watsonx.data 協助企業應對AI數據的各種挑戰：海量、複雜度、成本與治理

watsonx.ai 賦能AI應用開發人員 支持自然語言處理任務

台北2023年7月12日 /美通社/ -- IBM 於美東時間7月11日宣布 IBM 企業級AI與數據平台 watsonx 在全球上市。IBM watsonx 由三個產品集組成，目標是協助企業加速與擴大AI應用：watsonx.ai 是用來建構新的基礎模型、生成式AI和機器學習的AI開發平台（已上市）；watsonx.data 是基於開放式「湖倉一體」（lakehouse）架構、合乎用途的數據儲存（已上市）；以及協助企業建立負責任、透明、可解釋的AI工作流與AI治理的 watsonx.governance 工具組（將於今年下半年上市）。IBM watsonx 在今年五月份的 IBM Think大會上首次亮相預覽，

企業期待AI科技產出正確與可信任的結果、能夠在多種雲環境之間運行與擴充、同時輕鬆地應用在各種業務場景；watsonx 問世正是為了滿足上述各種需求。

IBM 與客戶和合作夥伴攜手共創

各行各業的客戶與合作夥伴均可使用 watsonx 設計與部署AI模型，或者建構專用模型。 過去兩個月裡，全球超過150個不同行業的企業參與 watsonx 平台的測試與技術預覽專案；其中有40多家企業客戶分享了初期使用心得。參與前期採用的企業對於能夠在單一平台上、運用基礎模型、機器學習與企業自有的數據，加速生成式AI的工作量能表示興奮。例如全球客戶數量超過兩億的花旗銀行，正在運用 watsonx 探索生成式AI與基礎模型的可能性。

「我們正在研究大型語言模型的各種可能應用；其中一個考慮在內部使用的關鍵場景，是如何使用大型語言模型串連內部風控、內部政策與法令規範。」— 花旗銀行內部稽核部門Mark Sabino博士

「在系統整合與各種軟體無縫互通的企業場景中，watsonx.ai 是非常有說服力的解決方案；尤其它具備靈活與敏捷的部署能力，加上對資訊安全堅定的承諾，使它對企業的吸引力大增。」— 本田研發總工程師 Atsushi Hasegawa

IBM 也與不斷擴大的合作夥伴生態系統在各行業、各種企業場景共同創新，包括與美國太空總署（NASA）合作建立第一個用於分析地理空間數據的基礎模型，以及運用 watsonx 為溫布頓網球公開賽提供生成式AI球評解說。

watsonx.ai 賦能AI應用開發人員

有了 watsonx.ai，開發人員可以使用 IBM 的模型與 Hugging Face 的模型，完成一系列AI開發任務，這些模型經過預先訓練，可支持一系列自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）類型的任務，包括問答、生成內容與摘要、文本分類與提取。未來版本將提供使用者取用更多由 IBM 訓練、使任務專業化、可提升專門領域生產力的專有基礎模型。

為了滿足企業對於基礎模型的需求，IBM 已經宣布在 IBM 公有雲（IBM Cloud）上推出新的 GPU 解決方案 —一套專為AI應用定作、支援企業運算密集型工作負載的基礎架構服務。IBM 預計在今年稍晚提供全棧式、高性能、靈活、為AI而優化的基礎架構服務，在 IBM Cloud 平台上以「即服務」形式提供，用來訓練與服務基礎模型。

watsonx.data 始於數據

watsonx.data 旨在協助企業應對在擴充 AI 工作負載時普遍存在的數據挑戰：海量、複雜度、成本與治理。有了 watsonx.data，使用者可以經由單一入口、在跨雲或本地環境取用數據 — 這不再只是數據科學家或工程師的特權，非技術背景的使用者也可以在單一協作平台上，隨時訪問高品質、可信賴的企業數據，並透過集中治理與採用本地自動化政策，實現企業資訊安全與符規。

watson.data 在今年內將使用 watsonx.ai 的基礎模型，協助簡化與加速使用者與數據的「互動」— 使用自然語言、以對話方式取得、強化、優化、視覺化數據和元數據。

watsonx 的下一步？

watsonx 將繼續演進、推出重要發布。從現在到2024年，IBM 將專注於將企業級基礎模型的客戶案例，拓展到自然語言處理以外；並將開放原本為目標客戶量身定做、參數超過1,000億的模型，供廣大企業客戶使用。

IBM 還將充分發揮AI治理能力，協助企業實現端到端的生命週期管理、降低風險、加強不斷增加的AI與行業法規的符規程度。IBM 認為，AI治理從來都不是「事後諸葛」，企業必須在一開始即將機器學習與基礎模型的治理工作納入規劃與執行。

IBM 諮詢具備生成式AI技術能力、專業領域與行業經驗，能夠協助客戶加速企業轉型。正如 IBM 在紅帽OpenShift平台成功地建立了混合雲服務業務，IBM 諮詢志在成為 watsonx 平台的最佳顧問服務供應商。

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