2026红帽Open讲：以平台化战略助企业跳出单一技术绑定困局

　　近日，2026红帽媒体Open讲举行。会上，红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康表示，当前企业AI建设已脱离“是否布局AI”的讨论阶段，真正进入了落地实践阶段。在这一阶段，行业呈现三大清晰趋势：一是企业建设AI不再单纯关注模型选型，核心诉求为AI业务落地后可实际产出业务价值、提升经营效益;二是AI算力、电力配套投入成本高昂，预算管控成为企业规划AI项目的核心考量要素;三是金融、制造等多行业客户已完成AI试点验证，逐步进入规模化复制阶段。

　　红帽全球副总裁兼大中华区总裁 曹衡康(Victor Tsao)

　　统一平台释放企业AI自主权

　　“由于单一模型、单一智能体存在不可控风险，所以企业不能将AI业务完全绑定于单一技术方案上。企业需同时部署多类模型、多套智能体，并配套多规格GPU算力集群支撑数据运算。基于此，红帽认为：企业数字化转型的核心，是搭建适配多元技术栈的统一底层平台。”曹衡康如是说。

　　据了解，今年红帽全球峰会的核心主题是“未来的平台，即是选择”。坦白来讲，红帽平台核心价值是保障企业自主选择硬件、云、模型、智能体的自由，不绑定单一厂商技术栈。

　　对此，曹衡康进一步解释道，之前，市场并存UNIX、大型机等多种操作系统，红帽依托开源Linux实现低成本开发的标准化，使得Linux如今已成为全球通用操作系统底层标准。同时，容器技术发展初期也存在多条技术路线，Kubernetes凭借开源、易用特性成为行业统一标准。当前，进入AI时代，红帽也将复刻上述标准化路径，通过打造统一AI平台，支撑企业自由搭配各类模型、智能体、算力硬件与云环境。

　　同时，红帽大中华区方案架构部总经理王慧慧表示，企业在具体应用实践中，红帽一直认为底层基础架构无需为AI重构。AI负载、传统业务负载均可统一运行于Linux、Kubernetes底座上，同时OpenShift平台仅需版本升级即可原生支持AI能力，无需从零搭建全新技术栈。企业业务流程、组织架构属于业务层面自主选择，可选择新建独立AI部门，也可将AI能力并入原有IT体系，平台不干预上层业务流程设计。

　　红帽大中华区方案架构部总经理 王慧慧(Aella Wang)

　　持续推进技术创新

　　不久前，在红帽全球峰会上，红帽发布了多项AI、操作系统、云原生创新产品，并落地多组跨行业、跨厂商战略合作。如推出了红帽AI 3.4版本、面向AI智能体的开发者配套工具、RHEL长生命周期增强包、安全加固镜像、Ansible自动化平台2.7版本等，同时更新了RHEL 10.2、RHEL 9.8版本，迭代了OpenShift容器与虚拟化一体化方案。

　　具体来看，红帽AI 3.4版本围绕推理、数据、智能体三大核心模块完成全面升级，同时实现跨异构环境兼容，支持任意操作系统、Kubernetes集群部署;RHEL长生命周期增强包打破固定支持周期限制，由客户自主定义系统运维年限，同时减少强制性系统升级频次，降低老旧业务改造运营风险，企业完整掌握底层架构自主权;红帽Ansible Automation Platform实现了可视化界面、API接口、AI智能体三种自动化形态的统一管控，并将AI智能体纳入了企业标准化自动化体系。不仅如此，红帽全系列产品还构建了完整的数字主权保障体系，从数据、应用、合规三层保障企业自主管控权。

　　曹衡康表示，企业AI规模化落地的前提是稳定、安全、高效、可扩展四大核心要素，也是区分个人轻量化AI与企业级AI的关键。统一底层平台可同时适配两类业务：创新AI业务依托轻量化安全镜像快速迭代;传统核心业务依托长生命周期增强包长期稳定运行，一套底座兼顾速度与稳定性，打消企业规模化部署AI的安全、运维顾虑。

　　中国市场落地聚焦四大方向

　　曹衡康表示，未来，红帽将加码中国市场布局，并围绕四大核心方向落地本地化投入：

　　一是打造企业AI行业领导力。联合合作伙伴开展企业AI实践调研，梳理AI从试点走向规模化落地的实施路径、组织变革痛点与ROI评估体系，输出标准化企业AI落地方案，破除行业AI建设认知误区，向客户传递“统一平台支撑多元AI技术栈”的核心思路。

　　二是深耕重点实体行业。一方面聚焦制造业，落地工业机器人、机械臂、产线AI配套解决方案，并重点布局制造业核心城市;另一方面，在金融、电信、汽车等行业持续落地标杆客户案例，并同步适配国内行业监管、数据合规要求。

　　三是拓展国内区域市场覆盖。重点深耕大湾区、长三角、京津冀三大产业集群，同步拓展成都、武汉、西安、厦门、合肥等新一线、产业重点城市，常态化举办线下技术分享、客户沙龙，弥补区域技术服务缺口。

　　四是构建本土AI开源生态。每季度举办开源Meetup，并联合本土厂商联合举办AI技术沙龙。同时，持续举办红帽挑战赛，普及开源技术、为产业输送专业技术人才。

　　整体来看，基于红帽平台，国内企业无需推翻原有IT基础设施，可在现有RHEL、OpenShift底座同步承载传统业务与AI智能体。同时，也可自主选择适配自身预算、业务场景的模型与算力硬件，最大化提升AI项目投入产出比。此外，依托vLLM高性能推理引擎，减少Token消耗，进一步压缩AI算力运营开支。

(本文不涉密)
责任编辑：路沙

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