数据科学家和机器学习工程师在整个企业范围内实施 DSML项目时面临诸多挑战，比如确保以负责任的方式实施 AI，拥有优化的 AI 堆栈以管理成本和规模，以及将自动化功能渗透到企业的每个角落。IBM watsonx 产品组合及其他创新为此应运而生，旨在为数据科学家和机器学习工程师提供构建、部署和管理整个企业应用程序所需的工具。
我们非常荣幸地宣布，IBM 荣膺2025年 Gartner 数据科学与机器学习平台 （DSML） 魔力象限领导者。这一殊荣彰显了IBM致力于提供创新解决方案的承诺，这些解决方案旨在赋能数据科学家和机器学习工程师，在其整个业务领域构建和部署卓有成效的解决方案。IBM 的全系列产品组合，为数据科学和机器学习提供了一种灵活、专注于 AI 且创新的方法。
灵活性和可选择性
企业团队需要一系列工具和框架来为其业务构建具有影响力的产品。IBM 的产品组合为数据科学家构建 AI 技术提供了所需的灵活性和可选择性。
IBM 的watsonx.ai是一个基于 Red Hat OpenShift 构建的 AI 工作室，旨在帮助企业构建和部署 AI 解决方案，并提供统一的开源和专有框架、模型、工具和部署选项。除了与现有工具、语言和框架无缝集成外，团队还可以利用 IBM 解决方案，无论其数据位于何处，都无需锁定供应商。这种广泛的选择使数据科学家能够选择最适合其企业需求的技术。
AI 就绪的数据
数据是构建 AI 应用程序时最宝贵的资产。但它的复杂性往往阻碍了数据科学家和 AI 工程师充分发挥其潜力。
IBM 彻底简化了 AI 数据堆栈，为数据科学家和 AI 工程师提供了强大而精简的工具来统一、管理和激活结构化和非结构化数据。watsonx.data是一个面向生成式 AI 时代的开放混合数据湖，内置数据血缘和数据透明度，IBM 还提供全面的数据集成和数据智能功能。IBM 收购 DataStax 将进一步巩固 IBM 的领导地位，增强向量搜索功能，同时加强 IBM 对开源技术的投入。
快速创新
IBM 的不懈创新为数据科学家和人工智能工程师提供了先进的工具。
IBM Granite AI模型开源、小巧且高性能，提供卓越的推理效率以及对定制和部署选项的完全控制。同时，BeeAI提供了一个开源、无代码平台来发现、构建和运行智能体，而watsonx.ai的 AutoAI for RAG 可以自动化 RAG 管道的开发和部署。IBM 在基础模型、自动化和 RAG 这些关键领域的投入，为数据科学家提供了将项目从实践应用到生产环境所需的工具，从而持续赋能创新。（作者:Bruno Aziza， IBM 数据、人工智能和战略分析副总裁/ Stephen Mortefolio， IBM 数据和人工智能产品市场副总裁）
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