（来源：invest wallstreet）

IBM高级副总裁兼基础设施集团负责人Ric Lewis出席美银全球技术大会。这是IBM自2026年5月初Think大会后首个面向机构投资者的深度战略沟通场合。Ric Lewis以"我在基础设施行业工作的第37年，从未像现在这样令人兴奋"作为开场表述。Ric Lewis认为IBM切入的是企业级AI落地的"最后100公里"——如何在超过70%数据仍留存在本地的异构环境中，安全地、可审计地跨智能体、跨云实施AI治理。这一差异化显著区别于单纯比拼模型参数的大模型竞赛，为IBM提供了相比同行更安全的长期竞争壁垒。

一、演讲核心内容全景剖析

（一）基础设施战略——被"低估的主干"定位

当前阶段定位

开篇即回应了一个"固有认知挑战"——市场长期以来将IBM视为硬件企业，但Ric Lewis明确指出：IBM今天已远不止"卖盒子"的公司，但基础设施（Z系列主机、Power服务器、存储及量子硬件）依然是不可剥离的根基，因为它承载着全球绝大多数最关键的企业核心交易系统。他特别强调，基础设施在国家战略和商业议程上的重要性在当前的生成式AI时代达到了历史新高。

Z系列主机的不可替代性

在随后的对话中，演讲重点剖析了Z系列在现代AI时代的新角色——不是被AI取代，而是AI workload最终运行落地之处。在高度受监管的金融、医疗、政府客户中，数据主权和合规性要求使主流公有云无法承载敏感数据。IBM Z系列搭配z/OS与安全服务容器技术，使客户能够在同一台机架上"并存"运行传统COBOL交易工作负载与大模型推理任务。演讲中多次暗示主机业务的财务可见性极高，常年合同锁定的续费率达90%以上，构成IBM整体商业模式中隐形的"现金压舱石"。

（二）混合云平台——面向AI时代的再整合

从"云中立"到"AI时代的异构编排"

Ric Lewis进一步阐述了混合云在2026年IBM战略中的升维定位：以往混合云讲的是让客户在多云间自由迁移；当前演进方向已变为以AI runtime为核心的跨平台整合能力——其战略路线图中明确2026年的年度主题为"利用混合云平台加速生成式AI进入生产环境"，强调平台与AI运行时的深度融合，以支持新型生成式AI应用模式及生命周期管理。

IBM与谷歌云的最新联盟

演讲发生的同一天前后，IBM恰与谷歌云宣布了全新谷歌云实践业务，双方将扩展IBM Consulting Advantage AI驱动交付平台，结合数千名谷歌云认证顾问及前沿部署工程师，协助企业落地AI解决方案。协议明确IBM正在围绕银行、政务、零售、电信、能源、安全、保险、生命科学等垂直领域开发行业专属AI智能代理，并在该业务上代表数十亿美元级别的市场机会。此动态虽未出现在6月2日的演讲原文中，但其战略背景在演讲中被认为属于"正在快车道执行中"的内容，对理解IBM非公开业务进展至关重要。

（三）AI企业级落地——"不是比拼模型参数"

Think 2026的AI运营模型框架

本次演讲多处呼应了5月上旬在波士顿Think 2026大会上IBM发布的核心企业级AI框架。CEO Arvind Krishna在该会上给出了一个鲜明信号："领先的企业不是在部署更多的AI，它们是在重新设计其业务运营方式"。

该框架以四个集成支柱构建：协作智能体、实时连接数据、自动化工作流、托管混合云基础设施。在演讲中，Ric Lewis进一步明确了IBM在这四个支柱中的"集成商"角色定位——当超过70%的企业数据仍驻留在本地或传统平台中时，真正的挑战不是从几个主力大模型中选择一个，而是在数据所在的真实位置地跨多云、多供应商智能体集群进行安全治理和运行编排。

watsonx Orchestrate——解决"智能体蔓延"

IBM在本次大会前夕发布的关键技术更新是下一代watsonx Orchestrate升级为多智能体控制平面，用于在大型组织中专用于管理来自OpenAI、Anthropic等不同供应商的AI智能体，以应对日益严重的"智能体蔓延"（agent sprawl）风险。Infra Group负责执行的这个多智能体跨平台调度，正是Ric Lewis在演讲现场被问到"IBM在infrastructure新基建中扮演什么角色"时，重点回应的方向之一。

IBM Bob——SaaS版先行 本地版待发

演讲还间接提及了IBM在企业内部"客户零号（Client Zero）"实践的价值——IBM已将AI部署到自身运营中，通过AI工具、模型和治理框架先行验证。特别是在开发/构建端，IBM Bob SaaS版本已经发布，本地部署方案将于2026年晚些时候推出，面向企业数据驻留的核心痛点。

（四）量子计算——2026年的重大催化剂信号

从路线图升级到具体投资承诺

本届演讲开始前数日，IBM明确向SEC提交了8K文件，正式披露将在未来五年内投入100亿美元用于推进量子计算愿景与定位，叠加以Red Hat与IBM联合发起的Project Lightwell（50亿美元专项用于AI赋能的代码安全检测和开源软件保护），使量子及相关安全承诺总额达150亿美元。

演讲中Ric Lewis明确重申IBM管理层的高置信度路线图：维持2029年交付首台大规模容错量子计算机的目标不变，且"今年合作伙伴将利用IBM硬件实现首批'量子优势'（quantum advantage）案例"。

行业首个量子中心超级计算参考架构

与演讲相呼应，IBM在本次大会窗口期内还发布了全行业首套"量子中心超级计算参考架构"（quantum centric supercomputing reference architecture）。这项架构将量子计算直接绑定到AI和混合云赛道之上，被解读为IBM正使其顶级研究议程与其众多大型企业客户早已在探索的复杂工作负载需求精准对齐。

二、核心观点总结

观点一：IBM正从"转型故事"走向"结构性利润再扩张"阶段

IBM 2025财年实现了十余年来最高净利润，2026年维持固定汇率营收增长5%、软件业务增长超10%的指引。叠加从2023年至今45亿美元的运营节余，并且2026年计划新增10亿美元成本削减，非GAAP税前利润率同比有望再扩张约1个百分点。高利润软件营收占比持续攀升正在触发结构性倍数重估。

观点二：AI落地现实——"运营改造"而非"算力军备"将决定中期差异化

演讲反复强调IBM切入的是企业级AI落地的"最后100公里"——如何在超过70%数据仍留存在本地的异构环境中，安全地、可审计地跨智能体、跨云实施AI治理。这一差异化显著区别于单纯比拼模型参数的大模型竞赛，为IBM提供了相比同行更安全的长期竞争壁垒。

观点三：量子已从"研发幻象"进入"机构投资主题"

2026年6月上旬，IBM的量子叙事正经历一次质变——来自美国商务部10亿美元级官方资助、100亿美元五年专项再投资、以及花旗等大行基于"量子动能信心增强"直接将目标价从285美元推高至375美元的同步行动，共同推动量子因素从远期愿景转化为实实在在的机构定价变量。

观点四：基础设施依然是"隐形战略资产"

在市场热切追逐AI软件估值时，演讲从管理层视角补上了一个容易被忽略的事实——IBM基础设施业务在经历多年结构精简后，留下的是全球最深度的关键交易系统组合。IBM的长期客户续约和稳定现金流本质上依赖于这套基础设施，任何意图模仿IBM模式的竞对都缺乏同等等级的"物理入口"。

四、投资分析

财务面关键数据

分析师评级纵览

在大会窗口期内，重要机构出现新的覆盖及上调：

• 花旗： "买入"，目标价上调至375美元（从285美元大幅上调），核心依据：AI与量子并行动能，并提及Project Lightwell计划及100亿美元量子再投资8K文件的积极沟通

• 巴克莱： 首次覆盖，"增持"，目标价350美元（6月1日），强调"IBM近50%营收及大部分利润来自软件业务，客户黏性强，且不受AI发展的负面冲击"

• 美国银行： "买入"，目标价335美元（维持），依据：强劲自由现金流前景 + 高利润软件占比提升

• 汇丰银行： 从"减持"上调至"持有"，依据利润率持续改善和估值改善

最新市场表现与关键分歧

股价波动情况：

• 6月1日：IBM股价单日大涨7.6%，收于320.42美元，市值首次突破3000亿美元，创历史收盘新高

• 6月5日至6月9日：连续回调，9日报277.49美元，过去五个交易日跌15.72%，整个6月累跌6.82%，年初至今仍为负（-6.32%）

• 从320美元高点回落至277美元区间，短期回撤幅度显著

驱动因素分析： 近日暴涨行情由三大催化剂叠加驱动——英伟达发布"超级芯片"带动合作方整体上涨、巴克莱首次覆盖发出350美元看多信号、以及特朗普半年前"克里希纳是传奇"的一段视频在X平台突发放量传播，导致市场出现短期投机性冲击。

关键市场分歧：

• 乐观派（花旗/巴克莱/美银）： 认为软件驱动利润扩张的逻辑远未结束，量子正从远期故事转化为中期催化剂，叠加美国商务部10亿美元量子芯片工厂资金到位，基本面仍被低估。

• 警示面： 6月前后暴涨被部分分析归因于"科技股投机热潮中的消息面刺激"，而非基本面突变。这种由非商业信号驱动的"快涨式"冲顶，在科技股领域历来可能伴随短期回撤风险。

• 基本面负面约束（美银同时强调）： 收Confluent预计在2026年对每股收益产生约0.40美元的短期稀释。

估值参照系与多情景分析

参照框架：

• 软件业务同行的前置估值倍数： IBM目前高利润率软件已占营收约45%且还在持续提升。如果市场按照"软件优先"逻辑对其重新估值，IBM当前EV/EBITDA倍数仍显著低于多家纯软件可比同业，这是巴克莱和花旗看多的重要基石。

• 股息防御价值： 作为道指传统蓝筹，IBM持续稳定的股息分配和回购历史，对长线机构配置和红利型基金具有不可替代的配置价值。

• 管理层沟通透明度： 本次美银大会演讲及后续官方摘要发布，增强了投资者对中长期战略执行的可见性，有助于降低信息不对称风险。

未来路径的三种可能：

1. 积极情景（结构化重估兑现）： 软件板块持续超10%的有机增长+Confluent整合贡献+至少一个"量子优势"案例在2026年下半年形成示范效应→分析师将软件业务单独估值后上修→目标价倾向350-375美元区间。

2. 基准情景（稳健推进）： 软件业务略高于指引但咨询和基础设施端保持平稳→Q2/Q3季报保持低双位数利润增长→股价围绕近期回调平台盘整，以时间和季报累积消化6月初冲动型涨幅。

3. 审慎下行情景： Confluent整合期利润稀释超预期+宏观IT支出收缩→股价进一步向270-280美元附近的基本面支撑位靠拢。

附录：核心事件时间线（2026年5月初至6月上旬）

International Business Machines Corporation (IBM) Bank of America 

Company Participants

Ric Lewis - IBM 基础设施高级副总裁

Conference Call Participants

Wamsi Mohan - BofA Securities，研究部

Presentation

Wamsi Mohan，BofA Securities 研究部

Bank of America Global Tech Conference。很高兴大家能到场。看到很多熟悉的面孔。再次感谢大家的参与。我是Wamsi Mohan，负责Bank of America的IT硬件和供应链。很高兴今天欢迎IBM来参加。代表IBM的是Ric Lewis，他是基础设施集团的高级副总裁。

Question-and-Answer Session

Wamsi Mohan，BofA Securities 研究部

Ric，欢迎。感谢你与我们一起来参与。现在是从事基础设施工作的一个非常令人兴奋的时期。看起来这是大势所趋——每天你都会听到越来越多的资本支出被投入到基础设施上。所以我很想听听你的看法：你所看到的情况如何，你认为IBM在基础设施方面处于什么位置？

Ric Lewis，IBM 基础设施高级副总裁

是的，当然。我过去37年一直从事基础设施方面的工作。现在从未像此刻这么有趣、这么令人振奋，毫无疑问。我认为它的战略性、它对每一个董事会的重要性、以及它对未来走向的影响—以及它如何改变每一种业务，不仅仅是IT企业—这些都使得这一领域非常令人兴奋。有意思的是，随着时间推移——曾有一段时间人们认为IBM是一家以硬件“盒子”为主的公司。而IBM已经成长为远不止这些，涉足咨询和软件，有大量的有机增长和诸多并购等。不过在其核心，我们仍然做大量的基础设施工作，比如我们的Z、Power和Storage。现在你也会听到关于量子及其相关的一切，当然还有IBM Cloud。

所以我们看到的势头与过去几周你们在媒体上看到的一些基础设施公司非常相似，尤其是最近几周。AI 助推确实是行业中正在发生的一个真实现象。即便你说，嗯，这全都是关于 GPU 的，事实并非全部是关于 GPU。我会说这一切都是关于数据。那些数据需要被移动、需要被存储、需要被提供、需要被处理。它也关乎智能代理，而这些代理需要被协调、需要运行，而且它们并不都在 GPU 上运行。所以在我看来，行业里有大量的 AI 助推，这也让从事基础设施工作变得非常有趣，而 IBM 在这方面是一个重要角色。

Wamsi Mohan BofA Securities，研究部

是的。不，那是个很好的观点。那关于 AI uplift，当你考虑到在一些你正在观察到的地方——从历史上看，你已经看到很多——我们先从 Z 开始，好吗？所以 Z，你在过去见过许多周期。我知道你在 Investor Day 上提到过一个例子，比如不同类型的 MIPS 有不同的价值。而 AI MIPS 是你预见到的东西。你能否大致说明一下这如何实现货币化？

Ric Lewis，IBM 基础设施高级副总裁

好的。首先，当我们交易大型机，Z业务时，我们是按MIPS来销售的。我们并不是简单地说这是一台机器，要按一台机器收你X钱。我们是按MIPS卖的，所以吞吐量才是关键。在过去的几代产品里，三代以上，我们在这方面一直在积累势头。我认为三代之前，驱动每个周期的更多是对更大容量的需求或技术更新。即便在过去十年，那第一波中，我们的增长大约是每代/每方案增长110%。然后在上一代我们引入了AI，最初的AI——在ChatGPT出现之前，我们就在Z上有AI。客户当时把它用于更多的机器学习类用途，比如欺诈检测等。我们看到Z的增长率在每代/每方案之间跃升到约120%到125%。现在在最新一代，我们有Spyre以及从零开始构建的所有AI能力，工作负载已经不再只是欺诈检测，转向更多多维的任务，从代码开发到能在保险预测、精算表等上做推理，各类像蒙特卡洛分析之类的应用，所有这些在Z上的工作负载都使得代际增长加速。在最新的z17中，我们看到代际增长达到了135%。

所以不仅Z大型机产品线在增长，而且其增长在加速，而不是放缓。我们看到Z在人工智能方面带来了巨大的提升。我认为这部分是行业的原因，但坦白说，我也想自私地说这部分是我们的功劳。我们很早且频繁地投资，构建那些非常适合当前人工智能浪潮的技术。我想说的是，Z的一个很酷之处在于我们的客户帮助共同设计它。他们告诉我们他们需要什么。例如，告诉我们他们需要应对价值10亿美元的欺诈行业并且需要能够进行实时处理，Swiss Mobiliar通过使用内置的推理，将其保险理赔审批类应用的吞吐量提高了大约7%到10%。

因此，通过告诉我们他们需要做什么，反过来推动我们去开发包括人工智能和Z在内的新技术，并带来巨大的提振。我们对Z非常兴奋。它是我投资组合中最大的一部分，但并非唯一部分，还有其他重要部分。不过那最大的一部分在各方面都不断超出预期，包括在第一季度，我们在这一阶段（作为某一推出年份的最后一个季度）创下了Z有史以来最大的第一季度业绩，势头非常好。

Wamsi Mohan，BofA Securities，研究部

是的。也许再多谈一点，好吗？当你考虑基础设施的增长时，过去我们常说基础设施在周期中大致保持平稳，但现在这种情况似乎已经改变了。

Ric Lewis，IBM Infrastructure 的高级副总裁

确实已经改变了。是的。这是我们非常自豪并且感到兴奋的事情。我五年前加入这个团队，当时我们有一个非常简单又大胆的目标，那就是“让这件事增长，并且在所有维度上增长”，在 Z、Power、Storage、在我们的云以及与之相关的支持业务上全面增长。现在我们正在做到这一点。我们的增长是低个位数。我们希望继续加速。我认为我之前提到的 AI Lift 带来的一些变化让我们觉得可以加速这一步。但这需要确保所有这些部分都在增长并在整体组合中承担应有的重任。

Wamsi MohanBofA Securities, Research Division

我觉得很多人在看IBM时，并没有意识到在像Z、像Power这样的系统上，技术栈到底有多深——它是相当垂直整合的。也许你可以用两分钟谈谈这一点，因为我觉得很多人并不一定会把那些作为公司所拥有的、非常有价值的栈的各个部分联系在一起。

Ric Lewis，IBM 基础设施高级副总裁

这是很重要的一部分——上一个问题是关于货币化的。这就是我们货币化方式的一部分。我们没有堆栈中那些可以被拿来“把所有价值榨走”的中间环节。这是我们的堆栈，这是我们的芯片，这是我们的硅，这是我们的电路板，这是我们的固件，之上的操作系统，以及我们的应用软件，无论是在 Z 上的数据库类能力，还是我们加载到其他平台上的东西。Z 是一个明显的例子。你会说，那算是一种封闭的生态系统，自成一体。但即便在 Power 上，我们的 Power 处理器内部也有 MMA（矩阵数学加速）。我们在 Power 机器里放入 Spyre 卡。所以这又是一个全堆栈式的交付模式。

现在在顶层，我们支持多种操作系统。所以我们并没有关闭整个生态系统。我们在 AIX 上运行 UNIX 能力，当然也运行 SAP。但我们也在其上本地运行数据库，并且把我们的容器平台整合进来。在 AI 领域另一个增长很快的方面是人们在做新的应用。他们不想在老旧的虚拟机上做这些应用，而是想在容器上做。因此我们有一个现成的、内置容器的完整全栈 Power 系统。类似地，我们也有存储和一体化的盒装 AI 解决方案，里面也内置了容器。所以我们真正努力在全栈层面提供这种差异化，确保能够为客户提供有帮助的差异化体验。这正是我们擅长的。我觉得很有意思，因为我会想，‘哦，现在芯片很火。’我们做芯片。‘哦，现在盒子很火。’我们做盒子。‘哦，现在操作系统工作和容器很火。’我们也做这些。所以这对 IBM 确实是件好事。

Wamsi Mohan BofA Securities，研究部

也许可以稍微谈一谈人工智能以及它对业务、以及可能对这个周期造成的影响。当你考虑变现时，对吧，看起来有许多定价因素在推动这些基础设施同行公司的业绩，原因是供应短缺和其他各种原因。你是如何从 IBM 的角度、从基础设施的角度来考虑定价的？我知道某些大宗商品的定价显然已反映在其他基础设施玩家报告的许多收入中。但你如何看待大宗商品定价所在的位置与你们定价之间的关系，或许两者之间也存在脱节？

Ric Lewis，IBM 基础设施高级副总裁

当然。关于这一点有几点想法。首先，我们先从供应谈起，然后再讨论需求和定价。就供应而言，生态系统确实遭遇了一些冲击，内存、硬盘等的需求急剧增加。就我们而言，首先，我们在供应链管理方面非常擅长。我们一直在做这项工作，已有一百多年历史。我们甚至在供应链管理中使用自己的人工智能技术。所以我们在这方面很出色。

第二点是，当你销售的系统不是——我就说——商品化的，我的意思是我们做的是全栈，我们在做差异化，等等；这意味着这些系统的利润率更高。也意味着当我们需要把这些利润用于获取此类物资的供应时，我们有更大的利润空间可以调动。所以这对我们来说是一个非常有力的动力。我们在需要时会这样做。

有趣且我喜欢这一切的一点是，它实际上也改变了需求。我的意思是，当内存成本上升、CPU 在其他市场涨价时，人们就会更想提高效率；即使是硬盘，硬盘涨价时，我的磁带业务现在也能比较稳定地实现两位数增长，因为人们需要把比特放到某处，硬盘价格飞涨，磁带看起来更经济、更实惠。因此，所有这些成本和供应链冲击实际上带来了对我的 power 服务器的需求，因为坦白说，我们能更好地利用你放进机箱的内存。我们在利用这些内存方面更高效。对存储的需求增加了，对磁带的需求增加了，对所集成软件的需求也增加了。总体来看，这对我们是件好事。再加上，你是一个价值型供应商，所以可以适当地定价。当内存等商品价格上涨时，我们就相应调整价格。我们会让客户明白我们的定价反映了我们的价值，这里有一部分是组件成本的上升，他们也很愿意购买能更好利用这些昂贵商品的系统。所以我们最终是双赢的。实际上这对我们一点也没有伤害，反而对我们有些帮助。

Wamsi Mohan BofA Securities，研究部

你有没有看到企业——我是说，从你说的来看，企业似乎在改变他们的采购决策。但你有没有看到需求出现任何加速的变化，因为人们担心无法获得他们所需的计算能力、存储或其他任何资源？

Ric Lewis，IBM 基础设施高级副总裁

我认为这是有激励性的——很有意思。这有两个方面。是不是提前拉动？我不知道。我认为这里的潮流足够大，我们和其他基础设施供应商都不认为这是提前拉动。这不是——好吧，我不会说我现在就把全年需要的一切都买齐。我们认为这实际上是需求的真实增长。长期来看，这种增长会产生一种看起来像提前拉动的现象，实质上更像是“我现在得买一些，因为将来会需要更多”，而不是“我现在得买一些，因为以后买不到”。这是一个非常重要的区别。更偏向前者：我现在买一些，因为我认为会需要更多，这是我们从客户行为中看到的。

Wamsi Mohan，BofA Securities，研究部

是的。而且在各方面似乎都非常一致，我觉得大家普遍认为需求环境非常强劲，因为有许多需要在这类基础设施上部署的用例，如果不这样做就会在某种程度上被落下，因此大家有一种迫切感要去部署它。

Ric Lewis，IBM 基础设施高级副总裁

完全正确。我是说，现在企业每天都在被颠覆。人工智能已经从试验阶段转向投入生产。还不是全面铺开，我们仍处于早期阶段。但它现在确实已在很多公司投入生产，而这些公司正在颠覆其他公司。因此，确保你能跟上这条曲线是当务之急。

Wamsi MohanBofA Securities, 研究部

说到颠覆，我认为确实有一些担忧，可能是暂时的，主要是关于人工智能有可能帮助重构大型主机上的部分代码库，这最终会对客户黏性或对主机的使用产生什么影响？你认为投资者应该如何看待这件事？

Ric Lewis，IBM 基础设施高级副总裁

这是最有趣的话题之一。我想有时人们会倾向于说，“噢，人们之所以还在用大型机，是因为那些 COBOL 代码无法全部迁移。”我们已经翻译 COBOL 代码三年了。给你一个有趣的事实：使用 Watson Code Assistant for Z 的用户——该工具可以帮助注释、处理交易并翻译 COBOL 代码——其 MIPS 利用率的增长速度比任何其他客户数据库都快，大约快 2 到 3 倍。我们实际上发现了两件事。第一，适配用途决定一切，就像你想在 GPU 上做 AI，因为矩阵运算是 AI 推理和训练的关键；第二，如果你想在全球范围内做高吞吐量的事务处理，并且需要最快、最安全、最有弹性的的平台，那就是大型机。所以这就是它的用途。并不是说，“噢，因为有 COBOL 所以不能迁移什么的。”我们有客户每天都在把 COBOL 翻译成 Java 等其他语言。关键是我可以处理更多的事务，安全性也更高，而且如果尝试把这一切放到云环境中去做，会花我一大笔钱。

所以我们并没有看到那样的情况。我们实际看到的是，原本可能被认为是退出障碍的东西，反而可能成为了进入壁垒。我的意思是，我担心的是技能问题。万一我最终接手了其中一些代码——我并不是说人们在大量引入新的 COBOL 那类东西——但人们担心的是，如果这是世界上最快、最安全、最具弹性、始终在线的平台，我唯一的担心就是，“我不想写 COBOL。”好吧，你不需要。你可以写任何你想写的。我们的 Linux 系统，或者我们所谓的专用 MIPS，即非核心的老式数据库 MIPS，长期以来增长速度比核心 MIPS 快 3 到 4 倍，那是因为客户在其上运行其他工作负载。随着基于 Linux 的机器（即运行 Linux 的 x86 机箱）成本暴涨，Z 的成本并没有暴涨，和以前差不多。因此，在我们的 Z 上，基于 Linux 的价值主张看起来比以往任何时候都更有吸引力，而且它仍然是最快的事务处理器和最安全的环境，从不宕机，也不需要不断打补丁来应对这些问题以确保你处于最新的安全状态。

这就是我所说的那种退出壁垒之类的问题——另一个例子是我们的 IBM i，我们看到它出现了大幅复兴。那是运行在我们 Power 系统上的老 AS/400，新的工作负载大量落到 IBM i 上，因为人们曾担心“我没有 RPG 代码方面的专业技能”。其实你不需要 RPG 专业技能。现在我们有能以你想要的任何语言生成代码的软件工具。你只要说想在运行于 Power 的 IBM i 服务器上运行什么应用即可。你也不用担心 x86 上常见的勒索软件攻击，也不用担心机器会宕机，不需要做那些繁琐的防护工作。因此由于这种进入壁垒被打破，我们的 IBM i/AS/400 业务正在显著增长，不只是两位数，而是高两位数的增长。现在我们有一些项目，包括 IBM Bob，能把这件事做得非常非常好，让人们能在如此可靠且安全的基础设施上部署新的工作负载和应用。所以这对我们确实很有利，我们对此感到很高兴。

Wamsi Mohan BofA Securities，研究部

关于你刚才提到的那一点——我觉得很有意思的是，运行 Watson Code Assistant for Z 的用户现在以更高的速率消耗 MIPS。现在他们在运行哪些以前没有运行的应用？

Ric Lewis，IBM 基础设施高级副总裁

种类很多。很多是容器化的应用，很多是 Java。事实证明，世界级的事务处理器能非常好地运行 Java，而且能应对各种情况。通常——记住，你有一个为特定用途量身定制的生态系统，这取决于你的核心业务是什么。你是在处理保险理赔吗？是在处理银行交易、信用卡交易等等吗？通常那些与之相关、通过与之同址部署能显著获益于低延迟的周边工作负载，就是典型例子。但我们也有其他客户。我们公开提到过一些大型银行说，“嘿，我有一套大型机资产。我打算在 Z Linux systems 上将一些通用的、与大型机无关的工作负载进行服务器整合，因为我就不用去管理满是机架、需要打补丁和更新的机房等。我只要两台大型机就能运行所有这些工作负载，我就万事大吉。而且这也符合我们在组织内进行所有事务处理时所需的同一类配置。”所以出人意料的是，涉及的几乎是什么都有一点。

Wamsi Mohan BofA Securities，研究部

是的。是的，这真的很令人印象深刻。也许先谈谈更广泛的产品组合，对吧？所以当你考虑到——你提到 Power 的强劲。你提到 Z 的强劲。你怎么看这个 Z 周期与之前的 Z 周期有何不同，是否在周期长度或幅度上有任何可比性？从我们今天的位置来看——你们从今天起已经有大约一年的非常强劲的 Z 表现。然后也请简要谈谈存储方面，因为——也许还有基础设施支持，以确保……

Ric Lewis，IBM 基础设施高级副总裁

当然。是的。太好了。那我们从 Z 开始。势头一直在加速，这意味着我们每年都有很好的加速。现在在复合增长，所以非常强劲。我为什么这么认为？我想——我们之前讨论过核心 MIPS，我们销售的数据库 MIPS，以及专业 MIPS 正在以 3 到 4 倍的速度增长。Wamsi，我之前和你以及其他分析师谈过这一新兴类别的 AI MIPS，它基本上与客户实际上在添加新的工作负载有关，比如我之前提到的在保险处理上进行大量推理，或者在银行交易或系统中进行的大量推理的实际客户交易。它们可以在近实时完成。使用 Spyre，它们可以做多模态人工智能，所以不仅仅是以交易为中心的，比如说，你试图判断某件事是否是欺诈，你可以用——典型模式是，好，两个小额存款、两个小额取款，然后一次非常大额的取款。现在，你可以把这与 Spyre 卡等的多模态混合使用，在那里你可以说，“好，我看到这种交易模式。发起这些交易的实体有没有网页？他们是实体公司吗？他们有真实地址吗？还是只是一个邮政信箱？或者中间是一个网站？”——这些是你通常不会有的，这是关于尝试进行这些交易的公司的更多上下文信息。你可以做到这一点。

所以所有这些意味着更多的工作负载。这意味着我们在卖 watsonx。这意味着我们在卖 Spyre 卡。并且这些 Spyre 卡有订阅等等。事实上，一件很酷的事情是，对于那些专用的 MIPS、作为容器之类的 Linux 工作负载，我们看到 Z stack 收入有 3 到 4 倍的倍增。对于这些 AI MIPS，我们看到的倍增超过 3 到 4 倍，是更高的 5、6、7、8 之类的倍数，适用于我们为 AI 销售的 MIPS。所以那只是生态系统中更多的东西：更多软件被卖出，更多卡被卖出，更多订阅，更多服务，等等。那就讲明了 Z 的故事。

关于存储，我想你们已经看到行业跟上了，“哦，这不仅仅是芯片和 GPU，还要有整套设备（boxes）”，因为总有人得运行智能体，总有人得提供数据。我觉得业界还没完全意识到——内存方面，内存公司正在爆发、在大规模扩张。我认为业界还没跟上——一切都是数据。有大量的数据，训练数据需要被记录，需要喂入，有时还有数据的冗余副本。我们说在我们的系统里你不必做冗余副本，因为你并不是把数据迁移到云端或别的地方，你已经有那些数据了。但这些数据需要被存储，我们确实看到大量数据被存储和喂入，我们在这方面的存储业务也有大幅增长。我们有自己的 Fusion 平台，它是把 AI 装在盒子里、使用很方便的方案。我们有 Scale，也就是 IBM Scale，这是向 NVIDIA 的 GPU 提供数据的最佳方式。

实际上，National Oceanic and Atmospheric Association 为全球天气提供这项服务，而且没有其他平台能像我们那样在规模上为这些 GPUs 提供数据。因此，存储软件很重要。但随着我们迁移这些存储软件，会有大量的存储硬件随之而来。在大型机上，是我们的 DS8000。在分布式领域，是我们的 flash systems，但那些东西的增长率是两位数并且还在上升。事实上，我们的软件运行的那些基础设施，比如 Flash and Scale 之类，我们看到它们的增长大约在 50%、60%。所以作为一个行业，存储有点安静。它还没有像芯片和机箱、服务器机箱那样经历大爆发，但我看到那一波增长会到来，因为我看到了需求。

而且所有这些都需要以全球化的方式在全球范围内得到支持。这就是我们的TLS支持业务，我们对此非常满意。如果你看我们的业绩，TLS今年看起来有点异常，会让你觉得“嘿，好像在挣扎”。很大程度上是因为大型主机的更新换代：当人们购买新一套表现超预期的大型主机时，会随之获得保修；有了保修，他们就不会为该设备向我们付维护费用，因为保修是随系统一起提供的。因此TLS这部分业务需要一段时间才能回升。我们正在关注这一点，并对此非常有信心。

Wamsi MohanBofA Securities, Research Division

再谈一下事务处理——当我们考虑到大型机发布的那些年份时，通常会看到事务处理有些放缓。在整个周期中，它又会有所回升。那么我们现在是不是处于这个周期的阶段，应该预计事务处理会再次回升？

Ric Lewis，IBM 基础设施高级副总裁

在过去的3、4代里，我们没看到会改变的理由：在推出当年基本持平，下一年为个位数（也就是即将到来的一年），然后在第三年开始加速，之后我们再出货。哦，还有关于Z的周期，我经常被问到这个问题。我们现在已经敲定了。我提到过我们有100多个客户帮助我们共同设计下一代Z。我们的结论是——我们有一个客户设计委员会之类的组织。他们基本上不仅仅是影响我们，他们对希望我们在该平台上做什么进行投票表决。我们目前已经确定采用三年周期。要是对他们说，“好吧，我们会在这一代加入这个或那个，可能这一代是第5代，下一代又是第2代”，那对他们来说太扰乱计划了。他们就知道，“好，你们可以据此规划，我们也可以据此规划。”所以这有点像一个节奏。我们甚至按这种方式来构建设计周期。这是一个发布列车：你要么在列车上，要么不在列车上。它将在第三年的第二季度发布。所以这非常可预测。由此你可以看出来。我们知道TPS的情况，它的走势符合我们的预期。

Wamsi Mohan BofA Securities，研究部

是的。我知道我们只剩大约两分半钟了，但我想谈一个我们还没触及的重要话题。对了，你对未来有什么让你感到兴奋的？

Ric Lewis，IBM 基础设施高级副总裁

最重大的就是量子技术。我们在公司内部一直对此暗自激动，但现在我们开始更多地公开讨论，并且宣布了一些真正的大事。当然，你们大多数人可能都看到了我们关于 Anderon 的公告，以及我们与政府的合作。他们在投资，我们也在投资，共同打造世界上第一个量子代工厂。你会问，什么是量子代工厂？好吧，总得有人来做量子用的芯片。这些芯片像硅芯片，仍然是硅制的，但它们不是数字的，不是由零和一组成的。这是一种为了实现量子计算必须构建的模拟技术。而且这是首创。我觉得这真是太棒了，因为这表明我们领先于行业。他们不会把赌注押在第二名的公司身上。所以这非常好。

我们已经宣布，今年我们预计会展示量子优势。对于那些没有一直关注这个领域的人来说，这基本上意味着解决一些传统计算在任何合理时间范围内都无法解决的问题。我们有一些已经公开提到的客户，也有许多尚未公开提到的客户，他们在医疗研究、化学以及金融领域的一些科学问题上，像高级蒙特卡洛类的模拟，正处于这一突破的边缘。这让我们非常兴奋。 我们谈到了今年的量子优势，以及到2029年交付世界上首台2000量子比特——量子比特是一种量子态单元的概念——的首台容错量子机器。我们认为到那时，它将成为“哦，这是真正的大规模并且在稳定运行”的时刻。因此在IBM内部我们对此很兴奋。Arvind常说这不再是一个科学问题，而是一个工程问题，意思是我们知道需要做什么，我们需要去执行，而我们正在执行，并且按计划推进。我们只需要按照步骤来走。我们可以看到，在FET技术、误差纠正技术、冷却技术等方面将达到什么程度，我们正走在按时交付的轨道上。所以量子将在本十年成为一项实实在在的事物。 我们已经有90套系统与客户一起在我们的Qiskit软件上进行量子开发，这让人相当兴奋。如果你想想AI团队在ChatGPT那一刻发生的情况，围绕GPUs和CUDA等的工作非常多。现在在量子领域也正在发生类似的事情，Qiskit正在被高校、医疗中心等机构用于开发和试验。所以我们非常兴奋。这很好……

Wamsi Mohan，BofA Securities 研究部

非常感谢你，Ric。我真的很感激你能来。像往常一样，感谢你带来所有见解。和你交流总是很愉快。

Ric Lewis，IBM 基础设施高级副总裁

谢谢你，Wamsi。和你聊天总是很愉快。

Wamsi Mohan，BofA Securities，研究部

非常感谢你。