施东峰先生，现任IBM大中华区系统部副总裁、认知系统与服务器解决方案总经理。在此之前，施东峰先生曾担任IBM硬件系统部服务器解决方案系列销售总经理、IBM系统与科技部服务器解决方案大中华区销售总经理、IBM系统与科技部大中华区主机产品部总经理等职位。

这是笔者第二次见到施东峰，销售出身的他自带着沉稳、干练又不失激情的气场，让人感受到蓝色巨人经理人独有的职业风采。从与他的对话中，了解到IBM技术变革方向，在人工智能时代，整个生态系统都在“迅猛”的发展。

随着移动互联网、物联网等技术的快速发展，不同终端设备产生出数量庞大、类型多样的非结构化数据，包括文本、图像、声音、视频等。它们难以被传统的IT系统分析和处理，企业决策者无法通过现有技术的数据洞察能力辅助企业决策。正是在这样一个非结构化数据的背景下，人工智能技术成为了行业发展的必然产物。

从上世纪90年代中期“深蓝”与卡斯帕罗夫的国际象棋博弈，到2011年Watson在“危险边缘”电视节目的亮相，这些都是IBM在人工智能领域的重要里程碑。今天，为了将人工智能进一步与商业需求结合，为了打造更为健壮的人工智能生态环境，PowerAI人工智能马拉松编程大赛应运而生。为了帮助企业处理大量的、数以百万计的数据元素，解析可用的预测模型，IBM研发的PowerAI人工智能平台，支持企业级开源机器学习和深度学习架构，以构建相应的人工智能应用。

在“PowerAI 人工智能马拉松编程大赛”进行期间，CSDN记者与IBM大中华区系统部副总裁、认知系统与服务器解决方案总经理施东峰先生，就人工智能技术的落地和人才发展进行了探讨和交流。

50%正确，等于没有判断

在人工智能行业，IBM投入了非常多的资金和人力，确保其保持在一个领先的地位上。AI正在经历一个从量变到质变的过程，它将逐渐改变了以往人们日常生活中的工作生活方式。

硬件厂商解决客户系统性能有效提升的问题，但IBM Power作为人公智能的助手，需要确保人工智能应用真的好用。系统、硬件、软件、应用都有着不同的角色，如何把金融业相关服务，利用人工智能技术做一个升华，解决如何把人工智能技术框架与系统结合的更好，这是IBM Power团队正在做的事情。

以前评价系统的能力，很大一个评判的标准是效能、速度、准确率。但是人工智能解决的是预测问题，客户系统的优劣将直接影响到人工智能的预测能力和解析能力。“如果一个系统只能判别了50%正确，等于没有判断。因为人人都知道不是对就是错”，施东峰说，如何模拟人脑思维，并把这些框架和系统做有效结合，做更多尝试和计算，让结果达到客户想要的目标，才是IBM在AI领域想要做的事情。

“今天，IBM已经淡化了X86和POWER之间技术的架构纷争，我们提供了一个整体的可以专注到业务方面的应用给客户来用。CPU快不快已不再重要，而是系统与AI结合得好不好。”

一个小孩是否优秀，不只看他是否足够聪明，同样，架构之争也不会只有谈CPU的运算速度，IBM需要解决的是不同架构在人工智能领域的应用表现。不论哪种架构，企业用的更好、更顺手才是IBM最大的目的。结束X86和POWER架构的长久争论，使用不同架构更好地服务AI客户，atv，IBM达到了一个商业解决方案更高的维度。

人工智能发展，未来30年都不会停止

施东峰表示，人工智能不是一个公司的产品，也不是一个产业的产品，它是一个从媒体到行业到IT集成商的一个生态。IBM希望这个生态能够让企业更简单易用，能够让新的开发者更好的参与。“我们的目的不在于办一个比赛，而是IBM如何跟CSDN、兴业数金、更多的赞助商甚至学校产生一个正向的生态环境。个人认为，人工智能的发展在未来30年都不会停下来。”人工智能话题在1930年就有了初步的模型，因近几年硬件的突破飞速发展起来。从IBM角度来看，通过和CSDN一起搭建互动平台，产生更多产、学界激荡，让已在或即将进入AI领域的年轻人，让开始学习AI技术的学生对未来充满信心，从而使整个AI生态变得更加生机勃勃。施东峰说，“IBM要告诉大家，AI领域有很多事情可以做，而不是仅有的几个厂商、几个公司来做。”

很多理科生在毕业前2年就被预定了

人工智能在过去几年才开始爆发，最缺的就是人才。人工智能专业人才，不仅需要有计算机技术水平，还需要了解数学模型。“我了解的状况是，企业去学校招聘，数学系毕业生找不到！物理系毕业生找不到！很多学理科的都被大的互联网公司预定走了！”施东峰感慨，以前理科生最难找工作，现在因为认知计算技术的出现，数学模型的优化与否决定了认知计算引擎的优劣，现在理科生通常在毕业前2年前就被预定走了。