雙方合作致力于在多個領(lǐng)域取得進展：GPU 原生數(shù)據(jù)分析、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提取、本地及云基礎(chǔ)設(shè)施、雀巢全球供應鏈決策效率提升，以及大規(guī)模企業(yè)人工智能部署咨詢服務。

近日, IBM（紐約證券交易所代碼： IBM）在 GTC 2026大會上宣布，將擴大與 NVIDIA 的合作，旨在推動 GPU 原生數(shù)據(jù)分析、智能文檔處理、本地及受監(jiān)管環(huán)境的基礎(chǔ)設(shè)施部署，以及云與咨詢服務，為企業(yè)提供堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、先進的基礎(chǔ)設(shè)施和專業(yè)的行業(yè)知識，助力人工智能從試點階段邁向規(guī)?；a(chǎn)。

盡管企業(yè)在人工智能領(lǐng)域投入巨大，但仍有太多企業(yè)止步于試驗階段，難以實現(xiàn)規(guī)?；a(chǎn)。主要障礙始終存在：數(shù)據(jù)分散且難以訪問；基礎(chǔ)設(shè)施無法支撐高級人工智能工作負載；AI 部署難以滿足受監(jiān)管行業(yè)的合規(guī)性與數(shù)據(jù)駐留要求；許多組織在技術(shù)實施和部署過程中仍缺乏必要的指導與專業(yè)知識。IBM 與 NVIDIA 本次發(fā)布的聯(lián)合公告，正是為了消除這些阻礙。

IBM 董事長兼首席執(zhí)行官 Arvind Krishna表示：“在下一波企業(yè)人工智能浪潮中，模型的表現(xiàn)取決于底層的數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)設(shè)施和流程編排，更取決于能否在業(yè)務中把這三者結(jié)合利用。我們與 NVIDIA 的合作，正好聚焦于這一核心難題。雙方攜手，旨在為企業(yè)提供切實的方案，幫助他們不再停留在試驗階段，而是切實地應用人工智能?！?/p>

NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛表示：“六十年前，IBM 開創(chuàng)了企業(yè)計算與數(shù)據(jù)處理的先河。如今，它正在為人工智能時代重新定義這一領(lǐng)域。數(shù)據(jù)是讓人工智能理解現(xiàn)實背景與意義的根基。通過與 IBM 合作，我們將 CUDA GPU 加速能力直接注入數(shù)據(jù)層，使數(shù)據(jù)分析和文檔處理從曾經(jīng)的瓶頸，轉(zhuǎn)變?yōu)閷崟r智能的驅(qū)動引擎?！?/p>

利用 GPU 原生計算加速結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析

為了幫助企業(yè)以更低成本、更高效率從海量數(shù)據(jù)中挖掘價值，IBM 與 NVIDIA 聯(lián)合開發(fā)了開源集成方案。該方案的核心在于，通過 NVIDIA cuDF 為 IBM watsonx.data 的 SQL 引擎 Presto 提供加速，大幅提升海量數(shù)據(jù)集的查詢性能。

為在生產(chǎn)環(huán)境中驗證技術(shù)成效，IBM 與 NVIDIA 將 GPU 加速的 watsonx.data 應用于雀巢的訂單到現(xiàn)金數(shù)據(jù)集市。該數(shù)據(jù)集市追蹤著 186個國家/地區(qū)的每一筆訂單、履行、交付和發(fā)票，在 44張表中處理著 TB 級數(shù)據(jù)。雀巢憑借其強大的數(shù)字化基礎(chǔ)，成為此次概念驗證的理想選擇：其全球統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型、整合的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，以及跨市場的單一數(shù)據(jù)源，確保了數(shù)據(jù)的及時、準確與可信——這正是生產(chǎn)環(huán)境下驗證 GPU 加速分析所需的堅實根基。

此前，雀巢基于 CPU 的每次數(shù)據(jù)刷新需耗時 15分鐘，且每日僅能運行數(shù)次。借助 NVIDIA 的軟件與 GPU 加速，IBM watsonx.data 的 Presto 引擎將查詢時間從 15分鐘大幅縮短至 3分鐘。雀巢報告顯示，此舉實現(xiàn)了 83%的成本節(jié)省，整體性價比提升高達 30倍。

雀巢首席信息官 Chris Wright表示：“對于一家服務數(shù)十億人的企業(yè)而言，數(shù)據(jù)是我們?nèi)蜻\營決策的根基。通過與 IBM 和 NVIDIA 的合作，我們進行的概念驗證已經(jīng)證明：全球運營數(shù)據(jù)可以在幾分鐘內(nèi)完成刷新，且成本更低。我們現(xiàn)在的重點是將這一能力轉(zhuǎn)化為實實在在的業(yè)務影響——進一步提升制造、倉儲等領(lǐng)域的決策速度，并將這些能力推廣到整個企業(yè)?！?/p>

幫助企業(yè)釋放數(shù)據(jù)的全部價值

大多數(shù)企業(yè)并不缺數(shù)據(jù)，缺的是訪問和使用數(shù)據(jù)的能力。 SharePoint 網(wǎng)站、內(nèi)容管理系統(tǒng)、供應商研究、專家知識……信息無處不在，卻困于非結(jié)構(gòu)化的多模態(tài)格式中，難以提取、難以標準化，更難以在決策的速度下被信賴。

IBM 與 NVIDIA 正攜手攻克這一難題。雙方整合 IBM Docling 與 NVIDIA Nemotron 開放模型，旨在將智能文檔提取能力推向企業(yè)級規(guī)模。Docling 負責將文檔標準化并轉(zhuǎn)換為 AI 就緒格式，同時保留源級可追溯性；NVIDIA Nemotron 模型則加速多模態(tài)內(nèi)容的攝取。初步結(jié)果顯示，在 GPU 加速基礎(chǔ)設(shè)施的支持下，該組合方案相比其他開源模型，吞吐量顯著更高，同時精度保持甚至有所提升。

面向本地部署和受監(jiān)管部署的 GPU 優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施

IBM 與 NVIDIA 正將雙方的合作從數(shù)據(jù)層拓展至基礎(chǔ)設(shè)施層。NVIDIA 選用 IBM 存儲方案，旨在為其 GPU 原生高級分析引擎供給海量數(shù)據(jù)：IBM Storage Scale System 6000可提供高達 10PB 的高性能存儲，將 IBM 的統(tǒng)一數(shù)據(jù)訪問層及大規(guī)模并行吞吐能力，與 NVIDIA 的 GPU 流水線深度整合。目前，IBM Storage Scale 6000已通過 NVIDIA DGX 平臺的認證與驗證。[1]

針對有數(shù)據(jù)駐留和監(jiān)管合規(guī)需求的企業(yè)與政府機構(gòu)，IBM 與 NVIDIA 正探索將 IBM Sovereign Core 與 NVIDIA 基礎(chǔ)設(shè)施及 Nemotron 模型進行集成。這一組合的目標是支持完全在區(qū)域邊界內(nèi)運行的 GPU 密集型 AI 工作負載，同時確保不犧牲治理與合規(guī)性。

IBM、NVIDIA 與 Red Hat 攜手，全面升級企業(yè) AI 技術(shù)棧

IBM 與 NVIDIA 正深化在云計算和企業(yè)咨詢領(lǐng)域的合作，助力客戶加速采用人工智能。

在云基礎(chǔ)設(shè)施層面，IBM 計劃于 2026年第二季度初在 IBM Cloud 上推出 NVIDIA Blackwell Ultra GPU，支持大規(guī)模訓練、高吞吐量推理及AI推理。該技術(shù)還將與 NVIDIA Red Hat AI Factory 以及具備企業(yè)級合規(guī)性和數(shù)據(jù)駐留控制的 VPC 服務器深度集成。

在咨詢服務層面，IBM Consulting 計劃通過 IBM Consulting Advantage（IBM 的企業(yè)級 AI 平臺，可幫助客戶在其技術(shù)環(huán)境中構(gòu)建和擴展 AI）將 Red Hat AI Factory with NVIDIA 帶給客戶。這一組合旨在幫助企業(yè)簡化數(shù)據(jù)準備、模型構(gòu)建和部署流程，同時提升性能和監(jiān)管能力。這是 IBM Consulting 幫助客戶最大化 AI 投資回報的又一重要舉措。

關(guān)于 IBM

IBM 是全球領(lǐng)先的混合云、人工智能及企業(yè)服務提供商，幫助超過 175個國家和地區(qū)的客戶，從其擁有的數(shù)據(jù)中獲取商業(yè)洞察，簡化業(yè)務流程，降低成本，并獲得行業(yè)競爭優(yōu)勢。金融服務、電信和醫(yī)療健康等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的超過 4000家政府和企業(yè)實體依靠 IBM 混合云平臺和紅帽 OpenShift 快速、高效、安全地實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。IBM 在人工智能、量子計算、行業(yè)云解決方案和企業(yè)服務方面的突破性創(chuàng)新為我們的客戶提供了開放和靈活的選擇。對企業(yè)誠信、透明治理、社會責任、包容文化和服務精神的長期承諾是 IBM 業(yè)務發(fā)展的基石。