No Think 2026, a IBM revelou uma ampla gama de anúncios para ajudar as empresas a implantar IA em pipelines de dados, infraestrutura de TI e setores regulamentados com foco em conformidade. Suas atualizações incluem um modelo operacional refinado de IA empresarial, a disponibilidade geral do IBM Sovereign Core e um avanço na computação quântica com a Cleveland Clinic e RIKEN que alcançou simulação biomolecular para 12.635 átomos.
Computadores Quânticos IBM
Esses anúncios ressaltam a visão central da IBM: a IA empresarial depende tanto da infraestrutura e das operações quanto dos modelos de IA. A IBM afirmou que as empresas não precisam mais validar a viabilidade da IA; a prioridade é construir planos de controlo robustos, pipelines de dados simplificados e estruturas de conformidade para a adoção de IA em larga escala.
A IBM dividiu sua pilha atualizada em quatro camadas: agentes inteligentes, gerenciamento de dados, automação e implementação híbrida. Para os agentes, lançou o watsonx Orchestrate de próxima geração em versão prévia privada, um plano de controle unificado para governança multiagente. IBM Bob, uma ferramenta de desenvolvimento de agente para desenvolvedores, já está disponível, enquanto seu Bob Premium Package for Z, focado em mainframe, permanece em versão prévia privada.
Fluxograma multiagente IBM
Na camada de dados, a IBM prioriza dados contextuais dinâmicos em vez de silos de dados estáticos. Ela expandiu seu ecossistema de dados em tempo real com Confluent e atualizou watsonx.data por meio de uma camada de contexto federada, integração OpenRAG e OpenSearch, além de conectores de dados híbridos cruzados. O Presto acelerado por GPU também é incorporado para melhorar o desempenho de custo para grandes cargas de trabalho empresariais, verificado por testes internos.
Fluxograma do IBM Confluent
As atualizações de automação da IBM reduzem o atrito para a IA executada em infraestrutura fragmentada. A plataforma IBM Concert de visualização pública unifica telemetria e sinais operacionais para visibilidade ponta a ponta. A IBM também expandiu as ferramentas de automação de segurança, incluindo Concert Secure Coder, Vault 2.0 e zSecure Secret Manager, conectando desenvolvimento, remediação e gerenciamento de credenciais para operações híbridas.
Gráfico do IBM Sovereign Core
Uma versão de destaque, o IBM Sovereign Core já está disponível para o público geral. Esta plataforma de software constrói infraestrutura híbrida soberana pronta para IA, convertendo políticas abstratas de soberania em regras de tempo de execução aplicáveis que abrangem fluxos de trabalho, dados, arquitetura e execução de IA.
O Sovereign Core oferece planos de controle gerenciados pelo cliente com isolamento de limites, criptografia, auditoria e monitoramento de conformidade. Ele contém modelos regulatórios integrados e perfis de implantação configuráveis para cargas de trabalho de CPU, GPU e inferência, ajudando as organizações a rastrear cargas de trabalho e manter a conformidade. Baseado em tecnologias de código aberto da Red Hat, seu ecossistema inclui AMD, Dell, Intel, MongoDB e outros fornecedores importantes.
O Sovereign Core aborda conflitos crescentes entre regulamentações regionais de dados e governança de IA. A IBM enfatiza que a soberania da IA requer controle operacional total sobre modelos e fluxos de trabalho de inferência, além da residência básica de dados – uma vantagem crítica para setores públicos e indústrias regulamentadas que necessitam de verificação contínua de conformidade.
Além da infraestrutura de IA, a IBM revelou um avanço quântico com foco farmacêutico. Em parceria com a Cleveland Clinic e a RIKEN, combinou hardware quântico e dois supercomputadores para simular complexos de proteínas de 12.635 átomos, a maior simulação molecular biologicamente significativa em hardware quântico até o momento.
Supercomputador IBM Fugaku Riken
A pesquisa utilizou o processador Heron de 156 qubit da IBM junto com os supercomputadores Fugaku e Miyabi-G. Os sistemas clássicos dividem os complexos de proteínas em fragmentos, enquanto o hardware quântico calculava suas propriedades mecânicas quânticas, exigindo até 94 qubits e 6.000 operações quânticas. O novo algoritmo EWF-TrimSQD reduz a sobrecarga de computação, proporcionando uma escala de proteína simulada 40x maior e uma melhoria de 210x na precisão do fluxo de trabalho em relação aos resultados anteriores.
A IBM confirmou que a supercomputação centrada no quantum está mudando de testes de benchmark para computação científica prática. Os sistemas quânticos não substituirão o HPC clássico no curto prazo, mas auxiliarão no cálculo de energia e na modelagem molecular para a descoberta de medicamentos e pesquisa de proteínas.
A IBM unifica orquestração de agentes, dados em tempo real, operações híbridas e conformidade soberana em uma arquitetura integrada de IA corporativa. O seu marco quântico segue a mesma lógica: a computação avançada, a IA e a governação devem funcionar como um sistema conectado e não como produtos isolados.
Conforme apresentado no Think 2026, as empresas precisam de mais do que modelos de IA independentes. Dados padronizados e compatíveis, infraestrutura observável, soberania aplicável e ferramentas simplificadas, juntos, permitem a implantação de IA escalonável e de baixo risco para equipes empresariais.
A IBM e o Massachusetts Institute of Technology (MIT) lançaram em conjunto o MIT-IBM Computing Research Lab, um sucessor atualizado do MIT-IBM Watson AI Lab, fundado em 2017. O instituto renovado concentra-se em IA fundamental, algoritmos e computação quântica, priorizando tecnologias de computação que quebram as limitações clássicas do sistema. Em meio à ampla adoção da IA e ao amadurecimento das capacidades quânticas, o laboratório renovado apoia o codesenvolvimento técnico mais profundo em modelagem de IA, design de algoritmos e sistemas quânticos, dando continuidade à pesquisa rigorosa e orientada para a indústria dos parceiros, que dura uma década.
Foco de pesquisa: IA, algoritmos, sistemas quânticos e híbridos
O laboratório cobre vários domínios principais de pesquisa. Ele explora arquiteturas de computação híbridas integrando infraestrutura clássica, IA e componentes quânticos para aumentar o desempenho operacional em ambientes de nível de produção. Ela também desenvolve modelos de linguagem pequena, compactos, confiáveis e transparentes, adaptados para implantação empresarial. Pesquisas adicionais abrangem algoritmos quânticos, fundamentos matemáticos para pesquisas materiais, químicas e biológicas, bem como teorias computacionais de próxima geração.
As principais pesquisas fundamentais incluem teoria de aprendizado de máquina, otimização, simulação hamiltoniana e equações diferenciais parciais (PDEs). Esses campos geralmente obstruem a simulação de sistemas dinâmicos em grande escala; a equipe pretende fornecer algoritmos otimizados para previsões de maior precisão e pipelines de computação mais eficientes.
Alinhamento Estratégico e Governança de Laboratório
O laboratório complementa o Generative AI Impact Consortium e a Quantum Initiative do MIT. Também se alinha com o roteiro da IBM para lançar um computador quântico tolerante a falhas até 2029 e avançar na supercomputação centrada no quantum que integra fortemente hardware quântico, HPC e aceleradores de IA.
Codirigido por Aude Oliva do MIT CSAIL e David Cox da IBM Research, o laboratório estabelece três linhas de pesquisa com lideranças conjuntas do MIT e da IBM. Dan Huttenlocher, reitor do MIT Schwarzman College of Computing, atua como copresidente do MIT. Herdando as sólidas conquistas do laboratório antecessor, a colaboração financiou mais de 210 projetos, mais de 500 pesquisadores e estudantes, e publicou mais de 1.500 artigos revisados por pares.
IBM x Dallara: IA e Quantum para Design Aerodinâmico
Após o lançamento do laboratório do MIT, a IBM fez parceria com o Dallara Group para implantar IA e métodos híbridos quânticos para otimização aerodinâmica de veículos, visando ciclos de design de CFD (dinâmica de fluidos computacional) computacionalmente caros.
A equipe testou um modelo de IA baseado na física no difusor traseiro de um carro de corrida estilo LMP2. O CFD tradicional levava horas para avaliar a configuração, enquanto a IA concluía testes idênticos em aproximadamente 10 segundos com precisão comparável. Essa tecnologia foi configurada para compactar a triagem de configuração de vários dias em minutos, reservando o CFD para validação final. A IA também simulou com precisão os ajustes do ângulo do difusor de -2° a +4°.
As duas partes também estão explorando algoritmos quânticos e híbridos para complementar os fluxos de trabalho de CFD para otimização de simulação de longo prazo. Sua pesquisa está documentada em dois preprints do arXiv e apresentada na conferência ICLR 2026 no Rio de Janeiro, baseada no modelo Gauge-Invariant Spectral Transformers (GIST) da IBM.
O CIO da Dallara, Fabrizio Arbucci, observou que uma pequena redução de arrasto alcançada por meio de modelos substitutos neurais pode reduzir o consumo de combustível em veículos de passageiros e aeronaves, trazendo amplo valor para as indústrias relacionadas à aerodinâmica.
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