IBM, орієнтована на етап «операційної діяльності» корпоративного ШІ... ключовий фактор — гібридне хмарне рішення та управління

IBM у корпоративному ринку штучного інтелекту (AI) завдяки трьом основним перевагам — “швидкості”, “зниженню витрат” та “безпеці” — постійно підвищує свою присутність. Ключовим є стратегія “гібридного AI”, яка дозволяє AI працювати відповідно до реальних робочих процесів навіть у регульованих та складних системах підприємств.

IBM описує цю стратегію як модель “пріоритет навантаження”, “запуск у будь-якому місці”, “централізоване управління” та “абстрагування інфраструктури”. Простими словами, це допомагає підприємствам впроваджувати AI у контрольованому режимі, уникаючи залежності від конкретних хмарних сервісів або однієї системи. IBM також одночасно реалізує стратегію “нульового клієнта”, тобто впроваджує AI-продукти спочатку у своїй внутрішній структурі, яка налічує 175 країн і 280 тисяч співробітників. Це підхід, коли продукт тестується всередині компанії перед виходом на зовнішній ринок.

Реакція ринку також позитивна. У фінансовому звіті середини квітня IBM повідомила про зростання доходів від підрозділів програмного забезпечення та інфраструктури. Особливо значним стало зростання доходів від нової серії великих машин — на 48%. Це вважається результатом зростаючого попиту на AI у поєднанні з потребами існуючої інфраструктури підприємств.

Переходячи від етапу експериментів з AI до операційної фази

На майбутньому заході “IBM Think” 12 травня очікується обговорення, як компанії подолати етап експериментів з AI і перейти до реальної експлуатації. Основними темами стануть “інтелектуальні агенти AI”, здатні одночасно керувати кількома AI-агентами, та системи управління цим процесом.

У цьому процесі IBM позиціонує себе як “контрольний рівень” корпоративного AI. Його концепція — забезпечити гібридну хмарну інтеграцію, надійні канали даних і інфраструктуру для роботи з багатьма агентами. Це можна трактувати як стратегію, де головний акцент не на конкуренції великих мовних моделей (LLM), а на допомозі підприємствам стабільно інтегрувати AI у реальні бізнес-процеси.

Ранішепроданий “IBM Sovereign Core” також відображає цю ідею. Платформа спрямована на те, щоб підприємства і урядові структури могли більш безпосередньо контролювати AI та хмарні навантаження. У контексті посилення вимог до суверенітету даних і відповідності, IBM прагне підвищити гнучкість через відкриті рамки та партнерську екосистему.

Квантові обчислення та підготовка до “постквантової безпеки”

Ще одним важливим напрямком IBM є квантові обчислення. На щорічній конференції IBM Think регулярно з’являються новини про квантові технології, і цього року, ймовірно, буде оприлюднено дорожню карту.

Прикладом є співпраця IBM із Cisco щодо створення так званої “квантової Інтернет-мережі”. Мета — з’єднати віддалені квантові комп’ютери та довгостроково розширити мережу до розподіленої архітектури з десятками пристроїв.

Паралельно ведуться роботи з підвищення безпеки. IBM готується до системи “постквантової безпеки”, щоб протистояти потенційній заміні сучасних алгоритмів публічного ключа до 2035 року. Це зумовлено тим, що нинішні криптографічні методи можуть стати вразливими перед квантовими обчисленнями.

Керівник відділу безпеки IBM у недавньому інтерв’ю наголосив, що зараз потрібно “гнучкість криптографії”, тобто швидке перемикання між різними системами шифрування. Він пояснив, що фіксовані структури шифрування у системах ускладнюють реагування на нові загрози.

Співпраця з NVIDIA та Arm для підсилення доступності даних

Крім власних технологій, IBM посилює свою стратегію AI через партнерства та поглинання. У березні цього року IBM оголосила про розширення співпраці з NVIDIA ($NVDA) для підтримки масштабного розгортання AI. Зокрема, планується інтеграція інструментів IBM із NVIDIA NeMo Retriever для прискорення обробки документів, а також поєднання єдиного рівня доступу до даних IBM із GPU-п pipelines NVIDIA.

На початку цього місяця IBM також об’єднала зусилля з Arm, анонсувавши новий двошаровий апаратний план для AI та обчислювальних навантажень, орієнтований на підприємства, які прагнуть уникнути залежності від конкретної архітектури напівпровідників і забезпечити гнучкість у різних системних середовищах.

Крім того, у грудні минулого року IBM придбала компанію Confluent, що спеціалізується на потоковій обробці даних, для посилення можливостей у реальному часі. Це розглядається як відповідь на потребу підприємств швидко використовувати надійні дані у складних гібридних хмарних середовищах.

Ключовий аспект — “надійне управління AI”

Напрямок IBM дуже чіткий. Компанія не просто прагне до конкуренції у сфері передових моделей, а зосереджена на операційному застосуванні надійного AI у реальних бізнес-середовищах. Це відповідає реаліям корпоративного ринку — важливіше не технологічні демонстрації, а управління, відповідність, безпека та інтеграція даних після впровадження.

Головне — чи зможе IBM стати “системою запису” та ядром операційної платформи для корпоративного AI. Чи залишиться вона просто одним із багатьох постачальників у технологічному стеку AI, чи зможе стати центральною інфраструктурою — це стане ясніше перед або під час конференції IBM Think.

Реалізація стратегій гібридного AI, квантових обчислень і доступу до даних свідчить, що ринок корпоративного AI перейшов від етапу “експериментів” до етапу “операційної конкуренції”.