Thai
ที่งาน Think 2026 ไอบีเอ็มได้เปิดเผยประกาศต่างๆ มากมายเพื่อช่วยให้ธุรกิจปรับใช้ AI ในระบบท่อข้อมูล โครงสร้างพื้นฐานด้านไอที และอุตสาหกรรมที่ได้รับการควบคุมที่เน้นการปฏิบัติตามกฎระเบียบ การอัปเดตประกอบด้วยโมเดลการดำเนินงาน AI ระดับองค์กรที่ได้รับการปรับปรุง ความพร้อมใช้งานทั่วไปของ IBM Sovereign Core และความก้าวหน้าด้านการประมวลผลควอนตัมร่วมกับ Cleveland Clinic และ RIKEN ซึ่งประสบความสำเร็จในการจำลองทางชีวโมเลกุลสำหรับอะตอม 12,635 อะตอม
ไอบีเอ็มควอนตัมคอมพิวเตอร์
การประกาศเหล่านี้เน้นย้ำมุมมองหลักของ IBM: AI ระดับองค์กรขึ้นอยู่กับโครงสร้างพื้นฐานและการดำเนินงานพอ ๆ กับโมเดล AI IBM ระบุว่าธุรกิจต่างๆ ไม่จำเป็นต้องตรวจสอบความเป็นไปได้ของ AI อีกต่อไป สิ่งสำคัญอันดับแรกคือการสร้างระนาบควบคุมที่แข็งแกร่ง ท่อข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุง และกรอบการทำงานการปฏิบัติตามกฎระเบียบสำหรับการนำ AI มาใช้ขนาดใหญ่
IBM แบ่งสแต็กที่อัปเกรดแล้วออกเป็นสี่ชั้น ได้แก่ เอเจนต์อัจฉริยะ การจัดการข้อมูล ระบบอัตโนมัติ และการปรับใช้แบบไฮบริด สำหรับตัวแทน บริษัทได้เปิดตัว watsonx Orchestrate เจเนอเรชันใหม่ในการดูตัวอย่างส่วนตัว ซึ่งเป็นส่วนควบคุมแบบรวมศูนย์สำหรับการกำกับดูแลหลายตัวแทน ขณะนี้ IBM Bob ซึ่งเป็นเครื่องมือพัฒนาเอเจนต์สำหรับนักพัฒนาพร้อมใช้งานแล้ว ในขณะที่ Bob Premium Package สำหรับ Z ที่เน้นเมนเฟรมยังคงอยู่ในการแสดงตัวอย่างแบบส่วนตัว
แผนภูมิลำดับงาน IBM Multi-agent
บนชั้นข้อมูล IBM จัดลำดับความสำคัญของข้อมูลตามบริบทแบบไดนามิกมากกว่าไซโลข้อมูลคงที่ ได้ขยายระบบนิเวศข้อมูลแบบเรียลไทม์ด้วย Confluent และอัปเกรด watsonx.data ผ่านเลเยอร์บริบทแบบรวมศูนย์ การผสานรวม OpenRAG และ OpenSearch รวมถึงตัวเชื่อมต่อข้อมูลแบบไฮบริด นอกจากนี้ Presto ที่เร่งด้วย GPU ยังถูกฝังไว้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพด้านต้นทุนสำหรับเวิร์กโหลดขององค์กรขนาดใหญ่ ซึ่งตรวจสอบโดยการทดสอบภายใน
แผนภูมิการไหลของ IBM Confluent
การอัพเกรดระบบอัตโนมัติของ IBM ช่วยลดอุปสรรคสำหรับ AI ที่ทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานที่กระจัดกระจาย แพลตฟอร์ม IBM Concert แบบแสดงตัวอย่างสาธารณะรวมการวัดและส่งสัญญาณทางไกลและสัญญาณการปฏิบัติงานเข้าด้วยกันเพื่อการมองเห็นตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทาง IBM ยังขยายเครื่องมือรักษาความปลอดภัยอัตโนมัติ รวมถึง Concert Secure Coder, Vault 2.0 และ zSecure Secret Manager ซึ่งเชื่อมต่อการพัฒนา การแก้ไข และการจัดการข้อมูลรับรองสำหรับการดำเนินการแบบไฮบริด
กราฟิก IBM Sovereign Core
IBM Sovereign Core ซึ่งเป็นรีลีสที่โดดเด่นมีวางจำหน่ายทั่วไปแล้ว แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์นี้สร้างโครงสร้างพื้นฐานไฮบริดอธิปไตยที่พร้อมใช้ AI โดยแปลงนโยบายอธิปไตยเชิงนามธรรมให้เป็นกฎรันไทม์ที่บังคับใช้ได้ ครอบคลุมเวิร์กโฟลว์ ข้อมูล สถาปัตยกรรม และการดำเนินการของ AI
Sovereign Core มอบส่วนควบคุมที่จัดการโดยลูกค้าพร้อมการแยกขอบเขต การเข้ารหัส การตรวจสอบ และการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด ประกอบด้วยเทมเพลตกฎระเบียบที่ฝังอยู่และโปรไฟล์การใช้งานที่กำหนดค่าได้สำหรับ CPU, GPU และปริมาณงานการอนุมาน ช่วยให้องค์กรต่างๆ ติดตามปริมาณงานและรักษาการปฏิบัติตามข้อกำหนดได้ สร้างขึ้นจากเทคโนโลยีโอเพ่นซอร์สของ Red Hat ระบบนิเวศของบริษัทประกอบด้วย AMD, Dell, Intel, MongoDB และผู้จำหน่ายรายใหญ่อื่นๆ
Sovereign Core จัดการกับความขัดแย้งที่เพิ่มขึ้นระหว่างกฎระเบียบด้านข้อมูลระดับภูมิภาคและการกำกับดูแลด้าน AI IBM เน้นย้ำว่าอำนาจอธิปไตยของ AI ต้องการการควบคุมการปฏิบัติงานเต็มรูปแบบเหนือโมเดลและเวิร์กโฟลว์การอนุมาน นอกเหนือจากถิ่นที่อยู่ของข้อมูลพื้นฐาน ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญสำหรับภาครัฐและอุตสาหกรรมที่ได้รับการควบคุมซึ่งจำเป็นต้องมีการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดอย่างต่อเนื่อง
นอกเหนือจากโครงสร้างพื้นฐาน AI แล้ว IBM ยังเปิดเผยความก้าวหน้าทางควอนตัมที่เน้นด้านเภสัชกรรม โดยร่วมมือกับ Cleveland Clinic และ RIKEN โดยผสมผสานฮาร์ดแวร์ควอนตัมและซูเปอร์คอมพิวเตอร์ 2 เครื่องเพื่อจำลองโปรตีนเชิงซ้อน 12,635 อะตอม ซึ่งเป็นการจำลองโมเลกุลที่มีความหมายทางชีวภาพที่ใหญ่ที่สุดบนฮาร์ดแวร์ควอนตัมจนถึงปัจจุบัน
ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ IBM Fugaku Riken
การวิจัยใช้โปรเซสเซอร์ Heron 156 คิวบิตของ IBM ควบคู่ไปกับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Fugaku และ Miyabi-G ระบบคลาสสิกแยกโปรตีนเชิงซ้อนออกเป็นชิ้นส่วน ในขณะที่ฮาร์ดแวร์ควอนตัมคำนวณคุณสมบัติเชิงกลของควอนตัม โดยต้องใช้การประมวลผลสูงถึง 94 คิวบิตและการดำเนินการควอนตัม 6,000 ครั้ง อัลกอริธึม EWF-TrimSQD ใหม่ช่วยลดค่าใช้จ่ายในการประมวลผล โดยให้ขนาดโปรตีนจำลองที่ใหญ่ขึ้น 40 เท่า และปรับปรุงความแม่นยำของเวิร์กโฟลว์ 210 เท่าจากผลลัพธ์ที่ผ่านมา
IBM ยืนยันว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่เน้นควอนตัมกำลังเปลี่ยนจากการทดสอบเกณฑ์มาตรฐานไปเป็นการคำนวณทางวิทยาศาสตร์เชิงปฏิบัติ ระบบควอนตัมจะไม่เข้ามาแทนที่ HPC แบบคลาสสิกในระยะสั้น แต่จะช่วยในการคำนวณพลังงานและการสร้างแบบจำลองระดับโมเลกุลสำหรับการค้นคว้ายาและการวิจัยโปรตีน
IBM รวมการจัดการเอเจนต์ ข้อมูลแบบเรียลไทม์ การดำเนินการแบบไฮบริด และการปฏิบัติตามอธิปไตยไว้ในสถาปัตยกรรม AI ระดับองค์กรแบบครบวงจร เหตุการณ์สำคัญด้านควอนตัมเป็นไปตามตรรกะเดียวกัน นั่นคือ การประมวลผลขั้นสูง AI และการกำกับดูแลควรทำงานเป็นระบบที่เชื่อมต่อกัน ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์ที่แยกออกจากกัน
ตามที่จัดแสดงที่ Think 2026 องค์กรต่างๆ ต้องการมากกว่าโมเดล AI แบบสแตนด์อโลน ข้อมูลที่เป็นไปตามมาตรฐาน โครงสร้างพื้นฐานที่สังเกตได้ อธิปไตยที่บังคับใช้ได้ และเครื่องมือที่ได้รับการปรับปรุงร่วมกัน ช่วยให้ปรับใช้ AI ที่มีความเสี่ยงต่ำและปรับขนาดได้สำหรับทีมองค์กร
IBM และสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (MIT) ร่วมกันเปิดตัว MIT-IBM Computing Research Lab ซึ่งเป็นรุ่นต่อจาก MIT-IBM Watson AI Lab ที่ก่อตั้งในปี 2560 สถาบันที่ได้รับการปรับปรุงใหม่มุ่งเน้นไปที่ AI พื้นฐาน อัลกอริธึม และการประมวลผลควอนตัม โดยจัดลำดับความสำคัญของเทคโนโลยีการประมวลผลที่ทำลายข้อจำกัดของระบบแบบคลาสสิก ท่ามกลางการนำ AI มาใช้อย่างกว้างขวางและขีดความสามารถด้านควอนตัมที่กำลังเติบโต ห้องปฏิบัติการที่ได้รับการปรับปรุงใหม่นี้สนับสนุนการพัฒนาร่วมทางเทคนิคในเชิงลึกยิ่งขึ้นสำหรับการสร้างแบบจำลอง AI การออกแบบอัลกอริทึม และระบบควอนตัม เพื่อสานต่อการวิจัยที่มุ่งเน้นอุตสาหกรรมอย่างเข้มงวดมานานนับทศวรรษของพันธมิตร
การวิจัยที่มุ่งเน้น: AI, อัลกอริทึม, ควอนตัม และระบบไฮบริด
ห้องปฏิบัติการครอบคลุมขอบเขตการวิจัยหลักหลายโดเมน สำรวจสถาปัตยกรรมการประมวลผลแบบไฮบริดที่ผสานรวมโครงสร้างพื้นฐานแบบคลาสสิก AI และส่วนประกอบควอนตัมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานสำหรับสภาพแวดล้อมระดับการผลิต นอกจากนี้ยังพัฒนาโมเดลภาษาขนาดเล็กที่มีขนาดกะทัดรัด เชื่อถือได้ และโปร่งใส ซึ่งออกแบบมาเพื่อการใช้งานระดับองค์กรโดยเฉพาะ การวิจัยเพิ่มเติมครอบคลุมถึงอัลกอริธึมควอนตัม พื้นฐานทางคณิตศาสตร์สำหรับการวิจัยด้านวัสดุ เคมีและชีววิทยา รวมถึงทฤษฎีการคำนวณรุ่นต่อไป
การวิจัยพื้นฐานที่สำคัญประกอบด้วยทฤษฎีการเรียนรู้ของเครื่อง การเพิ่มประสิทธิภาพ การจำลองแบบแฮมิลตัน และสมการเชิงอนุพันธ์ย่อย (PDE) ฟิลด์เหล่านี้มักเป็นการจำลองระบบไดนามิกขนาดใหญ่ที่คอขวด ทีมงานมีเป้าหมายที่จะนำเสนออัลกอริธึมที่ได้รับการปรับปรุงเพื่อการคาดการณ์ที่มีความแม่นยำสูงและขั้นตอนการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
การจัดตำแหน่งเชิงกลยุทธ์และการกำกับดูแลห้องปฏิบัติการ
ห้องปฏิบัติการนี้เป็นส่วนเสริม Generative AI Impact Consortium และ Quantum Initiative ของ MIT นอกจากนี้ยังสอดคล้องกับแผนงานของ IBM ที่จะเปิดตัวคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ทนทานต่อข้อผิดพลาดภายในปี 2572 และพัฒนาซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่เน้นควอนตัมเป็นศูนย์กลางที่ผสานรวมฮาร์ดแวร์ควอนตัม, HPC และตัวเร่ง AI ไว้อย่างแน่นหนา
กำกับร่วมกันโดย Aude Oliva จาก MIT CSAIL และ David Cox จาก IBM Research โดยห้องปฏิบัติการแห่งนี้ได้กำหนดเส้นทางการวิจัย 3 เส้นทางโดยมีผู้นำร่วมกันจาก MIT และ IBM Dan Huttenlocher คณบดีวิทยาลัยคอมพิวเตอร์ MIT Schwarzman ทำหน้าที่เป็นประธานร่วมของ MIT ความร่วมมือดังกล่าวได้สืบทอดความสำเร็จอันแข็งแกร่งของห้องปฏิบัติการรุ่นก่อน โดยให้ทุนสนับสนุนโครงการมากกว่า 210 โครงการ นักวิจัยและนักศึกษามากกว่า 500 คน และตีพิมพ์รายงานที่ผ่านการตรวจสอบโดยผู้ทรงคุณวุฒิมากกว่า 1,500 ฉบับ
IBM x Dallara: AI และควอนตัมสำหรับการออกแบบแอโรไดนามิก
หลังจากการเปิดตัวห้องปฏิบัติการของ MIT IBM ได้ร่วมมือกับ Dallara Group เพื่อปรับใช้ AI และวิธีการควอนตัมไฮบริดสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพแอโรไดนามิกของยานพาหนะ โดยกำหนดเป้าหมายวงจรการออกแบบ CFD (พลศาสตร์ของไหลเชิงคำนวณ) ที่มีราคาแพงในการคำนวณ
ทีมงานได้ทดสอบโมเดล AI ตามหลักฟิสิกส์บนดิฟฟิวเซอร์ด้านหลังของรถแข่งสไตล์ LMP2 CFD แบบเดิมใช้เวลาหลายชั่วโมงในการประเมินการกำหนดค่า ในขณะที่ AI เสร็จสิ้นการทดสอบที่เหมือนกันภายในเวลาประมาณ 10 วินาทีโดยมีความแม่นยำที่เทียบเคียงได้ เทคโนโลยีนี้ได้รับการตั้งค่าให้บีบอัดการคัดกรองการกำหนดค่าหลายวันเป็นนาที โดยสงวน CFD สำหรับการตรวจสอบขั้นสุดท้าย นอกจากนี้ AI ยังจำลองการปรับมุมดิฟฟิวเซอร์ได้อย่างแม่นยำตั้งแต่ -2° ถึง +4°
ทั้งสองฝ่ายยังกำลังสำรวจอัลกอริธึมควอนตัมและไฮบริดเพื่อเสริมเวิร์กโฟลว์ CFD เพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพการจำลองในระยะยาว งานวิจัยของพวกเขาได้รับการบันทึกไว้ในเอกสารพิมพ์ล่วงหน้าของ arXiv สองฉบับ และนำเสนอในการประชุม ICLR ปี 2026 ในเมืองรีโอเดจาเนโร ซึ่งสร้างขึ้นจากโมเดล Gauge-Invariant Spectral Transformers (GIST) ของ IBM
Dallara CIO Fabrizio Arbucci ตั้งข้อสังเกตว่าการลดแรงต้านเล็กน้อยที่เกิดขึ้นจากโมเดลตัวแทนเสมือนสามารถลดการสิ้นเปลืองเชื้อเพลิงของยานพาหนะโดยสารและเครื่องบินได้ ทำให้เกิดมูลค่าในวงกว้างแก่อุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องกับอากาศพลศาสตร์
Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang/ผู้อำนวยการฝ่ายกลยุทธ์ระดับโลก
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
อีเมล: yangyd@qianxingdata.com
เว็บไซต์: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
มุ่งเน้นธุรกิจ:
การจัดจำหน่ายผลิตภัณฑ์ ICT/บูรณาการระบบและบริการ/โซลูชั่นโครงสร้างพื้นฐาน
ด้วยประสบการณ์การจัดจำหน่ายด้านไอทีมากกว่า 20 ปี เราร่วมมือกับแบรนด์ชั้นนำระดับโลกเพื่อนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่เชื่อถือได้และบริการระดับมืออาชีพ
“ใช้เทคโนโลยีเพื่อสร้างโลกอัจฉริยะ” ผู้ให้บริการผลิตภัณฑ์ ICT ที่เชื่อถือได้ของคุณ!
Sandy Yang/ผู้อำนวยการฝ่ายกลยุทธ์ระดับโลก
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
อีเมล: yangyd@qianxingdata.com
เว็บไซต์: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
มุ่งเน้นธุรกิจ:
การจัดจำหน่ายผลิตภัณฑ์ ICT/บูรณาการระบบและบริการ/โซลูชั่นโครงสร้างพื้นฐาน
ด้วยประสบการณ์การจัดจำหน่ายด้านไอทีมากกว่า 20 ปี เราร่วมมือกับแบรนด์ชั้นนำระดับโลกเพื่อนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่เชื่อถือได้และบริการระดับมืออาชีพ
“ใช้เทคโนโลยีเพื่อสร้างโลกอัจฉริยะ” ผู้ให้บริการผลิตภัณฑ์ ICT ที่เชื่อถือได้ของคุณ!