Na GTC 2026, a IBM e a NVIDIA anunciaram uma expansão significativa de sua parceria de mais de uma década, com foco na transição da IA de fases piloto para produção em larga escala. A colaboração visa superar diversos gargalos críticos na adoção de IA empresarial, incluindo análise de dados nativa em GPUs, processamento inteligente de documentos e infraestrutura para ambientes regulamentados. O esforço conjunto busca fornecer um conjunto unificado de fundamentos de dados, hardware e consultoria especializada para ajudar as organizações a gerenciar dados fragmentados e requisitos de conformidade.
O presidente e CEO da IBM, Arvind Krishna, observou que a próxima fase da IA empresarial depende da integração estreita de dados, infraestrutura e orquestração. Ele afirmou que a parceria visa fornecer os componentes necessários para que as empresas façam a transição da experimentação para a implementação operacional. O fundador e CEO da NVIDIA, Jensen Huang, destacou que, ao integrar a aceleração CUDA à camada de dados, as empresas estão tentando transformar o processamento de dados tradicional em mecanismos de inteligência em tempo real.
Acelerando a análise de dados estruturados via cuDF e Presto
Um dos principais focos técnicos do anúncio é a integração da biblioteca NVIDIA cuDF com o mecanismo Presto SQL no IBM watsonx.data. Essa integração de código aberto permite a execução de consultas aceleradas por GPU em conjuntos de dados massivos, reduzindo significativamente o tempo e o custo de extração de informações de dados estruturados.
As empresas validaram essa abordagem em um ambiente de produção com o data mart Order-to-Cash da Nestlé, que processa terabytes de dados em 44 tabelas globalmente. Na infraestrutura tradicional de CPU, uma única atualização de dados levava 15 minutos e era limitada a alguns ciclos por dia. Ao migrar para o mecanismo watsonx.data acelerado por GPU, a Nestlé relatou uma redução no tempo de execução das consultas para três minutos. Isso representa uma melhoria de 30 vezes na relação custo-benefício e uma redução de 83% nos custos. O Diretor de Informação e Digital da Nestlé, Chris Wright, indicou que essa capacidade permite uma tomada de decisão mais rápida na manufatura e no armazenamento, fornecendo dados operacionais quase em tempo real.
Desvendando dados não estruturados com Docling e Nemotron
Para lidar com o desafio dos dados presos em formatos não estruturados, como sites do SharePoint e sistemas CMS, a IBM e a NVIDIA apresentaram uma solução conjunta que utiliza os modelos abertos do IBM Docling e do NVIDIA Nemotron. O Docling foi projetado para padronizar e converter documentos complexos em formatos compatíveis com IA, mantendo a rastreabilidade até a origem.
Quando combinado com os modelos NVIDIA Nemotron, o sistema acelera a ingestão de conteúdo multimodal. Os primeiros testes indicam uma taxa de transferência significativamente maior em comparação com os modelos de código aberto existentes. Essa abordagem visa ajudar as empresas a construir uma base de dados confiável para IA, tornando as bases de conhecimento internas mais acessíveis e fáceis de padronizar para o raciocínio automatizado.
Infraestrutura otimizada para GPU e IA soberana
A parceria também se estende às camadas de armazenamento e infraestrutura. A NVIDIA selecionou o IBM Storage Scale System 6000 para fornecer 10 PB de armazenamento de alto desempenho para seus mecanismos de análise avançada nativos de GPU. O Storage Scale 6000 é certificado e validado para plataformas NVIDIA DGX, combinando os recursos de processamento paralelo da IBM com os pipelines de dados de GPU da NVIDIA para eliminar gargalos de E/S.
Organizações com requisitos rigorosos de residência de dados e conformidade regulatória estão explorando a integração do IBM Sovereign Core com a infraestrutura da NVIDIA. Essa iniciativa visa permitir que cargas de trabalho de IA com uso intensivo de GPU sejam executadas inteiramente dentro de fronteiras regionais específicas, garantindo o atendimento aos padrões de governança e conformidade sem sacrificar o desempenho computacional.
Expandindo a plataforma de IA com Blackwell e Red Hat
A IBM anunciou planos para introduzir GPUs NVIDIA Blackwell Ultra na IBM Cloud no início do segundo trimestre de 2026. Esses recursos serão voltados para treinamento de modelos em larga escala e inferência de alto desempenho. A arquitetura Blackwell também será integrada ao Red Hat AI Factory, juntamente com servidores NVIDIA e VPC, para fornecer controles de nível empresarial sobre a residência de dados.
Além disso, a IBM Consulting oferecerá o Red Hat AI Factory com NVIDIA por meio da plataforma IBM Consulting Advantage. Essa iniciativa visa simplificar o processo de preparação de dados, criação de modelos e implementação. Ao combinar essas tecnologias, a IBM e a NVIDIA buscam proporcionar um caminho mais integrado para que as empresas escalem a IA em diversos ambientes tecnológicos, mantendo o controle e o desempenho.
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