KI -Datenmanagementmarkt

Marktdefinition

Der Markt konzentriert sich auf die Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher Systeme, die die Datenverarbeitung, -speicherung und Governance mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) optimieren. Es umfasst die Automatisierung der Datenintegration, der Qualitätskontrolle und der Sicherheitsmaßnahmen, um die Effizienz und Genauigkeit zu verbessern.

AI-gesteuerte Algorithmen optimieren die Datenstrukturierung, die Erkennung von Anomalie und das Metadatenmanagement, um einen nahtlosen Zugang und Abruf zu gewährleisten. Dieser Markt unterstützt Anwendungen in Branchen, einschließlich Vorhersageanalysen, Vorschriften für die Regulierung und intelligente Automatisierung.

Unternehmen nutzen AI-betriebene Plattformen für die Datenkatalogisierung, die Erzeugung von Wissensgrafiken und die Entscheidungsfindung in Echtzeit und Reduzierung der manuellen Intervention. Die Einführung von KI im Datenmanagement verbessert die operative Intelligenz und ermöglicht es Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen zu extrahieren.

KI -DatenmanagementmarktÜberblick

Die globale Marktverwaltungsmarktgröße für KI -Datenmanagement wurde im Jahr 2023 mit 25,67 Milliarden USD bewertet und wird voraussichtlich bis 2031 von 31,56 Mrd. USD im Jahr 2024 auf 143,89 Mrd. USD wachsen, was im Prognosezeitraum eine CAGR von 24,20% aufwies.

Der Anstieg der Datenerzeugung hat die Nachfrage nach fortgeschrittenen KI-angetriebenen Managementlösungen verstärkt, die die Verarbeitungseffizienz verbessern und eine nahtlose Zugänglichkeit gewährleisten. Unternehmen nehmen zunehmend eine KI-gesteuerte Automatisierung ein, um die Datenstrukturierung, Kategorisierung und Governance zu optimieren, die manuellen Anstrengungen zu reduzieren und die Genauigkeit zu verbessern und den Markt zu befeuern.

Darüber hinaus drängt die steigende Nachfrage nach KI-gesteuerten Business Intelligence und Analytics Organisationen, intelligente Datenmanagementplattformen zu implementieren, die die Entscheidungsfindung optimieren und Echtzeit-Erkenntnisse für strategisches Wachstum unterstützen.

Große Unternehmen, die in der KI -Datenverwaltungsbranche tätig sind, sind IBM, Microsoft, Oracle, SAP SE, Google, Amazon Web Services, Inc., Teradata Corporation, Snowflake Inc., Cloudera, Inc., Databricks Inc., Informatica LLC, SAS Institute Inc., Salesforce, Alteryx und Hewletts Packard Enterprise Development LP.

Das Wachstum der Datenerzeugung hat die Nachfrage nach fortschrittlichen Managementlösungen verstärkt und den Markt angeheizt. Unternehmen befassen sich mit strukturierten und unstrukturierten Daten aus mehreren Quellen, einschließlich IoT -Geräten, Cloud -Anwendungen und Unternehmenssystemen.

AI-gesteuerte Tools optimieren die Datenstrukturierung, Automatisierung der Kategorisierung und verbessern die Zugänglichkeit, wodurch die effiziente Verarbeitung im Maßstab gewährleistet ist. Die Notwendigkeit von Echtzeitanalysen und umsetzbaren Erkenntnissen hat die Einführung von KI-angetriebenen Datenmanagementplattformen weiter beschleunigt, sodass Unternehmen den Wert aus komplexen Datensätzen extrahieren und gleichzeitig die Genauigkeit, die Sicherheit und die Einhaltung der sich entwickelnden regulatorischen Anforderungen beibehalten haben.

• Im Februar 2025 führte SAP SAP Business Data Cloud vor, eine vollständig verwaltete SaaS-Lösung, um SAP-Daten zu vereinen und zu regieren und gleichzeitig in Datenquellen von Drittanbietern integriert zu werden. Als Weiterentwicklung der branchenführenden Daten-, Planungs- und Analyse-Lösungen von SAP kombiniert SAP Business Data Cloud SAP DataSphere, SAP Analytics Cloud und SAP Business Warehouse in eine einheitliche Plattform. Diese integrierte Erfahrung ermöglicht es Unternehmen, transformative Erkenntnisse in allen operativen Bereichen zu gewinnen und datengesteuerte Entscheidungen zu verbessern.

Die wachsende Nachfrage nach KI-gesteuerten Datenmanagementlösungen wird durch die Notwendigkeit vorangetrieben, große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten über Unternehmenssysteme hinweg zu vereinen und zu regieren. Die Integration von Analysen, Planung und Data Warehousing in ein einzelnes Framework verbessert Echtzeit-Erkenntnisse und automatisierte Datenverarbeitung und verstärkt die wachsende Rolle von KI bei der Verwaltung komplexer Datensätze mit größerer Effizienz und Konformität.

Schlüsselhighlights:

1. Die Größe der KI -Datenmanagementindustrie wurde im Jahr 2023 mit 25,67 Milliarden USD bewertet.
2. Der Markt wird voraussichtlich von 2024 bis 2031 auf einer CAGR von 24,20% wachsen.
3. Nordamerika hatte 2023 einen Marktanteil von 33,75% mit einer Bewertung von 8,66 Milliarden USD.
4. Das Plattformsegment erzielte 2023 einen Umsatz von 14,86 Milliarden USD.
5. Das Cloud-basierte Segment wird voraussichtlich bis 2031 in Höhe von 79,74 Milliarden USD erreichen.
6. Das Segment der Datenvergrößerung erhielt im Jahr 2023 den größten Umsatzanteil von 24,47%.
7. Das Computer Vision -Segment ist im Prognosezeitraum für eine robuste CAGR von 46% bereit.
8. Das BFSI -Segment soll 2023 den größten Umsatzanteil von 22,40% erhalten.
9. Der Markt im asiatisch -pazifischen Raum wird voraussichtlich im Prognosezeitraum auf einer CAGR von 25,20% wachsen.

Marktfahrer

Einführung der KI-betriebenen Automatisierung im Datenmanagement

Unternehmen integrieren KI-gesteuerte Automatisierung in Datenverwaltungsworkflows, um die Effizienz zu verbessern und die manuelle Intervention zu verringern, wodurch zum Wachstum des KI-Datenmanagementmarktes beiträgt. AI -Algorithmen optimieren die Aufnahme, Transformation und Qualitätsüberprüfungen von Daten und minimieren Fehler und Inkonsistenzen.

Automatisierte Metadaten -Markierungen, Deduplizierung und Datenkatalogisierung verbessern die Entdeckbarkeit und Zugänglichkeit in den Unternehmenssystemen.Maschinelles Lernen(ML) Modelle verfeinern die Datenklassifizierung und Integritätsüberprüfungen kontinuierlich und verbessert die betriebliche Genauigkeit.

Die Verlagerung in Richtung intelligenter Automatisierung hat es Unternehmen ermöglicht, Ressourcen effizient zuzuweisen und gleichzeitig eine hohe Datenzuverlässigkeit aufrechtzuerhalten und die weit verbreitete Einführung von KI-basierten Datenmanagementlösungen voranzutreiben.

• Im März 2025 stellte AWS Unified Studio in Amazon Sagemaker ein und integrierte KI, Analytics -Entwicklung und Datenmanagement in eine einzelne Umgebung. Diese Transformation zeigt Sagemaker von einer ML -Plattform in eine umfassende Lösung, die die Datenverwaltung, die Analyse und die KI -Workflows optimiert und die Notwendigkeit beseitigt, Daten über mehrere Plattformen hinweg zu übertragen. Durch die Automatisierung von Datenpipelines gewährleistet die Plattform eine nahtlose Informationsbereitstellung, verbessert die kI-gesteuerte Analysen und Entscheidungen.

Marktherausforderung

Datenschutz- und Sicherheitsbedenken

Die Gewährleistung von Datenschutz und Sicherheit bleibt eine kritische Herausforderung für das Wachstum des KI -Datenmanagementmarktes. Organisationen kümmern sich um große Mengen an sensiblen Informationen, wodurch sie anfällig für Verstöße, nicht autorisierten Zugang und Compliance -Risiken sind.

Regulatorische Rahmenbedingungen wie die allgemeine Datenschutzregulierung (DSGVO), das California Consumer Privacy Act (CCPA) und die branchenspezifischen Mandate beitragen die Datenverwaltung Komplexität.

Unternehmen implementieren KI-gesteuerte Sicherheitslösungen, einschließlich automatischer Erkennung, Verschlüsselung und Zugangskontrollmechanismen.

Darüber hinaus nutzen Unternehmen das Lern- und Differential -Datenschutz -Techniken der Föderation, um Daten zu verarbeiten und gleichzeitig die Expositionsrisiken zu minimieren. Die Stärkung von Cybersicherheitsstrategien und die Einführung von Architekturen von Zero-Trust erhöhen den Datenschutz und die Einhaltung der behördlichen Einhaltung weiter.

Markttrend

Steigendes Vertrauen in KI-betriebene Business Intelligence und Analytics

Finanzinstitute, Gesundheitsdienstleister und E-Commerce-Unternehmen nutzen das Datenmanagement zunehmend, um die Entscheidungsfindung und wettbewerbsfähige Intelligenz zu verbessern und den Markt zu steigern.

AI-gesteuerte Analyseplattformen verarbeiten große Datensätze, identifizieren Sie Muster und generieren prädiktive Erkenntnisse, sodass Unternehmen den Betrieb optimieren und Kundenerlebnisse verbessern können. Fortgeschrittene KI -Modelle verfeinern die Datenvisualisierung, die Trendprognose und die Stimmungsanalyse und helfen Unternehmen dabei, ein tieferes Verständnis der Marktdynamik zu erlangen.

KI-betriebene Daten und Lagerhäuser ermöglichen die Echtzeitberichterstattung und die strategische Planung. Die Integration von KI in Business Intelligence Tools hat die Nutzung von Unternehmensdaten verändert und Wachstumschancen für KI-basierte Datenmanagementlösungen geschaffen.

• Im September 2024 führte Oracle neue KI-angetriebene Funktionen für Oracle Fusion Data Intelligence ein, mit denen Unternehmen den Wert ihrer Datenvermögen maximieren und ihre Wettbewerbsposition in einem analytics-gesteuerten Geschäftsumfeld stärken. Zu den neuesten Verbesserungen gehören intelligente Anwendungen für Human Cloud Management (HCM) und Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM), die über konventionelle Analysen hinausgehen, um umsetzbare Empfehlungen in wesentlichen täglichen Workflows zu liefern.

AI -Datenmanagement -Marktbericht Snapshot

Segmentierung	Details
Durch Angebot	Plattform, Dienste
Durch Bereitstellung	Cloud-basierte, lokale
Durch Anwendung	Datenvergrößerung, Datenanonymisierung und Komprimierung, explorative Datenanalyse, Vorstellungsmodellierung von Imputation, Datenvalidierung und Rauschreduzierung, Prozessautomatisierung, andere
Nach Technologie	Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision, Kontextbewusstsein
Von vertikal	BFSI, Regierung & Verteidigung, Gesundheitswesen, Fertigung, Energie und Versorgungsunternehmen, IT & Telecommunications, andere
Nach Region	Nordamerika: USA, Kanada, Mexiko
	Europa: Frankreich, Großbritannien, Spanien, Deutschland, Italien, Russland, Rest Europas
	Asiatisch-pazifik: China, Japan, Indien, Australien, ASEAN, Südkorea, Rest des asiatisch-pazifischen Raums
	Naher Osten und Afrika: Türkei, VAE, Saudi -Arabien, Südafrika, Rest des Nahen Ostens und Afrikas
	Südamerika: Brasilien, Argentinien, Rest Südamerikas

 Marktsegmentierung:

• Durch das Angebot (Plattform und Dienste): Das Plattformsegment erhielt im Jahr 2023 einen Wert von 14,86 Milliarden USD, da die Datenintegration, Verarbeitung und Governance umfassende Funktionen ermöglicht haben, die Unternehmen zu ermöglichen, Workflows zu optimieren, die Skalierbarkeit zu verbessern und die AI-betriebenen Analysen innerhalb eines einheitlichen Ökosystems zu optimieren.
• Durch Bereitstellung (Cloud-basierte und lokale): Das Cloud-basierte Segment hielt aufgrund seiner Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und nahtloser Integration in die KI-gesteuerte Analytik im Jahr 2023 einen Anteil des Marktes von 54,42% des Marktes im Jahr 2023, wobei Unternehmen große Datensätze mit verbesserter Flexibilität und Echtzeit zu verarbeiten und zu verwalten können.
• Nach Anwendung (Datenerweiterung, Datenanonymisierung und Komprimierung, explorative Datenanalyse, Voraussetzungsmodellierung, Datenvalidierung und Rauschreduzierung, Prozessautomatisierung und anderen): Das Segment der Datenvergrößerung wird voraussichtlich 35,34 Milliarden in Höhe von USD 35,34 Mrd. durch 2031 aufgrund seiner kritischen Rolle bei der Erstellung von Datengrenzen für die Erzeugung von Datensätzen und der Verbesserung der Daten zu erreichen.
• Nach Technologie (maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und Kontextbewusstsein): Das Segment des Computer Vision ist für ein signifikantes Wachstum bei einer CAGR von 24,46% in der Prognosezeitraum, da es um die Fähigkeit der Fähigkeit, wirksam zu verarbeiten, zu analysieren und umsetzbare Erkenntnisse aus weiten, autonomonischen Daten zu verarbeiten, zu analysieren und zu extrahieren.
• By Vertical (BFSI, Government & Defense, Healthcare, Manufacturing, Energy & Utilities, IT & Telecommunications, and Others): The BFSI segment is expected to hold 22.40% share of the market share in 2031, due to the increasing adoption of AI-driven risk assessment, fraud detection, and regulatory compliance solutions, enabling financial institutions to enhance decision-making, automate data governance, and optimize Kundenanalyse.

KI -DatenmanagementmarktRegionale Analyse

Basierend auf der Region wurde der globale Markt in Nordamerika, Europa, Asien -Pazifik, Naher Osten und Afrika und Lateinamerika eingeteilt.

Nordamerika machte 2023 einen Marktanteil von rund 33,75% mit einer Bewertung von 8,66 Milliarden USD aus. Der KI-Datenmanagementmarkt in der Region erweitert sich aufgrund der weit verbreiteten Einführung von Cloud-Plattformen von KI-Antrieb durch Unternehmen, die skalierbare und sichere Datenlösungen suchen.

Führende Cloud-Anbieter, einschließlich AWS, Microsoft Azure und Google Cloud, integrieren die KI-gesteuerte Automatisierung in ihre Datenverwaltungsdienste und verbessern die Echtzeitverarbeitung und Analysefunktionen. Unternehmen nutzen diese Lösungen, um enorme Datensätze in hybriden und multi-cloud-Umgebungen zu verwalten, Workflows zu optimieren und Entscheidungen zu machen.

Die zunehmende Abhängigkeit von AI-fähigen Cloud-Plattformen für Data Governance, Sicherheit und Compliance hat die Einführung des KI-gesteuerten Datenmanagements in allen Branchen gestärkt.

Darüber hinaus stützt sich der Gesundheitssektor in Nordamerika zunehmend auf KI-gesteuerte Datenmanagementlösungen, um die Patientenversorgung, die Forschung und die Einhaltung der behördlichen Vorschriften zu verbessern. Krankenhäuser, Pharmaunternehmen und Biowissenschaftsorganisationen nutzen AI-betriebene Plattformen zum VerwaltenElektronische Gesundheitsakten(EHRS), klinische Studiendaten und genomische Informationen.

AI verbessert die Dateninteroperabilität, automatisiert die medizinische Codierung und sorgt für Echtzeiteinblicke für Diagnostika und personalisierte Behandlung. Die rasche Ausweitung der telemedizinischen und digitalen Gesundheitsdienste hat die Notwendigkeit von AI-gesteuerten Datenintegrations- und Sicherheitslösungen weiter vorangetrieben, sodass die Gesundheitsdienstleister sensible Daten mit höherer Effizienz und regulatorischer Einhaltung verwalten können.

• Im Oktober 2024 führte Microsoft Innovationen in Microsoft Cloud für das Gesundheitswesen ein, um die Versorgungserfahrungen zu verbessern, die Teamzusammenarbeit zu verbessern, medizinische Fachkräfte zu unterstützen und umsetzbare klinische und operative Erkenntnisse zu liefern. Diese Fortschritte umfassen verbesserte Datenverwaltungsfunktionen in Microsoft Fabric und eine KI-gesteuerte Pflege-Workflow-Lösung. Mit der allgemeinen Verfügbarkeit von Gesundheitsdatenlösungen in Microsoft Fabric können Unternehmen den Datenzugriff, die Verwaltung und die Nutzung durch eine einheitliche KI-betriebene Plattform rationalisieren. Microsoft Purview bietet jetzt Gesundheitsanwendungsvorlagen im Gesundheitswesen in der öffentlichen Vorschau an, um die Datenverwaltung zu stärken.

Der Markt im asiatisch -pazifischen Raum ist im Prognosezeitraum für ein signifikantes Wachstum bei einer robusten CAGR von 25,20% bereit. Der Finanzsektor im asiatisch -pazifischen Raum registriert einen Anstieg der KI -Adoption für das Datenmanagement, insbesondere in Bank-, Versicherungs- und Fintech -Branchen, die die KI -Datenmanagementbranche steigern.

Die Institutionen in China, Singapur und Australien setzen KI-gesteuerte Plattformen ein, um Hochfrequenzdaten zu verwalten, die Risikoanalyse zu automatisieren und die Betrugserkennung zu verbessern. AI-betriebene Datenmanagementlösungen optimieren die Einhaltung der sich weiterentwickelnden Vorschriften wie das Gesetz über Finanzdienstleistungen und Märkte von Singapur und das Australiens Right für Verbraucherdaten (CDR).

Die rasche Ausweitung von Ökosystemen für digitale Bank- und Mobilfunkzahlungen erhöht die Nachfrage nach KI-gesteuerten Datenregierungs- und Sicherheitslösungen, um enorme Transaktionsdatenmengen effizient zu bewältigen.

Darüber hinaus nimmt das Fertigungssektor im asiatisch-pazifischen Raum zunehmend das AI-gesteuerte Datenmanagement ein, um die Produktionseffizienz und die Lieferkette zu optimieren. China, Japan und Indien leiten die Einführung von AI-angetriebenen Vorhersagewartung, Qualitätskontrolle und Logistikautomatisierung.

AI-gesteuerte Plattformen analysieren Echtzeitdaten aus industriellen IoT-Sensoren und ERP-Systemen (Enterprise Resource Planning), um die Entscheidungsfindung zu verbessern und Ausfallzeiten zu minimieren.

Das schnelle Wachstum von E-Commerce und globalem Handel hat die Nachfrage nach KI-Analyse der Lieferkette weiter verschärft, wodurch Unternehmen dazu beitragen, sich zu stören, die Nachfrageprognose zu verbessern und das Lagermanagement in komplexen Vertriebsnetzen zu verbessern.

Regulatorische Rahmenbedingungen

• Die USAverfolgt einen sektorspezifischen Ansatz zur KI-Regulierung und betont die Richtlinien für umfassende Gesetze. Bundesbehörden wie die Federal Trade Commission (FTC) geben Anleitung zur AI -Ethik und zur Datenschutz. Das National Institute of Standards and Technology (NIST) hat das AI -Risikomanagement -Framework entwickelt, um vertrauenswürdige KI -Systeme zu fördern. Darüber hinaus haben die USA Exportkontrollen für fortschrittliche KI -Chips und Halbleitertechnologien implementiert, um die nationalen Sicherheitsinteressen aufrechtzuerhalten.
• Die EUhat das Gesetz über künstliche Intelligenz (AI Act) eingeführt, das erste umfassende KI -Gesetz der Welt, das sicherstellen soll, dass KI -Systeme sicher, transparent sind und die Grundrechte respektieren. Das AI-Gesetz erhielt am 13. März 2024 eine günstige Abstimmung vom Europäischen Parlament und wird nach einer Frist von zwei Jahren im Juni 2026 vollständig anwendbar sein.
• Chinahat mehrere Vorschriften implementiert, die sich auf die Entwicklung und Nutzung der KI auswirken, einschließlich der Verwaltungsbestimmungen zu Empfehlungsalgorithmen in internetbasierten Informationsdiensten (2021) und den Verwaltungsbestimmungen zur tiefen Synthese in internetbasierten Informationsdiensten (2022). Diese Vorschriften bilden zu diesem Zeitpunkt den grundlegenden Rechtsrahmen für die KI -Governance in China.

Wettbewerbslandschaft:

Die KI-Datenmanagementbranche zeichnet sich durch mehrere Marktteilnehmer aus, die ihre Position stärken, indem sie fortschrittliche Daten-Cloud-Lösungen entwickelt und strategische Zusammenarbeit mit Branchenpartnern entwickelt, um die Datenintegration, Governance und KI-gesteuerte Analysen zu verbessern.

Diese Initiativen ermöglichen es Unternehmen, strukturierte und unstrukturierte Daten zu vereinen, die Echtzeitverarbeitung zu optimieren und die Entscheidungsfunktionen zu verbessern. Unternehmen nutzen Partnerschaften, um ihre technologischen Fähigkeiten zu erweitern, ML-Frameworks zu integrieren und die KI-gesteuerte Automatisierung im Datenmanagement zu unterstützen.

Unternehmen treiben die Innovation in KI-angetriebenen Datenplattformen vor, verstärken die Markterweiterung und befassen sich mit der wachsenden Nachfrage nach sicheren, skalierbaren und intelligenten Datenlösungen, indem sie ihre Strategien auf die sich entwickelnden Unternehmensanforderungen ausrichten.

• Im Februar 2025 führte SAP SE die SAP Business Data Cloud vor, eine transformative Lösung zur Integration von SAP- und Drittanbieterdaten in Organisationen, um eine vertrauenswürdige Grundlage für die datengesteuerten Entscheidungsfindung und KI-Fortschritte zu gewährleisten. Diese Plattform optimiert die Daten aus wesentlichen Geschäftsanwendungen und umfasst die Funktionen für erweiterte Daten Engineering und Analytics, um Innovationen und umsetzbare Erkenntnisse voranzutreiben. Die Lösung integriert nahtlos die Datenbank -Technologie und verbessert die Unterstützung für Datenentwicklung, ML und KI -Workloads.

Liste der wichtigsten Unternehmen im KI -Datenmanagementmarkt:

• IBM
• Microsoft
• Orakel
• SAP SE
• Google
• Amazon Web Services, Inc.
• Teradata Corporation
• Snowflake Inc.
• Cloudera, Inc.
• Databricks Inc.
• Informatica LLC
• SAS Institute Inc.
• Salesforce
• Alteryx
• Hewlett Packard Enterprise Development LP

Aktuelle Entwicklungen (M & A/Partnerschaften/Zusammenarbeit/Vereinbarungen/Produkteinführung)

• Im März 2025, Google Cloud kündigte eine endgültige Vereinbarung zum Erwerb von Wiz an, um Sicherheitslösungen für Unternehmen und Regierungsunternehmen zu erweitern. Diese Zusammenarbeit soll die Cybersicherheitsangebote verbessern und Organisationen eine größere Flexibilität bei der Sicherung ihrer digitalen Umgebungen bieten. Durch die Integration der Funktionen von Wiz werden Google-Sicherheitsvorgänge die Fähigkeit zur Erfassung von Sicherheitselemetriedaten, die Anwendung fortgeschrittener Bedrohungsinformationen und die Identifizierung von Risiken mit hoher Priorität stärken. Darüber hinaus ermöglicht die Plattform die automatisierte Reaktion, das Fallmanagement und die nahtlose Zusammenarbeit der automatisierten Vorfälle, um einen umfassenden Schutz für moderne IT -Infrastrukturen zu gewährleisten.
• Im März 2025Oracle und Nvidia kündigten eine Partnerschaft zur Integration von NVIDIAs beschleunigten Computing- und Inferenzsoftware mit der AI -Infrastruktur von Oracle und den generativen AI -Diensten an, mit der Unternehmen die Entwicklung von Agenten -KI -Anwendungen beschleunigen können. Durch diese Zusammenarbeit unterstützt die Oracle Cloud Infrastructure (OCI) nun die NVIDIA AI Enterprise -Softwareplattform und bietet Zugriff auf über 160 AI -Tools und mehr als 100 NVIDIA -NIM -Microservices direkt über die OCI -Konsole. Diese Integration liefert einen umfassenden KI-Stack, der die wichtigsten Anforderungen wie Datenschutz, souveräne KI und Verarbeitung mit geringer Latenz entspricht.
• Im März 2025IBM kündigte neue Zusammenarbeit mit NVIDIA an, einschließlich geplanter Integrationen, die das NVIDIA -AI -Datenplattform -Referenzdesign nutzen, um Unternehmen bei der Optimierung der Datenauslastung für das Erstellen, Skalieren und Verwalten generativer KI -Workloads und agenten -KI -Anwendungen dabei zu unterstützen. Mit der neu eingeführten CAS-Funktion (Content-Award-Speicher) von IBM können Unternehmen Erkenntnisse aus riesigen Mengen unstrukturierter Daten für die Inferenzierung extrahieren und gleichzeitig Vertrauen und Sicherheit aufrechterhalten.
• Im Februar 2025, IBM erwarb DataStax, ein wichtiger Anbieter von KI- und Datenlösungen, um sein Watsonx -Portfolio zu stärken und die Einführung von generativer KI zu beschleunigen. Diese Akquisition ermöglicht es Unternehmen, einen höheren Wert aus umfangreichen unstrukturierten Daten zu erzielen und gleichzeitig das Engagement von IBM für Open-Source-KI zu verstärken. DataStax bringt Schlüsseltechnologien mit Astradb und DataStax Enterprise, die NoSQL- und Vector-Datenbankfunktionen sowie Langflow, eine Open-Source-Plattform, die die Entwicklung von AI-Anwendungen mit niedriger Code unterstützt, anbietet.