IBM, нацеленная на этап «операционной» AI для предприятий... Ключ к успеху — гибридные облака и управление

IBM в сфере корпоративного искусственного интеллекта (AI) продолжает усиливать свою присутствие благодаря трем ключевым преимуществам: “скорость”, “снижение затрат” и “безопасность”. Его стратегия заключается в “гибридном AI”, которая позволяет AI функционировать в условиях строгого регулирования и сложных системных сред, основываясь на реальных рабочих процессах.

IBM описывает эту стратегию как модель “приоритет нагрузки”, “работа везде”, “централизованное управление” и “абстракция инфраструктуры”. Проще говоря, это помогает компаниям внедрять AI управляемым образом, избегая привязки к конкретным облачным сервисам или единой системе. Одновременно IBM реализует стратегию “клиент №0”, в рамках которой его внутренние организации в 175 странах мира с 280 тысячами сотрудников первыми применяют AI-продукты. Это способ предварительной проверки и валидации продукта внутри компании перед его выводом на рынок.

Реакция рынка также положительна. В финансовом отчёте за середину апреля IBM объявила о росте доходов в сегментах программного обеспечения и инфраструктуры. Особенно заметен рост на 48% в новой серии мейнфреймов, что считается результатом совокупного спроса на AI и существующую инфраструктуру предприятий.

Переход от стадии экспериментов к операционной деятельности AI

На предстоящем мероприятии “IBM Think” 12 мая, ключевой темой станет, как компании преодолеть этап экспериментов с AI и перейти к его практическому использованию. Особое внимание уделят “агентному AI” — системе, которая управляет несколькими AI-агентами, и системе управления, объединяющей эти агенты.

В этом процессе IBM позиционирует себя как “уровень контроля” корпоративного AI. Его концепция включает интеграцию гибридных облаков, надежные каналы данных и инфраструктуру для работы с несколькими агентами. Это можно интерпретировать как стратегию, ориентированную не столько на конкуренцию крупных языковых моделей (LLM), сколько на помощь компаниям в стабильной интеграции AI в бизнес-процессы.

Ранее в этом году был представлен “IBM Sovereign Core”, который отражает ту же идею. Платформа предназначена для того, чтобы предприятия и государственные учреждения могли более напрямую управлять AI и облачными нагрузками. В условиях ужесточения требований к суверенитету данных и соответствию, IBM стремится повысить гибкость через открытые рамки и партнерскую экосистему.

Подготовка к “постквантовой безопасности” и квантовые вычисления

Еще одним важным направлением IBM является квантовые вычисления. На ежегодной конференции IBM Think регулярно анонсируются новые разработки в области квантовых технологий, и в этом году, вероятно, будет опубликована дорожная карта.

Примером служит сотрудничество IBM с Cisco по развитию так называемого “квантового интернета”. Цель — соединить удалённые квантовые компьютеры и планировать расширение сети до распределенной архитектуры из десятков устройств.

Параллельно ведется работа по обеспечению безопасности. IBM готовится к “постквантовой безопасности”, чтобы противостоять возможной устареванию публичных ключей шифрования к 2035 году. Это связано с тем, что существующие методы шифрования могут стать уязвимыми перед квантовыми вычислителями.

Руководитель отдела безопасности IBM подчеркнул в недавнем интервью необходимость “гибкости шифрования”, то есть быстрой смены криптографических систем. Он отметил, что фиксированные системы шифрования, как раньше, не смогут эффективно противостоять новым угрозам.

Сотрудничество с Nvidia и Arm для повышения доступности данных

Помимо собственных технологий, IBM укрепляет свои позиции через партнерства и поглощения. В марте этого года IBM объявила о расширении сотрудничества с Nvidia ($NVDA) для поддержки масштабного внедрения AI. В частности, планируется интеграция инструментов IBM с Nvidia NeMo Retriever для ускорения извлечения информации из документов, а также объединение единого слоя доступа к данным IBM с GPU-процессорами Nvidia.

В начале этого месяца IBM совместно с Arm анонсировала разработку новой архитектуры аппаратных решений для AI и задач, связанных с обработкой больших объемов данных. Цель — обеспечить гибкое развертывание в различных системных средах без зависимости от конкретной архитектуры полупроводников.

Кроме того, в декабре прошлого года IBM приобрела компанию Confluent, специализирующуюся на потоковой обработке данных, что усиливает возможности работы с реальными данными в реальном времени. Это решение ориентировано на потребности предприятий в быстром и надежном использовании данных в сложных гибридных облачных средах.

Ключевая роль — “доверенное управление AI”

Стратегия IBM ясна: она не просто гонится за передовыми моделями, а сосредоточена на надежной эксплуатации AI в бизнес-среде. Это соответствует реальности крупного корпоративного рынка — важнее не только демонстрация технологий, но и управление, соответствие требованиям, безопасность и интеграция данных.

Главное — сможет ли IBM стать “системой учета” и ядром операционной инфраструктуры для корпоративного AI. Будет ли она оставаться одним из поставщиков в технологическом стеке или превратится в центральную платформу для AI-инфраструктуры — этот вопрос станет яснее после конференции IBM Think.

Инициативы IBM по развитию гибридного AI, квантовых вычислений и доступа к данным свидетельствуют о том, что рынок корпоративного AI перешел из стадии “экспериментов” в стадию “операционной конкуренции”.