（2026.06.22，新加坡）人工智能大模型热潮席卷全球，但IBM亚太区总经理德克斯（Hans Dekkers）近日给出了一个不同的判断：大模型竞赛终将见分晓，而真正属于企业的未来，在于小型、特定领域的高精度模型。
IBM是一家拥有115年历史的老牌科技公司，在许多人眼中，它与大型机、银行和政府机构的大型企业系统联系在一起。德克斯对此表示，这样的印象早已过时。今天的IBM聚焦于三大领域：混合云、AI，以及量子计算。
德克斯认为，当前愈演愈烈的AI大模型竞赛不会无限持续。大型语言模型需要巨额数据中心和能源投入，最终会出现赢家和输家。“全球最终可能只会有10个到12个大型语言模型”。
不过，他同时指出，市场会有无数小模型，每家公司都可以拥有自己的模型，且不止一个。德克斯表示：“为企业创建小型、特定领域模型的公司，将成为市场赢家，因为企业希望数据本土化、模型在本土训练，希望拥有模型的所有权。”
IBM正在为企业打造即用型、高精度、定制化、特定领域的小型模型。其开源Granite系列模型就是这一战略的落地，利用清理和筛选后的特定任务数据集构建，可降低偏差与不当输出风险，同时提升数据可视性。
德克斯观察到，AI正加速企业之间的分化。那些成功规模化应用AI的企业，与尚未有效应用AI的企业之间，盈利能力已出现明显差距。然而，更多企业仍停留在试点阶段，迟迟无法实现规模化应用。
“企业需要从试点，走向项目，从项目走向计划，最终让AI成为商业模式的一部分。这正是IBM的独特价值所在。”德克斯说。
小型模型因具有成本更低、能耗更少、数据透明度更高等优势，正成为企业规模化采用AI的关键。IBM研究显示，小模型可在特定任务上实现媲美大型模型的性能，同时成本仅为其一小部分。早期概念验证表明，IBM Granite模型成本比大型前沿模型低3到23倍。
德克斯强调，混合云和数字主权（digital sovereignty）是企业AI转型的必备基础。据IBM研究，全球约99%的企业数据仍未被充分利用，原因在于缺乏大规模应用AI所需的可信基础设施。
“AI模型的优劣取决于输入数据的质量。如果没有一个贯穿不同环境的统一基础架构（即混合云），就无法充分释放AI的价值。”德克斯说。
数字主权涵盖企业对数据存储地的控制权、对AI系统运行权限的掌控、以及决策自主权的保持。IBM于2019年以340亿美元收购开源软件公司红帽（Red Hat），正是为了帮助企业连接不同云服务商及本土数据中心，实现一致、安全和灵活的运营环境。
IBM进入新加坡市场已有73年。德克斯认为，新加坡拥有完善的人才体系、活跃的商业生态和优越的地理位置，为AI发展提供了良好基础。IBM已与新加坡国立大学设立AI研究与创新中心，并与理工学院及非营利机构合作，计划帮助约4500名新加坡居民掌握AI技能。
