• 創新技術旨在解鎖企業級AI規模化應用，包括大語言模型和生成式AI
• 全新的AI助理和AI代理能力，重塑使用者體驗

臺北2025年4月9日 /美通社/ -- IBM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搭載了跨硬體、軟體和系統操作的全方位AI 能力。在全新 IBM Telum® II 處理器的支援下，IBM z17 的能力將拓展至交易型處理之外、新的AI工作負載。

IBM 宣佈推出新一代大型主機 IBM z17，全面支援企業AI應用規模化。

IBM Z 正在重新定義AI的規模化應用，協助企業對所有交易處理進行即時評估¹。IBM z17 將助力企業加速創新並大幅提升效率，例如，每天可處理比上一代Z系列主機z16多 50% 的 AI 推理²。全新的IBM z17 也將加速創造各行各業的商業價值，包括超過 250 個 AI 應用場景，例如降低貸款風險、管理聊天機器人服務、分析醫學圖像、預防零售犯罪行為等。

IBM z17 的設計和開發歷時五年，包含300 多項已經提交美國專利商標局的專利申請。在研發過程中，IBM 團隊採納了100 多家客戶的建議，並與IBM 研究中心和軟體團隊密切合作。新系統引入了多模態 AI 能力、新的資料安全能力，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 應用於資料：IBM z17的AI 推理功能由內置第二代片上 AI 加速器的IBM Telum® II 處理器提供支援，具有更高的頻率和運算能力，緩存增加 40%，每天可執行超過 4,500 億次推理操作，回應時間為 1 毫秒。
• 加速AI 規模應用：IBM Spyre加速器（IBM Spyre? Accelerator）將通過PCIe 卡在2025 年第四季推出，為Telum® II 處理器提供額外的 AI 運算能力，兩者共同優化以支持AI多模態方法。Spyre? Accelerator 專為大型主機打造生成式AI 能力，包括運行AI助理和利用系統中的企業資料。
• 藉助AI 提升使用者體驗：z17 旨在幫助開發人員和 IT營運人員安全地使用 AI 助理和 AI 代理，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 整合，首次使用即時系統資料提供基於 AI 對話的事件檢測和處理能力。

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。IBM 希望藉由 IBM z17將 AI 帶入企業業務的核心，並提供所需的軟體、交易處理和儲存等解決方案，讓AI 快速落地、融入營運。我們也將幫助企業以更安全、更經濟的方式使用 AI，從巨量、未利用的企業數據裡發掘新的價值。」

硬體和軟體全面整合

IBM z17 是一個從頭開始設計的系統，通過緊密結合硬體創新、AI賦能的軟體能力，以及對開放標準和工具的全面支持，完全整合到混合環境中。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：

• 支援發展AI 的作業系統：IBM 已經提供z/OS 3.2的技術預覽，這是 IBM Z 旗艦作業系統的下一個版本，計畫於 2025 年第三季發佈。z/OS 3.2 旨在支援整個系統中由硬體加速的 AI 能力，並且提供營運方面的 AI 洞察，改進技術團隊的系統管理能力。此外，z/OS 3.2 還將支援最新的資料存取方法、NoSQL 資料庫以及混合雲資料處理，幫助AI軟體更好地利用大量尚未開發的企業資料，從中提取預測性的業務洞察。
  
  
• 統一的 IT 營運：最新發佈的IBM Z Operations Unite以 OpenTelemetry 格式彙集IBM Z 中多個來源的運行情況和日誌，利用 AI 簡化 IT營運。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營運團隊還可將其與自動化平臺IBM Concert組合使用，實現企業內部營運資料的智慧關聯。IBM Z Operations Unite將於2025 年 5 月正式發表。
  
  
• 業務效率的 AI 加速器：隨著IBM Spyre加速器將於2025 年第四季推出，IBM z17在重塑客戶體驗的道路上將邁出重要的一步。基於IBM Granite 模型，客戶可在 IBM z17 上運行不斷增加的原生AI助手和AI代理，無需遷移敏感性資料或改變業務邏輯，規避潛在風險。這些AI解決方案構成了一個強大的技術堆疊，幫助客戶以安全、規模化的方式提高生產力。

為IT彈性而生：以安全和網路防禦為核心

IBM z17 延續了IBM主機平臺強大的安全性和彈性。面對層出不窮的網路安全威脅，AI技術的發展使得網路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；其部分能力現已加入 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、金鑰、權杖和其他敏感性資料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 賦能的資料安全：IBM z17將接入新的資料安全能力，用於發現平臺上的敏感性資料並進行分類。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資料。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，避免其形成網路攻擊。

AI 賦能的技術服務支援

IBM 可為 IBM Z 客戶提供量身定制的全面技術服務支援，滿足傳統維護以外的需求。針對IBM z17的技術服務由IBM 技術服務 (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，以及減少運行關鍵任務時可能的中斷和風險。基於 IBM watsonx 的相關AI解決方案也已提供給IBM Z 客戶，簡化事件補救與加速事件解決。

安全、敏捷的存儲解決方案

作為整合型的IBM存儲解決方案，IBM Storage DS8000在 IBM Z 主機系列中發揮關鍵作用。IBM z17內置最新一代的 IBM Storage DS8000（），可幫助企業訪問關鍵工作負載，提供統一優化的資料性能和模組化的架構，從而利用 IBM的技術創新以推動業務成長，最大化資料價值。IBM Z 和 IBM儲存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、敏捷的平臺。

上市時間

IBM z17 將於 2025 年 6 月 18 日正式上市。如需瞭解更多資訊，請訪問。IBM Spyre? Accelerator 將於 2025 年第四季上市。 

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。

關於 IBM

IBM 是全球領先的混合雲、人工智慧及企業服務提供者，服務遍及全球 175 多個國家。IBM 協助企業從資料中獲得商業洞察、簡化流程、降低成本並增強競爭力。來自金融服務、電信和醫療等關鍵領域的機構，採用 IBM 混合雲平臺及 Red Hat OpenShift 進行數位轉型。IBM 在人工智慧、量子運算和產業導向的雲端解決方案及企業服務領域持續創新，為客戶提供開放且靈活的選擇。公司秉持誠信、透明治理、社會責任、多元包容的企業文化，奠定了 IBM 的業務基石。

臺灣 IBM 公司新聞室：

新聞聯絡

IBM 公司公關部           Kate Liu              kateliu@cn.ibm.com

1. 聲明：自 IBM z16 於2022 年推出以來，IBM Z 大型主機已經支援 AI 推理，在高容量生產環境中也能100%地實現對即時交易的評估。來源 ：Celent 報告""，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，回應時間為 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，回應時間為 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 個執行緒執行本地推理操作，使用基於 LSTM 、集成AI 加速器的合成信用卡欺詐檢測模型 () ，推理操作的批次處理大小為 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 記憶體。1 個 LPAR 具有 2 個 CP、4 個 zIIP 和 256 GB 記憶體，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 ()，利用 Integrated Accelerator for AI，在 Ubuntu 20.04（SMT 方式）上具有 48 個 IFL 和 128 GB 記憶體的 z16 LPAR 中運行本地推理操作。基準測試使用 8 個平行線程運行，每個執行緒都固定到不同晶片的第一個內核。 使用 lscpucommand 來識別核心晶片拓撲。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 記憶體的 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執行緒執行，推理操作的批次處理大小為128 個。結果可能有所不同。

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