在快速演變的人工智慧領域，策略夥伴關係正成為建構未來企業能力的基石。此領域的一項重大發展是全球技術諮詢巨頭 Cognizant 與加速運算領域無可爭議的領導者 Nvidia 新近宣布的合作。這個聯盟不僅僅是握手言和；它代表著一種協同努力，旨在將 Nvidia 的尖端 AI 技術深度嵌入各行各業的企業營運結構中，目標是大幅縮短 AI 採納和價值實現的準備時間。
策略要務：超越 AI 實驗階段
多年來，企業一直在涉足人工智慧，但往往將相關計畫侷限於試點專案或孤立的概念驗證。雖然這些實驗對於學習很有價值，但在面臨擴展至整個企業的複雜性時，它們常常碰壁。將 AI 無縫整合到現有工作流程、確保資料隱私與安全、管理複雜模型，以及證明具體的投資回報，已被證明是艱鉅的挑戰。市場現在要求一條從實驗到大規模、價值驅動實施的清晰路徑。
這正是 Cognizant 與 Nvidia 合作關係尋求發揮作用的關鍵點。Cognizant 憑藉其深厚的行業專業知識和廣泛的客戶關係，理解企業面臨的實際障礙。相對地，Nvidia 提供了建構和部署強大 AI 解決方案所必需的強大計算引擎和精密的軟體框架。透過將 Cognizant 的整合能力和行業知識與 Nvidia 的全棧 AI 平台相結合，此次合作旨在為渴望利用 AI 轉型力量的企業，創建一條更簡化、更高效、更具擴展性的途徑。核心目標明確：將 AI 從實驗室轉移到企業核心，比以往任何時候都更快、更有效地實現。這不僅涉及提供技術，還包括針對特定行業需求設計端到端解決方案，並將其整合到現代企業複雜的技術生態系統中。
解構技術武庫：Nvidia 全棧遇上 Cognizant 生態系統
此次合作的核心在於將 Nvidia 全面的 AI 技術套件整合到 Cognizant 現有的 AI 平台和服務產品中。這不僅僅是利用 Nvidia 著名的 GPU；它涵蓋了更廣泛的軟體、框架和預建模型，旨在加速開發和部署。關鍵組件包括：
- Nvidia NIM (Nvidia Inference Microservices)： 可將 NIM 視為優化的、預先打包的容器，將 AI 模型作為微服務提供。這種方法簡化了複雜模型的部署，使開發人員更容易將強大的 AI 功能——如語言理解或圖像識別——整合到他們的應用程式中，而無需深入了解模型優化。對 Cognizant 的客戶而言，這意味著更快的部署週期和在現有 IT 基礎設施內更容易管理 AI 功能。這些微服務設計用於在各種 Nvidia 加速平台上運行，提供從雲端到邊緣的靈活性。
- Nvidia NeMo： 這是一個專為開發自訂生成式 AI 模型而設計的端到端平台。在通用大型語言模型 (LLM) 可能不足以應對專業行業任務的時代，NeMo 提供了用於資料整理、模型訓練、客製化和評估的工具。Cognizant 可以利用 NeMo 建構針對特定行業的 LLM，以適應金融、醫療保健或製造業等領域獨特的詞彙、法規和工作流程，為客戶提供高度相關和準確的 AI 解決方案。
- Nvidia Omniverse： 一個用於開發和操作 3D 模擬和虛擬世界的強大平台，通常被稱為工業數位孿生。透過創建工廠、倉庫甚至產品的物理精確虛擬複製品，企業可以在將其實施到現實世界之前，在無風險的環境中模擬流程、優化營運、測試變更和培訓人員。Cognizant 打算利用 Omniverse 來增強其在智慧製造和供應鏈優化方面的產品，讓客戶能夠視覺化並改進複雜的物理操作。
- Nvidia RAPIDS： 一套開源軟體庫和 API，旨在完全在 GPU 上加速資料科學和分析流程。傳統的資料處理通常在 CPU 層級遇到瓶頸。RAPIDS 允許大規模加速資料載入、操作和模型訓練，從而能夠從龐大的資料集中更快地獲得洞察。這種整合將增強 Cognizant 處理企業 AI 應用程式固有的大量資料需求的能力。
- Nvidia Riva： 專注於對話式 AI，Riva 提供了用於建構涉及自動語音辨識 (ASR) 和文字轉語音 (TTS) 的高效能應用程式的工具。這使得能夠開發更複雜、反應更靈敏的語音介面、聊天機器人和虛擬助理，這對於增強客戶服務和內部溝通工具至關重要。
- Nvidia Blueprints： 這些提供了用於建構複雜 AI 系統（包括多代理設置）的參考架構和最佳實踐。它們提供了一個經過驗證的起點，在建構複雜的 AI 解決方案時減少了開發時間和風險。
透過將這些多樣化的 Nvidia 技術融入其 Neuro AI 平台，Cognizant 旨在創建一個用於建構、部署和管理企業級 AI 解決方案的內聚且強大的生態系統。
Cognizant 的 Neuro AI 平台與多代理系統的興起
在這次合作中，Cognizant 策略的核心是其 Neuro AI 平台，該平台被設想為企業 AI 開發和部署的綜合工具包。一個被強調的關鍵增強是 Neuro AI Multi-Agent Accelerator，它得到了 Nvidia NIM 微服務的顯著提升。該加速器專注於實現多代理 AI 系統的快速建構和擴展。
什麼是多代理系統？多代理系統並非依賴單一、龐大的 AI 模型，而是採用多個協同工作的專業 AI 代理來達成複雜目標。每個代理可能擁有獨特的技能、存取不同的資料來源或執行特定的子任務。例如，在處理保險理賠時：
- 一個代理可以專門從理賠表格中提取資訊（使用 OCR 和 NLP）。
- 另一個代理可能會根據資料庫驗證保單細節。
- 第三個代理可以透過分析模式來評估潛在的欺詐行為。
- 第四個代理可能與外部資料來源互動（例如財產理賠的天氣報告）。
- 一個協調代理可以編排工作流程、綜合調查結果並提出建議。
這種方法的威力在於其模組化、可擴展性和適應性。透過改進單個代理，可以更容易地更新系統，並且可以將複雜問題分解為可管理的部分。Cognizant 強調，其平台利用 Nvidia 的技術（如用於高效代理部署的 NIM 和可能用於代理通信的 Riva），將不僅允許其自身代理之間的無縫整合，還允許與第三方代理網路和各種 LLM 的整合。這種靈活性至關重要，因為企業通常擁有現有的 AI 投資或偏好特定的模型。
此外，Cognizant 強調在這些多代理系統中納入安全護欄和人工監督機制。這解決了企業對 AI 可靠性、問責制和道德使用的關鍵擔憂。目標是創建能夠增強人類能力、可靠地自動化複雜流程，並實現即時、數據驅動決策的系統，最終帶來更具適應性和反應更快的業務營運。
轉型產業：創新的五大支柱
Cognizant 已明確概述了 Nvidia 合作最初將重點關注的五個關鍵領域，旨在提供切實的價值和創新：
- 企業 AI 代理： 超越簡單的聊天機器人，這涉及開發能夠處理複雜內部和外部任務的精密代理。想像一下，AI 代理自動化複雜的後台流程，透過存取和綜合來自多個系統的資訊提供高度個人化的客戶支援，或在營運問題升級前提早主動識別。在 Nvidia 的推理能力 (NIM) 和對話式 AI 工具 (Riva) 的支持下，這些代理有望帶來顯著的效率提升和改善的使用者體驗。
- 特定行業大型語言模型 (LLM)： 通用 LLM 通常缺乏專業領域所需的細微理解。利用 Nvidia NeMo，Cognizant 計劃為醫療保健（理解醫學術語和協議）、金融（掌握複雜的金融工具和法規）或法律服務（瀏覽判例法和合約）等行業開發基於特定領域數據訓練的 LLM。這些專業模型將為關鍵業務功能提供更準確、相關且合規的輸出。
- 用於智慧製造的數位孿生： 利用 Nvidia Omniverse，Cognizant 旨在幫助製造商創建其生產線或整個工廠的高度詳細、物理精確的虛擬複製品。這些數位孿生可用於模擬生產場景、優化佈局、預測維護需求、訓練機器人以及虛擬測試流程變更，從而在物理世界中減少停機時間、提高效率並加速創新週期。
- AI 的基礎設施： 建構和擴展 AI 需要強大、優化的基礎設施。Cognizant 將利用 Nvidia 的全棧技術——從 GPU 到網路（如 NVLink 和 InfiniBand，雖然來源未明確提及，但它們是 Nvidia 典型堆疊的一部分）以及像 RAPIDS 這樣的軟體平台——來設計和實施可擴展、高效能的計算環境，以滿足要求苛刻的 AI 工作負載，無論是在本地、雲端還是邊緣。
- 增強 Neuro AI 平台： 此次合作將持續將 Nvidia 的最新進展注入整個 Neuro AI 平台。這包括整合用於更輕鬆模型開發、部署 (NIM)、資料處理 (RAPIDS)、模擬 (Omniverse) 和對話式 AI (Riva) 的工具，確保 Cognizant 的客戶能夠使用最先進的、端到端的 AI 開發和營運環境。
導航從試點到生產之路：應對現實世界的挑戰
Cognizant 核心技術與洞察總裁 Annadurai Elango 恰當地捕捉了當前的市場情緒：「我們持續看到企業正在經歷從概念驗證到更大規模實施企業 AI 的轉變。」這一轉變充滿挑戰——技術複雜性、整合障礙、人才短缺、資料準備問題，以及證明明確業務價值的需求。
Cognizant 與 Nvidia 的合作夥伴關係明確旨在解決這些痛點。透過提供預先整合的解決方案、利用優化的微服務 (NIM)、提供用於自訂模型開發的平台 (NeMo) 以及建立參考架構 (Blueprints)，該合作旨在顯著減少擴展 AI 所涉及的摩擦。
- 加速部署： NIM 微服務允許比從頭開始建構和優化模型更快地部署功能。
- 可擴展性： Nvidia 的硬體和軟體專為大規模設計，滿足企業級 AI 的計算需求。
- 客製化： 像 NeMo 這樣的工具能夠創建量身定制的解決方案，提供比通用模型更高的價值。
- 整合： Cognizant 的專業知識在於將這些技術融入現有的企業系統中，確保 AI 不在孤島中運作。
- 降低風險： 使用經過驗證的架構 (Blueprints) 並專注於安全和監督，有助於降低部署強大 AI 技術相關的風險。
提到的具體行業用例——自動化保險理賠處理、申訴與投訴處理以及供應鏈管理——是初步的例子。在保險業，多代理系統可以大幅縮短理賠週期時間，同時提高欺詐檢測能力。在醫療保健管理中，自動化申訴和投訴處理可以緩解大量的積壓工作並提高患者滿意度。在供應鏈中，將數位孿生 (Omniverse) 與預測分析 (RAPIDS) 和智慧代理相結合，可以優化物流、預測中斷並即時增強庫存管理。然而，潛在的應用幾乎擴展到每個願意擁抱數據驅動轉型的行業。
因此，這個策略聯盟不僅僅是技術整合；它是一項協同努力，旨在為企業提供所需的工具、專業知識和路線圖，以自信地將 AI 從邊緣移至其營運核心，在日益智慧化的世界中釋放切實的價值和競爭優勢。焦點完全集中在使客戶能夠「更快地擴展 AI 價值」，將雄心勃勃的概念轉化為營運現實。