在人工智能浪潮席捲全球科技行業之際，有一位"老將"正準備重新登上舞臺。IBM近日發佈了一份題爲《大型機作爲數字化轉型主力》的28頁報告，力圖證明這個已有60年曆史的計算平臺在AI時代仍然不可或缺。這份由IBM商業價值研究所撰寫的報告不僅展示了大型機的現狀，更描繪了它在AI驅動的數字化轉型中的關鍵角色。

報告顯示，79%的IT高管認爲大型機對於實現AI驅動的創新至關重要。經過60年的演進，大型機已成爲存儲和處理海量關鍵業務數據的中堅力量。隨着各組織開始踏上AI驅動的數字化轉型之旅，大型機將在提升數據價值方面發揮關鍵作用。

機房 數據中心 (1)服務器

圖源備註：圖片由AI生成，圖片授權服務商Midjourney

IBM似乎擔心大型機用戶可能會認爲現代生成式AI工作負載僅適合公有云和/或數據中心的x86和GPU服務器。因此，該報告強調了大型機在這一領域的重要性。IBM提出了一種混合方法，將大型機、公有云和邊緣計算結合起來，根據工作負載的特性選擇最合適的平臺。

報告建議大型機用戶"利用AI進行交易內洞察，以增強包括欺詐檢測、反洗錢、信貸決策、產品推薦、動態定價和情感分析在內的業務用例"。一個引人注目的案例是，一家北美銀行通過將信用卡交易評分應用遷移到大型機上，將處理能力從原來每秒80毫秒處理20%的交易，提升到每秒2毫秒處理15，000筆交易，實現了100%的交易評分，每年在欺詐預防方面節省了約2000萬美元。

IBM強調，配備嵌入式片上AI加速器的大型機"可以擴展到每秒處理數百萬次推理請求，延遲極低，這對於交易AI用例（如檢測支付欺詐）尤爲重要"。IBM提出了"集成AI"方法，將現有的機器學習模型與新型大語言模型(LLMs)結合起來，以提高預測的準確性。

除了業務應用，AI還可以用於改善大型機管理。報告發現，74%的高管認爲將AI集成到大型機操作中並轉變系統管理和維護方式至關重要。AI驅動的自動化、預測分析、自我修復和自我調優功能可以主動檢測和預防問題，優化工作流程，提高系統可靠性。

在安全方面，大型機可以利用AI進行網絡威脅的監控、分析、檢測和響應。此外，生成式AI和代碼助手可以加速舊編程語言（如COBOL）到Java的轉換和JCL開發，"通過使開發人員能夠更快、更高效地現代化或構建應用程序來縮小大型機技能差距"。

IBM正在爲其下一代z16大型機（預計於2025年推出）採用AI處理卸載方法，配備專用的AI數據處理單元(DPUs)。新一代大型機將配備多達32個Telum II處理器，具有片上AI推理加速能力，速率爲24TOPS。Spyre加速器將增加32個AI加速器核心和1GB DRAM，性能與Telum II片上AI加速器相當。

然而，IBM並未提及向其大型機架構添加GPU的計劃。推理工作負載將在大型機上有效運行，但AI訓練工作負載則不然。我們可以期待IBM爲大型機安排矢量化和矢量數據庫功能，以支持推理工作負載中的檢索增強生成（RAG）。

對於本評論員而言，向大型機添加GPU將是一種"聖盃"級的突破，因爲這將爲在這個經典的大型計算平臺上運行AI訓練工作負載打開大門。也許這種想法，即GPU協處理器，將成爲z17大型機世代的特色。