SINGAPURA – Barry Baker,IBM Infrastructure首席运营官(COO)和IBM Systems总经理,透露了IBM在为全球客户提供可靠,安全和先进的基础设施解决方案方面的各种创新。
8月20日(星期三)在新加坡康纳酒店(Conrad Hotel Singapore)举行的IBM Think 2025上对VOI的独家采访中,Baker讨论了IBM在过去20年中的重大转型以及该公司如何支持客户面对当今的技术挑战,包括人工智能,混合云和量子计算。
贝克解释说,IBM的重点已经从突出硬件规格(如内核数量和内存容量)转向了一种优先考虑客户真实结果的全套方法。
“现在,我们传达的不仅是服务器性能,而且如何在没有停止时间的情况下运行工作载,免受网络威胁的侵害,甚至免受量子风险的侵害。我们还在技术组合中正确灌输人工智能,以快速提供分数,“他解释说。
Baker强调了全层方法在提高系统弹性和安全性方面的重要性。从芯片设计、固件、操作系统到中间软件,IBM确保每一层都为服务器的性能和弹性做出贡献。
这种方法使IBM能够满足包括金融和保健服务在内的各个行业的特定监管需求。“我们不是解决所有可能的问题,而是专注于特定行业的需求,以便能够实时监控合规性,”他补充说。
IBM的创新战略之一是“客户0”概念,其中IBM成为开发新技术的第一批用户。这使得团队能够在将其应用于客户之前对内部进行测试。
贝克在纽约Poughkeepsie的IBM制造工厂举了一个例子,该工厂已被证明可以提高效率并节省大量时间。他解释说,IBM Industry 4.0 Studio上展示的所有演示,在提供给客户之前,已经在生产设施中进行了测试和实际使用。“使用Client 0,我们可以向客户展示真正的结果,并在他们使用之前衡量技术的好处,”他说。
在云混合体的背景下,Baker强调了IBM技术与Red Hat平台的整合,包括Red Hat Enterprise Linux和OpenShift。这种方法使客户能够安全运行关键工作量,遵守规则,并最佳地利用自动化。IBM根据行业需求设计了具体的解决方案,使实施过程高效有效。
Baker还强调了企业采用AI的挑战,特别是在数据集成方面。许多公司在数据管理方面还没有混合和一致的方法,因此AI只依赖于公共模型。
“如果公司尚未对数据和基础设施采取一致的方法,他们将难以将企业数据纳入AI解决方案。因此,他们的AI仅限于与内部需求不相关的公共模式,“他解释说。
英博社(IBM)通过提供基础设施来帮助客户,这些基础设施使人工智能能够高效使用,从主框架、服务器电源到最大化GPU性能的存储。贝克提到,英博社拥有确保GPU始终如一地以最高利用率运行的技术。
在计算机方面,IBM通过Z和Power 11处理器的芯片技术,以及今年发布的一台名为Spire的新卡加速器,灌输了低功耗AI。它允许客户在当地运行各种深度学习和机器学习模型,以节省成本和能源。一个例子是使用AI在金融交易中防止欺诈。
关于量子计算,贝克解释说,IBM仍处于研究阶段。IBM的目标是到2029年推出第一个量子故障耐受系统。IBM将量子研究活动与产品团队分开,确保在商业实施这项技术之前采取成熟的方法。Baker强调,该公司正在开发一个量子混合解决方案,将QPU,CPU和GPU结合起来,以便将来客户可以实际使用。
Baker还讨论了IBM系统组合,包括IBM Z,Power和Storage,作为为客户提供重要价值的基础设施核心。该系统允许公司将资源和预算分配给其他项目,同时确保任务关键环境在没有时间的情况下运行。IBM云基础设施可帮助客户通过公共云访问此技术,而TLS服务则在关键环境中保持运营稳定。
关于人工智能的采用,Baker看到了希望立即实施使用案例AI的企业客户的要求加速。IBM现在有大约250个客户为主框架提交的用例,包括在平台上使用本地人工智能以确保操作效率。
此外,IBM继续监控人工智能成本和基础设施优化,以便大规模使用人工智能保持高效和节能。
贝克在采访结束时强调了IBM致力于支持客户快速、安全、有效地实施技术创新的承诺。“我们的角色是提供可靠、有弹性的基础设施,并准备好面对未来的挑战,同时帮助客户以最佳方式利用人工智能和混合云。
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