时间: 2026 年 9 月 2 日。
地点: 美国 IBM Research 与 Confluent Cloud(首发 AWS 区域)。
人物: IBM Research Granite 团队、IBM Data & AI 业务线、Confluent 工程与产品团队、Apache Flink 社区维护者。
事件详情: IBM 与 Confluent 9 月 2 日宣布,IBM Granite 时序基础模型(TSFM)正式在 Confluent Cloud 开启 Early Access,可通过 Apache Flink SQL 直接调用 AI_FORECAST 与 AI_DETECT_ANOMALIES 函数。本次共发布四款模型:PatchTST-FM-r1 给出完整概率分布预测;FlowState-r1.1 适合连续动态点预测,覆盖 SCADA 与市场数据;TTM-r3 参数紧凑,可单晚在 CPU 上跑几十到上百万条序列;TSPulse 兼具时域与频域视角,主攻异常检测、分类、相似检索与缺失值填补。四款模型参数规模介于 100 万到 2.6 亿之间,无需 GPU,可在 Flink 流处理运行时内直接推理,权重同步开源至 Hugging Face。早期访问从 Confluent Cloud on AWS 启动,后续将覆盖 Confluent Platform 自部署与混合云环境。
背景: 此前企业做实时预测或异常检测,往往要为每条序列单独训练一个模型,研发周期以月计,覆盖范围通常只到几百条核心序列,长尾不得不靠安全库存兜底。Granite TSFM 已在水泥、钢铁、造纸、食品、电信五大行业落地实测,IBM 报告每提升一个精度百分点价值数百万美元,业务团队效率提升 5-10 倍。Confluent 在收购 IBM 部分数据业务后,把 Flink SQL 定位为机器学习承载层,本次发布是该战略的首个公开里程碑。
影响: 此次集成让业务分析师、风控分析师、工艺工程师直接用 SQL 即可在流内调用 Granite 模型,不再需要单独维护一套 MLOps 栈;IBM Granite 累计 4400 万次下载背后的企业 AI 治理框架(模型出处、授权透明、Schema 与血缘)也随调用一并嵌入 Confluent。权重开源至 Hugging Face 让团队也能在自有 CPU 集群内部署,降低合规场景下的锁定风险。
总结: IBM Granite 时序基础模型通过 Flink SQL 接入 Confluent Cloud,让企业首次用一句 SQL 就能在数据流中做预测与异常检测;这是流式数据平台与传统时序建模工具走向合并的关键里程碑,也让 Granite 从"可下载的模型"升级为"可调用的流式函数"。
参考来源:
1. Hugging Face Blog — Real-Time Intelligence with IBM Time Series Models on Confluent: https://huggingface.co/blog/ibm-research/real-time-intelligence
2. Confluent Blog — 2026 Q3 Confluent Intelligence and AI update: https://www.confluent.io/blog/2026-q3-confluent-intelligence-ai-update/
3. Brocker — IBM Granite Time Series models hit Confluent Cloud Early Access: https://www.brocker.org/ibm-granite-time-series-models-early-access-confluent-cloud
4. Andres SEO Expert — IBM and Confluent Put Time Series AI in SQL: https://andresseo.expert/ai/the-end-of-bespoke-forecasting-ibm-and-confluent-put-time-series-ai-in-sql
5. World Programming — Real-Time Intelligence with IBM Time Series Models on Confluent: https://www.worldprogramming.org/posts/real-time-intelligence-with-ibm-time-series-models-on-confluent-pvvl6q
6. Korshunov AI — IBM and Confluent integrate Granite Time Series models for real-time inference: https://korshunov.ai/en/article/22774-ibm-and-confluent-integrate-granite-time-series-models-for-real-time-inference
7. Hugging Face — Granite-TimeSeries-TTM-R1 Model Card: https://huggingface.co/ibm-granite/granite-timeseries-ttm-r1
8. Confluent Early Access — Flink Features Early Access: https://events.confluent.io/early-access-flink-features









