ARMONK, NY - 18. März 2025 - IBM (NYSE: IBM) kündigte heute neue Kooperationen mit NVIDIA (NASDAQ: NVDA) an, einschließlich geplanter neuer Integrationen, die auf dem Referenzdesign der NVIDIA AI Data Plattform basieren, um Unternehmen zu helfen, ihre Daten effektiver zu nutzen, um generative KI-Workloads und agentenbasierte KI-Anwendungen zu erstellen, zu skalieren und zu verwalten. Im Rahmen der heutigen Neuigkeiten plant IBM die Einführung einer inhaltsbasierten Speicherfunktion für sein hybrides Cloud-Infrastrukturangebot IBM Fusion, beabsichtigt die Erweiterung seiner watsonx-Integrationen und führt neue IBM Consulting-Funktionen mit NVIDIA ein, um KI-Innovationen im gesamten Unternehmen voranzutreiben.

Ein IBM-Studie aus dem Jahr 2024 ergab, dass mehr als drei von vier befragten Führungskräften (77 Prozent) generative KI für marktreif halten, im Jahr 2023 waren es nur 36 Prozent. Mit dem zunehmenden Einsatz von KI steigt auch der Bedarf an rechen- und datenintensiven Technologien. Die Zusammenarbeit zwischen IBM und NVIDIA ermöglicht es IBM, hybride KI-Lösungen anzubieten, die die Vorteile offener Technologien und Plattformen nutzen und gleichzeitig Datenmanagement, Leistung, Sicherheit und Governance unterstützen.

Diese neuen Lösungen basieren auf der NVIDIA AI Data Plattform Referenzarchitektur und sind das jüngste Ergebnis der Zusammenarbeit von IBM und NVIDIA beim Aufbau einer Unternehmensinfrastruktur für KI:

• Erweiterung der Verarbeitung unstrukturierter Daten für die KI- Performance: Mit der neuen inhaltsbezogenen Speicherfunktion (CAS) von IBM sind Unternehmen in der Lage, die Bedeutung zu extrahieren, die in ihren schnell wachsenden Mengen unstrukturierter Daten verborgen ist, ohne dabei das Vertrauen und die Sicherheit zu gefährden, um KI-Anwendungen wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und KI-Reasoning verantwortungsvoll zu skalieren und zu verbessern. IBM Storage Scale antwortet auf Abfragen mit den extrahierten und erweiterten Daten und beschleunigt die Kommunikation zwischen GPUs und Speicher mithilfe von NVIDIA BlueField-3 DPUs und NVIDIA Spectrum-X Networking. Der Workflow zur Extraktion multimodaler Dokumentendaten wird auch die mit NVIDIA NIM entwickelten NVIDIA NeMo Retriever Microservices nutzen. CAS wird in das nächste Update von IBM Fusion integriert, das für das zweite Quartal dieses Jahres geplant ist.
   
• Bessere Zugänglichkeit von KI: IBM plant die Integration seiner watsonx-Angebote mit NVIDIA NIM als Teil einer größeren Anstrengung, Zugang zu führenden KI-Modellen über verschiedene Cloud-Umgebungen hinweg zu ermöglichen. Damit können Unternehmen watsonx.ai, IBMs KI-Plattform und Entwicklerstudio für Unternehmen, nutzen, um KI-Modelle für ihre Anwendungen zu entwickeln und bereitzustellen und gleichzeitig extern gehostete Modelle zu verwenden. Mit watsonx.governance von IBM können Unternehmen außerdem eine robuste Überwachung und Steuerung von NVIDIA NIM-Microservices in jeder Hosting-Umgebung implementieren. Diese Art der Interoperabilität wird zunehmend wichtiger, da Unternehmen agentenbasierte KI und andere fortschrittliche Anwendungen einführen, die die Integration von KI-Modellen erfordern.
   
• Wachsende Unterstützung für rechenintensive Workloads: Da immer mehr Unternehmen generative KI und High-Performance-Computing (HPC) einsetzen, hat IBM Cloud sein NVIDIA Accelerated Computing-Portfolio erweitert und die Verfügbarkeit von NVIDIA H200-Instanzen auf IBM Cloud angekündigt. Mit ihrer großen Speicherkapazität und hohen Bandbreite sind die NVIDIA H200 Tensor Core GPU-Instanzen darauf ausgelegt, die Anforderungen moderner KI-Workloads und größerer Grundlagenmodelle zu erfüllen.
   
• Prozesse umgestalten mit agentenbasierter KI und NVIDIA: IBM Consulting führt KI- Integrations-Services ein, um Kunden bei der Transformation und Steuerung von End-to-End-Geschäftsprozessen mit agentenbasierter KI unter Verwendung von NVIDIA Blueprints zu unterstützen. Zu den Anwendungsbeispielen gehören autonome Inspektion und Wartung in der Fertigungsindustrie oder proaktive Videodatenanalyse und Reaktion auf Anomalien in der Energiebranche.
   
• Optimierung rechenintensiver KI-Workloads über hybride Cloud-Umgebungen hinweg: IBM Consulting unterstützt Kunden beim Aufbau, der Modernisierung und der Verwaltung rechenintensiver KI-Workloads in hybriden Cloud-Umgebungen unter Einsatz von RedHat OpenShift und NVIDIA AI. Dazu gehören Technologien wie NVIDIA AI Foundry, NVIDIA NeMo, NVIDIA AI Enterprise, NVIDIA Blueprints und NVIDIA Clara zur Beschleunigung rechenintensiver, komplexer Aufgaben bei gleichzeitiger Verwaltung von KI-Governance, Datensicherheit und Compliance-Anforderungen.

„IBM konzentriert sich darauf, Unternehmen dabei zu helfen, effektive KI-Modelle zu entwickeln und einzusetzen und schnell zu skalieren“, sagt Hillery Hunter, CTO und General Manager of Innovation, IBM Infrastructure. „Gemeinsam arbeiten IBM und NVIDIA daran, Lösungen, Services und Technologien zu entwickeln und anzubieten, um Daten zu erschließen, zu beschleunigen und zu schützen - und letztlich Kunden dabei zu helfen, die versteckten Kosten und technischen Hürden von KI zu überwinden, um KI zu monetarisieren und echte Geschäftsergebnisse zu erzielen.“

„KI-Agenten müssen schnell auf Daten zugreifen, sie abrufen und in großem Umfang verarbeiten, und heute finden diese Schritte in getrennten Silos statt“, sagte Rob Davis, Vice President, Storage Networking Technology, NVIDIA. „Die Integration von IBMs inhaltssensitivem Speicher mit NVIDIA AI orchestriert Daten und Rechenleistung über eine optimierte Netzwerkstruktur, um Silos mit einem intelligenten, skalierbaren System zu überwinden, das Inferenzen in nahezu Echtzeit für reaktionsschnelle KI-Schlussfolgerungen ermöglicht.“

Weitere Informationen über die Beteiligung von IBM an der GTC finden Sie unter https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/?search.suggestedaudiencelevel=1732117107498003nOoA&search=ibm#/.

Aussagen über die künftige Richtung und Absicht von IBM können ohne Vorankündigung geändert oder zurückgezogen werden und stellen lediglich Ziele und Absichten dar.

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