根据中国电子报报道，IBM大中华区董事长、总经理陈旭东在媒体沟通会上表示，DeepSeek的出现印证了IBM之前一直坚持的观点：更精简高效的模型无需庞大封闭系统也能取得实质突破。企业不需要一个庞大、全知的模型或系统，他们需要的是开放、有针对性且高效的AI，通过契合自身需求、高性价比的解决方案，充分释放生产力潜能。
　　一直以来，人工智能被视为规模化的游戏——模型规模越大，效果越好。然而，DeepSeek仅用2000颗英伟达芯片，以约600万美元的超预期成本就完成了模型的训练。这家中国公司凭借一己之力打破了产业瓶颈。IBM研究发现，针对特定用途优化的模型已经将人工智能推理成本降低至1/ 30，极大提高了人工智能模型训练的效率和可及性。
　　“DeepSeek跟IBM的策略非常接近，一个是开放，一个是高效，这两点都是契合的。”陈旭东说道：“定制化是我们针对企业级AI的一个定义，指的是企业AI应用要跟企业自己的数据高度融合在一起，跟企业的业务场景高度融合在一起。DeepSeek问世，不仅激发了很多用户的信心，也激发了我们IBM的信心。”
　　根据IBM商业价值研究院发布的《2025年五大趋势》报告，AI 的规模化应用正进入“快车道”，主要包括语言交互（问答、客服、陪伴、个人助手等）、多模态（图片、声音、视频、直播等）、智能体（垂直场景机器人等）、具身智能（人形机器人、机器狗、消费机器人、自动驾驶等）、AIoT硬件（IA手机、AIPC、AI眼镜、手表、耳机、键盘、新能源汽车等）、AI+垂直产业（AI教育、AI消费、AI游戏、AI体育等）、AI+APP（以AI大模型为内核，所有APP将被重塑）、AI+科研（蛋白质、新材料、药物研发等）等方面。
　　“企业领导层已经看到 AI 技术的巨大创新潜力，但是业务模式、组织架构并未准备好，将技术转化为生产力的路径也不明确。”陈旭东指出，企业级AI存在三大误区：一是很多人把AI等同于生成式AI，其实在生成式AI出现在大众视野之前，AI已经在很多领域实现了应用，包括自动驾驶、地图导航、自动客服、流程自动化等，大量对企业有价值的、AI赋能的软件产品已经在企业经营管理中扮演关键角色；二是很多人觉得AI只是CIO的事，虽然许多新技术的引入是CIO主导的，但AI技术带来的绝不仅仅是技术升级，还有业务变革，涉及整个组织的文化、技能、供应链等方面；三是很多人觉得AI离规模化应用还很远，实际上AI 技术的应用已经融入个人生活和企业运营的方方面面，未来价值不可估量。
　　这样的认知误区进一步放大了企业的“AI焦虑”，从而将短期重点放在投资新的业务、应用和场景上，忽视了数据治理、人员技能、组织架构等“基本功”。目前来看，企业级AI主要有两条路径的选择：像一些IT能力很强的大型互联网公司、大企业、国有银行等，他们会投入非常大的人力和技术力量来做自主开发；而大部分企业实际上是没有这样的能力的，这就需要借助第三方技术平台，使自己的AI应用水平快速达到一定高度，将先进的AI技术落到业务层面。
　　IBM发布的《全球AI采用指数》报告显示，中国企业的AI采用率稳居全球“第一阵营”，85%的受访中国企业表示未来会加速应用AI，这一比例为全球。中国企业级AI市场的大片蓝海吸引了大量服务商关注，IBM便是其中之一。
　　提及IBM的优势，陈旭东强调说：“混合云+AI是我们的战略支柱。”他指出，AI 和混合云并不是两个相互孤立的技术领域，而是相辅相成的。企业只有通过建立一个好的混合云架构，将散落于各个地方的企业数据充分利用起来，才能让AI发挥的能力。“IBM从2020年就确立了AI与混合云的战略，我们有红帽和新一代的AI与数据平台IBM Watsonx，可以帮助企业快速部署他们需要的AI。”
　　“从业绩表现和客户反馈来看，IBM已经迎来‘拐点’时刻。我们将延续深挖重点客户、拓展新市场、大力发展渠道的战略聚焦，在执行上更强调IBM科技（IBM Technology）、IBM咨询（IBM Consulting）和红帽（Red Hat）的协同，以及与合作伙伴的深度共创，帮助中国企业打好数据治理、人员技能、组织能力的‘基本功’，借助现有技术平台和工具加速AI技术的规模化应用。”陈旭东表示。