IBM (NYSE: IBM) 近日宣布推出全新的生成式 AI 輔助解決方案 watsonx Code Assistant for Z，該產品可幫助開發人員在 IBM Z 系列主機上更快地將 COBOL 代碼轉換為 Java 代碼，從而提高開發人員的生產力。此解決方案預計于 2023 年第 4 季度正式發布，旨在幫助加速實現 COBOL 應用現代化；IBM 將在其前沿技術交流活動 TechXchange 期間（9 月 11 日至 13 日在美國拉斯維加斯舉行）公布 watsonx Code Assistant for Z 的預覽版。

watsonx Code Assistant for Z 是 watsonx Code Assistant 產品家族的最新成員，另一名新成員 watsonx Code Assistant for Red Hat Ansible Lightspeed 將于今年晚些時候發布。IBM watsonx.ai 的代碼模型將為 watsonx Code Assistant for Z 提供支持，該模型包括從 1.5 萬億個詞符 [1] 中學習生成的 115 種編程語言 [2] ，以及多達 200 億個參數，有望成為支持代碼自動化的最大生成式 AI 基礎模型之一。[3] 該模型還將支持 Ansible Lightspeed with IBM watsonx Code Assistant（定于今年晚些時候發布）并不斷擴展，以支持其他編程語言，讓應用現代化更快地產生價值，并幫助開發人員應對日益增長的技能挑戰。

watsonx Code Assistant for Z 旨在幫助企業利用生成式 AI 和自動化工具，加速大型機應用現代化進程，進而保證 IBM Z 的性能、安全性和彈性。COBOL 數據處理語言支持全球企業的許多重要業務和運營流程。與其他方法相比，借助 watsonx Code Assistant for Z，開發人員可以有選擇性地、以循序漸進的方式將 COBOL 業務服務轉換為高質量 Java 代碼：隨著時間的推移，數十億行 COBOL 代碼將成為應用現代化的潛在候選。生成式 AI 可以幫助開發人員更快地評估、更新、驗證和測試代碼的正確性，使他們更高效地完成大型應用的現代化，并專注于更高影響力的任務。

IBM 致力于為企業打造貫穿其應用現代化之旅的能力，并提供相關工具。watsonx Code Assistant for Z 將包含 IBM Application Discovery and Delivery Intelligence (ADDI) 庫存和分析工具。此外，該旅程的關鍵步驟包括重構 COBOL 業務服務，通過優化設計將 COBOL 代碼轉換為 Java 代碼，以及驗證產生的結果，包括使用自動化測試功能。對客戶而言，該解決方案能帶來的潛在收益包括：

• 在整個應用現代化生命周期內加速代碼開發進程，并提高開發人員的生產力

• 管理應用現代化計劃的總成本、復雜性和風險，包括在IBM Z 上就地代碼 (code in place) 的翻譯和優化

• 獲得更廣泛的 IT 技能池，并加速開發人員入門和上手

• 通過模型定制和應用最佳實踐，實現易維護的高質量代碼

“與 IBM 的合作是我們利用生成式 AI 挑戰傳統方法、提高生產力，進而重塑我們的資本市場解決方案的重要因素，”Broadridge Financial 資本市場和人工智能首席技術官 Roger Burkhardt表示。“我們在生成式 AI 方面的投資得到了客戶的良好反饋，我們對利用 IBM watson Code Assistant for Z 來服務更廣泛的平臺很感興趣。”

AI 輔助的主機應用現代化成為企業的重要任務

根據 IBM 商業價值研究院的最新研究成果，未來兩年內，企業利用現有主機資產的可能性是從頭開始重建其應用資產的 12 倍。但與此同時，這些企業面臨的頭號挑戰就是缺乏資源和技能。

“通過 watsonx 將生成式 AI 功能引入新的用例，我們希望幫助客戶取得真正的進展”，IBM 軟件業務產品管理和增長部門高級副總裁 Kareem Yusuf 博士表示。“IBM 正在開發的 watsonx Code Assistant for Z 采用了有針對性的優化方法，旨在快速且準確地轉換為 IBM Z 優化的代碼，從而加快產品上市速度并擴大技能池。這將幫助企業增強現有應用、增加新功能，同時保留 IBM Z 原有的性能、彈性和安全性。”

如今，在眾多可用的應用現代化方法中，有一些方法需要將所有應用代碼重寫為 Java，或者將所有內容遷移到公有云，這可能會犧牲 IBM Z 的核心價值功能，同時無法按預期降低成本。一些工具可以將 COBOL 應用轉換為 Java 語法，但由此生成的代碼難以維護，并且難以被 Java 開發者準確識別。生成式 AI 雖然前景廣闊，但目前 AI 輔助的部分重寫技術缺乏 COBOL 支持，無法優化為特定任務生成的 Java 代碼等。

通過 watsonx Code Assistant for Z 生成的 Java 代碼將是面向對象的代碼。IBM 正在優化此解決方案，以實現與其他COBOL 應用以及 CICS、IMS、DB2 和其他 z/OS runtime 的互操作。與 x86 平臺相比，Java on Z 旨在實現性能優化。[4]

以治理和創新為基

一份 2023 年的 Gartner 報告指出，到 2028 年，人類和 AI 助手協同工作可以將完成編碼任務的時間縮短 30%；使用 AI 代碼生成工具并不會取代質量保證 (QA) 流程和安全控制措施，后者是開發者為實現穩健且安全的產品開發，以及緩解使用生成式代碼的固有風險所不可或缺的。

在實施生成式 AI 時，保護敏感數據和客戶知識產權至關重要。幾十年來，IBM 一直遵循基于信任和透明度承諾的核心原則。借助此基于原則的方法，watsonx 平臺支持企業利用自己的可信數據和知識產權，構建可擴展、跨業務的定制 AI 解決方案。

此外，IBM Consulting 團隊在 IBM Z 應用現代化方面也有深厚的行業專長，可以協助銀行、保險、醫療保健和政府等關鍵行業的客戶利用該平臺。其專業顧問可幫助客戶確定哪些領域需要應用現代化，從而釋放 watsonx Code Assistant for Z 的潛在優勢。

如需了解更多信息，IBM 誠邀您參與今年 9 月的 TechXchange 活動。請點擊“閱讀原文”注冊參加以 watsonx Code Assistant for Z 網絡研討會（將于美國東部時間 9 月 21 日上午 11 點舉行），了解 IBM 如何將生成式 AI 引入主機應用現代化。您也可以聯系 IBM 團隊預約產品的實時演示。

IBM 可隨時自行決定更改或撤銷 IBM 的計劃、方向和意圖，恕不另行通知。提供有關未來潛在產品和改進的信息僅供了解 IBM 的目標和目的，而非用于做出購買決策。IBM 沒有義務基于此信息提供任何材料、代碼或功能。

[1] 數量來自內部數據

[2] 用于此模型的編程語言列表

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 基礎模型是包含 150 億個參數的社區模型 StarCoder

https://www.marktechpost.com/2023/05/07/meet-starcoder-the-biggest-open-source-large-language-models-for-code/

[4] 如 IBM z16 聲明中所述，使用 IBM Semeru Runtime Certified Edition 11，在 Linux on IBM z16 上使用 IBM Operational Decision Manager 8.11.00 運行業務規則處理，與在 x86 服務器上運行同一應用相比，每個核心的吞吐量最多可高出 70%。免責聲明：性能結果基于使用 IBM Operational Decision Manager (ODM) 8.11.0 與 IBM Java 8.0.7.10 和 IBM Semeru Runtime Certified Edition 11.0.15.0 在 IBM z16 和比較的 x86 服務器上所完成測量的平均值，并測試了兩種不同配置，即執行 2005 條規則（來自包含 14560 條規則的規則集）和執行 80 條規則（來自包含 300 條規則的規則集）。IBM z16 配置為：Linux on IBM Z LPAR，具有 Red Hat Enterprise Linux 8.5 (Ootpa) 和 4 IFL (SMT)。 x86 服務器配置為：Red Hat Enterprise Linux 發行版 8.6 (Ootpa) 和 4 SMT-2 核心（Cascade Lake Intel(R) Xeon(R) Gold 6226R CPU，2.90GHz）。結果可能有所不同。

[5] Gartner 報告：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。

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