【环球网科技报道 记者 林迪】“一个企业好不容易选定并搭建了一个模型，业务流和数据流都嵌了进去，过不了两三天，新的模型又出来了。这时企业CIO却犯了难——换模型成本高、底层平台又不支持，因为不同的模型有不同平台。硬件端同样如此，当企业过去只锁定某一个品牌的GPU，一旦遇上供货紧张、价格走高，是被绑定硬着头皮买，还是重新拥有选择权？”近日，在2026红帽论坛媒体沟通会上，红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康（Victor Tsao）称，这是过去一年摆在每一位企业CIO面前的现实困惑。
“红帽有答案，我们帮忙解锁，可以实现自由地更换模型。”曹衡康说。
红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康
三个C、四个A
要理解红帽给出的答案，得先理解它看待技术演进的方法。曹衡康把红帽放在“五层蛋糕”的中间一层——底层是电力、能源，往上是GPU、CPU等硬件，中间是红帽所处的软件基础设施（infrastructure）层，再往上是模型和智能体。
他强调，开源过去二十多年一直是创新的主源头——从互联网、大数据、云，一直到今天的AI。而红帽的方法，是把社区里最好的技术吸收进来，加上自己的know-how，变成企业可用的、可靠的商业版本。30多年前押注Linux、十几年前把Kubernetes企业化为OpenShift，都是同一条路径。
曹衡康在总结红帽的核心战略时给出了他反复强调的“三个C、四个A”：三个C，第一是Choice，为客户提供选择权；第二是Consistency，提供具备一致性的平台；第三是Control，把控制权交到客户手上。四个A，代表这个平台可以支持任意加速器、任意云环境、任意模型以及任意智能代理。
他把这浓缩成一句判断：“我们把选择权交到客户手中。”他打了一个比方：“一个汽车集团旗下可以拥有多个品牌，看似不同，却共享同一套基本平台，只是在上面搭载不同组件，形成差异化功能。红帽也是同样思路——我们提供一致的平台，支持企业装不同的GPU、CPU，不同的模型。”
从“消耗token”到“生产token”
战略之下，技术如何兑现？红帽大中华区方案架构部总经理王慧慧（Aella Wang）归纳为三大话题——AI成功、安全、虚拟化，并首先给出一个时间判断：“到了2026年，行业不再反复讨论各类‘元年’的说法；在我们看来，今年正是AI从试点走向生产环境、大规模落地的一年。”
红帽大中华区方案架构部总经理王慧慧
承载这一判断的产品，是红帽AI。王慧慧用一句话定义它：“它是自底层硬件起，向上覆盖模型直至智能体的一体化平台。而红帽的边界也很清晰，我们下面不做硬件，上面不做应用，我们做中间的那一层。这一定位来自对企业客户的真实观察，如果是CIO级别的对话，客户基本不会问‘哪个模型好’‘哪个品牌的agent好’，他会问哪一个平台的标准，是将来可以一路走下去的标准。”
更值得注意的是，红帽对AI成本的重新理解。王慧慧区分了两种消费场景：一种是调用商业API，做token的消费者；另一种是企业自建平台跑模型，做token的生产者。红帽认为，更重要的是企业要成为一个token的生产者。
她解释，过去一年单位token的成本虽在下降，但总账单却在增加，因为thinking agent、thinking model让一次问答消耗的token数量呈指数级增长。红帽要做的，就是帮企业在内部搭一个稳定的token生产平台。
到了智能体层，王慧慧点出真正的难点不在开发而在治理：“智能体可能会删掉你的生产数据库，很麻烦。所以我们要把它管起来。原则很明确——工作可以交给智能体完成，但是审批权在人身上，AI可以给建议，但最终做决定的还是我们的人员。”
当AI挖掘漏洞快过人为修补
如果说AI的成功关乎效率，那么它带来的安全挑战则关乎存亡。王慧慧用一组数据描述了这一“格局之变”：自2016年以来公布的CVE数量增长超过520%；前沿模型已能自主发现包括潜伏27年之久的缺陷在内的关键零日漏洞，每个漏洞发现成本低于50美元；而全球网络安全职位空缺高达480万。
她给出了一句令人警醒的总结：AI挖漏洞的速度，已经超过了全世界研发人员一起补漏洞的速度。王慧慧直言，“现在企业级的系统，我们不用再问是不是暴露了，因为肯定已经暴露了，真正的问题是，怎么样能让我的系统得到保护。”
红帽的答案分三层：第一层是沿用30多年的反向移植（backport）机制，在最新版本发布补丁的同时，把补丁反向移植到旧版本上，让不愿升级的老客户也能放心拿到补丁，并把成果贡献回Linux、Java、CNCF、Python等上游社区；第二层是为容器化开发提供原生无漏洞的Hardened Image安全底座；第三层则延伸到红帽产品之外更广阔的开源世界。
针对大量长久无人维护的开源组件，红帽选择与IBM联手应对。王慧慧介绍，支撑这一漏洞修复体系的开源项目名为Lightwell，红帽与IBM投入两万余名开发人员，先从Python和Java入手联合制作补丁，并收录进一个被修复过、验证过、安全的开源软件库。配合自动化部署，企业打补丁的平均时间有望从过去的40多天缩短到7到14天。
落地狂奔与治理滞后的“剪刀差”
技术与战略的成效，最终要回到企业的真实处境。论坛上，红帽与CIO时代连续第二年合作发布《中国企业级AI实践调研分析年度报告》，2026年报告调研了全国402位IT决策者。
王慧慧用“剪刀差”来形容当下的核心矛盾：接近70%的企业正在推进智能体，一部分已上线生产，但正式治理框架覆盖率还不到15%。红帽对企业AI基础架构能力设置了六个评估维度，以5分制、3分及格衡量，结果只有1个维度合格，也就是安全隔离与访问控制，其余如MLOps交付效率、算力调度、多模型统一管理、AI FinOps成本管理、工作负载可观测性均未达标。
她进一步称，AI价值过去是IT部门、CIO的任务，现在它实际上是业务部门的问题，是CFO需要回答的问题；而模型、智能体陆续上线却缺少统一管理流程，业务部门常因紧迫而直接使用外部工具，导致企业AI呈现割裂状态、烟囱式发展。
在模型和硬件以月为单位迭代的时代，企业如何不再被任何单一技术绑定，而是拥有一个能长期走下去的标准底座？对此，红帽的建议朴素而坚定——先把地基打稳：企业AI系统不能建成一个个单独的技术堆栈，而是应该在一个统一的平台上完成。
