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A GTC 2026, IBM e NVIDIA hanno annunciato una significativa espansione della loro partnership strategica decennale, focalizzata sull'avanzamento dell'IA dai progetti pilota alla produzione aziendale su larga scala. La collaborazione affronta diverse barriere chiave all'adozione dell'IA aziendale, tra cui l'analisi dei dati nativa per GPU, l'elaborazione intelligente dei documenti e un'infrastruttura sicura per i settori regolamentati. Insieme, le due aziende mirano a fornire uno stack unificato che copra le fondamenta dei dati, l'hardware ottimizzato e i servizi di consulenza professionale per aiutare le organizzazioni a gestire dati frammentati e soddisfare rigorosi requisiti di conformità.
Il Presidente e CEO di IBM, Arvind Krishna, ha osservato che la prossima fase dell'IA aziendale si basa sull'integrazione profonda di dati, infrastruttura e orchestrazione. Ha dichiarato che la partnership è stata creata per fornire gli strumenti di cui le aziende hanno bisogno per passare dalla sperimentazione dell'IA all'implementazione affidabile e operativa. Il fondatore e CEO di NVIDIA, Jensen Huang, ha sottolineato che incorporando l'accelerazione CUDA direttamente nello strato dei dati, le aziende stanno trasformando l'elaborazione tradizionale dei dati in motori di intelligenza in tempo reale.
Accelerazione dell'analisi dei dati strutturati tramite cuDF e Presto
Un focus tecnico centrale dell'annuncio è l'integrazione della libreria cuDF di NVIDIA con il motore SQL Presto all'interno di IBM watsonx.data. Questa combinazione open-source abilita query accelerate da GPU su enormi set di dati, riducendo drasticamente il tempo e il costo per ottenere insight dai dati strutturati.
Le aziende hanno convalidato questa soluzione in un ambiente di produzione live con il data mart Order-to-Cash di Nestlé, che elabora terabyte di dati su 44 tabelle globali. Su un'infrastruttura convenzionale basata su CPU, un ciclo di aggiornamento dei dati richiedeva 15 minuti e supportava solo pochi cicli al giorno. Dopo essere passata al motore watsonx.data accelerato da GPU, Nestlé ha ridotto il tempo di esecuzione delle query a soli tre minuti. Ciò offre un miglioramento del 30X in termini di prezzo-prestazioni e una riduzione dell'83% dei costi operativi. Chris Wright, Chief Information and Digital Officer di Nestlé, ha osservato che questa capacità consente un processo decisionale più rapido nella produzione e nella logistica attraverso dati operativi quasi in tempo reale.
Sblocco dei dati non strutturati con Docling e Nemotron
Per affrontare i dati bloccati in formati non strutturati come siti SharePoint e sistemi di gestione dei contenuti, IBM e NVIDIA hanno introdotto una soluzione congiunta che utilizza i modelli open IBM Docling e NVIDIA Nemotron. Docling standardizza e converte documenti complessi in formati pronti per l'IA, mantenendo la piena tracciabilità alle loro fonti originali.
Se combinata con i modelli NVIDIA Nemotron, la piattaforma accelera l'ingestione di contenuti multimodali. I primi test mostrano un throughput significativamente più elevato rispetto a molte alternative open-source esistenti. Questo approccio aiuta le aziende a costruire una base di dati affidabile per l'IA rendendo le basi di conoscenza interne più accessibili e coerenti per il ragionamento automatizzato.
Infrastruttura ottimizzata per GPU e Sovereign AI
La partnership si estende anche in modo approfondito allo storage e all'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 per GPU. Certificato e convalidato per le piattaforme NVIDIA DGX, Storage Scale 6000 unisce l'elevato throughput parallelo di IBM con le pipeline di dati GPU di NVIDIA per eliminare i colli di bottiglia I/O.
Per le organizzazioni con rigide regole di residenza dei dati e normative, la coppia sta esplorando l'integrazione tra IBM Sovereign Core e l'infrastruttura NVIDIA. Questo sforzo mira a consentire ai carichi di lavoro IA ad alta intensità di GPU di funzionare interamente all'interno di confini geografici definiti, garantendo governance e conformità senza compromettere le prestazioni di calcolo.
Espansione dello Stack IA con Blackwell e Red Hat
IBM ha annunciato piani per implementare le GPU NVIDIA Blackwell Ultra su IBM Cloud a partire dall'inizio del secondo trimestre 2026, mirando all'addestramento di modelli su larga scala e all'inferenza ad alto throughput. L'architettura Blackwell sarà inoltre integrata nella Red Hat AI Factory insieme ai server NVIDIA e VPC, fornendo controlli di livello aziendale per la residenza dei dati.
Inoltre, IBM Consulting offrirà la Red Hat AI Factory con NVIDIA tramite la piattaforma IBM Consulting Advantage. Questo è progettato per semplificare e accelerare i flussi di lavoro di preparazione dei dati, sviluppo e distribuzione dei modelli. Combinando queste tecnologie, IBM e NVIDIA mirano a fornire un percorso più agevole per le aziende per scalare l'IA in diversi ambienti tecnologici, mantenendo al contempo la governance e prestazioni coerenti.
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