eukaZhang
04-06 21:02
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@khikho：
IBM携手Arm
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<a href=\"https://laohu8.com/S/IBM\">$IBM(IBM)$</a> 与 <a href=\"https://laohu8.com/S/ARM\">$ARM Holdings(ARM)$</a> 宣布达成深度战略合作，共同开发一套针对企业级市场的双架构硬件平台。这一合作旨在解决AI时代下企业面临的系统僵化、不同架构间兼容性差等痛点，通过结合Arm的高效能架构与IBM的稳健企业平台，强化企业运算的灵活性与弹性。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a63c119c76e97daaff9b339ef983b35f\" tg-width=\"769\" tg-height=\"520\"></p>\n<p>这次他们的核心合作方向，主要是下面这三大技术支柱，旨在简化企业工作负载的部署与管理。</p>\n<p>1.虚拟化技术扩展。据说，这是开发使基于 Arm 的软件环境能在 IBM 企业级计算平台如IBM Z 系列或 LinuxONE上无缝运行的技术。这将允许开发者将Arm工作负载直接引入 IBM 关键任务环境，而无需从头重建代码，这就极大降低了现代化转型的门槛。让 Arm 架构的软件与应用环境，可以在 IBM Z 与 LinuxONE 等企业平台上运行。重点不只是跑得起来，而是要满足企业级要求，高可用（HA），高安全（Security），数据主权与合规（Data residency / sovereignty），这被视为降低企业 Arm 迁移心理门槛 的关键一步。</p>\n<p>2.架构性能与效率优化。这是针对现代人工智能AI和数据密集型应用，探索新的架构设计。利用Arm以高能效著称的芯片设计，结合IBM的系统集成能力，帮助企业在不增加电力和基础设施成本压力的情况下，处理更沉重的 AI 算力需求。让IBM平台可直接识别并执行Arm工作负载，同时维持 IBM一贯强调的99.999% 可用性，企业级资安，长周期稳定营运，这对AI推论（Inference）、实时资料处理尤其关键。IBM 明确提到将结合其 Telum II 处理器 与 Spyre AI 加速器 的现有布局，一起打造混合型算力平台。</p>\n<p>3.跨平台共享技术层。建立一个连接双方生态系统的通用技术层。这将使应用程序在不同计算环境之间的迁移变得更加轻松，从而建立一个更广泛、更具弹性的软件生态系统。让 ISV、开发者可以一次开发，跨平台部署，在不同架构间弹性调度。产业分析认为，这将扩大 IBM 主机平台的「可选软体池」，同时把 Arm 生态正式带入关键任务级场景。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5b089000aaa81676eaf69e0473030d5c\" tg-width=\"1050\" tg-height=\"574\"></p>\n<p>他们这次合作的战略背景与意义是非常重大的，随着AI工作负载增加，成本和能效成为核心考量。环球市场播报 指出，Arm 的高能效基因是 IBM 提升其企业系统竞争力的关键，有助于企业实现更高密度的运算。这次合作，也就意味着打破了 x86 护城河。看到有分析指出，随着 x86 架构的绝对领先地位有所松动，多元架构格局正在形成。IBM 拥抱 Arm 软件生态系统的广度，可以使其基础设施更好地支持现代化、云原生的应用开发。这一合作，直指当前企业IT架构面临的现实矛盾，AI与资料密集型工作负载快速扩张，云端 Arm 架构 例如AWS Graviton、Azure Cobalt、Google Axion已成主流，但金融、电信、政府等关键产业仍高度依赖 IBM Z、LinuxONE 等本地企业系统。</p>\n<p>IBM 与 Arm 的思路并非取代，而是打通架构鸿沟，让工作负载可自由移动。另外，也保护了企业现有投资，通过“双架构”设计，企业可以在保留 IBM 传统大型机稳定性与安全性的同时，享受到 Arm 灵活生态带来的便利，实现“关键任务应用”与“现代化应用”的共存。说白一点，就是在不牺牲企业级可靠性、安全性与营运连续性的前提下，让企业同时拥抱 Arm 架构的高能效优势与 IBM 企业系统的关键任务能力。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2256e9c4639ecf1a3a69a05ea6704d2a\" tg-width=\"667\" tg-height=\"319\"></p>\n<p>这对企业客户意味着什么，意味着运算弹性显著提升，企业不再被迫在x86/Arm/主机平台之间作一次性押注，而是能依工作负载特性动态配置。这非常符合当前混合云，多云，在地部署 的现实。</p>\n<p>多位分析师指出，此合作有机会成为 VMware 迁移的替代路径，让CIO能在不重写程式码的情况下保留IBM Z 稳定性，同时引入 Arm 应用生态。这一点，对高度监管产业尤其具吸引力。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ab37e7f37bda1f9f48bc4275c2c811b1\" tg-width=\"349\" tg-height=\"673\"></p>\n<p>Arm 长期优势在云端与高能效场景，但IBM的参与，等于帮Arm补上关键任务级信任背书，银行核心系统，保险精算平台，政府或主权数据系统，这是Arm生态向上延伸的重要里程碑。看着股票走势，感觉Arm还能往上爬一爬的。</p>\n<p>这么看来，这是一次非对称但互补的联盟，企业基础设施正在从单一架构优化，走向可演化平台设计，IBM 与 Arm 的合作正是这种趋势的缩影。此次合作是“巨头联手”应对算力革命的举措。通过简化开发流程（无需重写代码即可在IBM平台运行Arm应用），IBM 和 Arm 正在合力打造一个面向未来、具备高度可扩展性的企业计算标准。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a13f7c484cfa8a31e162304b6b87f15b\" tg-width=\"352\" tg-height=\"678\"></p>\n<p>对IBM来说，这是一次防止主机平台被云端Arm化边缘化的关键布局，保护其核心企业客户群。现在的IBM股价，已经跌这个样子了，希望这次合作，能够爬出泥潭去。</p>\n<p>对 Arm来说，这是首次系统性切入企业核心运算腹地，获得 IBM 的信任背书。</p>\n<p>对客户们来说，这次他们的合作，是提供了在IBM Z/LinuxONE上运行 Arm 应用的灵活性，降低架构迁移风险。</p>\n<p>更重要的是，它释放了一个明确信号：未来企业运算，不再是单一架构的胜负，而是可自由切换的弹性能力之争！</p>\n<p>朋友们觉得呢？<span class=\"teditor-emoji\">[鬼脸]</span></p>\n<p><span class=\"teditor-emoji\">[财迷]</span><a href=\"https://laohu8.com/S/TIGR?_gl=1*oxmofr*_gcl_au*OTIyNzM5NDQ2LjE3NTc5MzMyMDU.\">$老虎证券(TIGR)$</a> <span class=\"teditor-emoji\">[财迷]</span></p>\n<p style=\"text-align: left;\"><a href=\"https://laohu8.com/U/36984908995200\">@小虎活动</a> <a href=\"https://laohu8.com/U/3514329116425907\">@小虎AV</a> <a href=\"https://laohu8.com/U/20722186463466?_gl=1*pdre2v*_gcl_au*ODc0OTY0OTQ1LjE3NDYwMTY0NjU.\">@爱发红包的虎妞</a> <a href=\"https://laohu8.com/U/740450932848\">@33_Tiger</a> <a href=\"https://laohu8.com/U/4093504281887960\">@芝士虎</a> <a href=\"https://laohu8.com/U/4106547232749330\">@Tiger_SG</a> <a href=\"https://laohu8.com/U/3502767768442965\">@话题虎</a></p>\n<p></p>\n<p></p>\n<p></p>\n<p></p></body></html>","htmlText":"<html><head></head><body><p>看到新报道说 <a 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对客户们来说，这次他们的合作，是提供了在IBM Z/LinuxONE上运行 Arm 应用的灵活性，降低架构迁移风险。 更重要的是，它释放了一个明确信号：未来企业运算，不再是单一架构的胜负，而是可自由切换的弹性能力之争！ 朋友们觉得呢？[鬼脸] [财迷]$老虎证券(TIGR)$ [财迷] @小虎活动 @小虎AV @爱发红包的虎妞 @33_Tiger @芝士虎 @Tiger_SG 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