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Thomas Gerstner

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The Education Gadfly Show2026-01-0739 min硅基商谈
硅基商谈EP41.IBM:百年巨象的革新之路这是一期关于 IBM 公司的播客节目。节目详细回顾了 IBM 如何从一家制造打字机和制表机的公司,历经大型机时代的辉煌、个人电脑时代的挫折,最终转型为专注于云计算和人工智能的科技巨头。1. 开篇:从穿孔卡片到 AI 的百年进化 (00:30) 历史跨度 (00:45): IBM 是一家拥有超过 110 年历史的公司,从 19 世纪末的穿孔卡片制表机起家,一路见证并参与了人类计算历史的每一个重要节点。 业务演变 (01:10): 它的产品从最早的奶酪切片机、称重机,到后来的大型机、个人电脑,再到今天的云计算和人工智能,业务范围极其广泛且不断变化。 核心话题 (01:30): 本期将探讨这家“百年巨象”是如何在每一次技术浪潮中生存下来,并完成痛苦但必要的转型的。2. 起源:老沃森与“思考” (THINK) (02:15) 计算制表记录公司 (02:30): IBM 的前身 CTR (Computing-Tabulating-Recording Company) 成立于 1911 年,由三家制造不同产品的公司合并而成。 老沃森的加入 (02:50): 托马斯·沃森 (Thomas Watson Sr.) 在 1914 年加入公司。他虽然不懂技术,但极其擅长销售和激励人心。 THINK 文化 (03:15): 沃森提出了著名的“THINK”口号,这不仅仅是一个标语,更是 IBM 的企业灵魂,强调思考的力量和以客户为中心的价值观。 更名 IBM (03:50): 1924 年,公司正式更名为国际商业机器公司 (International Business Machines),展现了沃森的全球野心。3. 大型机时代:System/360 的豪赌与垄断 (04:40) 小沃森接班 (04:50): 1952 年,小托马斯·沃森接任 CEO,他带领 IBM 进入了电子计算机时代。 System/360 (05:30): 1964 年发布的 System/360 是商业史上最大的豪赌之一(投资 50 亿美元,甚至超过了曼哈顿计划)。 兼容性革命 (06:00): System/360 的核心创新在于兼容性。它让不同型号的计算机可以使用相同的软件和外设,这彻底改变了行业规则,让 IBM 垄断了大型机市场长达数十年。4. PC 时代的迷失:开放架构的双刃剑 (08:20) 错失良机 (08:40): 80 年代初,面对苹果等个人电脑的兴起,IBM 匆忙推出了 IBM PC。 开放架构 (09:10): 为了快速推向市场,IBM 采用了开放架构,使用了英特尔的芯片和微软的操作系统。 致命后果 (09:40): 这个决定虽然让 IBM PC 迅速普及,但也让英特尔和微软掌握了核心控制权。随之而来的“兼容机”大军(如戴尔、惠普)利用廉价硬件迅速蚕食了 IBM 的市场份额,导致 IBM 在 90 年代初陷入巨额亏损。5. 郭士纳的拯救:大象也能跳舞 (11:00) 临危受命 (11:15): 1993 年,郭士纳 (Lou Gerstner) 成为 IBM 历史上第一位空降 CEO。当时外界普遍认为 IBM 应该被拆分。 保持完整 (12:00): 郭士纳做出了一个惊人的决定:不拆分。他认为 IBM 最大的优势在于能为客户提供从硬件到软件再到服务的整体解决方案。 向服务转型 (12:45): 他大力发展全球服务部门 (IGS),将 IBM 从一个“卖机器”的公司转变为一个“卖服务和解决方案”的公司。这一战略成功让 IBM 起死回生,被誉为“大象也能跳舞”。6. 彭明盛与罗睿兰:剥离硬件与押注认知计算 (14:30) 出售 PC 业务 (14:45): 2005 年,彭明盛 (Sam Palmisano) 将标志性的 ThinkPad 个人电脑业务出售给联想,彻底退出了低利润的消费电子市场,专注于高价值的 B2B 业务。 沃森 AI (15:30): 罗睿兰 (Ginni Rometty) 时代,IBM 开始押注人工智能,推出了 Watson 系统。虽然 Watson 在《危险边缘》节目中一战成名,但在医疗等领域的商业化落地并不顺利。7. 克里希纳时代:混合云与 AI 的新征程 (17:10) 技术派回归 (17:20): 2020 年,阿尔温德·克里希纳 (Arvind Krishna) 接任 CEO,他主导了对 红帽 (Red Hat) 的 340 亿美元收购。 混合云战略 (18:00): 此次收购确立了 IBM 在混合云领域的领导地位,帮助企业在私有云和公有云之间无缝迁移。 剥离 Kyndryl (18:30): 2021 年,IBM 将增长缓慢的基础设施服务部门剥离为 Kyndryl,从而甩掉包袱,轻装上阵,全力聚焦于混合云和人工智能。 watsonx (19:10): 推出了全新的企业级 AI 和数据平台 watsonx,旨在帮助企业构建和扩展可信赖的 AI 应用,重新在生成式 AI 浪潮中寻找位置。8. 总结与展望:穿越周期的生存智慧 (20:30) 核心启示 (20:45): IBM 的历史是一部不断的自我革命史。它敢于在巅峰时期革自己的命(如从制表机到大型机,从硬件到服务),并在危机中寻找新的增长点。 未来挑战 (21:15): 在 AI 和云计算竞争激烈的今天,这位“蓝色巨人”能否再次通过技术创新和战略聚焦,延续其百年的辉煌,仍是值得关注的问题。
2025-12-1217 minThe GTMnow Podcast2025-10-221h 09BG2Pod with Brad Gerstner and Bill Gurley2025-06-201h 01BG2Pod with Brad Gerstner and Bill Gurley2025-04-241h 02Old Paths Podcast2025-02-181h 19The Rock and Turner Investment Podcast2025-02-1018 minWartenberger Podcast2025-01-311h 02Old Paths Podcast2024-02-151h 19Frauen. Fußball. Podcast.2023-04-1228 minPractice Insides – Der Podcast für deine Praxis2023-03-3156 minSELDI Podcast with Tony Williams2023-03-0904 minWartenberger Podcast2023-01-261h 33Himnos cristianos2022-11-2413 minAcademy of Forensic Nursing - Bell Work Talks2022-11-1615 minMLOps.community
MLOps.communityTrustworthy Machine Learning // Kush Varshney // Coffee Sessions #124MLOps Coffee Sessions #124 with Kush Varshney, Distinguished Research Staff Member and Manager, IBM Research, Trustworthy Machine Learning, co-hosted by Krishnaram Kenthapadi.Join the Community: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://go.mlops.community/YTJoinIn⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Get the newsletter: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://go.mlops.community/YTNewsletter⁠⁠⁠⁠// Abstract Trustworthy ML is a way of thinking and something to be worked on and operationalized throughout the entire machine learning development lifecycle, starting from the problem specification phase, which should include diverse stakeholders.// Bio Kush R. Varshney was born in Syracuse, New York, in 1982. He received a B.S. degree (magna cum laude) in electrical and computer engineering with honors from Cornell University, Ithaca, New York, in 2004. He received the S.M. degree in 2006 and the Ph.D. degree in 2010, both in electrical engineering and computer science at the Massachusetts Institute of Technology (MIT), Cambridge. While at MIT, he was a National Science Foundation Graduate Research Fellow.Dr. Varshney is a distinguished research staff member and manager with IBM Research at the Thomas J. Watson Research Center, Yorktown Heights, NY, where he leads the machine learning group in the Foundations of Trustworthy AI department. He was a visiting scientist at IBM Research - Africa, Nairobi, Kenya in 2019. He is the founding co-director of the IBM Science for Social Good initiative. He applies data science and predictive analytics to human capital management, healthcare, olfaction, computational creativity, public affairs, international development, and algorithmic fairness, which has led to recognitions such as the 2013 Gerstner Award for Client Excellence for contributions to th...
2022-09-2158 minThe Operative Word2022-07-1520 minGrace Presbyterian Church (PCA)2022-06-1244 minMensch Mannheim2021-11-2718 minWartenberger Podcast2021-08-0349 minWartenberger Podcast2021-07-0845 minKollaps der Krankenpflege Teil 22020-11-1811 minKollaps der Krankenpflege Teil 22020-10-1814 minKollaps der Krankenpflege Teil 22020-09-2515 minKollaps der Krankenpflege Teil 22020-09-1619 minKollaps der Krankenpflege Teil 22020-09-0713 minKollaps der Krankenpflege Teil 22020-08-2421 minKollaps der Krankenpflege Teil 22020-08-1200 minKollaps der Krankenpflege Teil 22020-08-1017 minKollaps der Krankenpflege Teil 22020-08-1022 minMarketScale Radio2019-04-1035 minLottes Erbinnen2018-03-151h 12