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北京 2025年5月7日 /美通社/ -- 今天,IBM在年度科技盛會 Think大會上發布了一系列混合云技術創新,有望打破企業級人工智能(AI)規模應用的長期桎梏,幫助企業使用自己的數據構建和部署先進的AI智能體。
IBM預計到 2028 年,全球新增的應用數量將超過10 億個,這將帶來更加碎片化的IT環境,為企業的持續增長制造阻力。無縫的應用集成和編排以及數據就緒是破局關鍵。
同時,IBM商業價值研究院(IBV)最新發布的全球CEO調研報告顯示,未來兩年企業對AI技術的投資將翻兩倍以上;大多數受訪CEO表示正在積極采用AI智能體,并為大規模應用做準備。然而,大規模的投資也導致了技術的碎片化,僅有25%的AI項目實現了預期的投資回報(ROI)。
IBM此次發布的混合云、AI智能體等技術創新,以及IBM咨詢團隊深厚的行業專長,將助推企業實現更大規模的AI應用。
IBM 董事長、首席執行官 Arvind Krishna 表示:"AI技術已經走過了實驗階段。能否應用量身定制的AI技術、并產生可衡量的業務成果,將決定企業的競爭優勢。IBM 最新推出的混合技術平臺,旨在幫助企業化繁為簡,將AI快速轉化為真實的業務價值。"
借助watsonx Orchestrate構建AI智能體,無縫解鎖超過80種關鍵業務應用
今天,AI智能體正在從對話工具轉變為生產力工具。然而,許多企業仍然無法在分散的IT環境、應用和數據之間管理和集成AI智能體。IBM基于watsonx Orchestrate打造了一套完整的、企業就緒的智能體工具,旨在幫助企業實現這一目標。這包括:
IBM 還推出了全新的Agent Catalog in watsonx Orchestrate[4]工具,以簡化IBM 及合作伙伴(MasterCard、Oracle、ServiceNow、Salesforce、Box、Symplistic.ai、11x等)對150 多個智能體和預構建工具的訪問。例如,該工具將包括內置于Salesforce Agentforce、可搜索和錄入潛在客戶的銷售智能體,以及可嵌入 Slack 的對話式人力資源智能體。
Forrester報告:在混合環境中使用IBM集成自動化工具,三年內投資回報率可達176%
隨著AI采用持續加速,集成仍然是許多企業面臨的重要挑戰。大多數企業都要面對本地和混合云環境中復雜的 API、應用和系統,而這些工具大多難以協同。
為了應對這一挑戰,IBM推出了新一代集成解決方案 webMethods Hybrid Integration[5],旨在以更智能、智能體驅動的自動化取代僵化的工作流程。它支持用戶在混合云環境中管理應用、API、B2B 合作伙伴、事件、網關和文件傳輸之間的大量集成。
一項獨立的 Forrester 總體經濟影響 (TEI) 調研報告顯示,某復合材料公司在采用多種webMethods集成解決方案后,在三年內實現了以下收益[6]:
webMethods Hybrid Integration是對 IBM 自動化產品組合的補充,后者涵蓋更廣泛的應用開發與集成、基礎架構自動化和技術業務管理等場景。例如,與HashiCorp產品的集成,包括Terraform(用于基礎設施配置)和Vault(用于機密管理),支持混合云環境中關鍵任務的自動化,如安全配置、政策執行的一致性以及IT運營的可擴展性。IBM Concert Resilience Posture 等工具與 watsonx和Red Hat 技術相結合,則幫助企業以更智能、一致的方式管理IT運營,并加速混合云環境中的AI應用。
解鎖非結構化數據,助力生成式AI應用
對于企業而言,散落在各種合同、表格和演講文稿中的非結構化數據既是寶貴的財富,更是未利用的資源。IBM 持續升級其湖倉一體數據平臺watsonx.data為企業激活數據,實現準確而高效的AI應用[7]。
最新的watsonx.data將開放數據湖倉與數據經緯能力(如數據血緣跟蹤和治理)結合起來,可以幫助客戶統一、治理和激活不同數據孤島、格式和云環境中的數據,從而實現AI應用、AI智能體與非結構化數據的打通;與傳統的檢索增強生成(RAG)方法相比,準確率提高達 40%[8]。
IBM 還將引入watsonx.data integration功能,作為管理不同格式、不同管道的數據的單一界面工具;以及 watsonx.data intelligence功能,借助AI技術從非結構化數據中提取深刻洞察[9]。二者將作為獨立產品推向市場,部分功能可通過watsonx.data獲得,以最大程度地滿足客戶需求,確保模塊化的靈活性。
作為上述產品的補充,IBM 近期宣布了針對DataStax的收購計劃,以更好地幫助客戶借助生成式AI獲取非結構化數據;比如,通過DataStax實現額外的矢量搜索功能。此外,watsonx已作為 API 提供商被集成到Meta Llama Stack,有望幫助更多企業實現生成式AI的規模部署和開放應用。
IBM還在其混合云基礎架構產品IBM Fusion中加入內容感知存儲功能(content-aware storage),該功能將于今年第三季度上線IBM Storage Scale存儲軟件。該技術可對非結構化數據進行上下文處理,并將提取的信息快速用于RAG 應用,從而提升推理速度。
為AI規模應用打造的基礎架構平臺
IBM 還將推出新一代Linux服務器IBM LinuxONE 5,這是迄今為止最安全、性能最高的 Linux 平臺,每天可處理多達 4500 億次AI推理操作[10]。其創新之處包括:
IBM 還在不斷擴大GPU、加速器和存儲產品的合作伙伴生態,攜手AMD、CoreWeave、英特爾、英偉達等公司針對計算密集型工作負載和AI數據治理提供新的解決方案。
如需了解Think大會的所有發布,請訪問 IBM Newsroom。
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[1] 智能體構建能力計劃于2025年6 月正式上市。 [2] 人力資源智能體現已上市,銷售和采購智能體計劃于2025年6 月正式上市。 [3] 可觀測性功能計劃于2025年6 月正式上市。 [4] Agent Catalog功能計劃于2025年6 月正式上市。 [5] webMethods Hybrid Integration計劃于2025年6 月正式上市。 [6] "IBM webMethods的總體經濟影響"是一項由IBM委托、 Forrester Consulting于2024年執行的調研報告。 [7] 新的watsonx.data計劃于2025年6 月正式上市。 [8] 測試結果來自IBM內部測試,比較了使用 watsonx.data Premium Edition 檢索層與僅使用矢量 RAG 的 AI 模型輸出答案的正確性。該測試在三個常見用例中使用了 IBM 專有數據集,并使用了相同的開源推理、判斷和嵌入模型以及其他變量。結果可能有所不同。 [9] watsonx.integration 和watsonx.data intelligence計劃于2025年6 月正式上市。 [10] 性能結果來自于型號為9175 的 IBM Systems Hardware 上運行的內部測試。基準測試使用 1 個線程執行本地推理操作,使用基于 LSTM 、集成AI 加速器的合成信用卡欺詐檢測模型,推理操作的批處理大小為 160。IBM Systems Hardware 配置:1 個 LPAR 運行 Red Hat® Enterprise Linux® 9.4,帶有 6 個 IFL(SMT)和128 GB 內存。結果可能有所不同。 [11] IBM針對核心整合研究的內部性能測試旨在比較以下服務器:IBM 9175 MAX 136 機型由三個 CPC 抽屜組成,包含 136 個可配置處理器單元和六個 I/O 抽屜,支持網絡和外部存儲。x86 解決方案使用商用企業服務器,配備兩個第五代英特爾® 至強® 鉑金 8592+ 處理器,每個 CPU 有 64 個核心。兩種解決方案都可以訪問相同的存儲。結果可能有所不同。測試結果推斷為典型的完整客戶 IT 解決方案,包括相互隔離的生產和非生產 IT 環境。TCO 包括軟件、硬件、能源、網絡、數據中心空間和人工成本。在 IBM z17 方面,完整的解決方案需要一臺 IBM z17 Type 9175 MAX 136,而在 x86 方面,完整的 IT 解決方案需要 23 臺服務器。 |
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