In occasione del GTC 2026, IBM e NVIDIA hanno annunciato un'importante espansione della loro partnership, che dura da oltre un decennio, con l'obiettivo di portare l'intelligenza artificiale dalle fasi pilota alla produzione su vasta scala. La collaborazione si concentra su diverse criticità nell'adozione dell'IA in ambito aziendale, tra cui l'analisi dei dati nativa delle GPU, l'elaborazione intelligente dei documenti e l'infrastruttura per ambienti regolamentati. L'obiettivo congiunto è fornire una suite unificata di basi dati, hardware e consulenza per aiutare le organizzazioni a gestire dati frammentati e requisiti di conformità.
Il presidente e CEO di IBM, Arvind Krishna, ha osservato che la prossima fase dell'IA aziendale dipende dalla stretta integrazione di dati, infrastrutture e orchestrazione. Ha affermato che la partnership è progettata per fornire i componenti necessari alle aziende per passare dalla sperimentazione all'implementazione operativa. Il fondatore e CEO di NVIDIA, Jensen Huang, ha sottolineato che, integrando l'accelerazione CUDA nel livello dati, le aziende stanno cercando di trasformare l'elaborazione dati tradizionale in motori di intelligenza in tempo reale.
Accelerare l'analisi dei dati strutturati tramite cuDF e Presto
Uno degli aspetti tecnici principali dell'annuncio è l'integrazione della libreria NVIDIA cuDF con il motore Presto SQL in IBM watsonx.data. Questa integrazione open-source consente l'esecuzione di query accelerate dalla GPU su set di dati di grandi dimensioni, riducendo significativamente i tempi e i costi di estrazione di informazioni da dati strutturati.
Le aziende hanno convalidato questo approccio in un ambiente di produzione con il data mart Order-to-Cash di Nestlé, che elabora terabyte di dati su 44 tabelle a livello globale. Con la tradizionale infrastruttura CPU, un singolo aggiornamento dei dati richiedeva 15 minuti ed era limitato a pochi cicli al giorno. Passando al motore watsonx.data, accelerato da GPU, Nestlé ha registrato una riduzione del tempo di esecuzione delle query a tre minuti. Ciò rappresenta un miglioramento di 30 volte del rapporto prezzo-prestazioni e una riduzione dei costi dell'83%. Il Chief Information and Digital Officer di Nestlé, Chris Wright, ha indicato che questa funzionalità consente un processo decisionale più rapido nella produzione e nella gestione del magazzino, fornendo dati operativi quasi in tempo reale.
Sbloccare i dati non strutturati con Docling e Nemotron
Per affrontare la sfida dei dati intrappolati in formati non strutturati come i siti SharePoint e i sistemi CMS, IBM e NVIDIA hanno introdotto una soluzione congiunta che sfrutta IBM Docling e i modelli aperti di NVIDIA Nemotron. Docling è progettato per standardizzare e convertire documenti complessi in formati pronti per l'intelligenza artificiale, mantenendo al contempo la tracciabilità fino alla fonte.
Se abbinato ai modelli NVIDIA Nemotron, il sistema accelera l'acquisizione di contenuti multimodali. I primi test indicano una velocità di elaborazione significativamente superiore rispetto ai modelli open-source esistenti. Questo approccio mira ad aiutare le aziende a costruire una solida base di dati per l'intelligenza artificiale, rendendo le basi di conoscenza interne più accessibili e più facili da standardizzare per il ragionamento automatizzato.
Infrastruttura ottimizzata per GPU e intelligenza artificiale sovrana
La partnership si estende anche ai livelli di storage e infrastruttura. NVIDIA ha scelto IBM Storage Scale System 6000 per fornire 10 PB di storage ad alte prestazioni per i suoi motori di analisi avanzata nativi GPU. Storage Scale 6000 è certificato e validato per le piattaforme NVIDIA DGX, combinando le capacità di throughput parallelo di IBM con le pipeline di dati GPU di NVIDIA per eliminare i colli di bottiglia I/O.
Le organizzazioni con rigidi requisiti di residenza dei dati e normativi stanno valutando l'integrazione di IBM Sovereign Core con l'infrastruttura NVIDIA. Questa iniziativa mira a consentire l'esecuzione di carichi di lavoro di intelligenza artificiale ad alta intensità di GPU interamente all'interno di specifici confini regionali, garantendo il rispetto degli standard di governance e conformità senza compromettere le prestazioni di calcolo.
Ampliare lo stack di intelligenza artificiale con Blackwell e Red Hat
IBM ha annunciato l'intenzione di introdurre le GPU NVIDIA Blackwell Ultra su IBM Cloud all'inizio del secondo trimestre del 2026. Queste risorse saranno destinate all'addestramento di modelli su larga scala e all'inferenza ad alta velocità. L'architettura Blackwell sarà inoltre integrata in Red Hat AI Factory, insieme ai server NVIDIA e VPC, per fornire controlli di livello enterprise sulla residenza dei dati.
Inoltre, IBM Consulting offrirà Red Hat AI Factory con NVIDIA attraverso la piattaforma IBM Consulting Advantage. Questa iniziativa mira a semplificare il processo di preparazione dei dati, creazione dei modelli e implementazione. Combinando queste tecnologie, IBM e NVIDIA intendono fornire alle aziende un percorso più agevole per scalare l'IA in ambienti tecnologici eterogenei, mantenendo al contempo il controllo e le prestazioni.
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