人工智能 (AI)
了解全球领先品牌如何利用智能体式 AI 开辟打造更智能业务的道路。
在这场开幕主题演讲中，IBM 董事长兼 CEO Arvind Krishna 阐述了企业如何在 AI 时代制胜的大胆设想。如今，科技已成为企业运营优势的最大来源。
向创新领导者学习，了解其如何从“将 AI 视为工具”转变为智能体企业，以开放、混合方案实现 AI 投资的真正价值，在整个企业范围内承担责任并进行扩展。
智能体企业有三个关键需求：实时数据、实时执行以及在不同环境中部署的能力，同时还需保留主权和自主权。了解 AI 就绪型数据平台如何统一企业数据，并实现动态传输。
IBM® Consulting 领导者和已做出关键架构决策的客户将分享其运行手册、相关结果，并揭示为何每推迟一个季度，竞争对手就能抢占一季先机。
IBM 自身释放 45 亿美元生产力并重新投入创新的历程，为借助智能体式 AI 战略性转变职能与工作流提供了蓝图。了解 IBM 和其他领先品牌如何构建 AI 优先的企业，以及这些转型经验如何帮助加速您的转型。
在本次会议中，专家将为您解读如何通过适度的全栈混合云方法保留选择权、维持跨环境控制力，并大规模持续提高 AI 投资回报率。
加入我们，了解 IBM 如何革新先进计算，通过一个名为量子中心超级计算的新混合计算框架，汇聚量子、AI、硅和算法的最新发展。计算的未来已经到来，而且是异构的。
在这场主题演讲中，演讲嘉宾将深入探讨推动这一体验的关键支柱——自动化、集成化、盈利，并展示各项支柱如何转化为更清晰的利润率、更短的交易周期、更可预测的常规收入以及更显著的市场差异化优势。
提高生产力并实现工作流程自动化
对于推进智能体式转型的企业而言，难点已不再是落地实际业务成果，而是如何把控后续发展走向。
了解构建和管理企业 AI 智能体的结构化、可扩展的端到端方法。
一位 IBM 开发人员表示，AI 工具现在可以处理构建演示的大部分早期工作，让他能够直接投入实验。
了解智能体控制平面如何在整个组织中部署、运行、监控和治理 AI 智能体。
构建一个由人工智能驱动的支持智能体，其服务于不同语言的客户，由跨语言大型语言模型和 watsonx Orchestrate 提供支持。
在智能体时代大获全胜的组织，能够跨云、供应商和系统治理、协调并扩展一支由智能体组成的员工队伍。
一项新研究详细介绍了 ITOps 团队优先考虑的 AI 计划，以及促进采用的因素。
了解智能体式 AI 在哪些方面已经创造价值，技术仍在哪些方面发展，以及如何确定投资的优先顺序。
自动化的未来是智能体方法和确定性方法的审慎平衡。
AI 智能体不仅可以编写代码，还可以提高代码质量并优化软件开发周期。
在 Mixture of Experts 小组中，成员们讨论了科学家对 Claude Code 的使用情况，以及 Adobe 首席财务官如何将其财务团队转变为 AI 实验室。
包含阅读解释器和实践教程的综合资源
随着 AI 向智能体化方向发展，安全性和可观测性变得至关重要。
“它非常个性化，非常简单，你可以用它做出既非常实用又非常搞怪的东西。”
利用面向未来的架构扩展 AI
AI 的强大程度取决于支撑它的系统，而如今这些系统已经不堪重负。集成架构现代化是实现 AI 就绪的真正基础。
了解硬件能力如何实现运行 LLM 所需的矩阵数学，并听取让 AI 发挥作用的创意案例。
由于大部分企业数据都驻留在大型机上，因此大型机是集成 AI 的完美选择。
了解 AI 栈如何为构建 AI 解决方案提供结构。
有针对性的混合云方法可以帮助企业提高运营敏捷度和可扩展性。
随着电能限制和 GPU 稀缺重塑 AI 环境，领先的组织正从部署转向优化。
如果 AI 的成功意味着需要重新调整企业基础设施，其收益是否会大于成本？
AI 计划的成功在很大程度上取决于底层基础设施能否高效支持要求严格的工作负载。
消除阻碍数据、工作流和情报以业务所需速度流动的摩擦。
了解这两种部署类型在运行 AI 模型方面的差异，以及它们存储和处理数据的位置。
制定有针对性的架构决策是放大混合云和 AI 价值的关键。
持续的技术和商业趋势
“攻击者根本不需要零日漏洞，他们只需要有效的凭据和一点耐心。”
一位 IBM 专家认为，一些重大转变正在同时重塑数据栈。
17 位专家对未来一年进行预测。
IBM 询问了 1000 多位高管，经济、地缘政治和技术因素将如何影响他们 2026 年的决策。
2026 年，AI 的采用将迫使组织提升其可观测性战略的智能性、成本效益并与开放标准兼容。
Mixture of Experts 小组成员回顾 2025 年并预测 2026 年。
2026 年是企业 AI 的转折点，即智能体支点。
自主 AI 和 AI 辅助的社会工程带来的新风险
深入了解 Gartner 对 2026 年的九大预测以及企业如何做好准备。
未来 12 个月将以争相开发更聪明的模型为特征，这些模型能够先思考后说话，并以更少的资源完成更多的工作。
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了解合成监测如何帮助 DevOps 团队及早发现问题、验证 API 并增强可靠性。
深入了解专家主持的关于 AI 智能体、AI 数据、AI 模型、AI 自动化以及 AI 治理与安全的课程。
