IBM通过宣布合伙拟人化将大型语言模型的克劳德家族嵌入其新的AI-First软件开发环境中。该集成将使Claude进入IBM的Hybrid-Cloud生态系统，使开发人员能够将代码，自动测试自动化和部署更新现代化。

此举至关重要，因为它解决了不断增长的操作差距：企业希望无需牺牲依从性或数据控制而产生的生成AI的生产率提高。通过将拟人化的模型功能与IBM的企业级治理相结合，该协作旨在将AI从Sandbox工具转变为对关键工作负载的可靠实用程序。作为《华尔街日报》报告，该合作伙伴关系旨在帮助大型公司在严格的合规性和数据安全标准下使用生成AI。

对于拟人化，该交易在公司迅速扩展时扩展了对企业客户的访问。路透社指出，拟人计划将其国际劳动力增加三倍，以满足美国以外的克劳德部署的需求。问题是，IBM是否可以证明，大规模的生成工具可以在金融和医疗保健等合规环境中运行，例如，每个自动决定都必须可以追溯和防御能力，而挑战是整个行业的挑战，现在可以解决整个行业的挑战。

在基础设施层，EPAM系统和Oracle宣布扩大的联盟，以加速在医疗保健，保险和金融服务等行业中采用AI支持的云服务。EPAM将使用其工程和迁移专业知识来帮助客户在Oracle的本地AI和分析功能中分层时将旧工作负载移至Oracle Cloud Infrastructure。该协作强调了服务提供商如何对AI经济至关重要。大多数企业都需要可以将人工智能模型集成到复杂的，受监管的数据环境中的合作伙伴。

在堆栈，NVIDIA和FUJITSU下方揭示了合作伙伴关系通过NVLINK融合将Fujitsu的Monaka CPU与NVIDIA GPU联系起来的AI基础设施共同开发AI基础设施。该协作旨在支持机器人技术，医疗保健和制造业，需要低延迟，高效计算的行业中的高级工作负载。对于NVIDIA，该联盟符合为AI计算建立全球骨干的长期战略，从数据中心延伸到边缘和嵌入式系统。富士通是日本最大的技术和超级计算公司之一，它将合作伙伴关系视为创建与国家工业和研究目标一致的主权，节能AI基础设施的途径。该路线图包括能够实时适应行业特定的AI代理的下一代系统。

AI成熟到企业基础设施中对付款和金融产生了直接的后果。作为机构规模的代理决策系统，从欺诈检测到信用评分的每一层都取决于可以解释，稳定和审计的智能。大规模部署AI的成本也很高。作为PYMNTS报告，对于在AI模型上花费的每一美元，企业通常在集成，合规性，基础架构和监视上花费五到10倍，以使系统生产准备好。

同时，累积AI基础设施支出预计将超过$ 2.8万亿美元到2029年，强调中央计算和数据系统如何成为企业价值创建。

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