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北京2023年9月11日 /美通社/ -- 隨著 ChatGPT 的問世，企業對 AI 大語言模型產生了極大興趣，整個產業界都在積極探討如何能夠把握大模型帶來的機會，把人工智能技術應用于產業，真正做到"數實相融"，實現創新突破。而生成式 AI 的浪潮對企業用戶的算力資源、算法優化和數據安全都提出了更高要求，如何在部署 AI 工具的同時兼顧效率和創新，離不開靈活、安全、可持續、可擴展的 IT 基礎架構。
經過幾十年的算法、算力、數據方面的量變積累，AI發展的"質變時刻"已經到來。IBM 是全球 AI 技術和應用的重要參與者，見證和引領了 AI 領域的數次變革。為了迎接這一戰略時刻的到來， IBM近日宣布啟動新一代 AI 與數據平臺 IBM watsonx 在本地市場落地，為企業級基礎模型和生成式 AI 提供動力。
這是繼紅帽 OpenShift 開放式混合云技術平臺之后，IBM 落地大中華區市場的又一個具有里程碑意義的開放式 AI 技術平臺，旨在賦能企業使用可信數據，負責任、規模化地構建、應用和擴展領先的 AI 技術，提升競爭力。至此，IBM基于開放式混合云平臺和新一代 AI 與數據平臺，從算力、存力、企業級AI應用到咨詢，為企業提供全棧能力和強大生態。
人工智能基礎架構最重要的兩個能力就是存力和算力。在近期舉辦的watsonx大中華區新聞發布會上，IBM副總裁、大中華區存儲業務總經理侯淼、IBM大中華區主機及LinuxONE總經理李航與行業客戶代表共同解讀了AI規模應用給存力和算力帶來的挑戰，以及IBM如何幫助企業夯實AI基礎架構，讓技術真正轉化為業務價值。
AI+時代，IBM 存儲解決方案兼顧效率和創新
在 AI 場景中，為了讓數據發揮更大的潛在價值，存力至關重要。如果存力與GPU或CPU的處理能力不匹配，在性能、擴展性方面讓算力處于等待狀態，造成巨大的浪費。據統計，全球人工智能投資的年復合增長率是17.5%，而人工智能存儲的增長率更高，達到23%，而其中非結構化數據占 80%～90%，這就增加了管理的難度。
IBM副總裁、大中華區存儲業務總經理侯淼指出，AI存力難點主要體現在四個方面：高性能、高擴展性、降低成本、安全合規。百度智能云云存儲部及數據庫部總經理于淼對此也深有體會，她認為，在AI場景下，存儲系統的重要使命之一就是盡可能地提高算力的效率，具體而言就是極致的性能和彈性，以及在保證超高性能的同時持續穩定輸出。
侯淼表示，IBM的AI存力解決方案涵蓋一級存儲和二級存儲，可為AI基礎架構提供全面支撐，滿足AI浪潮下的新需求。一級存儲和GPU連接，提供高性能、擴展性和數據管理，直接參與模型的訓練和生成，以及模型在使用階段對數據訪問的要求。在這一領域，IBM通過高擴展的AI存力平臺引擎IBM Storage Scale和高性能AI存力一體機IBM Storage Scale System，為企業提供高性能和線性擴展能力，同時支持易管理及存儲分層等技術。
IBM Storage Scale提供了一個數據平臺，支持多種協議以滿足不同數據互聯互通，實現水平擴展時不損失性能，同時能夠進行自動管理，包括數據相關的管理和備份。IBM基于該軟件搭建了AI存力一體機——IBM Storage Scale System。IBM Storage Scale System是NVIDIA DGX SuperPOD 第一個存儲合作伙伴，并將 NVIDIA GDS 集成進軟件，在汽車、醫療保健、HPC 等領域廣泛落地。
針對二級存儲的低成本、高可靠等要求，IBM磁帶產品正在這個領域中發揮重要作用，比如大容量的TS4500磁帶庫以及今年年初發布的高密度分布式磁帶陣列DiamondBack（即TS6000），可實現低成本的數據歸檔及備份，適用于大規模存儲冷數據。跟磁盤相比，磁帶能夠大幅度降低成本（約80%），同時節能環保、易于訪問，是幫助企業實現溫數據和冷數據存儲降本增效的絕佳方案。
百度是全球為數不多的、在「芯片層-框架層-模型層-應用層」進行全棧布局的人工智能公司。隨著百度智能云推出AI創新服務，數據量急劇增加，百度的磁帶規模逐年擴展。為了實現降本增效和滿足數據合規要求，百度選擇將 IBM TS4500 磁帶庫和 IBM Storage 軟件創新解決方案（即IBM Storage Scale 和 IBM Storage Defender）相結合，百度智能云得以降低成本并實現快速擴展，從而滿足數據增長需求。
于淼表示，百度智能云已在其陽泉數據中心部署了14個IBM TS4500 磁帶庫，存儲了超過2EB的冷數據。IBM 冷數據存儲解決方案為百度智能云提供了30年存儲、12個9的數據存儲可靠性保證，滿足了對高規格數據安全性的需求；同時以其高密度、能耗低的優勢，助其冷數據總體擁有成本降低了80%，節能近90%。此外，IBM存儲團隊幫助百度智能云優化部署和交互方案，實現了冷數據的便捷訪問和調用。
攜手IBM共創企業級AI的綠色技術底座
以大數據、大模型為代表的AIGC熱潮帶來了AI算力需求的爆發式增長。更豐富的算力資源成為人工智能競爭的核心基石，也是企業面臨的最大挑戰。順應市場趨勢與客戶需求，IBM 在 2022 年 9 月發布了第四代 LinuxONE 服務器 IBM LinuxONE Emperor 4，并在今年 4 月推出單機柜版本 IBM LinuxONE Rockhopper 4。
IBM大中華區主機及LinuxONE總經理李航表示，新一代 LinuxONE 具有7個9的高可用性，并融入了多項黑科技，借"以一頂百"、"彈性擴展"、"安全無虞"等優勢，幫助企業將 AI 應用和可持續戰略的目標轉化為具體行動，比如通過引入 IBM Telum 處理器的片上 AI 加速器技術，實現大規模 AI 推理，做到僅個位數毫秒級延遲；基于 Linux 和 Kubernetes 平臺提供大規模的可擴展性，在單一系統的足跡中可以支持數以萬計的工作負載；在 Linux 架構服務器中首次引入量子安全技術，確保系統安全；支持完全開放、開源的平臺，具有超大整合力。
很多不同行業的客戶已應用 LinuxONE 平臺并取得了顯著成果。愛爾眼科醫院集團是中國及全球范圍具有醫院規模和優質醫療能力的眼科醫療集團，在IT建設上一直堅持較高的投產比。IBM LinuxONE的高可靠性和單核強大算力，解決了愛爾眼科此前在財務、供應鏈系統等核心系統的瓶頸問題，節省了機房空間和電力消耗，給IT運維帶來了較好回報。
愛爾眼科醫院集團信息中心總監唐凡指出，人工智能應用是愛爾眼科的數字化發展方向之一，在這方面，醫療行業普遍面臨的一個挑戰就是缺乏大規模的高質量標準數據，數據隱私和安全的考量導致不同的醫療機構之間數據難以共享。愛爾眼科期待未來和IBM 進一步合作，讓人工智能在各種場景里更好地為患者服務，讓科技造福人類。
在算力層，IBM生成式AI的能力已經開始落地。IBM于近期推出了基于 watsonx 的生成式 AI 功能——watsonx Code Assistant for Z，幫助開發人員在 IBM Z 系列主機上更快地將 COBOL 代碼轉換為 Java 代碼，從而提高開發人員的生產力，加速實現主機應用現代化。
面對滾滾而來的生成式AI浪潮，企業如何讓AI快速落地并轉化為核心生產力？IBM認為：根據企業自身的業務需求、使用企業自己的數據，為他們量身定制生成式AI解決方案和模型。IBM將借助watsonx平臺，融合強大的算力、存力解決方案，幫助企業打造面向未來的基礎架構，在"AI+"新賽道上占得先機。
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IBM 是全球領先的混合云、人工智能及企業服務提供商，幫助超過 175 個國家和地區的客戶，從其擁有的數據中獲取商業洞察，簡化業務流程，降低成本，并獲得行業競爭優勢。金融服務、電信和醫療健康等關鍵基礎設施領域的超過 4000 家政府和企業實體依靠 IBM 混合云平臺和紅帽 OpenShift 快速、高效、安全地實現數字化轉型。IBM 在人工智能、量子計算、行業云解決方案和企業服務方面的突破性創新為我們的客戶提供了開放和靈活的選擇。對企業誠信、透明治理、社會責任、包容文化和服務精神的長期承諾是 IBM 業務發展的基石。了解更多信息，請訪問：https://www.ibm.com/cn-zh
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