IBM 軟體業務成長加速至 10% 以上，AI 平台動能與大型主機表現強勁
2026 年第一季財報電話會議，2026 年 4 月 22 日
IBM 第一季表現強勁，多項指標均超出預期。管理層目前預估全年軟體營收成長率將超過 10%，高於先前 10% 的財測。此次成長加速反映了市場對公司 AI 基礎架構的需求增強、併購整合順利，以及執行長 Arvind Krishna 所謂的「結構性順風」——企業正從 AI 實驗階段邁向生產規模部署。
本季營收以固定匯率計算成長 6%，營業利益率擴大 140 個基點，自由現金流量達 22 億美元，創下十年來第一季的最佳表現。更重要的是，這些成果驗證了 IBM 在 AI 基礎架構層的戰略定位，即 Krishna 所稱的「瑞士」角色：在保持對前沿模型中立的同時，從企業無論部署何種模型都必須使用的底層平台中獲取價值。
資料組合與 AI 順風推動軟體成長
軟體部門本季成長 8%，管理層將全年成長預期從先前的 10% 上調至 10% 以上。財務長 Jim Kavanaugh 將此成長歸因於 Confluent 的收購案於 3 月中旬提前完成，比原定 5 月中旬的時程提早了約兩個月。然而，財測上調的原因不僅止於收購時程。
資料組合（Data portfolio）表現最為亮眼，本季成長 16%。Kavanaugh 目前預期該業務全年將實現「20% 出頭」的成長，為軟體總成長貢獻 5 個百分點。其中，「超過 15 個百分點」的成長來自於併購貢獻，主要是 Confluent 和 DataStax，扣除後，底層業務仍保有中高個位數的有機成長。
Red Hat 成長率較上季提升兩個百分點至 10%，Kavanaugh 表示這是由於「我們預期中基於消費的服務營收成長趨於穩定」。OpenShift 的年度經常性營收（ARR）已突破 20 億美元，成長率達「20% 後段」，而虛擬化業務自 2024 年初以來已累積簽署超過 6 億美元的合約。公司亦指出 RHEL 成長放緩，主要受第四季聯邦政府關門影響延續至第一季，以及 Kavanaugh 所稱的「硬體供應鏈市場極度混亂」所致。
自動化業務成長 7%，管理層強調 HashiCorp 在 2 月慶祝週年時創下破紀錄的預訂量，且調整後 EBITDA 的增長「優於預期」。交易處理業務成長 2%，持續從 z17 大型主機週期中獲利，該產品表現持續優於前幾代。
大型主機轉型為 AI 推論平台
基礎架構部門表現最為亮眼，整體成長 12%，混合基礎架構成長 25%。IBM Z 成長 48%，管理層形容這是又一個破紀錄的季度。分散式基礎架構實現雙位數成長，主要由 Power11 及結合「業界領先代理 AI（agentic AI）能力」的新型快閃儲存產品所驅動。
Krishna 詳細說明了大型主機如何演變為 AI 推論平台，代表了傳統 MIPS 和 Linux 工作負載之外的「第三種運算能力」。他解釋，金融服務客戶目前僅能抽樣約 10% 的交易進行詐欺偵測，因為將交易移出平台會產生無法接受的延遲。Spyre Accelerator 能夠在大型主機上直接運行 200 億至 300 億參數的模型，且「延遲僅需幾毫秒」，從而實現 100% 的交易量詐欺偵測。
「如果能將詐欺率從 50 個基點降至 40 個基點，你就能算出這其中的價值，」Krishna 指出，並補充說一個完全配置的系統每天可處理「約 4,500 億次推論」。金融服務客戶透過即時詐欺偵測功能，正「節省數千萬美元」。
Kavanaugh 量化了 z17 週期的表現，指出在第一個完整年度中，IBM 的硬體部署價值較 z16 的第一年（本身已是紀錄）增加了「超過 10 億美元」。隨著硬體部署帶來 3 至 4 倍的軟體與服務乘數效應，這意味著未來有 30 億至 40 億美元的變現機會。管理層強調，z17 已連續四個季度實現超過 100% 的年增 MIPS 成長，更高的容量直接轉化為更高的變現能力。
諮詢業務重回成長，生成式 AI 佔積壓訂單 30%
諮詢業務本季成長 1%，簽約量成長 6%，在經歷數季萎縮後出現轉折。更重要的是，生成式 AI 目前約佔諮詢積壓訂單（backlog）的 30%，反映出 Kavanaugh 所言「生成式 AI 已深植於我們的工作之中」。
管理層首次揭露，諮詢業務的生成式 AI 年度經常性營收在第一季「突破 40 億美元」，年增超過 40%。約 80% 的生成式 AI 預訂量來自新客戶，本季新增 400 家客戶。積壓訂單品質指標有所改善，流失率穩定，合約期限縮短，積壓訂單變現速度加快，收益率較去年同期提升 4 個百分點。
公司強調其 Consulting Advantage 平台在提升客戶價值與內部生產力方面的作用。Krishna 指出，IBM 的內部 AI 開發系統 Project Bob 現已全面開放使用，開發人員的「平均生產力提升了 45%」。該系統「利用專業代理與多模態優化，自動化處理從舊系統現代化到安全性的完整軟體生命週期」。
戰略定位：平台層的「瑞士」
Krishna 在電話會議中以極高的清晰度闡述了 IBM 的戰略定位，特別是在回應有關應用層曝險及併購意願的問題時。他指出，以寬鬆標準來看，公司產品組合中僅有「4% 可稱為應用程式」，並特別提到 Maximo 為主要範例，即便該產品的功能更傾向於記錄系統而非傳統應用程式。
產品組合主要由 Krishna 所稱的「賦能軟體（enabling software）」組成，而非應用程式：Red Hat 提供作業系統、容器與自動化；資料組合提供資料庫、透過 Confluent 進行資料傳輸，以及透過 watsonx 進行 AI 賦能；自動化軟體則透過 Turbonomic、Apptio 與 HashiCorp 解決 IT 基礎架構管理問題。
「當代理（agents）在一定程度上取代人力時，互動層本身並不具備黏著性，」Krishna 解釋道。「代理將與底層資料及業務邏輯進行更多互動。我們在 6、7 年前就預見了這一點，這也是我們選擇目前產品組合的原因。」
關於前沿模型，Krishna 強調 IBM 在「約 3 年前就決定要在前沿模型的使用上保持中立，如同瑞士一般」。「我們甚至不想預測誰會是最終贏家。我們希望與所有模型合作。」公司將自身定位在客戶需要跨多雲或私有基礎架構進行混合部署的領域，以滿足主權、品牌、隱私或經濟考量。
生產力飛輪推動利潤率提前擴張
營業利益率擴大 140 個基點超出預期，其中基礎架構部門利潤率擴大 720 個基點，軟體部門擴大 60 個基點。Kavanaugh 強調，自 2023 年以來，公司已實現 45 億美元的生產力節省，預計 2026 年將再增加 10 億美元，稱其為「一套經過驗證、可重複且正在加速的 AI 賦能轉型引擎」。
生產力提升使公司能夠在擴大利潤率的同時，加速創新投資。管理層吸收了 Confluent 提前完成收購帶來的額外稀釋影響，該收購原預計全年將造成約 6 億美元的稀釋，「主要由股權激勵與利息支出所驅動」。儘管提前完成收購增加了稀釋，但透過加速成本綜效，公司仍有望在全年將營業利益率提升約 1 個百分點。
軟體組合經濟效益持續改善，年度經常性營收接近 250 億美元，年增 10%。在 300 億美元的過去十二個月軟體營收基礎中，約 80% 來自高價值的經常性營收，20% 為交易型。AI 平台、代理、助理與編排組件的過去十二個月營收已超過 15 億美元，佔軟體業務的 25%，成長率超過 40%，年化貢獻 2 個百分點的成長。
總體環境審慎，基本面趨勢強勁
儘管開局強勁，管理層仍維持全年營收成長 5% 以上及自由現金流量成長約 10 億美元的財測，並表示鑑於僅有一季的業績，保持審慎是必要的。Krishna 指出這代表了標準的紀律，並表示：「我擔任此職位已 9 年，Arvind 擔任此職位也 6、7 年了。我不認為我們曾在第一季上調過財測。」
關於總體經濟狀況，Krishna 提供了地理區域分析，指出中東地區「實現了數十年來（而非數年來）最強勁的成長」，且未受近期事態發展影響。歐洲本季表現亦十分強勁。他提到：「如果海峽持續封鎖幾週，歐洲能源可能會受到影響，但這僅是推測。這並非我們目前所見的情況。」
公司強調多元化是關鍵優勢，Kavanaugh 表示：「可以說，我們確實處於一個動態的世界中，不確定性比 90 天前更高」，但從 IBM 的視角來看，「我們在高價值的創新軟體、基礎架構與諮詢業務上執行得非常出色。」
市場混亂帶來併購契機
在 Confluent 的整合進展順利後，Krishna 對併購意願發表了坦率的評論。「是的，目前的市場估值非常有吸引力。但這並不代表賣方願意接受這些估值。他們可能需要幾個月的時間來認可這是一個新的基準。」
他指出：「如果下半年市場情況維持現狀且估值保持不變，隨著我們現金餘額的增加，或許我們可以採取行動，前提是我們 100% 確定 Confluent 已有強勁的開端。」公司本季結束時持有 118 億美元現金，債務總額為 664 億美元（包含 128 億美元的融資業務債務），應收帳款組合中 80% 為投資級。
管理層對進行額外併購的意願，標誌著其在 Confluent 收購完成後的態度轉變，但紀律仍是首要考量。公司本季投資 105 億美元於收購（主要為 Confluent），並透過股息向股東回饋 16 億美元。
客戶案例驗證平台價值
管理層列舉了多個客戶案例以說明平台定位。ServiceNow 利用 watsonx 進行自動化資料品質與可觀測性，以提供 AI 就緒的資料與程式碼生成；Visa 持續進行軟體與資料現代化，以支援 VisaNet 的規模與效能；Nestle 使用 NVIDIA 加速的 watsonx.data，將 AI 嵌入訂單到收款（order-to-cash）運作中，以獲取即時供應鏈洞察；NatWest 與 RBC 則利用 watsonx Assistant 與 watsonx Code Assistant for Z 將大型主機環境現代化，以提升韌性與開發人員生產力。
Krishna 強調，部署 watsonx Code Assistant for Z 的客戶，「MIPS 容量成長速度是未部署者的 3 倍」，這提供了具體證據，證明 AI 正在推動消費成長而非排擠效應。這證明了 AI 為 IBM 的基礎架構與賦能軟體層創造了淨新增工作負載需求的論點。
本季表現展現了多年期產品組合轉型的執行力，同時驗證了在混合雲、AI 與關鍵任務企業基礎架構交匯處的戰略定位。軟體成長加速、大型主機業務強勁與諮詢業務的轉折，隨著生產力飛輪持續加速，為公司提供了多個成長向量與改善的經濟效益。
International Business Machines Corporation 深度分析
平台優先架構
市場對於 International Business Machines Corporation（IBM）作為傳統 IT 服務供應商的既定印象，與該公司目前的營運實況存在結構性偏差。過去五年，該公司已按部就班地完成轉型，成為一家以軟體為主導、專注於混合雲與人工智慧（AI）的企業。其核心商業模式現由軟體（Software）、諮詢（Consulting）與基礎架構（Infrastructure）三大互補部門支撐。軟體部門是該業務的經濟引擎，目前約佔總營收的 45%，並作為利潤擴張的主要驅動力。該部門透過 Red Hat 的開源平台、watsonx 人工智慧環境，以及一套快速擴張的自動化與數據管理工具，獲取高利潤的經常性收入。
基礎架構部門依然是極具獲利能力的運算基石，主要由週期性強但根基深厚的 Z 系列大型主機與分散式運算系統所驅動。管理層並未將硬體視為衰退的遺留業務，而是成功將其重新定位為高度監管運算工作負載的關鍵節點。諮詢部門佔營收近三分之一，擔任實施層的角色。儘管其獨立利潤率在結構上較低，但諮詢部門作為高互動性的企業銷售渠道，能將公司的軟體與基礎架構解決方案深度嵌入 Fortune 500 客戶的工作流程中，進而帶動高利潤的平台訂閱服務。
競爭格局
IBM 在涵蓋公有雲、企業軟體與全球 IT 服務的複雜競爭矩陣中運作。在雲端基礎架構層面，它已不再為了爭奪公有雲市佔率而與 Amazon Web Services、Microsoft Azure 及 Google Cloud Platform 等超大規模雲端供應商（hyperscalers）正面交鋒。相反地，IBM 透過將 Red Hat OpenShift 定位為不可知論（agnostic）的混合雲作業系統，佔據了極具戰略意義的中間地帶，使企業能夠串聯地端資料中心與多個公有雲。在數據與人工智慧領域，該公司則面臨 Databricks 與 Snowflake 等靈活的純軟體業者，以及超大規模雲端供應商自有專有 AI 技術堆疊的競爭。
在諮詢部門，激烈的競爭來自於全球系統整合商，主要是 Accenture、Deloitte 與 Infosys。儘管 Accenture 等競爭對手擁有更龐大的獨立諮詢業務量與更快的營收成長，但 IBM 的差異化優勢在於擁有底層的專有軟體基礎架構。這種雙重能力使公司能夠架構並部署端到端解決方案，從而獲取更大份額的人工智慧價值鏈，而非僅僅作為第三方技術的實施供應商。
結構性護城河與主權人工智慧
最強大的競爭優勢在於交易處理基礎架構深層的架構黏著度。大型主機處理了全球約 70% 的交易工作流程。近期推出的 z17 平台已證實是一個成功的週期，推動 Z 部門在 2026 年第一季的營收年增率達到 48%。至關重要的是，z17 架構整合了 Telum II 處理器與全新的 Spyre 人工智慧加速器。這種硬體演進使金融服務、電信與政府部門的客戶能夠直接在大型主機上執行大規模的人工智慧推論工作負載，消除了將敏感數據傳輸至公有雲所帶來的延遲與安全風險。
除了硬體黏著度，IBM 在「主權人工智慧」（sovereign artificial intelligence）領域也建立了獨特的經濟護城河。當競爭對手專注於龐大的消費者導向大型語言模型時，watsonx 平台與 Granite 模型則是專為企業量身打造。這些模型設計在客戶的私有邊界內安全運行，確保符合法規與數據隱私要求。此外，watsonx.governance 框架提供了高度監管產業所需的稽核能力與幻覺緩解機制。這種以企業為優先的策略正產生實質的商業吸引力，生成式人工智慧業務規模在 2025 年底已超過 125 億美元。
產業動態與戰略機會
企業技術產業目前正從生成式人工智慧的探索階段，轉向大規模生產部署階段。這種轉變為混合雲編排工具帶來了巨大的長期順風。隨著數據重力（data gravity）增加，大型組織意識到將遺留的關鍵任務數據遷移至公有雲的成本過高，且充滿合規風險。這種將人工智慧模型帶向數據，而非將數據移至模型的架構哲學，正引起資訊長（CIO）們的強烈共鳴。
另一個新興機會在於邊緣運算與行動人工智慧生態系統。近期與電信及半導體龍頭的合作（例如針對 Qualcomm Snapdragon 架構優化 Granite 模型），顯示出 IBM 將企業能力從集中式資料中心推向邊緣裝置的意圖。此外，Red Hat 的虛擬化技術堆疊正經歷採用率提升，成為企業買家在 Broadcom 收購 VMware 後，面對授權變更與架構不確定性時的戰略避險選擇。
威脅與破壞性進入者
儘管在受監管產業地位穩固，但顯著的結構性威脅依然存在。最直接的阻力來自諮詢部門持續的拖累，總體經濟的謹慎態度限制了非必要性的 IT 支出。隨著企業預算緊縮，諮詢業務成長停滯在低個位數，迫使 IBM 必須與 Accenture 等體質更輕盈的競爭對手及離岸專業整合商進行激烈的利潤保衛戰。
在更廣泛的生態系統中，破壞性威脅來自極具靈活性的純數據平台與代理式（agentic）編排新創公司。Databricks 與 Snowflake 等公司正迅速從數據倉儲演變為成熟的人工智慧作業系統，積極鎖定 watsonx.data lakehouse 試圖控制的企業數據層。此外，超大規模雲端供應商正持續優化其混合雲解決方案，試圖繞過 Red Hat 直接搶佔地端工作負載。若市場整合為少數封閉生態系統，這種開源、多模型的方法在受監管產業以外的採用率可能會面臨阻力。
未來成長催化劑
軟體營收的加速成長，很大程度上得益於積極且具針對性的併購策略，旨在建立全面的基礎架構與數據自動化堆疊。2025 年初完成的 64 億美元 HashiCorp 收購案，取得了 Terraform 與 Vault，鞏固了在基礎架構即程式碼（IaC）與多雲安全領域的領導地位。隨後，2026 年第一季完成的數十億美元 Confluent 收購案，則解決了數據流動（data-in-motion）的瓶頸。透過整合 Confluent 的即時串流能力，企業內部的即時非結構化數據現在可直接輸入人工智慧模型，創造出高度差異化的端到端數據管線。
展望未來，量子運算依然是極具潛力的非對稱成長驅動力。IBM 持續達成其量子發展藍圖的里程碑，預計在 2026 年底前實現特定商業應用的量子優勢（quantum advantage），並在 2029 年前達成容錯計算。儘管量子運算目前的營收貢獻尚不明顯，但在密碼學、材料科學與複雜最佳化等早期商業應用中建立主導地位，將為下一代運算奠定基礎領導地位。
管理層業績紀錄
在執行長 Arvind Krishna 與財務長 James Kavanaugh 的領導下，管理層展現了卓越的臨床式精準執行力。管理層成功剝離了稀釋獲利的傳統業務（最顯著的是分拆 Kyndryl），並果斷地將資本配置轉向高成長的軟體與人工智慧領域。財務成果驗證了此項策略：2025 年，公司實現了多年來最高的營收成長，毛利率與營業利潤率亦同步大幅擴張。
最令人印象深刻的是，管理層恢復了業務的現金創造能力。2025 年自由現金流達到 147 億美元，創下逾十年來最高紀錄，自由現金流利潤率亦寫下新高。這種資本效率提供了靈活性，既能維持優質的股利政策，又能同時吸收數十億美元的併購案而不損及資產負債表。保守但高度可靠的財務指引框架恢復了機構投資人的信任，為現任管理層上任前長期績效不彰的時代畫下了明確的句點。
評分卡
International Business Machines Corporation 執行了現代企業科技領域中最成功、儘管相對低調的結構性轉型。透過將策略錨定在混合雲基礎架構與主權、受監管人工智慧這些雖然不顯眼但極具獲利的領域，該公司建立了極具防禦性的經濟護城河。Z 系列大型主機執行原生推論、Red Hat 管理混合雲編排、watsonx 治理數據層的戰略綜合，提供了一套超大規模雲端供應商在受監管產業中難以輕易複製的全面平台。這種營運紀律完全體現在公司創紀錄的現金流產生與軟體利潤率擴張上。
儘管諮詢部門仍是週期性包袱，且廣泛的人工智慧領域容易受到靈活純軟體業者的技術破壞，但核心平台的深厚黏著度顯著降低了下行風險。近期對 HashiCorp 與 Confluent 的收購，成為軟體部門的力量倍增器，有效地鎖定了企業技術堆疊中的數據與自動化層。總體而言，該公司展現出極具韌性且現金創造力強勁的特徵，在企業從實驗性人工智慧轉向受治理、生產規模部署的過程中，處於獨特的獲利優勢地位。