近日，红帽举办2026红帽媒体Open讲沟通会，红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康（Victor Tsao）、红帽大中华区方案架构部总经理王慧慧（Aella Wang）、红帽大中华区首席技术官张家驹、红帽大中华区首席营销官赵文斌（Max Zhao）分享了5月美国亚特兰大红帽全球峰会核心成果。
曹衡康在分享中表示，当下行业普遍鼓吹AI模型将颠覆软件与应用，但回望三十年IT发展历史就能看清本质——迭代的永远是上层应用，不变的是承载一切的底层平台。从ERP扎根Linux，到云原生依托OpenShift，如今AI浪潮同样离不开统一、开放、可自由选型的技术底座。本次峰会核心主题“未来的平台，即是选择”，正是红帽面向AI时代给出的企业数字化答案。
红帽全球副总裁兼大中华区总裁 曹衡康（Victor Tsao）
一、AI困局：成本、存量、安全三重压力叠加
AI商业化落地进入深水区，企业早已跳过“要不要做AI”的讨论，转而直面规模化落地的现实难题，这也是当前所有CIO共同的经营痛点。
首先是严苛的成本约束。AI算力、电力投入成本居高不下，企业管理层往往给出矛盾需求：6个月内完成AI落地，预算增幅仅有10%，却要求业务效益翻倍。其次是庞大存量资产无法舍弃，过去十余年企业在虚拟化、传统业务系统投入巨额资金，全面推倒重构意味着不可逆的资源损耗。最后是内部治理与安全风险，员工担忧AI替代岗位产生内部阻力，多模型、多智能体混用带来数据泄露隐患，单一智能体打通全部门数据极易引发薪资、客户隐私等敏感信息外泄。
曹衡康指出，行业普遍存在一个认知误区：企业AI成败取决于模型优劣。但真实场景中，企业最大风险并非选错模型，而是丧失自主选择算力、模型、云环境、智能体的能力。若技术栈被单一厂商锁定，后续业务迭代、成本优化、合规调整都会处处受限。参考NVIDIA五层算力架构理论，红帽提出自身平台理念：平台是中间核心层，下层GPU、服务器，上层模型、智能体均可自由替换，一套底座承载全部业务，从根源化解CIO多重压力。他同时提出企业级AI落地四大核心标准：稳定、安全、速度、规模化，这也是红帽全线产品研发的核心标尺。
二、Red Hat AI 3.4重磅发布，打造“四任意”中立AI平台
本届红帽全球峰会最核心产品更新为Red Hat AI 3.4，彻底打破厂商绑定，实现任意云、任意硬件、任意模型、任意智能体的全兼容，甚至支持第三方操作系统与Kubernetes集群，完成红帽对自身产品体系的颠覆式升级。王慧慧表示，红帽此举是主动推翻自身固有产品壁垒，只为兑现“平台赋予客户选择权”的核心理念。产品能力分为三大核心模块，覆盖AI全生命周期。
红帽大中华区方案架构部总经理 王慧慧（Aella Wang）
第一，分布式推理降本增效。在成熟vLLM推理引擎基础上升级llm-d分布式架构，支持集群水平扩容、批量请求调度、推测解码，大幅降低Token使用成本。配套模型即服务MaaS、MCP网关与服务器目录，统一调度多类型推理任务，解决企业大规模推理算力浪费问题。王慧慧特别介绍，llm-d具备跨平台特性，不强制依赖红帽自有操作系统与容器平台，真正实现无锁定。
第二，数据与模型全链路合规治理。内置Evaluation Hub统一模型评估面板，AutoRag、AutoML自动化完成模型微调与知识库搭建；依托MLFlow实现AI资产统一管控，全程追踪企业私有数据流向，搭配自动化AI红队测试，提前识别数据泄露、模型污染风险，满足全球各地区数据合规。
第三，AI智能体安全管控体系，解决行业最大信任难题。平台可精准区分人类操作者与智能体，搭建独立身份识别、全链路追踪与可观测体系。王慧慧举例说明安全管控价值：即便智能体持有账号密码，也无法独立执行转账、核心系统重启、机密导出等高风险操作，通过权限隔离规避企业数据泄露。同时联合NVIDIA推出开源沙箱项目OpenShell，为智能体运行设置安全围栏，防范Skill投毒、恶意调用等新型AI攻击。
生态层面，红帽与NVIDIA推出联合解决方案Red Hat AI Factory，获得NVIDIA硬件Day Zero同步适配支持，硬件出厂前完成全栈软件适配，面向企业、混合云提供Token as a Service混合AI服务，构建零信任AI基础设施。过去12个月，红帽AI已落地NASA、日产、各大跨国银行、医疗机构等全球数千家客户，国内联想、东亚银行也完成规模化部署。
三、RHEL双线方案：兼顾AI快速迭代与老旧系统永续稳定
企业基础设施存在天然矛盾：AI开发需要轻量化、快速迭代的环境，金融、工业核心业务则要求十余年无间断稳定运行。针对两种需求，红帽提供两套RHEL差异化解决方案，实现“快慢兼顾”。
其一为安全加固镜像，2026年5月12日正式上线，面向所有RHEL、OpenShift订阅用户免费开放。镜像基于极简强化Linux用户空间构建，适配容器与AI开发场景，预装各类模型运行依赖，依托SLSA3可信供应链交付，实现零CVE底层安全环境，从源头消除AI开发过程中的底层漏洞风险。
其二为RHEL Forever长生命周期增强包，将于2026年第三季度落地。曹衡康现场抛出一组行业数据佐证产品价值：当前红帽最长服务客户，核心业务基于老旧RHEL版本连续运行14年从未升级。而RHEL Forever打破原生10年官方支持周期限制，在原有14年延长支持基础上，无上限拓展运维周期，企业可自主选择20年、30年持续维护。红帽持续为老旧版本推送安全补丁与故障修复，无需强制系统升级，大幅降低核心稳定业务的运维变革风险。
四、OpenShift+Ansible，打通混合云、自动化与AI全场景底座
作为红帽云原生核心载体，OpenShift在2026年第一季度达成20亿美元年度经常性收入里程碑，2025至2026年平台虚拟机负载同比增长417%。如今OpenShift已成为统一纳管容器、虚拟机、AI负载的混合云核心平台。
OpenShift将AI视作普通业务负载，无需搭建独立技术栈，存量虚拟化、容器业务与全新AI智能体可在同一集群共存。全新推出Red Hat Desktop桌面开发环境，开发者可在本地笔记本完成模型、智能体开发，一键无缝迁移至本地数据中心或公有云生产环境，消除本地开发与线上生产的环境割裂问题。同时平台搭载后量子加密、机密容器、可信软件工厂，保障企业数字主权，应用可自由切换阿里云、Azure、IBM Cloud等各类云服务商，无需修改架构、不产生额外成本。
自动化领域，Ansible Automation Platform完成能力升级，统一编排三类自动化工作流：传统界面操作自动化、API批量自动化、AI智能体自主自动化。王慧慧讲解，平台内置完整审计链路，智能体执行全部操作可追溯，高风险流程强制插入人工审核环节，原生搭载AI辅助工具Lightspeed持续迭代，打通事件告警、AI分析、人工审批、批量修复全流程运维闭环。
五、50亿美金投入光井计划，筑牢AI时代开源供应链安全
AI技术大幅提升漏洞挖掘效率，大量潜伏多年的开源漏洞被批量曝光，但企业自主维护多版本开源组件补丁成本极高。为此IBM与红帽联合推出Project Lightwell（光井计划），投入50亿美元、调动两万余名工程师，构建全行业开源安全防护体系。
曹衡康阐述项目两大核心承诺：一是漏洞补丁向下全版本兼容，新版本发现的安全缺陷，修复补丁同步适配所有历史旧版软件；二是所有修复补丁无偿贡献至上游开源社区，覆盖客户环境内全部开源软件，并非仅局限于红帽自有产品。红帽将为客户整条开源软件供应链提供统一漏洞扫描、补丁推送服务，降低企业安全运维压力，为AI大规模落地筑牢底层安全防线。
六、2026中国市场战略：深耕行业、搭建生态、培育开源人才
针对国内数字化市场，红帽发布四大本土化发展路线，全面推进企业AI规模化落地。
第一，打造企业AI领导力。联合CIO时代启动2026中国企业级AI实践调研，2026年目标覆盖500家企业CIO，梳理AI从试点到规模化落地的实施路径、组织变革痛点与ROI评估体系，报告将于2026红帽论坛正式发布。
第二，区域与行业双线深耕。重点布局大湾区、长三角、京津冀核心区域，同步拓展成都、合肥、武汉、西安等制造业重点城市；联合Intel、西门子深耕制造行业，5月在成都举办制造业AI专项峰会，聚焦工业机器人、产线AI落地场景。
第三，构建本土开放AI生态。与NVIDIA、MetaX、AMD、蚂蚁开源、字节跳动开源、百度智能云深度合作，每季度举办线下、线上AI技术Meetup，单场活动线上参与人数最高突破4万人，搭建国内开源技术交流阵地。
第四，持续培育开源技术人才。2026年10月在北京举办红帽挑战赛十周年全国总决赛，每年吸引6000至8000名高校学生参赛，普及Linux、云原生、AI开源技术，为产业持续输送专业人才。
结语
三十年IT产业演进已经证明，上层应用持续迭代，但Linux、Kubernetes构成的底层平台始终是数字化的根基。AI浪潮之下，企业不必推翻原有IT资产，无需绑定单一模型、算力与云厂商。
红帽以“平台即选择权”为核心战略，依托Red Hat AI 3.4、RHEL、OpenShift、Ansible全栈产品，搭配50亿美金投入的光井开源安全项目，为企业提供稳定、安全、灵活、可规模化的统一底座。在国内市场，依托统筹的本土化市场布局，叠加底层技术架构支撑，红帽同步深耕行业生态、下沉区域、培育人才，为国内制造、金融、电信等行业客户提供兼顾存量资产与AI创新的开源解决方案，让企业在AI时代真正掌握技术自主选择权。
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