IBM 与 NVIDIA 扩大 AI 合作，助力企业从试点迈向生产

IBM 和 NVIDIA 于周一在圣何塞举行的 NVIDIA GTC 2026 大会上宣布扩大合作，旨在帮助企业将 AI 从试点项目推进到生产规模部署。此次合作涵盖 GPU 原生数据分析、智能文档处理、云基础设施和咨询服务，其中与雀巢的重磅概念验证项目展示了显著的性能和成本改进。IBM 新闻稿

在雀巢的真实应用测试

此次公告的核心是 IBM 的 watsonx.data SQL 引擎 Presto 与 NVIDIA cuDF 库的集成，利用 GPU 加速大型数据集的查询执行。两家公司在雀巢的订单到现金数据集市上验证了这一方案，该数据集市跟踪 186 个国家的订单、履行、交付和发票信息，处理 44 个表中的数 TB 级数据。IBM 新闻稿

在 CPU 上，单次数据刷新此前需要 15 分钟，每天只能运行几次。采用 GPU 加速后，刷新时间缩短至 3 分钟，据两家公司称，这带来了 83% 的成本节约和 30 倍的性价比提升。

雀巢首席信息和数字官 Chris Wright 表示：“通过与 IBM 和 NVIDIA 的合作，一项针对性的概念验证已经证明，我们能够在几分钟内以更低的成本刷新全球运营数据。我们现在的重点是将这一能力转化为切实的业务影响。”IBM 新闻稿

云服务与基础设施扩展

IBM 计划从 2026 年第二季度初开始在 IBM Cloud 上提供 NVIDIA Blackwell Ultra GPU，用于大规模训练、高吞吐量推理和 AI 推理工作负载。该技术还将通过 NVIDIA 集成到 Red Hat AI Factory 中，并在配备企业级合规性和数据驻留控制的 VPC 服务器上部署。IBM 新闻稿

在基础设施方面，NVIDIA 选择了 IBM Storage Scale System 6000 为其 GPU 原生分析引擎提供 10 PB 的高性能存储，该系统已在 NVIDIA DGX 平台上通过认证和验证。IBM 新闻稿

两家公司还在智能文档处理方面展开合作，通过 IBM 的开源 Docling 工具结合 NVIDIA Nemotron 模型，旨在将非结构化文档转换为企业规模的 AI 就绪格式。IBM 新闻稿

弥合 AI 生产应用差距

“在企业 AI 的下一波浪潮中，模型层将依赖于数据、基础设施和编排层——以及能够将这三者整合在一起的企业，”IBM 董事长兼首席执行官 Arvind Krishna 表示。“通过携手合作，我们为企业提供了所需的解决方案，让他们不再停留在 AI 实验阶段，而是真正将 AI 投入运行。”IBM 新闻稿

NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋将这一合作伙伴关系定义为“将 CUDA GPU 加速直接引入数据层——把分析和文档处理从瓶颈转变为实时智能引擎。”IBM 新闻稿