IBM發佈新一代大型主機IBM z17：為AI時代量身定制，全方位解鎖企業級應用

記者爆料網 2025-04-12 05:24

創新技術旨在解鎖企業級AI的規模應用，包括大語言模型和生成式AI
全新的AI助手和AI智能體重塑用戶體驗

香港2025年4月9日 /美通社/ — IBM（紐約證券交易所：IBM）剛剛宣佈推出新一代大型主機IBM z17。作為IBM Z主機系列的最新旗艦產品，IBM z17搭載了跨硬件、軟件和系統操作的全方位AI 能力。在全新 IBM Telum® II 處理器的支持下，IBM z17 的能力將拓展至交易型處理之外的新的AI工作負載。

IBM z17：業內首個為AI時代量身定制的主機系統

IBM Z 正在重新定義AI的規模化應用，幫助企業對100%的交易處理進行實時評估¹。IBM z17 有望助力企業加速創新並大幅提升效率，比如每天可處理比 z16（上一代Z系列主機）多 50% 的 AI 推理²。全新的IBM z17 還將加速解鎖各行各業的商業價值，包括超過 250 個 AI 用例，如降低貸款風險、管理聊天機器人服務、分析醫學圖像、預防零售犯罪等。

IBM z17 的設計和開發歷時五年，包含300 多項已提交美國專利商標局的專利申請。在此過程中，研發團隊直接採納了100 多家客戶的建議，並與IBM 研究院和軟件團隊密切合作。新系統引入了多模態 AI 能力、新的數據安全能力，以及一系列AI驅動、旨在提高系統可用性和應用管理的新工具，包括：

將 AI 應用於數據：IBM z17的AI 推理功能由內置第二代片上 AI 加速器的IBM Telum® II 處理器提供支持，具有更高的頻率和計算能力，緩存增加 40%，每天可執行超過 4500 億次推理操作，響應時間為 1 毫秒。
借助AI 增強用戶體驗：z17 旨在幫助開發人員和 IT 運營人員安全地使用 AI 助手和 AI 代理（智能體），包括 IBM watsonx Code Assistant for Z 和 IBM watsonx Assistant for Z，以提升他們的技能和效率。此外，watsonx Assistant for Z 將與 Z Operations Unite 集成，首次使用實時系統數據提供基於 AI 對話的事件檢測和解決能力。

IBM 主機和 LinuxONE 業務總經理 Ross Mauri 表示：「業界已經認識到，AI的價值很大程度上取決於其運行的基礎設施。借助 IBM z17，我們希望將 AI 帶入企業業務的核心，並提供所需的軟件、交易處理和存儲等解決方案，讓AI 快速落地、融入運營。我們也將幫助企業以更安全、更經濟的方式使用 AI，從海量、未利用的企業數據中發掘新的價值。」

硬件和軟件全面集成

IBM z17 是一個從頭開始設計的系統，通過緊密結合硬件創新、AI賦能的軟件能力，以及對開放標準和工具的全面支持，從而完全集成到混合環境中。這樣的設計將帶來強大的性能和可靠性，同時重塑開發人員和系統操作人員使用和管理 IBM Z 的方式，包括：

面向 AI 的操作系統：IBM 已經提供z/OS 3.2的技術預覽，這是 IBM Z 旗艦操作系統的下一個版本，計劃於 2025 年第三季度發佈。z/OS 3.2 旨在支持整個系統中由硬件加速的 AI 能力，並且提供運營方面的 AI 洞察，改進技術團隊的系統管理能力。此外，z/OS 3.2 還將支持最新的數據訪問方法、NoSQL 數據庫以及混合雲數據處理，幫助AI軟件更好地利用廣泛的、尚未開發的企業數據，從中提取預測性的業務洞察。
統一的 IT 運營：最新發佈的IBM Z Operations Unite以 OpenTelemetry 格式匯集IBM Z 中多個來源的運行情況和日誌，利用 AI 簡化 IT 運營。該解決方案旨在加速異常檢測，減少潛在安全事件的影響，並縮短解決問題的時間。IT運營團隊還可將其與自動化平台IBM Concert組合使用，實現企業內部運營數據的智能關聯。IBM Z Operations Unite將於2025 年 5 月正式發佈。
業務效率的 AI 加速器：基於IBM Granite 模型，客戶可在 IBM z17 上運行不斷豐富的原生AI助手和智能體，且無需遷移敏感數據或業務邏輯，從而規避潛在風險。這些AI解決方案構成了一個強大的技術棧，助力客戶以安全、規模化的方式提高生產力。

為IT彈性而生：以安全和網絡防禦為核心

IBM z17 延續了IBM主機平台強大的安全性和彈性。面對層出不窮的網絡安全威脅，AI技術的發展使得網絡安全的智能化成為可能，並成為IBM z17的重要組成部分，包括：

機密管理：這主要來自於IBM最近收購的基礎設施自動化公司HashiCorp；其部分能力現已登陸 IBM Z，包括混合雲環境機密管理的標準化。IBM Vault 使用基於身份的安全功能，對秘密憑證、證書、密鑰、令牌和其他敏感數據的訪問進行驗證和授權。添加 Vault 之後，客戶可以通過單一解決方案，實現其IT 資產的全生命週期機密管理，從而有效保護關鍵工作負載。
AI 賦能的數據安全：IBM z17將接入新的數據安全能力，用於發現平台上的敏感數據並進行分類。該技術基於 Telum® II 處理器和自然語言處理，可及時發現並保護任務關鍵型數據。此外，IBM z17還搭載AI驅動的安全解決方案IBM Threat Detection for z/OS，用於檢測和識別潛在的惡意行為，避免其形成網絡攻擊。

AI 賦能的技術服務支持

IBM 可為 IBM Z 客戶提供量身定制的全面技術服務支持，滿足傳統維護以外的需求。針對IBM z17的技術服務由IBM Technology Lifecycle Services 團隊提供，包括為客戶優化系統環境，以滿足峰值性能的要求，以及減少任務關鍵型運營中可能的中斷和風險。基於 IBM watsonx 的相關AI解決方案也已向IBM Z 客戶開放，可為客戶簡化事件補救，加速事件解決。

安全、敏捷的存儲解決方案

作為集成的IBM存儲解決方案，IBM Storage DS8000在 IBM Z 主機系列中發揮著關鍵作用。IBM z17內置最新一代的 IBM Storage DS8000（第 10 代），可幫助企業訪問關鍵工作負載，提供統一優化的數據性能和模塊化的架構，從而利用 IBM的技術創新以推動業務增長，實現數據價值的最大化。IBM Z 和 IBM 存儲共同打造的現代化基礎架構，為企業的任務關鍵型工作負載提供了安全、敏捷的平台。

上市時間

IBM z17 將於 2025 年 6 月 18 日正式上市。如需瞭解更多信息，請訪問IBM.com/z17。

有關 IBM 未來方向和意圖的聲明如有變更或撤回，恕不另行通知，且僅代表目標和目的。

关于IBM

IBM 是全球領先的混合雲、人工智能及企業服務提供商，幫助超過 175 個國家和地區的客戶，從其擁有的數據中獲取商業洞察，簡化業務流程，降低成本，並獲得行業競爭優勢。金融服務、電信和醫療健康等關鍵基礎設施領域的數千家政府和企業實體依靠 IBM 混合雲平台和紅帽 OpenShift 快速、高效、安全地實現數字化轉型。IBM 在人工智能、量子計算、行業雲解決方案和企業服務方面的突破性創新為我們的客戶提供了開放和靈活的選擇。對企業誠信、透明治理、社會責任、包容文化和服務精神的長期承諾是 IBM 業務發展的基石。瞭解更多信息，請訪問： www.ibm.com/

傳媒查詢：

郭韜 gguotao@cn.ibm.com

1. 聲明：自 IBM z16 於2022 年推出以來，IBM Z 大型主機已經支持 AI 推理，在高容量生產環境中也能100%地實現對實時交易的評估。來源：Celent 報告「減少 AI 時代的欺詐行為」，作者：Neil Katkov，2025 年 4 月 8 日，由 IBM 委託撰寫。

2. 聲明：IBM z17 使用信用卡欺詐檢測的深度學習模型，每天可處理多達 4500 億次推理操作，響應時間為 1 毫秒。IBM z16 使用信用卡欺詐檢測模型，每天可處理多達 3000 億次推理請求，響應時間為 1 毫秒。IBM z17 每天最多可進行 4500 億次推理操作。

免責聲明：z17 的性能結果來自於型號為9175 的 IBM Systems Hardware 上運行的內部測試。基準測試使用 1 個線程執行本地推理操作，使用基於 LSTM 、集成AI 加速器的合成信用卡欺詐檢測模型 (https://github.com/IBM/ai-on-z-fraud-detection) ，推理操作的批處理大小為 160。IBM Systems Hardware 配置：1 個 LPAR 運行 Red Hat® Enterprise Linux® 9.4，帶有 6 個 IFL（SMT）和128 GB 內存。1 個 LPAR 具有 2 個 CP、4 個 zIIP 和 256 GB 內存，運行 IBM z/OS® 3.1 和 IBM z/OS Container Extensions (zCX) 功能。結果可能有所不同。IBM z16的性能結果來自 IBM 內部測試，該測試使用合成信用卡欺詐檢測模型 (https: //github.com/IBM/ai-on-z-fraud-detection)，利用 Integrated Accelerator for AI，在 Ubuntu 20.04（SMT 方式）上具有 48 個 IFL 和 128 GB 內存的 z16 LPAR 中運行本地推理操作。基準測試使用 8 個並行線程運行，每個線程都固定到不同芯片的第一個內核。使用 lscpucommand 來識別核心芯片拓撲。使用 128 個推斷操作的批量大小。測試還使用 IBM z16 上具有 24 個 CP 和 256GB 內存的 z/OS V2R4 LPAR 重現了結果，並使用了相同的信用卡欺詐檢測模型。基準測試使用執行推理操作的單線程執行，推理操作的批處理大小為128 個。結果可能有所不同。