IBM携手英伟达AI数据平台，加速企业AI规模化应用

合作包括针对非结构化数据的全新存储技术、英伟达平台与IBM watsonx 的集成，以及用于智能体推理和其他 AI 工作负载的IBM Consulting解决方案

北京2025年3月24日 /美通社/ -- 近日，IBM（纽约证券交易所：IBM）宣布与英伟达（纳斯达克股票代码：NVDA）开展全新合作，双方将基于英伟达AI数据平台参考架构（reference architecture）进行产品集成，帮助企业更有效地将数据用于构建、扩展和管理生成式人工智能（Gen AI）工作负载和AI智能体应用。此外，IBM将在混合云基础架构产品IBM Fusion中加入内容感知存储功能，并扩展英伟达平台与IBM的AI和数据平台watsonx 的集成。此外，IBM还将与英伟达合作推出新的 IBM咨询（IBM Consulting）解决方案，推动企业级AI创新。

IBM Taps NVIDIA AI Data Platform Technologies to Accelerate AI at Scale

IBM商业价值研究院在2024年的一份调研报告显示，超过四分之三 (77%) 的受访高管表示生成式AI已准备好进入市场，高于 2023 年的 36％。在推动AI投入生产的同时，企业对计算和数据密集型技术的需求也在增加。与英伟达的合作将支持 IBM 提供基于开放技术和平台的混合AI解决方案，同时兼顾数据管理、性能、安全和治理。

以下解决方案基于英伟达AI数据平台参考架构，代表了双方合作构建企业级AI基础架构的最新成果：

•  增强非结构化数据处理，提升AI性能：借助 IBM 全新的内容感知存储 (CAS) 功能，企业可在不影响信任和安全的前提下，从快速增长的非结构化数据中提取洞察并用于推理，以负责任的方式扩展和增强"检索增强生成" （RAG）和AI推理等应用场景。IBM Storage Scale 分布式存储软件将使用提取和增强的数据响应查询，并利用 NVIDIA BlueField-3 DPU 和 NVIDIA Spectrum-X 网络 加快 GPU 和存储之间的通信速度。多模态文档数据提取工作流还将使用NVIDIA NIM平台构建的NVIDIA NeMo Retriever微服务。CAS 将嵌入IBM Fusion的下一次更新中，新版本预计于今年第二季度推出。

•  实现更易访问的AI：IBM watsonx将与NVIDIA NIM平台集成，助力企业在多云环境中使用业界领先的AI模型。企业可借助IBM的企业级AI平台和开发人员工作室 watsonx.ai 来开发 AI 模型，并部署到所选应用中，同时使用其他外部模型。IBM的AI治理平台 watsonx.governance确保企业在任何托管环境中对 NVIDIA NIM 微服务实施强大的监控和治理。随着更多企业采用AI智能体和其他集成AI 模型的高级应用，系统之间的互操作性越来越重要。

•  增强对计算密集型工作负载的支持：越来越多的企业开始采用生成式AI和高性能计算 (HPC)，IBM宣布在 IBM Cloud 上提供基于NVIDIA H200的用例，继续扩展NVIDIA 加持的计算产品组合。凭借大内存和高带宽，此类用例可满足企业对AI工作负载和大型基础模型的需求。

•  携手NVIDIA将AI智能体技术注入流程转型：IBM 咨询将推出 AI 集成服务，帮助客户使用 NVIDIA Blueprints和AI智能体技术，实现端到端业务流程的转型并进行管理，例如，在边缘环境中针对特定行业的工作流程应用AI智能体。用例包括制造业的自主检测和维护，以及能源行业的视频数据主动分析和异常响应。

•  在混合云环境中优化计算密集型AI工作负载：IBM 咨询借助RedHat OpenShift和 NVIDIA AI，帮助客户在混合云环境中构建、更新和管理计算密集型AI工作负载。这包括NVIDIA AI Foundry、NVIDIA NeMo、NVIDIA AI Enterprise、NVIDIA Blueprints 和 NVIDIA Clara 等技术，加速处理高计算量的复杂任务，同时符合AI 治理、数据安全和合规要求。

IBM 基础架构业务首席技术官兼创新团队总经理 Hillery Hunter表示："IBM 致力于帮助企业构建和部署有效的 AI 模型，并快速实现规模化应用。IBM 和英伟达正在合力打造必要的解决方案、服务和技术，帮助客户解锁、加速并保护数据的应用，最终降低AI 的隐性成本和技术障碍，并获得真正的业务收益。"

英伟达存储网络技术业务副总裁 Rob Davis表示："AI智能体技术需要快速且大规模地访问、获取和处理数据，而今天，这些步骤发生在不同的孤岛中。IBM的内容感知存储与 NVIDIA AI 的集成，通过优化的网络结构协调数据和计算资源，通过智能、可扩展的系统消除技术孤岛，帮助企业实现近乎实时的推理，实现响应式 AI 推理。"

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