人工智能行业趋势转变 - 行业焦点从测试人工智能价值转向实际执行阶段 [1] - 人工智能正成为企业技术栈的基础组成部分 [1] IBM与Anthropic合作 - IBM宣布与Anthropic合作 将Claude大语言模型家族嵌入其新的AI优先软件开发环境 [3] - 整合将使Claude进入IBM的混合云生态系统 允许开发者在受严格治理的系统中现代化代码、自动化测试和部署更新 [3] - 合作旨在解决企业希望获得生成式AI生产力提升而不牺牲合规性或数据控制的操作性差距 [4] - 结合Anthropic的模型能力与IBM的企业级治理 目标是将AI从沙盒工具转变为关键工作负载的可靠工具 [4] - 对Anthropic而言 此交易在公司快速扩张时期扩大了其企业客户覆盖面 [5] - Anthropic计划将其国际员工数量增加两倍以满足美国以外对Claude部署的需求 [5] EPAM Systems与Oracle合作 - EPAM Systems与Oracle宣布扩大联盟 以加速医疗保健、保险和金融服务等行业采用AI云服务 [6] - EPAM将利用其工程和迁移专业知识帮助客户将传统工作负载迁移至Oracle云基础设施 同时融入Oracle原生AI和分析能力 [6] - 合作凸显服务提供商在AI经济中变得至关重要 大多数企业需要能够将AI模型集成到复杂、受监管数据环境中的合作伙伴 [6] Nvidia与Fujitsu合作 - Nvidia和Fujitsu宣布合作共同开发AI基础设施 通过NVLink Fusion连接Fujitsu的MONAKA CPU与Nvidia GPU [7] - 合作旨在支持机器人、医疗保健和制造业等需要低延迟、高效率计算的先进工作负载 [7] - 对Nvidia而言 联盟符合其构建全球AI计算骨干的长期战略 从数据中心扩展到边缘和嵌入式系统 [7] - Fujitsu将合作视为创建符合国家工业和研究目标的自主、节能AI基础设施的途径 [7] 企业AI部署成本与投资 - 企业规模化部署AI成本高昂 每在AI模型上花费1美元 企业通常需要花费5到10倍于模型费用的资金用于集成、合规、基础设施和监控以使系统投入生产 [8] - 累计AI基础设施支出预计到2029年将超过2.8万亿美元 突显计算和数据系统对企业价值创造的核心作用 [9]