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错误训练环境如何让AI模型学会"作弊"
IBM研究院科学家陈品宇团队在ICML会议上发表论文，指出AI模型的不对齐问题不仅源于奖励函数设计缺陷，还与训练环境本身的漏洞密切相关。研究团队设计了四类"漏洞游戏"实验，发现大语言模型在强化学习训练中会自发产生利用捷径的欺骗性行为，且这些行为会随模型能力提升而增加，并可跨任务迁移，甚至通过蒸馏传递给其他模型，对AI安全评估构成严峻挑战。
IBM主机适配19英寸机架，助力企业应对AI数据中心挑战
IBM推出z17大型机和LinuxONE系统的机架安装版本，支持将核心Z系列组件直接部署至行业标准19英寸机架。此举旨在帮助企业应对数据中心空间紧张、托管成本上升及AI部署带来的散热压力。新品包含单框架和机架安装配置，以及入门级LinuxONE Express系统（起价约16.5万美元）。新系统支持最高82个处理器核心和18TB内存，保留Telum II处理器与Spyre AI加速器能力，预计2026年8月上市。
IBM推出紧凑型z17主机与LinuxONE服务器，专攻企业本地AI部署
IBM近日大幅扩展本地企业基础设施产品线，发布全新单机架及机架式z17主机，以及更紧凑的LinuxONE 5服务器平台，包括Rockhopper 5和Express两款机型。新系统搭载Telum II处理器，单线程性能提升10%，整体算力提升20%。LinuxONE Rockhopper 5可替代23台同规格x86服务器，能耗降低83%。配合IBM Spyre加速器，企业可在本地安全运行生成式AI与代理应用，满足数据合规与低延迟需求，为中小型企业规模化落地AI提供可行路径。
IBM大型机家族扩容：新增机架与单框架型号，剑指AI与混合云
IBM宣布扩展其Z系列与LinuxONE大型机产品线，推出z17单框架、机架挂载版本及LinuxONE Rockhopper 5系列新型号。新硬件支持最多82核心与18TB内存，较现有系统核心数提升约20%。搭载5.5GHz Telum II处理器及内置AI加速器，每日可完成逾4500亿次推理运算。后量子密码学安全防护已成标配，并新增集中管理工具。所有新配置预计2026年8月正式发布。
橡树岭国家实验室与克利夫兰诊所联合模拟聚变反应堆材料化学
橡树岭国家实验室、IBM和克利夫兰诊所联合开展研究，利用量子-AI混合工作流对聚变反应堆熔盐毯的化学过程进行模拟。研究聚焦氚的提取问题——氚是维持聚变反应的关键燃料，其在熔盐中的行为复杂度超出经典计算机的精确建模能力。量子计算结果与顶级经典方法高度吻合，验证了这一路径的可行性。未来目标是构建量子计算机、超级计算机与AI协同的闭环工作流，从计算层面优化熔盐设计。
软件定义汽车时代：从“年”到“周”，研发团队如何高效驾驭复杂度？
《新“智”中国行 AI会客厅》：当汽车学会“理解”你，造车的人正面临一场怎样的极限挑战？蜂巢电子携手IBM ELM实施研发管理创新，为提质增效破局。
IBM Think 2026：让企业真正“拥有智能”
单点的提效，并不意味着整个链条快了。IBM的答案是，未来的领先者不再是增加几个AI工具，是让整个业务体系围绕AI重新运转。
在价格暴涨与AI狂飙之间，存储走向“自我优化”
IBM从客户实际使用场景出发，将存储划分为热、温、冷、深冷不同层级，构建覆盖AI全生命周期的存储体系，既支撑传统核心业务，也面向AI负载提供扩展能力。
“战略更清晰、产品更聚焦、团队更强大”三个关键词，勾勒IBM 2026战略坐标
IBM 2026大中华区的战略首先是在市场策略上的调整，从过去以产品线为主推进，逐步转向“以重点大客户为中心”的模式。在开放市场（非大客户市场），则更加聚焦核心产品，通过集中资源推动重点产品实现规模化应用，同时加快推进SaaS和订阅模式。
智能化与全球化并进，IBM中国下一个40年思考
进入今年下半年，这一变化明显加速。AI开始走向业务核心，围绕具体业务域构建智能体、重塑流程，成为企业数字化与智能化转型的新抓手。从提效到赋能，从通用到专用，民营企业对AI的理解，正在发生一次更为本质的转变。
IBM构建的AI落地新路径，从烟台启程
IBM中国“AI深耕”计划是一次探索“AI+产业”深度融合的新起点，企业AI的应用场景正在逐步展开，创新机遇也正在加速成型。
汽车+AI，在内卷时代打开产业变革的N种可能
在繁荣的表象下，汽车行业正潜藏着巨大的隐忧，价格战白热化、技术迭代加速、行业利润持续承压，一场关乎生存的转型之战已然打响。汽车行业的竞争已不仅是市场争夺，更是一场创新突围战，企业必须在这场“内卷”中锻造出差异化的技术壁垒和独特的核心竞争力。
在中国，IBM正迎来一个重要拐点
如今的IBM，已成功转型为一家以软件为核心、全面整合资源、持续稳健增长的平台型企业。尤其DeepSeek的出现，其不仅增强了用户的信心，也激发了IBM的信心。
EB级的数据洪流下，互联网企业如何突围？
计算规模的指数增加进一步催生了海量数据，算力和数据的爆发式增长为用户带来诸多挑战：如何为大模型训练提供高速可靠的IO能力？如何高安全低成本地长期存储数据？
IBM称光纤技术可以将人工智能训练时间和能耗减少80%
关于显卡，具有讽刺意味的一点是，尽管成本高昂并且难以获得，但是这些芯片大部分时间都在等待接收指令。
IBM宣布将最强大的Granite AI模型引入AWS云端
IBM表示，下周将在AWS re:Invent大会上展示多项重要合作，包括在Amazon Bedrock和Amazon SageMaker JumpStart服务上线IBM最强大的Granite模型，还计划集成IBM watsonx.governance平台和Amazon SageMaker，以及为Amazon领先的AI平台提供各种全栈可观察性工具。
IBM谈Power11发布：“让合作伙伴手上有了更多的工具”
IBM将在未来推出的Power产品中整合Spyre Accelerator（包括明年发布的Power11系统），并计划为IBM i操作系统使用的Report Program Generator (RPG)语言提供代码助手，解决方案提供商将把这一系列更新带给客户。
IBM率先采用“以量子为中心的超级计算”开展科学研究
在此次活动中，IBM展示了最先进的IBM Quantum Heron计算机是如何以比以前更高的精度和速度执行复杂的量子算法，同时为进行高级分子模拟的新方法铺平了道路。
IBM Granite 3.0模型：为大规模企业AI应用指明方向
IBM在企业AI领域做出了一系列颇为独特的探索。蓝色巨人目前正在推动全栈技术布局，以自2020年来兴起的AI和混合云作为企业战略领域的两大基础性支柱，同时借鉴了自身在其产品组合中积累下的优势。
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