 |
北京2023年8月24日 /美通社/ -- IBM（NYSE: IBM）今天宣布推出全新的生成式 AI 辅助解决方案watsonx Code Assistant for Z，该产品可帮助开发人员在 IBM Z 系列主机上更快地将 COBOL代码转换为 Java代码，从而提高开发人员的生产力。此解决方案预计于 2023 年第 4 季度正式发布，旨在帮助加速实现 COBOL 应用现代化；IBM将在其前沿技术交流活动 TechXchange期间（9 月 11日至13 日在美国拉斯维加斯举行）公布watsonx Code Assistant for Z的预览版。
watsonx Code Assistant for Z是watsonx Code Assistant产品家族的最新成员，另一名新成员watsonx Code Assistant for Red Hat Ansible Lightspeed将于今年晚些时候发布。IBM watsonx.ai 的代码模型将为watsonx Code Assistant for Z提供支持，该模型包括从1.5万亿个词符[1]中学习生成的115种编程语言[2]，以及多达 200 亿个参数，有望成为支持代码自动化的最大生成式 AI 基础模型之一。[3] 该模型还将支持 Ansible Lightspeed with IBM watsonx Code Assistant（定于今年晚些时候发布）并不断扩展，以支持其他编程语言，让应用现代化更快地产生价值，并帮助开发人员应对日益增长的技能挑战。
watsonx Code Assistant for Z 旨在帮助企业利用生成式 AI 和自动化工具，加速大型机应用现代化进程，进而保证IBM Z 的性能、安全性和弹性。COBOL 数据处理语言支持全球企业的许多重要业务和运营流程。与其他方法相比，借助 watsonx Code Assistant for Z，开发人员可以有选择性地、以循序渐进的方式将 COBOL 业务服务转换为高质量 Java 代码：随着时间的推移，数十亿行 COBOL 代码将成为应用现代化的潜在候选。生成式 AI 可以帮助开发人员更快地评估、更新、验证和测试代码的正确性，使他们更高效地完成大型应用的现代化，并专注于更高影响力的任务。
IBM 致力于为企业打造贯穿其应用现代化之旅的能力，并提供相关工具。watsonx Code Assistant for Z将包含 IBM Application Discovery and Delivery Intelligence (ADDI) 库存和分析工具。此外，该旅程的关键步骤包括重构COBOL业务服务，通过优化设计将 COBOL 代码转换为 Java 代码，以及验证产生的结果，包括使用自动化测试功能。对客户而言，该解决方案能带来的潜在收益包括：
"与IBM的合作是我们利用生成式AI挑战传统方法、提高生产力，进而重塑我们的资本市场解决方案的重要因素，" Broadridge Financial资本市场和人工智能首席技术官Roger Burkhardt表示。"我们在生成式AI方面的投资得到了客户的良好反馈，我们对利用IBM watson Code Assistant for Z来服务更广泛的平台很感兴趣。"
AI 辅助的主机应用现代化成为企业的重要任务
根据 IBM 商业价值研究院的最新研究成果，未来两年内，企业利用现有主机资产的可能性是从头开始重建其应用资产的 12 倍。但与此同时，这些企业面临的头号挑战就是缺乏资源和技能。
"通过watsonx 将生成式 AI 功能引入新的用例，我们希望帮助客户取得真正的进展"，IBM 软件业务产品管理和增长部门高级副总裁 Kareem Yusuf 博士表示。 "IBM 正在开发的 watsonx Code Assistant for Z采用了有针对性的优化方法，旨在快速且准确地转换为IBM Z 优化的代码，从而加快产品上市速度并扩大技能池。这将帮助企业增强现有应用、增加新功能，同时保留 IBM Z 原有的性能、弹性和安全性。"
如今，在众多可用的应用现代化方法中，有一些方法需要将所有应用代码重写为 Java，或者将所有内容迁移到公有云，这可能会牺牲IBM Z的核心价值功能，同时无法按预期降低成本。一些工具可以将 COBOL 应用转换为 Java 语法，但由此生成的代码难以维护，并且难以被Java 开发者准确识别。生成式 AI虽然前景广阔，但目前 AI 辅助的部分重写技术缺乏 COBOL 支持，无法优化为特定任务生成的Java 代码等。
通过watsonx Code Assistant for Z生成的 Java 代码将是面向对象的代码。IBM 正在优化此解决方案，以实现与其他COBOL 应用以及 CICS、IMS、DB2 和其他 z/OS runtime的互操作。与 x86 平台相比，Java on Z 旨在实现性能优化。[4]
以治理和创新为基
一份2023 年的Gartner 报告指出，到 2028 年，人类和 AI 助手协同工作可以将完成编码任务的时间缩短 30%；使用 AI 代码生成工具并不会取代质量保证 (QA) 流程和安全控制措施，后者是开发者为实现稳健且安全的产品开发，以及缓解使用生成式代码的固有风险所不可或缺的。[5]
在实施生成式 AI 时，保护敏感数据和客户知识产权至关重要。几十年来，IBM 一直遵循基于信任和透明度承诺的核心原则。借助此基于原则的方法，watsonx 平台支持企业利用自己的可信数据和知识产权，构建可扩展、跨业务的定制 AI 解决方案。
此外，IBM Consulting 团队在 IBM Z 应用现代化方面也有深厚的行业专长，可以协助银行、保险、医疗保健和政府等关键行业的客户利用该平台。其专业顾问可帮助客户确定哪些领域需要应用现代化，从而释放 watsonx Code Assistant for Z 的潜在优势。
如需了解更多信息，IBM诚邀您参与今年9月的TechXchange活动。请点击此处注册参加以 watsonx Code Assistant for Z网络研讨会（将于美国东部时间 9 月 21 日上午 11 点举行），了解IBM如何将生成式AI引入主机应用现代化。您也可以联系IBM团队预约产品的实时演示。
IBM 可随时自行决定更改或撤销 IBM 的计划、方向和意图，恕不另行通知。提供有关未来潜在产品和改进的信息仅供了解 IBM 的目标和目的，而非用于做出购买决策。IBM 没有义务基于此信息提供任何材料、代码或功能。
【关于IBM】
IBM 是全球领先的混合云、人工智能及企业服务提供商，帮助超过 175 个国家和地区的客户，从其拥有的数据中获取商业洞察，简化业务流程，降低成本，并获得行业竞争优势。金融服务、电信和医疗健康等关键基础设施领域的超过 4000 家政府和企业实体依靠 IBM 混合云平台和红帽 OpenShift 快速、高效、安全地实现数字化转型。IBM 在人工智能、量子计算、行业云解决方案和企业服务方面的突破性创新为我们的客户提供了开放和灵活的选择。对企业诚信、透明治理、社会责任、包容文化和服务精神的长期承诺是 IBM 业务发展的基石。了解更多信息，请访问：https://www.ibm.com/cn-zh
IBM 媒体联系人：
IBM中国公关部 崔守峰
shou.feng.cui@ibm.com
[1] 数量来自内部数据 [2] 用于此模型的编程语言列表 https://github.ibm.com/ai-models-architectures/Granite-Megatron-LM/blob/starcoder-experiments/sampling_proportions/starcoderdata-90/proportions.txt [3] 此前最大的生成式 AI 基础模型是包含 150 亿个参数的社区模型 StarCoder https://www.marktechpost.com/2023/05/07/meet-starcoder-the-biggest-open-source-large-language-models-for-code/ [4] 如 IBM z16 声明中所述，使用 IBM Semeru Runtime Certified Edition 11，在 Linux on IBM z16 上使用 IBM Operational Decision Manager 8.11.00 运行业务规则处理，与在 x86 服务器上运行同一应用相比，每个核心的吞吐量最多可高出 70%。免责声明：性能结果基于使用 IBM Operational Decision Manager (ODM) 8.11.0 与 IBM Java 8.0.7.10 和 IBM Semeru Runtime Certified Edition 11.0.15.0 在 IBM z16 和比较的 x86 服务器上所完成测量的平均值，并测试了两种不同配置，即执行 2005 条规则（来自包含 14560 条规则的规则集）和执行 80 条规则（来自包含 300 条规则的规则集）。IBM z16 配置为：Linux on IBM Z LPAR，具有 Red Hat Enterprise Linux 8.5 (Ootpa) 和 4 IFL (SMT)。 x86 服务器配置为：Red Hat Enterprise Linux 发行版 8.6 (Ootpa) 和 4 SMT-2 核心（Cascade Lake Intel(R) Xeon(R) Gold 6226R CPU，2.90GHz）。结果可能有所不同。 [5] Gartner报告：Emerging Tech: Generative AI Code Assistants Are Becoming Essential to Developer Experience，作者：Radu Miclaus、Arun Chandrasekaran、Ray Valdes、Mark Driver、Eric Goodness，2023 年 5 月 11 日。 |
