Podczas konferencji Think 2026 firma IBM ogłosiła szereg zapowiedzi, aby pokazać, w jaki sposób chce, aby przedsiębiorstwa wdrażały sztuczną inteligencję w obszarach danych, infrastruktury, zarządzania i środowisk regulowanych. Wśród nowości firmy znalazły się nowy model operacyjny sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw, powszechna dostępność IBM Sovereign Core oraz osobne osiągnięcie w dziedzinie obliczeń kwantowych we współpracy z Cleveland Clinic i RIKEN, które pozwoliło na rozwinięcie symulacji biomolekularnej do 12 635 atomów.
Podsumowując, te zapowiedzi pokazują, że IBM postrzega sztuczną inteligencję jako problem infrastrukturalny i operacyjny, a nie modelowy. Przesłanie firmy brzmiało, że wdrożenie rozwiązań w przedsiębiorstwach zależy teraz mniej od udowodnienia, że sztuczna inteligencja działa, a bardziej od zbudowania płaszczyzn kontroli, potoków danych i ram zgodności niezbędnych do jej wdrożenia na dużą skalę.
IBM przedstawił to w czterech warstwach: agentów, danych, automatyzacji i operacji hybrydowych. Po stronie agentów firma wprowadziła Watsonx Orchestrate nowej generacji w wersji przedpremierowej jako wieloagentową płaszczyznę sterowania, umożliwiającą przedsiębiorstwom wdrażanie i zarządzanie agentami z różnych źródeł w ramach wspólnego modelu reguł. IBM przedstawił również IBM Bob, obecnie powszechnie dostępny, jako narzędzie programistyczne dla programistów korporacyjnych, a także pakiet Bob Premium dla Z w wersji przedpremierowej dla środowisk mainframe.
W warstwie danych IBM podkreśliło potrzebę kontekstu w czasie rzeczywistym, gotowego do obsługi sztucznej inteligencji, zamiast statycznych silosów danych. Strategię tę powiązano z platformą Confluent, którą opisano jako część rozwijającej się bazy danych w czasie rzeczywistym, oraz z nowymi możliwościami platformy watsonx.data. Wśród istotnych nowości znalazły się: federacyjna warstwa kontekstowa w platformie watsonx.data, nowe możliwości OpenRAG i OpenSearch oraz integracje łączące strumieniowanie zdarzeń w czasie rzeczywistym z analizą wsadową w środowiskach hybrydowych. IBM podkreśliło również akcelerowaną przez GPU platformę Presto w platformie watsonx.data, która w pracach wewnętrznych i w ramach proof-of-concept miała poprawić stosunek ceny do wydajności w przypadku dużych obciążeń danych korporacyjnych.
Historia automatyzacji IBM koncentrowała się na zmniejszeniu tarcia operacyjnego związanego z uruchamianiem sztucznej inteligencji w rozproszonych stosach infrastruktury. Nowa platforma IBM Concert, obecnie dostępna w wersji zapoznawczej, została zaprojektowana w celu korelowania danych telemetrycznych i sygnałów operacyjnych w aplikacjach, infrastrukturze i sieciach, tworząc bardziej ujednolicony widok operacyjny. IBM wykorzystało również to wydarzenie do rozszerzenia swojego portfolio automatyzacji bezpieczeństwa, obejmującego Concert Secure Coder, Vault 2.0 i zSecure Secret Manager, których celem było zacieśnienie powiązań między programowaniem, naprawą, zarządzaniem sekretami i operacjami hybrydowymi.
Warstwa suwerenności była jedną z bardziej konkretnych zapowiedzi produktowych. Rozwiązanie IBM Sovereign Core jest obecnie powszechnie dostępne jako platforma oprogramowania do budowania i obsługi suwerennych środowisk gotowych na sztuczną inteligencję w ramach infrastruktury hybrydowej. IBM opisuje platformę jako sposób na przeniesienie suwerenności z języka zasad na egzekwowanie w czasie wykonywania, z kontrolą obejmującą operacje, dane, architekturę technologiczną i wykonywanie sztucznej inteligencji.
W praktyce Sovereign Core oferuje płaszczyznę sterowania obsługiwaną przez klienta, obejmującą zarządzanie tożsamością, szyfrowanie, rejestrowanie, monitorowanie zgodności i wykonywanie zadań przez sztuczną inteligencję. Zawiera również wstępnie wgrane ramy regulacyjne, automatyczne generowanie dowodów oraz szablony dla środowisk wnioskowania dla procesorów CPU, GPU i sztucznej inteligencji. Celem jest umożliwienie przedsiębiorstwom, instytucjom rządowym i dostawcom usług zademonstrowania, gdzie są uruchamiane obciążenia, jak są zarządzane i czy pozostają zgodne z przepisami w dłuższej perspektywie. IBM podkreślił również, że platforma jest oparta na otwartych technologiach, takich jak Red Hat OpenShift i Red Hat AI, a jej katalog ekosystemu obejmuje partnerów, takich jak AMD, Dell, Intel, MongoDB, Cloudera, Elastic i Palo Alto Networks.
Wprowadzenie Sovereign Core ma znaczenie, ponieważ zarządzanie sztuczną inteligencją coraz częściej koliduje z przepisami regionalnymi, zasadami lokalizacji danych i wymogami audytu przedsiębiorstw. IBM stoi na stanowisku, że suwerenność musi teraz obejmować kontrolę operacyjną nad modelami, agentami i przepływami pracy wnioskowania, a nie tylko nad miejscem przechowywania danych. Jest to szczególnie istotne w przypadku wdrożeń w sektorze publicznym, regulowanym sektorze przemysłowym i u dostawców usług, gdzie konieczne jest ciągłe wykazywanie zgodności.
Oprócz zapowiedzi dotyczących infrastruktury Think, IBM opublikował również znaczącą aktualizację w dziedzinie obliczeń kwantowych, koncentrującą się na odkrywaniu leków i symulacjach molekularnych. We współpracy z Cleveland Clinic i RIKEN, IBM wykorzystał sprzęt kwantowy i dwa duże superkomputery do symulacji kompleksów białkowych o długości do 12 635 atomów. Według doniesień, są to największe znane symulacje biologicznie istotnych cząsteczek przeprowadzone na sprzęcie kwantowym.
W pracy wykorzystano 156-kubitowe procesory Heron firmy IBM oraz superkomputery Fugaku i Miyabi-G. Klasyczne systemy rozkładały kompleksy białko-ligand na fragmenty, a systemy kwantowe obliczały kwantowo-mechaniczne zachowanie tych fragmentów. IBM poinformowało, że proces wymagał do 94 kubitów i prawie 6,000 operacji kwantowych na niektórych etapach obliczeń. Zespół wprowadził również hybrydowy algorytm o nazwie EWF-TrimSQD, który – jak twierdzi IBM – zmniejszył narzut obliczeniowy i poszerzył zakres cząsteczek możliwych do modelowania. W porównaniu z wynikami sprzed sześciu miesięcy, organizacje odnotowały około 40-krotny wzrost rozmiaru białek analizowanych tą metodą i nawet 210-krotną poprawę dokładności w kluczowym etapie procesu.
IBM i jego partnerzy badawczy przedstawiają wyniki jako dowód na to, że superkomputery kwantowe wykraczają poza badania porównawcze w kierunku praktycznych obliczeń naukowych. Krótkoterminowa implikacja nie oznacza, że systemy kwantowe zastąpią klasyczne obliczenia o wysokiej wydajności (HPC), ale że mogą one zacząć przyczyniać się do obliczeń energetycznych i procesów modelowania molekularnego istotnych dla odkrywania leków, zachowania enzymów i interakcji białek.
IBM próbuje połączyć orkiestrację agentów, dane w czasie rzeczywistym, operacje hybrydowe i kontrolę suwerenności w jedną narrację przedsiębiorstwa. Ten kamień milowy w dziedzinie technologii kwantowych jest bardziej przyszłościowy, ale podkreśla ten sam motyw: IBM chce, aby zaawansowane obliczenia, sztuczna inteligencja i zarządzanie były postrzegane jako część jednego kontinuum architektonicznego, a nie jako oddzielne silosy produktowe.
Według komunikatu Think 2026, przedsiębiorstwa potrzebują czegoś więcej niż tylko modeli. Potrzebują zarządzanych danych, obserwowalnej infrastruktury, egzekwowalnej suwerenności i narzędzi operacyjnych, które skalują sztuczną inteligencję bez naruszania zgodności lub zwiększania złożoności wykraczającej poza możliwości zespołów.
Amazon