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英伟达和IBM加强AI企业合作,竞争受管制和财富500企业中的非云部署。

IBM的企业足迹和英伟达的计算主导地位结合;表明AI基础设施捕获超越云原生云厂商市场。
行业媒体Slicast · 2026年7月21日 · 美国 · 来源: SiliconANGLE
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工智能公司正在争相控制将推动企业智能的基础设施、数据和软件层。英伟达公司在加速计算领域仍遥遥领先,但Advanced Micro Devices Inc.、Broadcom Inc.及其他挑战者正在为一个可能支持多个赢家的市场做准备。与此同时,IBM Corp.面临着证明其软件、数据和混合云资产能够在新兴AI堆栈中占有一席之地的压力。

下一个竞争优势将来自于将专有数据和领域专业知识转化为能够进行推理和执行工作的内部系统。theCUBE Research执行分析师John Furrier表示:"未来业务的护城河是公司的大脑,是他们拥有的数据。能否以一种能够推理的方式组织这些数据——智能系统、执行系统、代理系统?他们能推理吗?"

根据Furrier和theCUBE Research首席分析师Dave Vellante的说法,IBM股价大幅下滑引发了人们对企业AI采纳进展不如预期的猜测。然而,IBM的表现更多地反映了该公司的投资组合和执行情况,而不是整个AI市场的健康状况。当今大部分基础设施支出流向了超大规模云服务商、新云提供商和芯片制造商。IBM的大型机和基础设施业务与这种扩展的关系不紧密,而其较新的AI产品还没有增长到足以抵消旧产品压力的程度。

"他们的基础设施业务与行业浪潮不相契合。他们拥有大型机,"Vellante说。"在这些浪潮中,总是发生这样的情况——新产品的规模不足以抵消旧产品的衰退,我认为IBM正是这种情况。"

IBM拥有参与企业AI所需的许多资产,包括Red Hat、watsonx、治理软件和广泛的数据组合。缺失的部分是一个统一的智能系统,能够连接数据、语境、推理和应用。Databricks Inc.、Snowflake Inc.和超大规模云服务商已经在争夺这个位置。IBM拥有这些组件,但尚未将其组装成一个能够获得同样关注的平台。

"他们拥有所有的配料,但并没有按这种方式将其组合在一起,"Vellante说。"他们的软件投资组合可以这样做。我认为他们只是需要多一点专注。"

Furrier驳斥了分拆IBM的呼声,将其问题主要描述为执行问题。"我认为IBM除了执行以外没有什么问题。我认为他们在那个智能系统中本可以更加关注数据。他们拥有所有的部分。这只是一个专注的问题。"

英伟达仍然是加速计算领域的主导力量,得到其图形处理单元、网络、软件和机架规模架构的支持。Vellante预期该公司将保持AI加速计算市场75%至80%的份额。这种主导地位并没有消除AMD和Broadcom的机遇——对AI基础设施的需求增长足够快,以至于竞争对手可以在不排挤英伟达的情况下建立大型业务。

AMD已通过图形加速器、网络和系统能力超越中央处理单元。其对Xilinx Inc.、Pensando Systems Inc.和ZT Systems的收购将其转变为一个更广泛的基础设施提供商。"苏姿丰基本上是在把英伟达20年的生态系统发展压缩成五年的资本配置,"Vellante说。"当你想到这一点时,她所做的事情实际上是非凡的,因为她意识到她必须以英伟达的速度移动。"

Broadcom正通过定制芯片和网络来追求不同的机遇。Furrier预计,随着企业寻求能够在超大规模数据中心外运行的更小、更便宜的推理系统,会有更多替代方案出现。"AMD和英伟达制造的所有东西都会畅销;英伟达特别会因为他们是领导者。但企业必须开始考虑AI基础设施的预算,因为他们没有大把的资金。"

最大的价值最终可能位于基础设施层之上。公司将需要将专有信息、领域知识、模型和应用连接到能够进行推理和行动的系统中。这个企业大脑将需要关系数据库、向量和图数据库、受管的数据管道以及与通用模型并行工作的专业模型。Furrier质疑为什么公司会将所有这些智能外包给少数几个模型提供商。

"如果你是一家公司,必须建立未来20年的竞争优势,你必须建立公司的大脑,公司的智力、智能、认知,"他说。

OpenAI、Anthropic PBC和其他前沿模型公司需要更深入地扩展到软件领域,并围绕专业模型建立生态系统。开源权重模型也会增加竞争,尽管它们在能力和效率方面可能无法与前沿系统相匹敌。

企业对AI成本变得更加谨慎。重点从消耗最多的Token转向衡量AI产生有用结果的效率。公司可能开始使用Token价值比来连接模型消费与可衡量的结果。这种转变可能会创建一个AI版本的财务运营,组织可以实时监控支出、性能和回报。

"现在,实时地,你实际上可以将价值与结果挂钩,比如说,好的,你开发了一个应用程序,每个人都在使用它。那很好。或者你开发了一个应用程序,但没有人在使用它,"Furrier说。

人类工作者将继续参与,但他们的角色将发生改变。人们将不再自己完成每项任务,而是管理语境、验证输出和监督AI系统。赢家将是那些将基础设施、智能和人类判断结合成可靠运营模式的公司。

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