IBM Think 2025：混合雲平台全棧升級 加速企業級AI變革
IBM在年度科技盛會Think大會上發佈一系列混合技術創新，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 (AI Agents)。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、並產生可衡量的業務成果，將決定企業的競爭優勢。」
IBM預計到2028年，全球新增的應用程式數量將超過10億個，這將帶來更加碎片化的IT環境，為企業的持續增長製造阻力。無縫的應用程式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) 最新發佈的全球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表示正在積極採用AI智能體，並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)。
watsonx Orchestrate構建AI智能體 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基於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：
- 可在五分鐘內構建AI智能體的工具平台，提供面向非技術用戶的無代碼工具和針對開發者的專業代碼工具，輕鬆集成、定制和部署基於任何框架構建的智能體。[1]
- 預構建的專業領域智能體（如人力資源、銷售和採購等），以及處理網頁搜索和計算等簡單操作的效用 (utility) 智能體。[2]
- 集成了Adobe、AWS、Microsoft、Oracle、Salesforce Agentforce、SAP、ServiceNow和 Workday 等公司的 80 多種行業領先的企業級應用工具。
- 通過智能體編排工具實現複雜項目所需的多智能體、多工具協調，包括規劃工作流程、按任務需求匹配不同供應商的AI工具。
- 為AI智能體全生命週期提供可觀測性，包括性能監控、防護、模型優化和治理。[3]
IBM還推出了全新的Agent Catalog in watsonx Orchestrate[4]工具，以簡化IBM及合作夥伴 (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，該工具將包括內置於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：
隨著AI採用持續加速，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雲環境中複雜的 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。它支持用戶在混合雲環境中管理應用、API、B2B合作夥伴、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，某復合材料公司在採用多種webMethods集成解決方案後，在三年內實現了以下收益[6]：
- 投資回報率達到176%，未量化的收益包括易用性、訓練成本降低、可視性提高和安全態勢改善等；
- 宕機時間減少 40%；
- 複雜項目節省 33% 的時間；
- 簡單項目節省 66% 的時間。
webMethods Hybrid Integration是對IBM自動化產品組合的補充，後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 (用於基礎設施配置) 和Vault (用於機密管理)，支持混合雲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，並加速混合雲環境中的AI應用。
解鎖非結構化數據 助力生成式AI應用
對於企業而言，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台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、格式和雲環境中的數據，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近期宣佈了針對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還在其混合雲基礎架構產品IBM Fusion中加入內容感知存儲功能 (content-aware storage)，該功能將於今年第三季度上線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，並將提取的信息快速用於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台
IBM還將推出新一代Linux伺服器IBM LinuxONE 5，這是迄今為止最安全、性能最高的Linux平台，每天可處理多達4500億次AI推理操作[10]。其創新之處包括：
- 行業頂尖的AI加速器：包括Telum II片上AI處理器，支持交易型工作負載在內的高容量生成式AI應用。
- 先進的安全產品服務：其內置的保密容器既能保護客戶數據，還能與開創性的IBM量子安全加密技術進行新的集成，以應對潛在的量子網絡攻擊。
- 顯著降低成本和能耗：測試結果顯示，在使用相同軟件產品的前提下，將雲原生、容器化的工作負載從x86平台遷移至IBM LinuxONE 5，五年內可節省44%的總體擁有成本[11]。
IBM還在不斷擴大GPU、加速器和存儲產品的合作夥伴生態，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。
[1] 智能體構建能力計劃於2025年6 月正式上市。
[2] 人力資源智能體現已上市，銷售和採購智能體計劃於2025年6 月正式上市。
[3] 可觀測性功能計劃於2025年6 月正式上市。
[4] Agent Catalog功能計劃於2025年6 月正式上市。
[5] webMethods Hybrid Integration計劃於2025年6 月正式上市。
[6] 「IBM webMethods的總體經濟影響」是一項由IBM委託、 Forrester Consulting於2024年執行的調研報告。
[7] 新的watsonx.data計劃於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，並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計劃於2025年6 月正式上市。
[10] 性能結果來自於型號為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，使用基於 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台 IBM z17 Type 9175 MAX 136，而在 x86 方面，完整的 IT 解決方案需要 23 台服務器。
