触。
「目前我们总结出了 10 个具有共通性的业务场景，也就是 Cloud Paks 在混合云和 AI 上的业务场景，开了 60 场研讨会。所有这些工作的目的，都是希望尽快总结出在混合云和 AI 技术能力的支撑之下，业务层面能够产生一些什么样的成功场景，」IBM 大中华区科技事业部，客户成功管理部总监朱辉说道。「在总结出来这些场景之后，我们就可以让客户尽快享受到业务的回报。」
在 IT、金融和房地产领域的一些客户中，IBM 的努力得到了积极的反馈，业务推进初见成效。
结合市场需求，IBM 的产品就是根据这套战略成型的：
因为这样的理念，这六大方向就催生了 IBM 的六大 Cloud Paks。
1、Watson AIOps 是对 IT 环境运维异常提出监控预测的产品。
2、Integration，是混合云和多云集成。
3、Network Automation 是网络运营自动化，如 5G、边缘计算带来的变化，这些变化所产生的工作负载均可以实现高度自动化。
4、Business Automation 是业务流程自动化。
5、Data 负责数据及 AI 平台，解决最为重要的数据管理问题。
6、Security 是混合云安全工具。
所有这些都建立在 Red Hat 容器平台 OpenShift 之上。
Cloud Pak 是不是 IBM 此前已有功能的重新封装？的确，有很多成功被大量企业应用的工具，在容器化之后通过微服务的方式在混合云中被交付。「这是只有 IBM 才能做到的事，没有其他企业级供应商能够拿出这么多软件。」朱辉表示。
这些工具在短短时间内能够以微服务方式进行了容器化，另外 IBM 又引入了大量 Watson 的 AI 能力。
通过 Cloud Pak 模块化的组件，人们可以完成从云基础设施、数据治理、模型构建、再到应用开发的 AI 全生命周期自动化流程。
除了 OpenShift 的版本更新、Watson 的新能力以外，IBM 特别谈到了数据治理的工作：「数据经纬」Data Fabric 是 IBM 最新提出来的理念。这个概念指通过类似于经纬度这样的指数，让企业内的数据都带上坐标，这样就能提供很多其他的可能性。数据位于哪个应用，它来自哪儿、曾经到过哪儿、在哪个环节被转换了，又存储在哪里，整个数据的生命链路都可以掌握，然后企业就可以做很多事情，进行自动化地进行分类。
Data Fabric 是 IBM 最近的一个创新，也是 Cloud Pak for Data 的技术层。
过去两三年中，IBM 的数据经纬每 3-6 个月就出一个大版本，现在的最新版是 6 月发布的 Cloud Pak for Data 4.0。这样的创新在今后几年当中还会发生。
在云服务市场上，以公有云见长的微软、AWS 和阿里占据主导位置，而 IBM 正在寻求错位竞争。截止目前，全球已经有超过 3000 家企业采用了 IBM 的混合云架构，有 4 万多用户在使用 IBM 的人工智能技术。在过去 12 个月，IBM 混合云和 AI 的收入已经超过了总收入的三分之一。
「我们的想法非常简单，就是要帮助企业实现数字化转型，利用协同创新的技术平台把上下游合作伙伴的技术提供给企业，让他们可以把产品和服务更快地推向市场，提升企业的创新力和竞争力。」姜锡岫说道。
