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Auf der GTC 2026 kündigten IBM und NVIDIA eine große Erweiterung ihrer zehnjährigen strategischen Partnerschaft an, die sich auf die Weiterentwicklung der KI von Pilotprojekten bis zur vollständigen Unternehmensproduktion konzentriert.Die Zusammenarbeit behebt mehrere wesentliche Hindernisse für die Einführung von KI in Unternehmen, einschließlich GPU-native Datenanalyse, intelligente Dokumentenverarbeitung und sichere Infrastruktur für regulierte Branchen.Die beiden Unternehmen streben einen einheitlichen Datenstapel an, der die Datenbasis abdeckt., optimierte Hardware und professionelle Beratungsdienste, um Organisationen bei der Verwaltung fragmentierter Daten zu unterstützen und strenge Compliance-Anforderungen zu erfüllen.
IBM-Vorsitzender und CEO Arvind Krishna stellte fest, dass die nächste Stufe der Enterprise-KI sich auf eine tiefe Integration von Daten, Infrastruktur und Orchestrierung stützt.Er erklärte, dass die Partnerschaft darauf ausgerichtet sei, den Unternehmen die Instrumente zu bieten, die sie benötigen, um von KI-Experimenten zu zuverlässigenDer Gründer und CEO von NVIDIA, Jensen Huang, betonte, dass durch die Einbettung der CUDA-Beschleunigung direkt in die DatenschichtDie Unternehmen verwandeln die traditionelle Datenverarbeitung in Echtzeit-Intelligenz-Engines.
Beschleunigung der Analyse von strukturierten Daten über cuDF und Presto
Ein zentraler technischer Schwerpunkt der Ankündigung ist die Integration der NVIDIA cuDF-Bibliothek mit der Presto SQL-Engine innerhalb von IBM watsonx.data.Diese Open-Source-Kombination ermöglicht eine GPU-beschleunigte Abfrage massiver Datensätze, wodurch die Zeit und die Kosten für die Gewinnung von Erkenntnissen aus strukturierten Daten drastisch gekürzt werden.
Die Unternehmen haben diese Lösung in einer Live-Produktionsumgebung mit Nestlé's Order-to-Cash-Datenmarkt validiert, der Terabyte an Daten in 44 globalen Tabellen verarbeitet.Bei konventioneller CPU-basierter InfrastrukturNach dem Wechsel zur GPU-beschleunigten watsonx.data-Engine reduzierte Nestlé die Abfragelaufzeit auf nur drei Minuten.Dies führt zu einer 30-fachen Verbesserung des Preisverhältnisses und einer Reduzierung der Betriebskosten um 83%Chris Wright, Chief Information and Digital Officer von Nestlé, stellte fest, dass diese Fähigkeit eine schnellere Entscheidungsfindung in der Fertigung und Logistik durch fast Echtzeit-Betriebsdaten ermöglicht.
Unstrukturierte Daten mit Docling und Nemotron freischalten
Um Daten, die in unstrukturierten Formaten wie SharePoint-Websites und Content-Management-Systemen gespeichert sind, zu beheben, haben IBM und NVIDIA eine gemeinsame Lösung mit IBM Docling und NVIDIA Nemotron-offenen Modellen eingeführt.Docling standardisiert und wandelt komplexe Dokumente in KI-fähige Formate um, wobei die vollständige Rückverfolgbarkeit zu ihren ursprünglichen Quellen erhalten bleibt.
In Kombination mit NVIDIA Nemotron-Modellen beschleunigt die Plattform die Aufnahme multimodaler Inhalte.Dieser Ansatz hilft Unternehmen, eine vertrauenswürdige Datenbasis für KI aufzubauen, indem interne Wissensdatenbanken für automatisiertes Denken zugänglicher und konsistenter gemacht werden.
GPU-optimierte Infrastruktur und souveräne KI
Die Partnerschaft erstreckt sich auch auf Speicher und Infrastruktur.NVIDIA hat sich für das IBM Storage Scale System 6000 entschieden, um 10 PB Hochleistungsspeicher für seine GPU-native Advanced Analytics-Engines bereitzustellenDie für NVIDIA DGX-Plattformen zertifizierte und validierte Storage Scale 6000 vereint die hohe Parallelleistung von IBM mit den Datenpipelines der GPU von NVIDIA, um E/A-Engpässe zu beseitigen.
Für Organisationen mit strengen Datenresidenz- und Regulierungsregeln untersucht das Paar die Integration zwischen IBM Sovereign Core und NVIDIA-Infrastruktur.Diese Bemühungen zielen darauf ab, GPU-intensive KI-Workloads vollständig innerhalb definierter geografischer Grenzen auszuführen, um Governance und Compliance zu gewährleisten, ohne die Rechenleistung zu beeinträchtigen.
Erweiterung des KI-Stacks mit Blackwell und Red Hat
IBM kündigte Pläne an, NVIDIA Blackwell Ultra-GPUs ab Anfang des zweiten Quartals 2026 auf der IBM Cloud zu implementieren. Ziel ist es, groß angelegte Modell-Ausbildungen und High-Throughput-Inferenzen zu ermöglichen.Die Blackwell-Architektur wird neben NVIDIA und VPC-Servern auch in die Red Hat AI Factory integriert., die unternehmensweite Kontrollen für die Datenresidenz bereitstellen.
Darüber hinaus wird IBM Consulting die Red Hat AI Factory mit NVIDIA über die IBM Consulting Advantage Plattform anbieten.und BereitstellungsworkflowsDurch die Kombination dieser TechnologienIBM und NVIDIA zielen darauf ab, Unternehmen einen reibungsloseren Weg zu bieten, um KI in unterschiedlichen Technologieumgebungen zu skalieren und gleichzeitig Governance und konsistente Leistung zu gewährleisten.
Beibei Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
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