IBM は、最近のほとんどすべてのテクノロジー大手と同様に、AI に大きく賭けています。
年次の Think カンファレンスで、同社は IBM Watsonx を発表しました。これは、AI モデルを構築するためのツールを提供し、コンピューター コードやテキストなどを生成するための事前トレーニング済みモデルへのアクセスを提供する新しいプラットフォームです。
IBM のバック オフィス マネージャーにとっては、ちょっとした平手打ちです。 言った 同社は、今後数年でAIに取って代わられる可能性があると考えられる役割の採用を一時停止すると述べています。
しかし、IBM によると、この立ち上げは、多くの企業が AI を職場に導入する際に依然として経験している課題によって動機付けられたものです。 IBM の調査に回答したビジネス リーダーの 30% は、信頼と透明性の問題を、AI の採用を妨げる障壁として挙げています。42% は、特にジェネレーティブ AI に関するプライバシーの懸念を挙げています。
IBMの最高コマーシャル責任者であるRob Thomas氏は、記者団との円卓会議で、「AIはマネージャーに取って代わることはないかもしれませんが、AIを使用するマネージャーはAIを使用しないマネージャーに取って代わるでしょう。 「人々の働き方を本当に変えます。」
Watsonx は、顧客が独自の AI モデルを作成したり、利用可能な AI モデルを微調整して独自のデータに適用したりするために必要なツールセット、インフラストラクチャ、およびコンサルティング リソースにアクセスできるようにすることで、これを解決すると IBM は主張しています。 IBM がふわふわしたマーケティング用語で「AI ビルダー向けのエンタープライズ スタジオ」と表現する Watsonx.ai を使用すると、ユーザーはモデルの検証と展開、および展開後のモデルの監視も行うことができ、表向きはさまざまなワークフローを統合します。
しかし、待ってください、Google、Amazon、Microsoft などのライバルはすでにこれまたはそれにかなり近いものを提供していませんか? 短い答えはイエスです。 Amazon の同等の製品は SageMaker Studio ですが、Google の製品は Vertex AI です。 Azure 側には、Azure AI Platform があります。
しかし、IBM は、Watsonx が それだけ さまざまな事前トレーニング済みの企業向けに開発されたモデルと「費用対効果の高いインフラストラクチャ」を提供する市場の AI ツール プラットフォーム。
「あなたはまだ非常に大きな組織とチームを持って来る必要があります [AI] 企業が利用できる方法でのイノベーションです」と、IBM の SVP である Dario Gil 氏は円卓会議で記者団に語った。 「そしてそれは、IBM が提案する水平方向の機能の重要な要素です。」
それはまだ分からない。 いずれにせよ、IBM は Watsonx.ai を使用して 7 つの事前トレーニング済みモデルを企業に提供しており、そのうちのいくつかはオープン ソースです。 また、AI の新興企業である Hugging Face と提携して、Hugging Face が開発した何千ものモデル、データセット、およびライブラリを含めています。 (IBM は、オープン ソースの AI 開発ソフトウェアを Hugging Face に提供し、Hugging Face の AI 開発プラットフォームからいくつかの社内モデルにアクセスできるようにすることを約束しています。)
同社が Think で強調している 3 つは、コードを生成する fm.model.code です。 fm.model.NLP、大規模な言語モデルのコレクション。 fm.model.geospatial は、NASA の気候データとリモート センシング データに基づいて構築されたモデルです。 （厄介な命名スキームですか？きっとそうでしょう。）
GitHub の Copilot のようなコード生成モデルと同様に、fm.model.code を使用すると、ユーザーは自然言語でコマンドを入力し、対応するコーディング ワークフローを構築できます。 Fm.model.NLP は、有機化学などの特定の業界関連ドメインのテキスト生成モデルで構成されています。 また、fm.model.geospatial は、他の地球物理学的プロセスに加えて、自然災害のパターン、生物多様性、土地利用の変化を計画するのに役立つ予測を行います。
これらは一見目新しさを感じさせないかもしれません。 しかし、IBM は、モデルは「コード、時系列データ、表形式のデータ、地理空間データ、IT イベント データなど、複数のタイプのビジネス データ」を含むトレーニング データセットによって差別化されていると主張しています。 その言葉を信じなければなりません。
「私たちは、企業が独自のコードを使用して適応できるようにします [these] IBM の CEO である Arvind Krishna 氏は、円卓会議で次のように述べています。 「これは、パブリック クラウドであろうと自社のオンプレミスであろうと、人々が独自のプライベート インスタンスを持ちたいというユース ケース向けです。」
IBM は、ソフトウェア製品とサービスのスイート全体でモデル自体を使用していると述べています。 たとえば、fm.model.code は、Copilot に対する IBM の回答である Watson Code Assistant を強化します。これにより、開発者は、Red Hat の Ansible を含むプログラム全体で平易な英語のプロンプトを使用してコードを生成できます。 fm.model.NLP に関しては、これらのモデルは AIOps Insights、Watson Assistant、Watson Orchestrate (それぞれ IBM の AIOps ツールキット、スマート アシスタント、ワークフロー自動化テクノロジ) と統合されており、IT 環境全体のパフォーマンスの可視性を高め、IT インシデントを解決します。より適切な方法でカスタマー サービス エクスペリエンスを向上させます。IBM はそう約束しています。
一方、FM.model.geospatial は、組織が環境リスクに対処するソリューションを作成できるようにする製品である IBM の EIS Builder Edition を支えています。
Watsonx.ai と並んで、同じ Watsonx ブランドの傘下で、IBM は Watsonx.data を発表しました。これは、管理されたデータと AI ワークロードの両方のために設計された「目的に合った」データ ストアです。 IBM によると、Watsonx.data を使用すると、ユーザーは単一のエントリ ポイントからデータにアクセスでき、クエリ エンジンに加えて、ガバナンス、自動化、および組織の既存のデータベースやツールとの統合が適用されます。
Watsonx.ai と Watsonx.data を補完するのは Watsonx.governance です。これは、IBM のあいまいな言葉で言えば、顧客のプライバシーを保護し、モデルのバイアスとドリフトを検出し、組織が倫理基準を満たすのを支援するメカニズムを提供するツールキットです。
新しいツールとインフラストラクチャ
Watsonx に関連する発表で、IBM は、コンピューティング集約型のワークロード、特にトレーニングと AI モデルの提供に最適化された IBM クラウドの新しい GPU オファリングを紹介しました。
同社はまた、顧客がクラウドの使用によって生成された炭素排出量を測定、追跡、管理、報告できるようにする「AI に基づく」ダッシュボードである IBM Cloud Carbon Calculator を披露しました。 IBM によると、これは IBM の研究部門の技術に基づいて Intel と共同で開発されたもので、ワークロード全体の温室効果ガス排出量をクラウド サービス レベルまで可視化するのに役立ちます。
両方の製品は、新しい Watsonx スイートに加えて、IBM の AI を倍増させるようなものであると言えます。 同社は最近、Vela として知られる AI 最適化スーパーコンピューターをクラウドに構築しました。 また、モデルナや SAP ハナなどの企業とのコラボレーションを発表し、ジェネレーティブ AI を大規模に適用する方法を調査しています。
同社は、AI が 2030 年までに世界経済に 16 兆ドルを追加し、今後 5 年以内にバックオフィス タスクの 30% が自動化されると予想しています。
「顧客ケアだけでなく、従来のバックオフィス プロセスについて考えるとき、それが調達を行っているかどうか、サプライ チェーンの要素であるかどうかにかかわらず、 [management]IT 運用の要素であろうと、サイバーセキュリティの要素であろうと、AI はそのタスク量の 30% から 50% を容易に引き受け、人間よりもはるかに優れた熟練度でそれらを実行できることがわかります。」言った。
これらは楽観的な（ヒューマニスト寄りの場合は悲観的な）予測かもしれませんが、ウォール街は歴史的にその見通しに報いてきました. 同社のソフトウェア セグメントの一部である IBM のオートメーション ソリューションは、2022 年第 4 四半期に前年同期比で 9% の収益を上げました。一方、分析、カスタマー ケア、サプライ チェーン管理により重点を置いたデータおよび AI ソリューションからの収益は、売上高を 8% 伸ばしました。 .
しかし Seeking Alpha の一部として ノート、期待を下げる理由があります。 IBM は AI に関して困難な歴史を持っており、技術的な問題により著名な顧客とのパートナーシップが悪化した後、Watson Health 部門を大幅な損失で売却せざるを得ませんでした。 また、AI 分野での競争は激化しています。 IBM は、Microsoft や Google などのテクノロジーの巨人だけでなく、次のような新興企業との競争にも直面しています。 密着 大規模な資本支援を受けているアンスロピック。
IBM の新しいアプリ、ツール、およびサービスは影響を与えるでしょうか? IBM はそう望んでいます。 しかし、様子を見る必要があります。