IBM作为一家全球领先的科技和咨询公司，致力于推动人工智能技术的发展与创新。多年来，IBM不断加大对研究和科技投入的力度，积极探索前沿技术与人类社会的融合，为人工智能时代的到来奠定了坚实的基础。作为全球最大的专利持有者之一，IBM在计算机视觉、自然语言处理和机器学习等领域取得了突破性的成果。通过将科学与商业紧密结合，IBM为各个行业带来了智能化解决方案，推动了全球经济的发展和进步。作为人工智能时代的先驱与引领者，IBM的研究与科技投入正不断驱动着创新，并为构建智能化的未来打下了坚实的基石。

报告显示，40% 的员工在未来三年中将需要重新学习技能，以适应人工智能和自动化的发展。根据世界银行的统计数据，这可能相当于全球34亿劳动力中的14亿。受访者还表示，为现有员工培养新技能是首要的人才问题。

IBM在这份最新的研究报告中，详细分析了关于生成式人工智能对各种商业模式的影响。同时这份报告揭示了企业如何运用人工智能技术来改变业务运营，并展示了人工智能在改变工作角色中所具备的潜力。

研究显示，高管们普遍认为，初级员工将面临最大的变革，77% 的高管表示他们已经看到了生成式人工智能对入门级职位的影响，并且预计未来几年内这种影响将进一步加剧。然而，87% 的高管认为员工更有可能被人工智能增强而不是被取代。

根据调查，不同职能部门对于人工智能的影响程度有所不同，例如采购部门和风险合规部门的员工更有可能得到补充而不是被替换。

调查还显示，员工们更加关注从事有影响力的工作，而不仅仅是薪酬和工作保障。随着人工智能准备承担更多的手动和重复性任务，接受调查的员工表示，除了薪酬和工作保障之外，从事有影响力的工作是他们最关心的因素——比灵活的工作安排、成长机会和公平更重要。最重要的是，近一半的受访员工认为他们所做的工作远比他们为谁工作或经常与谁一起工作重要。

同时，IBM CEO Krishna在接受CNBC采访时表示，第一批受AI影响的将是后台办公室、白领工作，比如人力资源等。Krishna强调AI不会取代工作，而是辅助工作。他认为利用AI创造更多劳动力可以增加GDP，我们应该对此感到高兴。此前，新加坡副 总 理也表达了类似观点，认为AI不会完全消灭工作，反而可以提高人类生产力并创造更多工作。

Krishna还认为AI和大语言模型有望提高所有企业流程的生产力。这意味着用更少的人就可以完成相同的工作量。显然目前人口数据显示劳动力人口正在下降。所以如果不提高生产力，生活质量就会下降。不过Krishna认为AI是解决潜在生产力不足的唯一办法。因此IBM正在AI领域进行大量投资和开发。

比如在芯片领域，由于体量庞大的程序通常拥有数十亿个计算节点和巨量的连接，意味着需要频繁地进行内存读写，并且需要消耗大量电力才能实现。对此现象，有一种潜在的避免方法是将内存和处理混合使用。

因此在上周，IBM 已经推出了一个更接近于功能性 AI 处理器的相变芯片，这是一种能效为传统数字计算机芯片 14 倍的 AI 模拟芯片，已经发布于《自然》杂志上，在这篇论文中，IBM科学家展示了该公司硬件可以以较低能耗占用实现合理准确率的语音识别。IBM推出的相变芯片可以结合使用相变存储器和数字电路，直接对存储在芯片上的网络权重执行矩阵向量乘法。

事实上作为全球知名的跨国科技公司，IBM对半导体产业的投入可追溯到上个世纪。1960年，IBM引领着科技潮流，推出了一项名为倒装芯片封装技术的创新，提升了电子组件的可靠性。这项技术就像是给芯片穿上了超级护甲，让它们在高温、湿度和物理压力等恶劣环境下也能坚强抵御，保证设备的稳定运行。

然后在1966年，IBM又提出了单晶体管DRAM的想法，以往的存储器需要使用继电器或者磁芯存储器，造价昂贵且体积庞大，像一颗颗巨型石头堆在一起。然而，单晶体管DRAM的创新突破了这种束缚，将大量的信息存放在一个芯片上，使得存储器更加便携、高效，为计算机的发展创造了更广阔的空间。

接着在1974年，IBM研究院设计了采用精简指令集计算机（RISC）架构的计算机原型，这个构架的设计灵感就像是家里的简易组装玩具，拥有简化的指令集，却提供了出色的计算性能。这项创意就像是科技界的潮流集结号，引来了许多后续产品的效仿与发展。

今天，倒装芯片封装技术、单晶体管DRAM和精简指令集计算机（RISC）架构已经成为计算机科技中不可或缺的关键要素。它们就像是科技版的明星大腕，为世界带来了无与伦比的计算力和创新能力，将技术带入了一个更智能、更便捷的时代。

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