“由守转攻”背后的IBM中国战略：破局与重塑，重新赢得中国企业的选择权

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2026-04-15

从“由守转攻”的战略决断，到“AI深耕计划”的务实落地，再到“咨询+技术”的双轮驱动，IBM 2026年的规划清晰地描绘了一幅与中国实体经济深度融合的路线图。

当“动荡”、“AI”、“焦虑”成为当下环境的三个关键词时，这家拥有百年历史的科技巨头，却在2026年的春天，于中国市场吹响了“全面由守转攻”的号角。

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2026年3月，恰逢“十五五”规划的开局之年，IBM召开了一场信息量密集的媒体及分析师沟通会。会上正式发布的年度战略，核心就是三个词：以“创业”姿态、开放技术和行业深耕，全面开启“由守转攻”的新阶段。

IBM大中华区董事长、总经理陈旭东

客观来看，这场会议远不止是例行的战略更新，更像是一份面对“智能经济”浪潮的详细“施工图”。IBM正以“二次创业”的心态，深耕AI领域，并试图用一套经过自身验证的“零号客户”方法论，陪伴中国企业解锁“AI+出海”的“新黄金时代”。

战略转向：从“守基本盘”到“攻民企高地”

随着“十五五”规划明确提出“人工智能+”、“数据要素x”等行动方案，加上中国制造业向全球价值链高端攀升的需求日益迫切，单纯的业务维稳显然已不足以应对新的增长挑战。

过去几年，IBM在中国市场给人的印象，是沉稳地守卫着金融等核心领域的“基本盘”。但2026年的规划，标志着这种姿态发生了根本性转变。会上，陈旭东明确提出，2026年将是IBM在中国市场“由守转攻”的起点。这一转变背后，是对中国市场主体结构变化的深刻洞察。

陈旭东指出，2025年已成为IBM转型的关键一年。中国团队在开拓民营企业市场、精简软件产品组合等方面的探索，甚至走在了IBM全球战略的前沿，成为集团“拓新”战略的参考范本。进入2026年，这种“拓新”将升级为全面的“进攻”。

具体到业务策略，IBM明确了三大聚焦方向：聚焦重点客户与产品、推进软件业务转型、实现伙伴业务规模化。这意味着，IBM将改变过去按产品线推进的模式，转向“以重点大客户为中心”的立体化作战。而在开放市场（非大客户市场），则将实施极致的产品聚焦策略，重点推广ELM（研发管理）、Maximo（资产管理）、Planning Analytics（绩效分析）和Spectrum LSF（工作负载管理）等几款主攻产品。同时，为了适应中国市场对灵活性的需求，IBM将全面推进软件订阅（SaaS）模式，旨在降低企业获取顶级企业级AI能力的门槛。

值得注意的是，合作伙伴在2026年被赋予了前所未有的战略地位。据了解，IBM推出了升级的PartnerPlus计划，通过新的激励措施和简化的上市路径，鼓励合作伙伴在“主攻产品”上做大做强。对于非主攻产品，也开放了更灵活的包销机制。其目标很明确：在核心市场形成势能，让伙伴能够规模化地拓展业务。

据介绍，去年推出的“AI深耕计划”在苏州、烟台的试点被证明是成功的。通过在本地建立团队、对接政府资源、开发生态伙伴，IBM极大地缩短了与客户的触达路径。2026年，这一计划将全面铺开，战场从北上广深等一线城市，转向烟台、苏州、厦门、泉州、佛山、东莞、宁波、合肥等民营经济高度活跃的“新一线”和沿海城市。

战场下沉：“AI深耕计划”与民营经济的崛起

如果说战略聚焦是IBM的“矛”，那么“AI深耕计划”就是其刺入中国广阔腹地市场的“尖刀”。

一个普遍共识是，随着改革开放后第一代创业者逐渐交班，大量民营企业进入了“二代接班”的关键时期。这些被称作“数字化原生代”的接班人，对企业管理的认知截然不同——他们普遍认为“没有数智化根本管理不了公司”，这与老一辈企业家对IT投资的谨慎态度形成了鲜明对比。

为了抓住这一历史性机遇，IBM的打法正在从过去“单点作战”的粗放模式，转向“立体作战”的精耕细作。

2025年，IBM在苏州和烟台两地进行的“AI深耕计划”试点取得了显著成效。关键成功因素在于改变了传统模式，通过“立体作战”——即政府沟通、开发区对接、生态伙伴开发和本地化团队建设——大幅缩短了与民营企业的决策链路。在试点城市，IBM团队将原本需要数月的客户高层接触周期压缩了三分之一。

基于试点的成功，2026年IBM将把“AI深耕计划”全面铺开，目标城市扩展至厦门、泉州、佛山、东莞、合肥等民营经济发达、制造业活跃的非一线城市。这些城市不仅拥有庞大的民营企业集群，更是中国制造业“智能化”与“全球化”双重转型的主战场。

IBM中国科技事业部总经理侯淼

IBM中国科技事业部总经理侯淼分析指出，民营企业正迎来代际更替的关键期。数字化原生代的二代接班人对IT投资有着截然不同的认知，他们视数智化为管理企业的核心工具，这无疑带来了巨大的市场机会。然而，现实情况是，大多数制造型民营企业在AI应用上仍处于起步阶段，普遍面临着数据孤岛、IT基础薄弱等挑战。

针对这一痛点，IBM的应对策略相当务实：并未盲目推销大模型，而是从传统AI场景切入。例如，在工业视觉检测领域，利用自学习技术帮助企业在缺乏大量次品样本的情况下建立质检模型；在内部管理上，通过构建智能知识库和流程自动化，帮助企业先夯实数据治理基础。侯淼表示：“AI的应用是一个系统工程，不是一蹴而就的。我们的思路是，帮助民营企业从最痛的点入手，逐步构建起拥抱AI的能力。”

双轮驱动：咨询与技术的“企业级”落地

在AI浪潮中，不少企业曾陷入“为了AI而AI”的误区，热衷于小规模的POC（概念验证），却难以实现规模化价值。但市场观察显示，2025年下半年以来，中国企业的认知发生了根本性转变：从追求单点突破转向追求两到三年的系统性工程。IBM咨询大中华区及韩国总裁陈科典也印证了这一趋势。

“AI真正的竞争力不来自模型本身，而在于基础设施、数据治理以及组织能力的协同建设。”陈科典强调。IBM咨询扮演的角色，正是帮助企业设计企业级AI架构，打通AI与核心系统（如ERP、MRP），并通过业务流程重塑和组织转型，将AI转化为实实在在的运营能力。

作为“零号客户”，IBM自身的实践成为了最好的佐证。自2024年启动内部AI转型以来，截至2025年底，IBM已通过AI和自动化应用实现了超过45亿美元的年化成本节省，开发效率平均提升45%。这一套被验证过的经验，被复用到客户身上，形成了独特的“咨询+技术”双轮驱动模式。

在技术底座上，IBM构建了覆盖交易、混合云、数据和自动化的四大核心软件平台，并深度嵌入了AI能力。

IBM大中华区首席技术官翟峰

IBM大中华区首席技术官翟峰指出，随着AI智能体的普及，企业将面临管理成千上万个智能体的挑战，这对底层架构的编排能力、实时数据处理能力和安全管理能力提出了极高要求。为此，IBM在过去七年完成了近30笔战略收购，包括Confluent（实时数据流）、HashiCorp（基础设施自动化）、DataStax（非结构化数据）等。这一系列动作的意图很清晰：旨在“修路”而非“造车”，为企业级AI构建一个坚实、开放、安全的底层地基。