谁说AI创新必须推翻过去？红帽用兼容底座让IT资产平稳进化

  “历史不会重复，但它总会押韵。”红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康在2026红帽媒体Open讲线下交流会上如是说道。

  回望IT产业数十年的发展轨迹，从早年各类企业应用爆发最终沉淀出Linux操作系统标准，到云原生兴起后逐步形成以Kubernetes为核心的通用底座。

  开放底座：让AI选择权回归企业

  如今，AI正开启IT产业的新一轮技术变革周期。大模型从百模大战走向实用化落地，智能体的快速涌现正在推动技术与应用高速迭代，也让企业在多模型选型、智能体安全管控、算力成本优化与遗留系统兼容等问题上面临全新的结构性挑战。

  在曹衡康看来，当下的AI浪潮正在复刻相似的路径：各类大模型、智能体层出不穷，但最终都需要运行在稳定的基础平台之上。企业不可能将未来押注在单一模型、单一厂商身上，无论是多模型适配的业务需求，还是算力成本的优化诉求，亦或是技术路线迭代的不确定性，都决定了AI产业的终局竞争，其实是底层平台的标准化与选择权之争。一个足够开放的平台，能让企业在快速变化的AI赛道中始终掌握主动权，不会因某一项技术的迭代而被淘汰。

红帽全球副总裁兼大中华区总裁 曹衡康(Victor Tsao)

  当行业讨论从要不要做AI转向怎么把AI落地，企业面临的现实困境远比技术本身更复杂。红帽观察到，当前企业AI落地有三大趋势：一是价值导向，企业不再为概念买单，要求AI真正产出效益、提升生产力;二是成本敏感，算力采购、电力消耗等持续投入让企业不得不考量投入产出比;三是行业渗透加深，各领域都在逐步收获AI落地成果，规模化复制的需求日益迫切。

  但对企业CIO而言，落地AI的过程充满了矛盾：管理层要求短期内拿出AI成果，预算却十分有限，甚至要求效益倍增而预算却几乎没有增加;更棘手的是，企业过去多年在虚拟化、传统应用上投入了大量成本，不可能为了AI全盘推翻重建;内部还面临组织摩擦，不少员工担心AI替代自身工作而产生抵触情绪。多重压力之下，企业AI落地的诉求变得十分清晰：既要拥抱AI创新，又不能牺牲现有系统的稳定性;既要控制成本，又要保障安全与合规。

  正是基于对产业规律与企业痛点的判断，红帽提出了“未来的平台，即是选择”的主张，以统一的开源平台为底座，支持任意模型、任意加速器、任意云、任意智能体，让企业可以根据业务需求灵活选型，不用被单一技术栈绑定。曹衡康特别强调：“一个企业最大的挑战不在于说它是否选错了模型，而是它失去了选择模型的能力。”这正说明，平台的价值不是替企业做选择题，而是让企业始终保有做选择题的权利。

  值得一提的是，在此次媒体会上，红帽大中华区方案架构部总经理王慧慧详细介绍了红帽AI 3.4版本的重要升级，围绕推理、数据、智能体三大方向，构建完整的AI平台能力。具体来看：

  在推理层面，红帽在vLLM推理引擎的基础上拓展llm-d分布式推理能力，支持水平扩展与批量处理，帮助企业以更低成本、更高效率完成AI推理。更值得关注的是，llm-d并不局限于红帽自身的操作系统与容器平台，可运行在任意Linux环境与Kubernetes平台之上。

  在数据层面，红帽AI平台提供实时数据追踪能力，清晰掌握企业内部数据的流向与使用场景，保障私有数据在模型训练与应用过程中的安全合规，支撑企业基于自有数据构建专属模型。

  在智能体层面，针对企业普遍担忧的智能体安全风险，红帽推出了智能体身份识别、生命周期管理与可观测性能力，能够精准区分人与智能体的操作行为，对转账、核心系统重启、机密数据导出等关键操作进行权限拦截。即便智能体获取了账号密码，也无法执行高危操作，相当于为智能体装上了可控的安全护栏。

  支撑AI平台的，是红帽在基础软件层的长期积累。面对企业既要快速迭代、又要长期稳定的矛盾需求，红帽企业Linux(RHEL)给出了快慢双轨的解决方案。面向追求快速创新的AI开发场景，红帽推出安全加固镜像，基于极简强化的Linux用户空间构建，打包了AI开发所需的各类依赖库，部署灵活、迁移便捷，且承诺零CVE漏洞，为AI开发提供安全可靠的底层环境，该镜像向所有RHEL与OpenShift订阅用户免费开放。面向需要极致稳定的遗留系统，红帽发布了RHEL Forever长生命周期增强包，不设固定年限上限，企业可根据自身需求自定义支持时长，持续获得安全补丁与关键错误修复，保护过去的IT投资不受技术迭代冲击。

  作为混合云时代的重要底座，红帽OpenShift也正在从容器平台向“容器+虚拟机+AI”统一平台演进。2025-2026年，OpenShift上的虚拟机数量实现了417%的爆发式增长，越来越多企业选择用OpenShift统一纳管传统虚拟化负载与云原生应用。而在AI时代，OpenShift进一步将AI模型、智能体、数据工具等都纳入同一平台管理，企业无须搭建独立的AI技术栈，只需在现有平台上升级即可承载AI负载。同时，即将推出的红帽桌面产品，将打通本地开发环境与生产环境的壁垒，开发者在笔记本上完成的AI应用与智能体，可无缝推送到云端或数据中心的生产环境，解决开发与生产环境不一致的行业痛点。

  真正的企业级AI平台，本质是给企业留足试错空间和切换自由，而不是用技术栈绑定客户的未来。很多厂商的AI方案采用闭源全栈模式，企业一旦选型就被绑定在特定的模型、算力与云环境中，技术路线一旦变化，前期投入就可能付诸东流。而红帽的开放平台逻辑，是让底层底座保持稳定，上层技术选型保持灵活，企业可以随时更换模型、切换算力厂商、调整云部署策略，无须重构底层架构，这才是对企业长期IT投资的保障。

  安全与生态：夯实AI落地根基

  除了技术能力，安全与数字主权也是企业AI落地的核心关切。在数字主权层面，红帽平台赋予企业充分的自主权：数据层面，企业可自主决定数据的存储位置与使用范围，保障数据主权;部署层面，应用可在公有云、私有云、本地数据中心之间灵活迁移;合规层面，红帽全系列产品出厂即预置主流合规能力，企业只需聚焦上层应用的合规适配，大幅降低审计与合规成本。

  针对AI时代开源供应链的安全挑战，IBM与红帽启动了Project Lightwell，承诺投入50亿美元、依托2万多名工程师团队，守护开源软件供应链安全。该计划不仅覆盖红帽自身产品，还面向全品类开源软件提供漏洞扫描与补丁修复服务，将修复后的补丁回溯适配到旧版本，并向上游开源社区贡献成果，帮助整个开源生态应对AI时代漏洞快速发现的新挑战。

  在全球战略之外，红帽也在持续深耕中国市场。在产业研究层面，红帽与《CIO时代》联合启动《2026中国企业级AI实践调研分析年度报告》，计划调研350余位企业CIO及IT工作者，聚焦企业AI从试点走向规模化落地的实战路径、组织变革痛点与ROI评估体系。红帽大中华区首席营销官赵文斌透露，红帽正通过与《CIO时代》的合作调研，累积中国企业在平台化过程中成本节约与创新效率的实践数据，未来将针对不同行业建立模型，逐步发表红帽在中国的本土化效益报告。

  在生态建设层面，红帽持续拓展本土AI生态朋友圈，与NVIDIA、MetaX、AMD等算力厂商，以及蚂蚁开源、字节跳动开源、百度智能云等技术伙伴合作，定期举办技术Meetup，单场线上活动最高吸引超4万人参与。今年5月，红帽在成都与Intel、西门子、成都外商投资企业协会联合主办制造业峰会，现场演示了人形机器人与工业机械臂的AI协同方案。曹衡康提到，他已专程到访合肥两次，因为合肥是制造业的重要城市，红帽正在将平台能力从一线城市向成都、武汉、西安、合肥等新一线城市下沉。

  在机器人、工业机械臂等新兴端侧设备领域，红帽延续车载操作系统RHIVOS的成功经验，基于RHEL推出面向不同场景的变体(RHEL for Edge、RHEL for Real Time)，并正在与人形机器人厂商开展操作系统的适配合作。红帽大中华区首席技术官张家驹指出，随着Agent大量调用工具，CPU与GPU的协同重新成为关键，Agent的决策在GPU上运行，但工具调用、安全策略执行都在CPU上完成，操作系统在AI时代的地位不降反升。

  此外，在人才培养方面，迎来十周年的红帽挑战赛持续推进，每年吸引6000‑8000名高校学生参与，为开源产业输送技术人才。

  可以说，从产业研究到生态共建，从区域下沉到端侧拓展，从人才培养到安全护航，红帽在中国市场的每一步，都在践行同一个信念：开放的土壤越深厚，企业自由选择的空间就越广阔。而这一切努力的背后，正是红帽数十年来一以贯之的战略定力，以开源的方式，做企业最值得托付的底层基础设施。

  写在最后

  当AI的浪潮席卷每一个行业，红帽给出的答案始终如一：平台不是终点，选择才是。

  一个真正开放的平台，不会替企业决定该用哪个模型、哪颗芯片、哪朵云，而是确保企业永远拥有随时更换、自由组合的权利。因为技术的演进从不停止，唯一能对抗不确定性的，不是预测未来，而是让企业自己掌控未来的开关。

  红帽所做的，不是筑起高墙，而是铺就一条人人可行的路，让每一次技术变革，都成为企业自身进化的延续。

  这，就是“未来的平台，即是选择”的真正内涵：在变化的世界里，给企业不变的支撑和从容走向未来的底气。

来源：比特网