IBM发布watsonx平台，为下一代企业级基础模型提供动力

watsonx 是一个针对基础模型和生成式 AI 的全新平台，提供一个包括 AI 开发平台、数据存储和 AI 治理在内的工具包

新推出的 Watson 产品注入了基础模型和生成式 AI 能力，针对代码、AIOps、数字劳动力、安全性和可持续性

与 Hugging Face 的新合作将致力于基于 watsonx 平台为企业提供最佳开源AI模型

IBM Consulting 宣布成立一个生成式 AI 卓越中心，该中心拥有 1000 多名 AI 专家，随时准备利用企业级 AI 帮助客户实现业务转型

IBM (NYSE: IBM) 昨晚在其 2023 年度 Think 大会上宣布推出 IBM watsonx，这是一个全新的 AI 和数据平台，能够让企业利用可信数据来扩展和加速领先的 AI 影响力。今天，转向人工智能的企业需要拥有一个完整的技术堆栈，使他们能够跨整个组织来训练、调整和部署 AI 模型，包括基础模型和机器学习功能，具备可信的数据、速度和治理 —— 所有这些都能在一个地方并能在任何云环境下运行。

在 Think 大会上，IBM 还宣布了下一步规划当中的领先技术与服务，包括旨在支持 AI 密集型工作负载的 GPU 即服务的基础架构产品，用于测量、跟踪、管理和帮助报告云上碳排放的 AI 驱动的仪表板，以及 IBM Consulting 利用 watsonx 和生成式 AI 支持客户部署 AI 的新作法。

通过 watsonx，IBM 为企业提供了一个 AI 开发平台，使他们可以访问由 IBM 策划和训练的基础模型和开源模型，还可以访问数据存储从而能够收集和清洗用来训练和调整的数据，并提供一个用于治理 AI 的工具包，从而为企业提供了一个无缝的端到端的 AI 工作流程，使AI更易调适和扩展。

IBM 董事长兼首席执行官 Arvind Krishna 说：“随着基础模型的发展，企业级 AI 比以往任何时候都更加强大。基础模型使 AI 部署更具可扩展性、经济性和更高效。应企业的需求，我们构建了 IBM watsonx，使得客户不仅成为AI的使用者，还能获得 AI 领先的优势。借助 IBM watsonx，客户可以在他们整个业务当中快速训练和部署自定义的 AI 能力，同时能够完全掌控自己的数据。”

客户将可以使用工具集、技术、基础设施和咨询专业知识，在自己的数据上构建、或者微调和适配他们自己可用的 AI 模型，并在更加可信和开放的环境中进行规模化部署，以推动业务的成功。而企业的差异化竞争优势和独特的商业价值将越来越多地从 AI 模型对于企业独特数据和业务领域知识的适应性当中获得。

IBM watsonx 平台由三个独特的产品集组成，以满足相应的需求：

IBM watsonx.ai：

下一代企业级 AI 开发平台，预计于 2023 年 7 月正式发布，供 AI 构建者利用开放直观的用户界面来训练、测试、调整和部署由基础模型提供支持的传统机器学习和新的生成式 AI 功能。

该 AI 开发平台提供一系列基础模型、训练和调优工具以及经济高效的基础设施，可以为整个数据与 AI 生命周期提供帮助，从数据准备到模型开发、部署和监控。

该开发平台还包括一个基础模型库，使用户能够轻松访问由 IBM 设计和训练的基础模型。IBM 基础模型使用一组大型且精选的企业数据，这些数据由强大的过滤和清洗流程以及可审计的数据血缘提供支持，这些模型不仅在语言上进行了训练，而且在各种模态上进行了训练，包括代码、时间序列数据、表格数据、地理空间数据和 IT 事件数据。一组初始基础模型将在测试版技术预览版中提供给选定的客户。模型类别的示例包括：

o fm.code：通过自然语言界面为开发人员自动生成代码的模型，以提高开发人员的工作效率并实现许多 IT 任务的自动化。

o fm.NLP：一个用于特定或行业特定领域的大型语言模型 (LLM) 的集合，这些模型利用精选数据，可以更轻松地减轻偏见，并可以使用客户端数据快速进行自定义。

o fm.geospatial：基于天气和遥感数据构建的模型，可帮助组织了解和规划可能影响其业务的自然灾害模式、生物多样性、土地使用和其它的地理过程的变化。

作为 IBM 与 Hugging Face 新合作的一部分，watsonx.ai AI 开发平台将建立在 Hugging Face 的开源库之上，并提供数千个 Hugging Face 开放模型和数据集。这是 IBM 致力为客户提供开放式生态系统方法的一部分，该方法使客户能够利用最佳模型和架构来满足其独特的业务需求。

IBM watsonx.data：

是一个基于开放式湖仓一体 (lakehouse) 架构而构建的适于该架构的数据存储，针对受管控的数据和 AI 工作负载进行了优化，支持以查询、治理和开放数据格式来访问和共享数据。该解决方案预计将于 2023 年 7 月正式发布，与此同时：

该解决方案可以管理本地和跨多云环境的工作负载。

通过工作负载优化，组织可以利用此解决方案将数据仓库的成本降低到一半(多达 50%)。[1]

watsonx.data 将允许用户通过单一入口点访问其日益强大的数据，同时应用多个专用查询引擎来发现有价值的见解。

它还将提供内置的治理工具、自动化以及与组织现有数据库和工具进行集成，以简化设置及用户体验。

IBM watsonx.governance：

一个 AI 治理工具包，用于支持可信的 AI 工作流。该解决方案预计将于今年晚些时候正式发布：

合理化治理，以帮助降低与手动流程相关的风险、时间和成本，并提供必要的文档来推动获得透明和可解释的结果。

提供保护客户隐私、主动检测模型偏差及漂移，并帮助组织满足其道德标准的机制。

借助 wastonx 平台，客户能够满足其组织在五个关键业务领域的需求：第一，与客户和员工互动和交谈;第二，自动化业务工作流程和内部流程;第三，自动化 IT 流程;第四，防范威胁;第五，实现可持续发展目标。

IBM 还计划在其所有主要软件产品中注入 watsonx.ai 基础模型 ，例如：

Watson Code Assistant：预计将于今年晚些时候推出的解决方案，该解决方案利用生成式 AI，允许开发人员使用简单的英语指令生成代码。

AIOps Insights：AI Operations (AIOps) 利用代码和自然语言处理 (NLP) 的基础模型增强功能之后，可提高整个 IT 环境的性能可见性，帮助 IT 运营 (ITOps) 经理和数据中心高可用运维工程师 (SRE) 以更方便、更经济高效的方式处理事件。

Watson Assistant 和 Watson Orchestrate：IBM 的数字劳动力产品预计将与 NLP 基础模型相结合，以提高员工生产力和客服体验。

IBM Environmental Intelligence Suite (EIS) ：IBM EIS Builder Edition 计划由地理空间基础模型赋能，并将在今年晚些时候提供预览版，使组织能够创建量身定制的解决方案，根据其独特的目标和需求解决和缓解其环境风险。

在 Think 2023 大会上，IBM 还将宣布一系列即将推出的其他产品，用以助力推动 AI 的采用，包括：

IBM Cloud 上的新 GPU 产品：为了满足全球对基础模型的需求，IBM 宣布在 IBM Cloud 上推出新的 GPU 产品，一个专为 AI 而定制的基础架构，旨在支持企业计算密集型的工作负载。今年晚些时候，IBM 预计将提供全栈高性能、灵活、AI 优化的基础架构，在 IBM Cloud 上以“即服务” 的方式交付，用于训练和服务于基础模型。

IBM Consulting 的生成式 AI 卓越中心：IBM Consulting 宣布成立生成式 AI 卓越中心，该中心拥有 1000 多名生成式 AI 专家，并计划构建一个以 watsonx 为中心的实践方法，积极为客户构建和部署 watsonx。IBM Consulting 已经完成了数十个客户项目，利用久经验证的 IBM Garage 车库创新方法，将生成式 AI 与 IBM Watson 以及生态系统合作伙伴的产品组合融合起来。

IBM Cloud Carbon Calculator：一个基于 AI 的仪表板，使客户能够测量、跟踪、管理和帮助报告与其混合多云之旅相关的碳排放。基于 IBM 研究院的技术，IBM Cloud Carbon Calculator 预计将于今年晚些时候正式上市。该仪表板通过全面的技术和专业知识组合补充了IBM现有的可持续发展解决方案，包括 IBM Envizi ESG Suite，IBM Turbonomic，IBM Planning Analytics 和 IBM LinuxONE，可帮助组织加速其可持续发展和业务目标的达成。

新研究揭示生成式 AI 是塑造当下商业世界的七大趋势之一： IBM 商业价值研究院的一份题为《七个赌注》的新研究报告分享了 IBM 对于影响下商业世界的七大趋势，同时描述了值得企业做出投入以加强业务的“七个赌注”，包括为什么企业应该采用“AI 为先”的思维方式，领导者当下和未来应如何最有效地利用 AI 带来的机遇，同时最有效地管理整个组织中日益增强的风险等。

可以访问观看 2023 Think 大会的直播。在为期两天的主题演讲中，IBM 首席执行官兼董事长 Arvind Krishna 与达美航空，花旗和红帽的领导人一起上台讨论了他们的愿景——即如何创造性地将挑战转化为混合云与AI的机遇。此外，IBM 研究院高级副总裁兼总监 Darío Gil 也就如何把生成式 AI 应用于业务用例发表主题演讲。

[1] 将 watsonx.data 的 VPC 小时数标准化的 2023 年公布标价与几家主要云数据仓库供应商进行比较时得出的数字。节省的费用可能因配置、工作负载和供应商而异。

Hugging Face 和 IBM 将合作，助力实现基础模型的普及

Hugging Face 联合创始人兼首席执行官 Clem Delangue 说：“为了从最新的 AI 能力中获益，企业希望构建于开源的机器学习上：在可访问的数据集上训练的开源模型，可以在具有合规性和恰当的数据治理的安全环境中运行。我们很高兴与 IBM 合作，在 IBM 企业就绪和可信的 watsonx 平台上，提供基于 Hugging Face 开源和社区驱动的机器学习的顶级的开发者体验。”

Meta 的 PyTorch 团队和 IBM 更改了一行代码，却大大改进了 AI 模型训练

Meta Engenineering 总监 Damien Sereni 说：“今天的企业无法最大化地受益于他们的 AI 和云技术，除非这些创新可以获得规模化的成功。Meta 与 IBM 进行了多年的合作，以应对这一关键挑战。不仅如此，随着 IBM watsonx 的发布，Meta 和 IBM 的 PyTorch 团队正在进一步合作，构建一个生产就绪的软件堆栈，用于大规模基础模型端到端的训练，微调和推理。”

IBM 和 NASA 的 AI 基础模型如何帮助跟踪和适应气候变化

NASA 首席科学数据官 Kevin Murphy 说：“NASA 致力于全面、免费和开放地共享超过 100 PB 的科学数据和信息。这是首次将基础模型应用于庞大的地球科学数据档案，我们正在与 IBM 合作评估 NASA 的科学托管云环境中的基础模型堆栈。下一代 AI 技术可以加快我们对地球和气候相关问题的关键任务见解的分析与发现，使科学家能够获得有助于我们保护地球的见解。”

WIX 利用 IBM 大语言模型来改善客户服务

Wix 首席架构师兼 Velo 负责人 Yoav Abrahami 表示：“Wix 很自豪能够利用最先进的 IBM 大型语言模型从大量 PII 剥离的客户服务数据中发现新颖的见解，从而加强我们对全球超过 2.43 亿客户的支持。”

关于 IBM

IBM 是全球领先的混合云、人工智能及企业服务提供商，帮助超过 175 个国家和地区的客户，从其拥有的数据中获取商业洞察，简化业务流程，降低成本，并获得行业竞争优势。金融服务、电信和医疗健康等关键基础设施领域的超过 4000 家政府和企业实体依靠 IBM 混合云平台和红帽 OpenShift 快速、高效、安全地实现数字化转型。IBM 在人工智能、量子计算、行业云解决方案和企业服务方面的突破性创新为我们的客户提供了开放和灵活的选择。对企业诚信、透明治理、社会责任、包容文化和服务精神的长期承诺是 IBM 业务发展的基石。

IBM 可随时自行决定更改或撤销 IBM 的计划、方向和意图，恕不另行通知。提供有关未来潜在产品和改进的信息是为了大致了解 IBM 的目标和目的，不应用于做出购买决策。IBM 没有义务基于此信息提供任何材料、代码或功能。

审核编辑：汤梓红