“给你一个烤箱就能自己做蛋糕”：红帽开发统一AI平台，以差异化开源方式助力企业落地AI

“无论你选择在哪个地方部署AI，红帽的解决方案都能支持，同时这也是基于开源的。”近日，红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康（Victor Tsao）表示。

（来源：资料图）

与此同时，值得关注的是，日前红帽荣登《Fast Company》2025年度全球最具创新力企业榜单。此外，收购AI 优化初创企业Neural Magic，进一步强化了其在AI领域的领导地位。

AI爆火的当下，红帽一直在用开源方式将AI带入企业。其提供的解决方案，是一个统一的从下到上的平台。

其中，RHEL AI作为基础模型平台，用于运行企业通过训练和定制的大语言模型的AI部分；OpenShift作为容器平台，能为不同生命周期的AI模型和应用提供支持；OpenShift AI作为面向企业客户的完整AI平台，覆盖从数据处理到应用部署所有环节；Granite是被整合到RHEL AI平台的模型家族。

InstructLab则是用于增强生成式AI模型开发的开源社区项目，可助力提升通用大模型的质量。不过，这背后的关键技术也令人好奇。

红帽大中华区解决方案架构部高级总监王慧慧（Aella Wang）表示，InstructLab通过对齐和调优，能让规模和基础架构都非常庞大的通用大模型“去繁就简”，帮助企业打造“小而专有”的模型。她比喻道，“就像‘给你一个烤箱，你就能自己做蛋糕’一样”。

企业在采用生成式AI时，主要面临成本、复杂度和灵活性三大挑战。红帽的统一AI平台，能够很好地解决它们。

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具体来说：

在降低成本上，利用开源模型有效降低成本，并提倡使用小模型。王慧慧表示：“我们认为不仅仅要在数量级上缩小模型，还要根据特定领域来定制小型专有模型。”

在降低复杂度上，红帽提出“用私有数据进行企业数据生成并调用”的工具，结合InstructLab和检索增强生成两种方法，帮助客户减少对大量高质量数据的需求。

在灵活部署上，能在物理机、云端等不同环境下，提供对各种硬件加速器的无缝支持。同时，还支持从单一服务器到大规模扩展的灵活部署，无需额外调整便可平滑迁移。

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据了解，开源是红帽AI的核心，以及强调混合AI，是红帽AI战略主要遵循的原则。

在此基础上，红帽下一步计划如何推进这一战略？

第一，挖掘关键应用场景，支持用户基于OpenShift平台自由选择不同的硬件，并通过平台进行算力调度和管理。

第二，举办AI主题训练营，助力企业从技术、业务等多维度理解AI的应用和价值。

第三，培养AI技术人才，帮助企业培养具备AI知识和技能的技术人才，推动AI应用顺利落地。

尽管开源是红帽AI的核心，但当下一些商业化闭源大模型也具有影响力。红帽该如何说服企业接受开源AI的方案？

曹衡康表示：“对于企业而言，采用开源的方式，既能降低成本，又能灵活选择平台，不受制于某一家云或某一家商业模型，还能确保更高的安全可靠性。”

不过，红帽并非倡导开源的唯一厂商，在其他开源厂商也坚持开源的情况下，该公司如何打出差异化优势？

原因在于，红帽作为一家平台级公司，能提供完整的平台解决方案，其他厂商目前无法做到。另外，虽然很多厂商和红帽都在强调全栈式支持，但前者更多偏向自己的云或产品生态，红帽更聚焦“混合云”概念。

而在简化客户落地AI方面，近来大火的DeepSeek和红帽提供的工具，存在异曲同工之处，主要体现在降低资源占用和提升效率上。

红帽大中华区首席架构师张家驹表示：“DeepSeek通过算法层的改进减少了内存消耗；红帽的虚拟大语言模型则更多在底层内存分配上做文章，把大块分配变成按需分页回收，极大提升了内存利用率。”

实际上，有关开源和闭源的争论在一两年前经常出现，但随着AI不断发展，国内大多数公司目前都在朝着开源方向推进。张家驹认为：“在AI时代，开源的价值更明显。”传统软件开发，需求和实现路径较为明确，可以采用闭源，但AI领域还存在很多未知，闭源意味着只有少数人能尝试，开源能极大加快创新进程。而这，正是红帽看好AI开源生态的原因。正如张家驹所言：“AI需要大量的尝试，如果一千个人在一千个方向上探索，速度就会比一家公司单独摸索要快得多。”