【TechWeb】AI从试点走向生产，企业最怕什么？可能不是模型不够强，而是刚搭好的工作流，明天就可能因为一个新模型、一张新GPU卡而推倒重来。
AI技术快速迭代，模型、算力、云平台和智能体层出不穷。对于企业而言，如何避免被单一技术路线绑定，在保持系统稳定与安全的同时，持续拥抱创新，已经成为一道重要课题。
红帽给出的答案是提供一个能够承载过去、现在与未来的稳固平台，把选择权交还给企业。
红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康将红帽的战略概括为“三个C、四个A”。其中，三个C分别是：Choice（选择），为客户提供选择权；Consistency（一致），提供具备一致性的平台；Control（控制），把控制权交到客户手上。四个A则代表红帽可以支持任意加速器、任意云、任意模型、任意智能体。
具体来看，红帽AI平台向下支持沐曦等国产GPU，也支持NVIDIA、AMD、Intel等国际主流加速器产品；向上支持20多个开源模型、700多个版本，客户可以选DeepSeek，也可以选千问，规模从十亿级到百亿级。“无论客户最后选择哪一家，红帽的平台都能够提供支持。”曹衡康说到，客户往头部生态扎堆很正常，但不可能所有人都只盯一个最优选项，“红帽推广的是自由”。
红帽大中华区方案架构部总经理王慧慧则把平台定位讲得更技术化。她表示，红帽AI要做企业的“Token工厂”。企业不仅要做Token的消费者，更要成为Token的生产者。推理层以vLLM为事实标准，并推动分布式推理架构llm-d，让几千甚至上万张卡以集群方式高效产出Token；结合Neural Magic的技术，同一业务请求下降低能耗和Token消耗。“推理直接决定效果和成本，这是AI落地绕不过去的一环。”
把治理做成围栏 AI才敢进生产流程
AI落地慢，不只是技术选型问题。红帽与CIO时代连续第二年发布的《2026中国企业级AI实践调研分析年度报告》揭示了一个明显“剪刀差”：接近70%的企业正在推进智能体，但正式治理框架覆盖率不到15%。在六维度成熟度评估中，仅“安全隔离与访问控制”一项及格，MLOps交付效率、算力调度弹性、多模型统一管理、AI FinOps成本管理等均未达标。
“过去AI价值体现是CIO的任务，现在实际上是业务部门的问题，是CFO需要回答的问题。”王慧慧说，另一个痛点是模型和智能体“烟囱式”发展：业务部门等不及内部平台，直接使用外部工具，与IT私有化部署形成割裂。
红帽的建议是统一平台加统一治理流程，即不必另建一套AI管理流程，而应把既有IT治理方法延伸到AI上，在OpenShift平台上复用原有投资和流程。“无论做什么，先把地基打稳。”
智能体尤其需要围栏。王慧慧表示，智能体开发几个小时就能学会，真正的挑战是权限管理，“不然它可能删掉你的生产数据库”。红帽的原则很明确：工作可以由智能体完成，但审批权在人身上，AI可以给建议，最终执行和决定仍由人来做。
她把AIOps视为最复杂也最值得投入的落地场景，一旦AI进入运维流程，可能删东西、关停机器，所以治理必须先行。安全层面同样如此，红帽坚持30余年的反向移植机制，把补丁打到RHEL 6、7、8、9等旧版本；与IBM联合推进Lightwell项目，为Java、Python开源库制作补丁，结合自动化工具把打补丁周期从40多天缩短到7至14天。这些工作不炫目，却决定了AI能否安全地跑在生产环境里。
从机器人到出海 选择权延伸到物理世界
在2026红帽论坛上，红帽携手Intel、紫金星宇、西湖机器人、施耐德电气推出面向工业自主运营的具身智能联合解决方案。曹衡康强调，具身智能的核心是场景：“机器人早已不只是跳舞、表演，目标是解决实际问题。”
他以西湖机器人为例，红帽AI在后台做“大脑”操控，Intel提供CPU，施耐德集成工业场景知识与Agent能力，紫金星宇提供毫米波通信，机器人到达现场后可识别故障位置、自主维修。
王慧慧把机器人比作“移动的数据中心”，路径分三步：先用边缘平台把机器人的大脑和小脑跑在一起；再从一个平台管理多台机器人，新算法一键下发到上千台；最后打通开发、生产到机器人自主运作的全流程。
曹衡康补充，大脑放在云端或数据中心，小脑做成机器人背后的“背包”，一千台机器人每天做不同的事，就靠OpenShift AI统一管理、统一发布指令和安全管控。红帽不包揽全部环节，而是与伙伴各施所长，这正是“平台即选择”在物理世界的延伸。
值得一提的是，选择权还指向海外市场。红帽大中华区首席营销官赵文斌提到，国内机器人厂商走向海外，首先遇到合规与安全管控问题，红帽Linux、OpenShift在全球多地已合规化，可帮助中国企业节省时间和资金。
在交流的最后，曹衡康再次回到平台定位：“AI和具身机器人的世界不是一家能完成的，需要群体协作。红帽要做的，就是搭好平台，联合生态一起，把能力给到智能制造，也帮助中国企业出海。”
