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Think 2026에서 IBM은 기업이 데이터 파이프라인, IT 인프라 및 규정 준수 중심 규제 산업 전반에 AI를 배포하는 데 도움이 되는 광범위한 발표를 발표했습니다. 업데이트에는 개선된 엔터프라이즈 AI 운영 모델, IBM Sovereign Core의 일반 가용성, 12,635개 원자에 대한 생체분자 시뮬레이션을 달성한 Cleveland Clinic 및 RIKEN의 양자 컴퓨팅 혁신이 포함됩니다.
IBM 양자 컴퓨터
이러한 발표는 IBM의 핵심 관점, 즉 엔터프라이즈 AI가 AI 모델만큼 인프라와 운영에 많이 의존한다는 점을 강조합니다. IBM은 기업이 더 이상 AI 타당성을 검증할 필요가 없다고 밝혔습니다. 우선 순위는 대규모 AI 채택을 위한 강력한 제어 평면, 간소화된 데이터 파이프라인 및 규정 준수 프레임워크를 구축하는 것입니다.
IBM은 업그레이드된 스택을 지능형 에이전트, 데이터 관리, 자동화, 하이브리드 배포의 4개 계층으로 나누었습니다. 에이전트를 위해 다중 에이전트 거버넌스를 위한 통합 제어 플레인인 차세대 watsonx Orchestrate를 비공개 미리 보기로 출시했습니다. 이제 개발자를 위한 에이전트 개발 도구인 IBM Bob을 사용할 수 있으며, 메인프레임에 초점을 맞춘 Z용 Bob Premium Package는 비공개 미리 보기로 유지됩니다.
IBM 다중 에이전트 흐름도
데이터 계층에서 IBM은 정적 데이터 사일로보다 동적 상황별 데이터를 우선시합니다. Confluent를 사용하여 실시간 데이터 생태계를 확장하고 연합 컨텍스트 계층, OpenRAG 및 OpenSearch 통합, 교차 하이브리드 데이터 커넥터를 통해 watsonx.data를 업그레이드했습니다. 내부 테스트를 통해 검증된 대규모 엔터프라이즈 워크로드의 비용 성능을 향상시키기 위해 GPU 가속 Presto도 내장되어 있습니다.
IBM Confluent 흐름도
IBM의 자동화 업그레이드는 단편화된 인프라에서 실행되는 AI의 마찰을 줄여줍니다. 공개 미리보기 IBM Concert 플랫폼은 엔드투엔드 가시성을 위해 원격 측정 및 운영 신호를 통합합니다. IBM은 또한 Concert Secure Coder, Vault 2.0 및 zSecure Secret Manager를 포함한 보안 자동화 도구를 확장하여 하이브리드 운영을 위한 개발, 교정 및 자격 증명 관리를 연결했습니다.
IBM Sovereign Core 그래픽
뛰어난 릴리스인 IBM Sovereign Core가 이제 일반 공급됩니다. 이 소프트웨어 플랫폼은 AI 지원 주권 하이브리드 인프라를 구축하여 추상적 주권 정책을 워크플로, 데이터, 아키텍처 및 AI 실행을 포괄하는 시행 가능한 런타임 규칙으로 변환합니다.
Sovereign Core는 경계 격리, 암호화, 감사 및 규정 준수 모니터링 기능을 갖춘 고객 관리 제어 평면을 제공합니다. 여기에는 CPU, GPU 및 추론 워크로드에 대한 내장형 규제 템플릿과 구성 가능한 배포 프로필이 포함되어 있어 조직이 워크로드를 추적하고 규정 준수를 유지하는 데 도움이 됩니다. Red Hat 오픈소스 기술을 기반으로 구축된 생태계에는 AMD, Dell, Intel, MongoDB 및 기타 주요 공급업체가 포함되어 있습니다.
Sovereign Core는 지역 데이터 규정과 AI 거버넌스 간의 증가하는 갈등을 해결합니다. IBM은 AI 주권에는 기본 데이터 상주를 넘어 모델 및 추론 워크플로우에 대한 완전한 운영 제어가 필요하다는 점을 강조합니다. 이는 지속적인 규정 준수 검증이 필요한 공공 부문 및 규제 산업에 중요한 이점입니다.
AI 인프라를 넘어 IBM은 제약 중심의 양자 혁신을 공개했습니다. Cleveland Clinic 및 RIKEN과 협력하여 양자 하드웨어와 두 개의 슈퍼컴퓨터를 결합하여 현재까지 양자 하드웨어에 대한 생물학적으로 의미 있는 최대 규모의 분자 시뮬레이션인 12,635개 원자 단백질 복합체를 시뮬레이션했습니다.
IBM Fugaku Riken 슈퍼컴퓨터
이 연구에서는 Fugaku 및 Miyabi-G 슈퍼컴퓨터와 함께 IBM의 156큐비트 Heron 프로세서를 활용했습니다. 기존 시스템은 단백질 복합체를 조각으로 분할하는 반면, 양자 하드웨어는 양자 역학적 특성을 계산하여 최대 94큐비트와 6,000번의 양자 연산이 필요합니다. 새로운 EWF-TrimSQD 알고리즘은 컴퓨팅 오버헤드를 줄여 이전 결과보다 40배 더 큰 시뮬레이션 단백질 규모와 210배 향상된 작업 흐름 정확도를 제공합니다.
IBM은 양자 중심 슈퍼컴퓨팅이 벤치마크 테스트에서 실용적인 과학 컴퓨팅으로 전환되고 있음을 확인했습니다. 양자 시스템은 단기적으로 기존 HPC를 대체하지는 않지만 약물 발견 및 단백질 연구를 위한 에너지 계산 및 분자 모델링을 지원합니다.
IBM은 에이전트 오케스트레이션, 실시간 데이터, 하이브리드 운영 및 주권 규정 준수를 통합 엔터프라이즈 AI 아키텍처로 통합합니다. 양자 이정표는 동일한 논리를 따릅니다. 고급 컴퓨팅, AI 및 거버넌스는 격리된 제품이 아닌 연결된 시스템으로 작동해야 합니다.
Think 2026에서 선보인 것처럼 기업에는 독립형 AI 모델 이상의 것이 필요합니다. 표준화된 규정 준수 데이터, 관찰 가능한 인프라, 시행 가능한 주권 및 간소화된 도구를 함께 사용하면 엔터프라이즈 팀을 위한 확장 가능하고 위험이 낮은 AI 배포가 가능합니다.
IBM과 MIT(매사추세츠 공과대학)가 2017년 설립된 MIT-IBM Watson AI Lab의 업그레이드 후속 버전인 MIT-IBM Computing Research Lab을 공동으로 출범했습니다. 새롭게 단장된 연구소는 기초 AI, 알고리즘 및 양자 컴퓨팅에 중점을 두고 기존 시스템 한계를 뛰어넘는 컴퓨팅 기술을 우선시합니다. 광범위한 AI 채택과 양자 기능 성숙 속에서 개편된 연구소는 AI 모델링, 알고리즘 설계 및 양자 시스템 전반에 걸쳐 더 심층적인 기술 공동 개발을 지원하여 파트너의 10년에 걸친 엄격한 산업 중심 연구를 계속하고 있습니다.
연구 초점: AI, 알고리즘, 양자 및 하이브리드 시스템
이 연구실은 여러 핵심 연구 영역을 다루고 있습니다. 프로덕션 등급 환경의 운영 성능을 높이기 위해 클래식 인프라, AI 및 양자 구성 요소를 통합하는 하이브리드 컴퓨팅 아키텍처를 살펴봅니다. 또한 기업 배포에 적합한 작고 안정적이며 투명한 소규모 언어 모델을 개발합니다. 추가 연구는 양자 알고리즘, 재료, 화학 및 생물학적 연구를 위한 수학적 기초, 차세대 계산 이론을 포괄합니다.
주요 기초 연구에는 기계 학습 이론, 최적화, 해밀턴 시뮬레이션 및 편미분 방정식(PDE)이 포함됩니다. 이러한 분야에서는 일반적으로 대규모 동적 시스템 시뮬레이션에 병목 현상이 발생합니다. 팀은 더 높은 정밀도의 예측과 더 효율적인 컴퓨팅 파이프라인을 위해 최적화된 알고리즘을 제공하는 것을 목표로 합니다.
전략적 조정 및 연구소 거버넌스
이 연구소는 MIT의 Generative AI Impact Consortium 및 Quantum Initiative를 보완합니다. 또한 이는 2029년까지 내결함성 양자 컴퓨터를 출시하고 양자 하드웨어, HPC 및 AI 가속기를 긴밀하게 통합하는 양자 중심 슈퍼컴퓨팅을 발전시키려는 IBM의 로드맵과도 일치합니다.
MIT CSAIL의 Aude Oliva와 IBM Research의 David Cox가 공동 지휘하는 이 연구소는 MIT와 IBM의 공동 리더와 함께 세 가지 연구 트랙을 설정합니다. MIT Schwarzman College of Computing 학장인 Dan Huttenlocher가 MIT 공동 의장을 맡고 있습니다. 이전 연구실의 탄탄한 성과를 물려받은 이 협력은 210개 이상의 프로젝트, 500명 이상의 연구자 및 학생에게 자금을 지원했으며 1,500개 이상의 동료 검토 논문을 출판했습니다.
IBM x Dallara: 공기 역학적 설계를 위한 AI 및 Quantum
MIT 연구소 출범 이후 IBM은 Dallara Group과 제휴하여 계산 비용이 많이 드는 CFD(전산 유체 역학) 설계 주기를 목표로 차량 공기 역학 최적화를 위한 AI 및 양자 하이브리드 방법을 배포했습니다.
팀은 LMP2 스타일 경주용 자동차의 리어 디퓨저에서 물리 기반 AI 모델을 테스트했습니다. 기존 CFD는 구성 평가에 몇 시간이 걸렸지만 AI는 비슷한 정확도로 약 10초 만에 동일한 테스트를 완료했습니다. 이 기술은 며칠 간의 구성 심사를 몇 분으로 압축하고 최종 검증을 위해 CFD를 예약하도록 설정되었습니다. AI는 또한 -2°에서 +4°까지 디퓨저 각도 조정을 정밀하게 시뮬레이션했습니다.
두 당사자는 또한 장기 시뮬레이션 최적화를 위한 CFD 워크플로우를 보완하기 위해 양자 및 하이브리드 알고리즘을 탐색하고 있습니다. 그들의 연구는 두 개의 arXiv 사전 인쇄본으로 문서화되었으며 IBM의 GIST(Gage-Invariant Spectral Transformers) 모델을 기반으로 구축된 리우데자네이루에서 열린 2026 ICLR 컨퍼런스에서 발표되었습니다.
Dallara CIO Fabrizio Arbucci는 신경 대리 모델을 통해 달성된 약간의 항력 감소로 인해 승용차와 항공기의 연료 소비가 줄어들어 공기 역학 관련 산업에 폭넓은 가치를 제공할 수 있다고 언급했습니다.
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