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十多年前，IBM 憑借 Watson 大膽進軍人工智能領域，但由於成本高昂而慘遭失敗。九年後，這家科技巨頭开始推出 IBM Watsonx—— 其新的企業級人工智能和數據平台。IBM 吸取了之前的教訓，表示這次正在考慮使用自研的 AI 芯片，這可能有助於降低平台的運營成本。

該平台於今年 5 月推出，旨在迎合企業中生成人工智能技術的蓬勃發展。截至 7 月 11 日，IBM 透露，它是由參與其測試版和技術預覽計劃的各行業 150 多名用戶塑造的。

使用 Watsonx 的客戶。

資料來源：IBM

“Watsonx於 5 月份在 IBM THINK 上進行了預覽 ，它由三款產品組成，可幫助組織加速和擴展 AI：用於新基礎模型、生成式 AI 和機器學習的 watsonx.ai 工作室；watsonx.data 適合用途的數據存儲，構建在开放的 Lakehouse 架構之上；IBM 在一份聲明中表示，watsonx.governance 工具包可幫助構建具有責任感、透明度和可解釋性的人工智能工作流程（將於今年晚些時候推出）  。

簡而言之，Watsonx 允許客戶和合作夥伴針對各種企業用例專門化和部署模型或構建自己的模型。“據這家科技巨頭稱，這些模型經過預先訓練，可支持一系列自然語言處理 (NLP) 類型的任務，包括問答、內容生成和摘要、文本分類和提取。”

似曾相識？

2011 年 2 月， IBM 的認知計算系統Watson 向全世界介紹，  該系統在名爲 Jeopardy! 的遊戲節目中擊敗了 Ken Jennings 和 Brad Rutter！這是認知計算的首次廣泛展示，沃森回答微妙、復雜、雙關語問題的能力清楚地表明，計算的新時代即將到來。

在這一公开成功的基礎上，2011 年，IBM 將 Watson 轉向人工智能最賺錢但尚未开發的行業之一：醫療保健。在接下來的十年裏，隨之而來的是一系列的起起落落（但主要是落 ），這體現了將人工智能應用於醫療保健的前景和衆多缺點。沃森的健康之旅最終於 2022 年結束，當時它被 “換取零件”出售。

回想起來，IBM 將 Watson 描述爲公司的一次學習之旅。IBM 表示：“我們曾經歷過錯誤的轉變和挫折，但這是在嘗試將开創性技術商業化的過程中出現的。”

快進到今天，在沃森未能獲得市場關注十多年後，IBM 希望 用生成式人工智能技術的繁榮，這些技術可以編寫類似人類的文本。IBM半導體公司總經理Mukesh Khare最近告訴路透社 ，舊的Watson系統面臨的障礙之一是成本高昂，IBM現在希望解決這個問題。

Khare 表示，使用其芯片可以降低雲服務成本，因爲它們具有高能效。

人工智能芯片

IBM 於 2022 年 10 月宣布了該芯片的存在，但沒有透露制造商或如何使用該芯片。IBM 在 2022 年 10 月 13 日發布的新聞稿中表示：“這是我們第一個完整的片上系統，旨在比通用 CPU 更快、更高效地運行和訓練深度學習模型。”

IBM 還分享了在過去十年中，當他們需要針對所使用的矩陣和向量乘法運算類型進行優化的通用芯片時，他們如何在 CPU 和 GPU（旨在渲染視頻遊戲圖像的圖形處理器）上運行深度學習模型用於深度學習。“在 IBM，我們在過去五年裏一直在研究如何設計一款爲現代人工智能定制的芯片，”它說。

IBM 試圖說人工智能模型正在呈指數級增長，但訓練這些龐然大物並在雲服務器或智能手機和傳感器等邊緣設備上運行它們的硬件並沒有發展得那么快。“這就是 IBM 研究人工智能硬件中心 爲人工智能創建專用計算機芯片的原因。我們稱之爲人工智能單元（AIU），”這家科技巨頭重申。

基本上，傳統計算的主力——稱爲CPU的標准芯片——是在深度學習革命之前設計的 ，深度學習是一種根據大數據集中的統計模式進行預測的機器學習形式。“CPU 的靈活性和高精度適合通用軟件應用程序。但這些獲勝的品質使他們在訓練和運行深度學習模型時處於劣勢，因爲深度學習模型需要大規模並行人工智能操作，”IBM 補充道。

這家科技巨頭的人工智能芯片使用了一系列較小的位格式，包括浮點和整數表示形式，從而使運行人工智能模型所需的內存消耗大大減少。該公司表示：“我們利用 過去五年來IBM 的關鍵突破來找到速度和准確性之間的最佳平衡點。”

因此，通過利用他們的芯片，IBM 的目標是完全提高成本效率，這可以使他們的雲服務在市場上更具競爭力。Khare 還告訴路透社，IBM 已與三星電子合作進行半導體研究，並選擇他們來制造這些人工智能芯片。

考慮到這種方法與谷歌和亞馬遜等其他科技巨頭採用的方法相似，IBM 也可以通過开發專有芯片來使其雲計算服務在市場上脫穎而出。但 Khare 表示，IBM 並沒有試圖設計直接替代 Nvidia 半導體的產品，Nvidia 的芯片在利用大量數據訓練人工智能系統方面處於市場領先地位。

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