IBM 推出 watsonx 的生成式 AI 功能，加速实现主机应用现代化

 

IBM (NYSE: IBM) 近日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： 

 

• 在整个应用现代化生命周期内加速代码开发进程，并提高开发人员的生产力

   

• 管理应用现代化计划的总成本、复杂性和风险，包括在IBM Z 上就地代码 (code in place) 的翻译和优化

   

• 获得更广泛的 IT 技能池，并加速开发人员入门和上手

• 通过模型定制和应用最佳实践，实现易维护的高质量代码  

 

“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。 

 

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“阅读原文”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。

 

 

[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。

 

 

 

   

关于 IBM

   

 

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