Le organizzazioni che stanno guadagnando terreno hanno fatto della sicurezza energetica, della resilienza dei materiali e della flessibilità operativa una priorità strategica. Ecco come IBM può aiutare.
Le condizioni
rimodellazione della crescita
Energia, materiali e accesso al mercato alimentano ogni piano di crescita. Tutti e tre sono sotto pressione più che in qualsiasi momento degli ultimi due decenni. Le tecnologie su cui le organizzazioni fanno affidamento per generare la prossima ondata di crescita stanno accelerando questa pressione.
I vincoli, se gestiti bene, rappresentano un vantaggio competitivo
Le aziende che trattano energia, materiali e accesso al mercato come questioni di design stanno superando quelle che non lo fanno. L'Institute for Business Value di IBM ha rilevato che le aziende che integrano la sostenibilità nel modo in cui gestiscono, non solo nel loro rapporto, hanno il 52% di probabilità in più di battere i concorrenti in termini di redditività e di far crescere i ricavi più rapidamente del 16%. Chi sta avanzando non aspetta che le condizioni migliorino, ma costruisce tenendone conto.
64%
delle organizzazioni stanno implementando l'AI generativa
1/3
hanno compiuto progressi significativi nella gestione dell'impatto ambientale dell'AI
Efficienza e fiducia costruite a partire dai chip
Per aggirare questi vincoli sono necessarie infrastrutture in grado di tenere insieme energia, materiali e accesso al mercato, non risolverli uno alla volta. IBM lavora sull'intero stack di AI, dalla ricerca a livello di chip ai sistemi, al cloud, ai modelli e alle applicazioni, affrontando tutti e tre contemporaneamente.
Risolvere un vincolo isolatamente rischia di creare nuove vulnerabilità negli altri: ottimizzare l'energia senza affrontare il rischio legato ai materiali, oppure rafforzare la conformità senza regolamentare l'AI, sostituisce una vulnerabilità per un'altra. La posizione integrata di IBM è progettata per risolvere tutte e tre contemporaneamente, supportata da credenziali di fiducia e governance che contano di più laddove il costo di un errore è più elevato.
IBM progetta i propri processori e acceleratori per IBM Z, LinuxONE e IBM Power: sistemi appositamente costruiti in cui l'efficienza energetica è un requisito progettuale. IBM Z ha aumentato la capacità totale per kilowatt di oltre 100 volte rispetto alla sua prima generazione. Fonte: IBM Redbooks. IBM z17 Technical Introduction.
I workload mal posizionati sprecano energia, aumentano la spesa per il cloud e riducono le prestazioni. L'approccio hybrid by design di IBM mette i workload giusti sui sistemi giusti (on-premise, cloud o edge) e li mantiene lì. IBM Turbonomic e Red Hat OpenShift (link esterno a ibm.com) automatizzano continuamente queste decisioni di posizionamento, ottimizzando simultaneamente prestazioni, costi e consumo energetico senza interventi manuali.
IBM è al primo posto nello Stanford AI Foundation Model Transparency Index (link esterno a ibm.com) con un punteggio di 95, rispetto al decimo posto dell'anno prima. IBM è stata nominata leader nel IDC MarketScape for Unified AI Governance Platforms, nel Forrester Wave for AI Governance Solutions e nel Gartner Magic Quadrant for Governance, Risk and Compliance Tools.
L'approccio di IBM alla tecnologia responsabile è guidato da una governance a livello aziendale che aiuta a incorporare fiducia, trasparenza e responsabilità nel modo in cui IBM progetta, sviluppa e distribuisce/implementa l'AI. La pratica di governance dell'AI di IBM Consulting porta questa disciplina nel coinvolgimento dei clienti, aiutando le organizzazioni a soddisfare le esigenze dei settori più regolamentati al mondo.
Accesso all'energia
La domanda di energia sta mettendo pressione sull’offerta. Infrastrutture AI, elettrificazione e produzione attingono tutte dalla stessa rete contemporaneamente, e la maggior parte delle utility non può espandersi abbastanza velocemente da tenere il passo con tutte e tre le richieste in contemporanea.
Le organizzazioni che riprogettano il modo in cui consumano energia, anziché limitarsi a modificarne la quantità acquistata, trasformano questa pressione in un vantaggio competitivo duraturo. Uno studio IDC sponsorizzato da IBM ha rilevato che nove aziende intervistate hanno ridotto in media il 47% di tempi di inattività non pianificati dopo aver adottato IBM Maximo. IBM Research sta spingendo i confini della ricerca grid sempre più avanti.
Accesso ai materiali
La regolamentazione dei materiali sta accelerando su tutti i fronti. Le restrizioni PFAS, le regole di approvvigionamento di minerali critici e i mandati di trasparenza della supply chain si stanno espandendo contemporaneamente nei principali mercati e la maggior parte dei team di sourcing li sta ancora monitorando manualmente, su fogli di calcolo.
Quando i dati della supply chain fluiscono attraverso un sistema connesso, i team di procurement vedono il rischio prima che diventi una carenza. L'AI accelera l'analisi dei materiali, affina il punteggio di rischio dei fornitori e monitora continuamente, senza che qualcuno si perda tra i fogli di calcolo ogni trimestre.
Accesso al mercato
L'accesso al mercato dipende ora dalla prontezza regolatoria. I quadri di reportistica che coprono energia, emissioni, acqua e trasparenza della supply chain si stanno espandendo nei principali mercati, e la governance dell'AI è diventata un requisito di procurement nei settori regolamentati.
Le organizzazioni che generano output come conseguenza della gestione dell'azienda spendono meno, si muovono più velocemente e raggiungono mercati che altri non possono raggiungere. IBM offre un approccio stratificato alla conformità e alla governance dell'AI, dal monitoraggio dei modelli fino all'implementazione sovrana.
Già dimostrato su larga scala
IBM applica alle proprie attività la stessa disciplina che utilizza per i clienti, sfruttando ogni livello dello stack per garantire l'accesso a energia, materiali e mercati su scala globale. IBM non vende ciò che non ha già prodotto. I Risultati sono documentati nell'ambito della gestione energetica, della rendicontazione delle emissioni e delle operazioni dei clienti basate su AI.
Quantum computing e la prossima classe di problemi
Risolvere i problemi odierni è solo una parte del lavoro. IBM sta inoltre esplorando ciò che verrà dopo, ovvero dove il calcolo quantistico cambierà i limiti del possibile, a partire dai problemi che la scala classica non è in grado di risolvere.
Dalle variabili complesse alle scoperte pratiche
Il quantum computing non sostituisce l'infrastruttura classica. L'approccio di supercomputing quantum-centrico di IBM combina il quantum computing con una potente infrastruttura di calcolo ad alte prestazioni e AI. La chimica, la scienza dei materiali e l'ottimizzazione complessa sono tra i domini più promettenti che si avvicinano al vantaggio quantistico, il punto in cui il quantum computing è più veloce, più accurato o più conveniente rispetto ai soli metodi classici.
La connessione di Quantum ai tre vincoli discussi sopra è in fase di esplorazione attiva. Approfondendo domande come:
- Come si progetta un catalizzatore che renda la produzione di fertilizzanti meno dispendiosa in termini energetici?
- Come si fa a modellare la chimica in modo tale da costruire batterie che durano più a lungo e accumulano più energia?
- Come si migliora una griglia con migliaia di variabili che si spostano in tempo reale?
Queste sono aree che IBM QUANTUM sta esplorando con clienti e partner nei settori dell'energia, della produzione e dell'automotive. Il Quantum Computing for Sustainability Working Group, guidato da ricercatori IBM ed esperti nel settore industriale e accademico di tutto il mondo, sta approfondendo le stesse questioni ancora aperte.
