过去20多年，许多重要的技术创新都与开源密切相关。尤其到了AI时代，开源技术在产业发展中发挥着越来越重要的作用。
在红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康看来，“开源即创新”。一家企业能够投入的研发力量终究有限，当全球开发者共同参与技术创新时，量级则完全不同。
红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康
从Linux到容器，再到如今的AI，红帽始终吸收优秀的开源技术，结合自身积累的技术经验，将其转化为企业可用、可靠的产品。从红帽企业Linux、红帽OpenShift、红帽Ansible自动化平台，到如今的红帽AI，都是这一思路的延续。
红帽连续两年推出《中国企业级AI实践调研分析年度报告》，2026年报告显示，开源大模型私有化部署率一年内从16%跃升至63%，Agentic AI渗透率接近七成。与此同时，AI正式治理框架覆盖率从19%下滑至14.4%，“业务价值难以量化”首次超越人才短缺成为规模化首要障碍，统一AI平台建设比例不升反降。
红帽还从六个维度对企业AI基础架构进行了成熟度评估，只有安全隔离与访问控制达到及格水平，MLOps模型交付效率、算力调度与弹性扩展、多框架及多模型统一管理、AI FinOps成本管理和AI工作负载可观测性，其余五个维度均未及格。
红帽大中华区方案架构部总经理王慧慧认为，企业在数据安全方面已经形成了较为严格的管理要求，但在模型交付、资源管理和运营治理等方面，还有不少工作需要完善。
2026年红帽论坛也围绕AI成功、安全、虚拟化三大话题展开。
红帽大中华区方案架构部总经理王慧慧
AI成功：从消耗Token到生产Token
在红帽看来，今年是AI大规模落地的一年，也就是从试点走向生产环境的一年。红帽希望通过红帽AI帮助用户取得AI成功。
一句话总结，红帽AI是从底层硬件起，向上覆盖模型直至智能体的一个一体化平台。王慧慧谈到，企业既是Token的消费者，更应该成为Token的生产者。
过去一年，随着模型推理效率不断提升，单个Token的成本持续下降，但企业实际支付的Token费用却可能不降反升。对于企业来说，除了采购和使用外部模型服务，也可以考虑利用自身的计算资源生产Token，从而更好地管理推理成本，满足不断增长的业务需求。
这也是红帽对红帽AI的定位，通过企业级AI平台，帮助客户在GPU等计算资源上部署和运行模型，将底层计算能力转化为可供业务使用的Token生产能力。
红帽AI延续了开放、中立的原则，帮助企业搭建自己的Token生产平台。
底层加速器，红帽AI支持不同厂商的GPU及其他加速卡，包括英伟达、AMD、沐曦等，目前也在与更多国产加速卡厂商开展认证工作。同时加速卡也可以是云上资源，例如阿里云、AWS等云服务商提供的加速器。
基础架构层，红帽通过RHEL、OpenShift等成熟技术，为企业提供稳定、安全的基础运行环境。
推理层，重点在于提高加速器生产Token的效率。例如，在相同的GPU资源和时间条件下，经过推理优化，系统能够处理更多Token请求，从而承载更大的业务负载。红帽通过vLLM等开源推理技术提升模型运行效率，同时尽可能提高GPU资源利用率。
红帽扩展了推理引擎，推出分布式推理架构llm-d，支持跨服务器集群进行推理优化。当企业需要调用几千甚至上万张加速卡时，可以通过分布式架构组织计算资源，满足更大规模的推理需求。
模型层，红帽AI支持20多个开源模型、合计700多个版本，涵盖DeepSeek、千问等模型。企业可以根据自身业务需求选择合适的模型，也可以随着业务发展和模型技术更新进行调整。
智能体层，如今开发一个智能体已经不算困难，开发人员经过短时间培训就可以借助现有工具完成开发。但当智能体真正进入企业业务系统，权限管理和流程约束就变得更加重要。
例如，智能体能否访问生产数据库、可以执行哪些操作、是否遵循企业原有的业务流程，都需要明确的管理机制。如果缺少权限约束，智能体甚至可能误删生产数据库。红帽AI因此提供相应的权限管理和治理框架，帮助企业控制智能体的操作范围，使其按照既定流程执行任务。
在红帽看来，智能体可以提出建议、承担具体任务，但关键操作仍需经过人工审批，由相关人员作出最终决定。因此，企业原有的IT运维流程并没有发生根本改变，只是“执行人”变了。
开发部门利用AI coding，代码生成量可以达到上万甚至十几万行。大量代码涌入企业的应用开发管理平台，也给原有的开发流水线带来了新的压力。安全部门面临的挑战同样不小，AI正在提高漏洞发现的效率，一些隐藏多年的安全问题也被重新挖掘出来。
安全：从漏洞修复到开源生态防护
如今有了AI之后，发现漏洞的成本很低，所以企业级用户很容易暴露在攻击之下。如何让企业系统得到保护？红帽从三个层面建立了相应的防护机制。
第一层是红帽沿用30多年的安全管理措施“反向移植”。
通常情况下，当一个新的安全漏洞被发现，开发人员会在软件最新版本中修复漏洞并发布补丁。对于个人用户来说，只需要把软件升级到最新版本，就可以获得相应的安全修复。但企业的情况要复杂得多，许多业务系统已经连续运行多年，如果为了修复一个漏洞而升级整个系统，可能因为软件版本变化，导致原有应用无法运行，甚至出现硬件兼容性问题。
红帽在最新版本中修复漏洞的同时，把相关补丁反向移植到旧版本中。以RHEL操作系统为例，即使最新版本已经发展到RHEL 10，红帽仍会把安全补丁移植到旧版本，让仍在使用这些版本的企业客户，无需升级整个操作系统，也能获得相应的安全修复。
这套机制不仅应用于RHEL，也覆盖OpenShift和红帽AI等产品。完成反向移植后，红帽还会把相关补丁贡献给Linux、Java、CNCF、Python等上游开源社区，让没有使用红帽企业级产品的开发者也有机会获得这些安全修复。
第二层是面向应用开发环节。
如今，企业应用开发大量采用容器化方式，开发人员需要一个经过安全验证的基础环境。为此，红帽提供了Hardened Image安全加固容器镜像，其中包含精简的Web运行时、数据库运行时及必要的库文件。
这些基础组件经过安全验证，开发人员可以直接在其上构建应用，减少基础环境中潜在的漏洞风险，也让进入开发流水线的应用具备更可靠的安全基础。
与此同时，红帽还通过Hummingbird Linux滚动发行版加快安全补丁的交付。Hummingbird Linux处于RHEL的上游，当红帽发现漏洞并完成修复后，会推送相关补丁进入这一滚动版本。开发者使用的AI组件如果出现安全问题，就不必等待操作系统下一个正式版本发布，可以更快获得对应的安全更新。
第三层是把安全防护的范围从红帽自身产品扩展到更广泛的开源生态。
企业应用开发往往需要使用大量第三方开源组件，尤其是Java、Python等生态中的软件库。并非所有的开源项目都有持续维护的开发团队，一些长期缺乏维护的组件一旦出现漏洞，企业可能很难及时获得安全补丁。
红帽与IBM联合推进Lightwell项目，解决两个问题：一是为存在安全漏洞的开源组件制作补丁；二是通过自动化方式，把修复后的组件尽快部署到客户的生产环境。
企业相当于获得了一个经过安全修复和验证的开源软件库，红帽和IBM的客户可以获得相应的企业级服务，两家企业也会在经过一段时间后，把修复成果反馈给相关开源社区，包括部分已经缺少维护人员的项目。
企业过去完成一次补丁部署通常需要40多天，通过自动化部署工具，周期可以缩短到7至14天，减少系统暴露在安全风险中的时间。
王慧慧观察到，企业AI建设中，业务部门因为需求紧迫，往往等不及内部平台建设完成，就开始直接使用外部工具。结果是不同部门分别部署模型、开发智能体，形成相互独立的技术体系，缺少统一的管理流程。
红帽建议，企业不必为AI重新建立一套完全独立的治理机制，可以把原有IT治理体系延伸到AI平台上。例如，企业过去已经建立的Linux安全基线管理方式，可以沿用到AI环境中，通过OpenShift平台实现统一管理。
统一平台和统一治理流程，是企业避免AI应用烟囱式发展的两个重要方面。
虚拟化：从独立平台走向统一架构
虚拟化则是在AI和安全之外，红帽持续投入的重点领域，过去一年在全球市场积累了不少成功客户案例。
中国市场也是如此，红帽与众多合作伙伴共同推进虚拟化迁移。由于企业现有IT环境涉及存储、备份、网络等不同系统，迁移工作往往需要合作伙伴共同参与。红帽虚拟化产品不只是一个虚拟化平台。在同一套平台之上，既可以承载AI负载、容器负载，也能够运行各类传统应用，并连接GPU、TPU、NPU等不同类型的计算资源。
按王慧慧所说，AI、安全、容器和虚拟化等技术，最终都可以整合到同一个平台上，也就是红帽一直倡导的开放混合云架构。
企业可以根据实际需求，把平台部署在公有云、私有云或自有数据中心，也可以进一步延伸到边缘侧。红帽的开放混合云技术如今已经能够应用于车辆、机器人等边缘设备，支持不同环境下的应用运行。
王慧慧把机器人形容为一座“移动的数据中心”，在她看来，红帽过去如何支持数据中心运行，如今也可以通过相应的平台技术支持机器人运行。机器人本体、模型和具体应用由合作伙伴提供，红帽负责中间的运行平台。
对于企业客户来说，统一平台的价值在于减少不同技术体系之间的分割。客户过去需要分别建设的三个平台，现在可以整合成一个平台。一次投资，就能够满足企业在虚拟化、容器和AI方面的三类重要IT需求。
红帽在容器、服务器虚拟化、云原生应用及AI等多个技术领域获得了市场研究机构的认可，部分产品已连续三年、四年进入Gartner魔力象限领导者象限，这也体现了红帽统一平台支持不同工作负载的能力。
写在最后
过去两三年，红帽一方面通过持续开展企业AI调研，了解中国客户的实际需求；另一方面不断扩大本土技术生态，覆盖算力、模型和智能体等领域。
当前AI产业的模型、芯片和软件技术非常丰富，企业自然会倾向于选择头部厂商，但不同企业的技术需求和预算条件并不相同，也不会只有一种技术路线适合所有客户。
“无论客户最后选择哪一家，红帽的平台都能够提供支持，这就是我们想要打造的能力。”曹衡康说道。这也是红帽一直的主张，把选择技术的权利交给客户。
