IBM宣布擴大與NVIDIA的合作，助力企業(yè)級人工智能邁上新臺階

摘要：雙方合作致力于在多個領(lǐng)域取得進展：GPU原生數(shù)據(jù)分析、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提取、本地及云基礎(chǔ)設(shè)施、雀巢全球供應(yīng)鏈決策效率提升，以及大規(guī)模企業(yè)人工智能部署咨詢服務(wù)。

近日,IBM（紐約證券交易所代碼：IBM）在GTC 2026 大會上宣布，將擴大與 NVIDIA 的合作，旨在助力企業(yè)大規(guī)模落地人工智能。此次合作旨在推動 GPU 原生數(shù)據(jù)分析、智能文檔處理、本地及受監(jiān)管環(huán)境的基礎(chǔ)設(shè)施部署，以及云與咨詢服務(wù)，為企業(yè)提供堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、先進的基礎(chǔ)設(shè)施和專業(yè)的行業(yè)知識，助力人工智能從試點階段邁向規(guī)模化生產(chǎn)。

盡管企業(yè)在人工智能領(lǐng)域投入巨大，但仍有太多企業(yè)止步于試驗階段，難以實現(xiàn)規(guī)模化生產(chǎn)。主要障礙始終存在：數(shù)據(jù)分散且難以訪問；基礎(chǔ)設(shè)施無法支撐高級人工智能工作負載；AI 部署難以滿足受監(jiān)管行業(yè)的合規(guī)性與數(shù)據(jù)駐留要求；許多組織在技術(shù)實施和部署過程中仍缺乏必要的指導(dǎo)與專業(yè)知識。IBM 與 NVIDIA 本次發(fā)布的聯(lián)合公告，正是為了消除這些阻礙。

IBM董事長兼首席執(zhí)行官 Arvind Krishna表示：“在下一波企業(yè)人工智能浪潮中，模型的表現(xiàn)取決于底層的數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)設(shè)施和流程編排，更取決于能否在業(yè)務(wù)中把這三者結(jié)合利用。我們與NVIDIA的合作，正好聚焦于這一核心難題。雙方攜手，旨在為企業(yè)提供切實的方案，幫助他們不再停留在試驗階段，而是切實地應(yīng)用人工智能。”

NVIDIA創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛表示：“六十年前，IBM開創(chuàng)了企業(yè)計算與數(shù)據(jù)處理的先河。如今，它正在為人工智能時代重新定義這一領(lǐng)域。數(shù)據(jù)是讓人工智能理解現(xiàn)實背景與意義的根基。通過與IBM合作，我們將CUDA GPU加速能力直接注入數(shù)據(jù)層，使數(shù)據(jù)分析和文檔處理從曾經(jīng)的瓶頸，轉(zhuǎn)變?yōu)閷崟r智能的驅(qū)動引擎。

利用 GPU 原生計算加速結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析

為了幫助企業(yè)以更低成本、更高效率從海量數(shù)據(jù)中挖掘價值，IBM 與 NVIDIA 聯(lián)合開發(fā)了開源集成方案。該方案的核心在于，通過 NVIDIA cuDF 為 IBM watsonx.data 的 SQL 引擎 Presto 提供加速，大幅提升海量數(shù)據(jù)集的查詢性能。

為在生產(chǎn)環(huán)境中驗證技術(shù)成效，IBM與NVIDIA將GPU加速的watsonx.data應(yīng)用于雀巢的訂單到現(xiàn)金數(shù)據(jù)集市。該數(shù)據(jù)集市追蹤著186個國家/地區(qū)的每一筆訂單、履行、交付和發(fā)票，在44張表中處理著TB級數(shù)據(jù)。雀巢憑借其強大的數(shù)字化基礎(chǔ)，成為此次概念驗證的理想選擇：其全球統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型、整合的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，以及跨市場的單一數(shù)據(jù)源，確保了數(shù)據(jù)的及時、準確與可信——這正是生產(chǎn)環(huán)境下驗證GPU加速分析所需的堅實根基。

此前，雀巢基于CPU的每次數(shù)據(jù)刷新需耗時15分鐘，且每日僅能運行數(shù)次。借助NVIDIA的軟件與GPU加速，IBM watsonx.data的Presto引擎將查詢時間從15分鐘大幅縮短至3分鐘。雀巢報告顯示，此舉實現(xiàn)了83%的成本節(jié)省，整體性價比提升高達30倍。

雀巢首席信息官Chris Wright表示：“對于一家服務(wù)數(shù)十億人的企業(yè)而言，數(shù)據(jù)是我們?nèi)蜻\營決策的根基。通過與IBM和NVIDIA的合作，我們進行的概念驗證已經(jīng)證明：全球運營數(shù)據(jù)可以在幾分鐘內(nèi)完成刷新，且成本更低。我們現(xiàn)在的重點是將這一能力轉(zhuǎn)化為實實在在的業(yè)務(wù)影響——進一步提升制造、倉儲等領(lǐng)域的決策速度，并將這些能力推廣到整個企業(yè)。”

幫助企業(yè)釋放數(shù)據(jù)的全部價值

大多數(shù)企業(yè)并不缺數(shù)據(jù)，缺的是訪問和使用數(shù)據(jù)的能力。SharePoint網(wǎng)站、內(nèi)容管理系統(tǒng)、供應(yīng)商研究、專家知識……信息無處不在，卻困于非結(jié)構(gòu)化的多模態(tài)格式中，難以提取、難以標準化，更難以在決策的速度下被信賴。

IBM與NVIDIA正攜手攻克這一難題。雙方整合IBM Docling與NVIDIA Nemotron開放模型，旨在將智能文檔提取能力推向企業(yè)級規(guī)模。Docling負責(zé)將文檔標準化并轉(zhuǎn)換為AI就緒格式，同時保留源級可追溯性；NVIDIA Nemotron模型則加速多模態(tài)內(nèi)容的攝取。初步結(jié)果顯示，在GPU加速基礎(chǔ)設(shè)施的支持下，該組合方案相比其他開源模型，吞吐量顯著更高，同時精度保持甚至有所提升。

面向本地部署和受監(jiān)管部署的 GPU 優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施

IBM與NVIDIA正將雙方的合作從數(shù)據(jù)層拓展至基礎(chǔ)設(shè)施層。NVIDIA選用IBM存儲方案，旨在為其GPU原生高級分析引擎供給海量數(shù)據(jù)：IBM Storage Scale System 6000可提供高達10PB的高性能存儲，將IBM的統(tǒng)一數(shù)據(jù)訪問層及大規(guī)模并行吞吐能力，與NVIDIA的GPU流水線深度整合。目前，IBM Storage Scale 6000已通過NVIDIA DGX平臺的認證與驗證。[i]

針對有數(shù)據(jù)駐留和監(jiān)管合規(guī)需求的企業(yè)與政府機構(gòu)，IBM與NVIDIA正探索將IBM Sovereign Core與NVIDIA基礎(chǔ)設(shè)施及Nemotron模型進行集成。這一組合的目標是支持完全在區(qū)域邊界內(nèi)運行的GPU密集型AI工作負載，同時確保不犧牲治理與合規(guī)性。

IBM、NVIDIA與Red Hat攜手，全面升級企業(yè)AI技術(shù)棧

IBM與NVIDIA正深化在云計算和企業(yè)咨詢領(lǐng)域的合作，助力客戶加速采用人工智能。

在云基礎(chǔ)設(shè)施層面，IBM計劃于2026年第二季度初在IBM Cloud上推出NVIDIA Blackwell Ultra GPU，支持大規(guī)模訓(xùn)練、高吞吐量推理及AI推理。該技術(shù)還將與NVIDIA Red Hat AI Factory以及具備企業(yè)級合規(guī)性和數(shù)據(jù)駐留控制的VPC服務(wù)器深度集成。

在咨詢服務(wù)層面，IBM Consulting計劃通過IBM Consulting Advantage（IBM的企業(yè)級AI平臺，可幫助客戶在其技術(shù)環(huán)境中構(gòu)建和擴展AI）將Red Hat AI Factory with NVIDIA帶給客戶。這一組合旨在幫助企業(yè)簡化數(shù)據(jù)準備、模型構(gòu)建和部署流程，同時提升性能和監(jiān)管能力。這是IBM Consulting幫助客戶最大化AI投資回報的又一重要舉措。

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參考資料

[i]IBM Storage Scale System 6000 is NVIDIA-Certified Storage

關(guān)于IBM

IBM是全球領(lǐng)先的混合云、人工智能及企業(yè)服務(wù)提供商，幫助超過175個國家和地區(qū)的客戶，從其擁有的數(shù)據(jù)中獲取商業(yè)洞察，簡化業(yè)務(wù)流程，降低成本，并獲得行業(yè)競爭優(yōu)勢。金融服務(wù)、電信和醫(yī)療健康等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的超過4000家政府和企業(yè)實體依靠IBM混合云平臺和紅帽O(jiān)penShift快速、高效、安全地實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。IBM在人工智能、量子計算、行業(yè)云解決方案和企業(yè)服務(wù)方面的突破性創(chuàng)新為我們的客戶提供了開放和靈活的選擇。對企業(yè)誠信、透明治理、社會責(zé)任、包容文化和服務(wù)精神的長期承諾是IBM業(yè)務(wù)發(fā)展的基石。了解更多信息，請訪問：IBM官網(wǎng)。