- IBM 在 THINK 活动中展示了变革性的混合 AI 技术，旨在重新定义行业标准。
- 关键创新，watsonx Orchestrate，使得复杂的 AI 配置在五分钟内完成，并与超过 80 种商业解决方案集成。
- LinuxONE 5 平台每天提供 4500 亿次 AI 推理操作，相较于 x86 系统降低了 44% 的拥有成本。
- webMethods Hybrid Integration 承诺 176% 的投资回报率，减少 40% 的停机时间，并在常规项目上节省 67% 的时间。
- watsonx.data 通过改进对非结构化数据的处理，提高了 40% 的 AI 准确性，显示出 IBM 对精确性的关注。
- IBM 的进展使其处于企业 AI 解决方案的前沿，能够无缝地将 AI 集成到业务运营中，以提高效率。
- 首席执行官阿尔文·克里希纳强调了 IBM 在通过混合云集成和战略合作伙伴关系设定新基准方面的角色。
一股变革的力量正在全球企业的董事会中席卷而来，驱动因素是 IBM 在其最近的 THINK 活动中发布的开创性声明。IBM 以大胆的雄心旨在重塑商业中 AI 实施的本质，展示了一系列准备重新定义行业标准的混合 AI 技术。
在这场革命的核心是 watsonx Orchestrate，这一现代工程的奇迹，使企业能够在五分钟内创建复杂的 AI 配置。通过与超过 80 种领先的商业解决方案集成——从微软的强大生态系统到 Salesforce 的以客户为中心的平台——这一工具承诺以空前的轻松和效率推动 AI 的实施。
故事并没有止步于此。IBM 引入的 LinuxONE 5 平台 承诺每天执行 4500 亿次 AI 推理操作，有效地将不可能变为现实。该平台提供了高达 44% 的总拥有成本显著降低，相较于传统的 x86 系统，这不仅是技术上的胜利，也是大规模运营的经济可持续解决方案。
同样令人信服的是 webMethods Hybrid Integration 的揭示，预计将在三年内提供高达 176% 的投资回报率。这一集成引领了一场生产力的复兴，减少了 40% 的停机时间，并在常规项目上节省了 67% 的时间。通过在不同的云环境中将应用程序、API 和事件编织在一起，它创造了一幅无缝高效的画面。
IBM 不仅关注集成的机制，还加强了对精确度和准确性的关注。更新后的 watsonx.data 通过改进对非结构化数据的处理，承诺提高 40% 的 AI 准确性，强调了 IBM 在提供精致、可操作智能方面的承诺。
阿尔文·克里希纳，IBM 的远见卓识的首席执行官，生动地阐述了一个未来，在这个未来中，企业在混合云集成和企业数据方面的专业能力将设定新的基准。他们的专业知识，借助广泛的开放生态系统和战略合作伙伴关系，令他们处于企业级 AI 解决方案的前沿。
IBM 最近的技术交响乐不仅描绘了一个进化的步骤，更是向着一个 AI 无缝集成到商业战略和运营中革命性飞跃的未来。这一新界面不仅提升了性能，还提供了切实的效率，证实了 IBM 在推动一个技术增强人类业务的未来方面的承诺。
用 IBM 的混合 AI 解决方案转变商业：你需要知道的
探索 IBM 的 AI 创新
IBM 在 THINK 活动中的最新声明为企业 AI 实施的重大转变铺平了道路。目标是提高各行业 AI 技术的效率、可扩展性和集成性。让我们深入探讨这些开创性创新，并提供对其实际应用、潜在挑战和未来趋势的洞察。
1. Watsonx Orchestrate：更快的 AI 实施
关键功能：
– 快速配置： 使企业能够在五分钟内配置复杂的 AI 系统，并与 Microsoft 和 Salesforce 等平台无缝集成。
– 广泛兼容性： 支持超过 80 种商业解决方案，提高实施灵活性和范围。
实际案例：
– 客户支持： 自动化和改善客户服务工作流程中的响应时间。
– 数据分析： 精简数据集成和分析，以便更好地决策。
如何操作的步骤 & 生活技巧：
1. 识别集成点： 确定哪些现有商业解决方案可以利用先进的 AI 功能。
2. 精简操作： 使用 Watsonx Orchestrate 自动化常规任务，提高工作流程效率。
专家见解： “Watsonx Orchestrate 中的集成机会使企业能够以前所未有的能力利用 AI 来精简操作，” AI 专家劳拉·陈博士指出。
2. LinuxONE 5 平台：释放 AI 力量
功能 & 规格：
– AI 推理操作： 每天能够执行 4500 亿次 AI 推理操作。
– 成本效益： 与传统 x86 系统相比，提供高达 44% 的总拥有成本降低。
市场预测 & 趋势：
– 需求增长： 随着 AI 的不断发展，像 LinuxONE 5 这样的平台将成为需要大规模数据处理能力的企业的核心。
– 可持续性关注： 更高的操作效率有助于降低能源消耗。
快速提示： 考虑将数据密集型应用程序迁移到 LinuxONE，以优化 AI 操作并显著降低成本。
3. WebMethods Hybrid Integration：提升生产力
优势：
– 高投资回报率： 预计在三年内实现 176% 的投资回报率。
– 时间节省： 将停机时间减少 40%，并在常规项目上节省 67% 的时间。
兼容性 & 集成：
– 云环境： 在不同的云平台之间无缝集成应用程序、API 和事件。
– 可扩展性： 随着组织需求的增长，轻松扩展。
优缺点：
– 优点： 高互操作性、显著的投资回报率、强大的集成能力。
– 缺点： 对于技术能力较弱的用户，初始设置可能会存在复杂性。
行动建议： 利用 webMethods Hybrid Integration 精简数字转型工作，改善项目交付时间。
4. Watsonx.data：提升数据精确性
改进：
– AI 准确性： 通过优越的非结构化数据处理，提高 40% 的 AI 准确性。
– 可操作智能： 提供更精确和可操作的洞察，这对数据驱动的商业战略至关重要。
争议 & 限制：
– 数据保护问题： 处理大量数据，尤其是非结构化形式，可能会引发隐私合规问题。
安全 & 可持续性措施： IBM 强调安全的数据处理协议和可持续的 AI 解决方案，以减少环境影响。
结论
IBM 的创新，特别是在混合 AI 技术方面，代表了企业利用人工智能的重大转变。这些进展不仅优化了性能并降低了成本，还为无缝集成到现有商业环境中铺平了道路。为了利用这些新技术，企业应评估其现有系统，并识别 AI 集成的机会。
结束提示：
– 保持更新： 持续关注 IBM 的发展，以在 AI 技术领域保持领先。
– 利用合作： 促进与 AI 提供商如 IBM 的合作，以定制满足特定组织需求的解决方案。
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