红帽:以开源破解AI深水区难题,车用OS与生态协同开启行业新局

2025年10月31日,北京JW万豪酒店内,一场以“解锁·下一步”为主题的红帽论坛吸引了众多行业目光。在AI技术飞速发展却也面临诸多挑战的当下,红帽围绕企业级AI趋势、车用操作系统创新、生态合作等核心议题,分享了红帽的战略布局与实践思考,为行业破解AI难题提供了新的思路。

聚焦AI深水区:三大核心亮点破局行业挑战

当下,企业AI正步入深水区,战略模糊、技术割裂、协同不灵、治理失衡等问题成为创新者们的“拦路虎”。而红帽此次论坛的三大核心亮点,无疑为行业注入了一剂强心针。

在生态协同方面,红帽始终秉持“支持任意模型、任意云、任意加速器”的核心原则。红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康透露,红帽已宣布与沐曦展开深度合作,这一合作不仅得到了客户的高度认可,更调动了红帽总部AI业务单元的力量参与测试与认证,实现了全球资源协同。

红帽大中华区首席技术官张家驹进一步解释,双方在技术解决方案上形成了良好互补:沐曦专注于硬件研发,红帽则在软件层提供AI OS及平台支持,从底层硬件到上层应用,构建起完整的技术体系。在香港的客户需求调研中,这一本地化方案已获得广泛关注,现场Demo更是直观展现了沐曦硬件、红帽平台与ISV合作伙伴框架的高效整合。

车用操作系统的重磅发布,是此次论坛的另一大惊喜。红帽中国汽车操作系统首席代表姜垚介绍,红帽车用OS是开源领域唯一通过ASIL功能安全认证的Linux产品,目前已获得ASIL-B级认证,未来还将向C级、D级认证推进。相较于传统的Hypervisor技术,红帽车用OS基于容器研发,在效能与安全隔离上实现了突破——容器可直接运行在OS之上,避免了Hypervisor运行安卓或Linux时的高资源消耗,同时能有效隔离安全与非安全功能,完美适配座舱与智驾一体化的发展趋势。目前,红帽已与国内两家车企展开自动驾驶合作,相关项目预计2026-2027年实现量产,远超欧美市场2028年后的量产计划,彰显了中国汽车行业在软件定义汽车领域的领先速度。

此外,红帽与CIO时代联合发布的《2025中国企业级AI实践调研分析年度报告》,为行业提供了宝贵的参考依据。该报告是第二版,调研范围从第一版的百余位CIO扩展至350多位跨行业CIO及IT高管,覆盖战略、技术、人才、治理四大层面。

红帽大中华区资深市场总监赵文斌表示,这份报告将为企业AI落地提供数据支撑,后续还将针对不同行业开展在线解读,助力企业明确AI规模化落地的路径。

深耕大中华区:开源优势契合政策,破解落地难题

在谈到红帽AI解决方案在大中华区的落地优势时,曹衡康着重强调了开源技术与国家政策的高度契合性。“安全、可控、负责任、可治理的AI是国内企业的核心需求,而开源的透明性恰好能满足这一点。”他分享了一个真实案例:某客户使用宣称“开源”的国产操作系统,出现问题后要求查看代码却遭拒绝,这暴露了伪开源产品的安全隐患。而红帽的开源技术完全公开透明,代码由全球开发者共同贡献,确保企业使用的安全性与可控性。

对于企业关心的AI规模化落地难题,曹衡康结合不同行业特性给出了独到见解。金融行业作为AI应用的“先行者”,凭借“数据+信息”的产品属性,在客户服务与流程优化上成效显著——某金融企业通过AI实现客户理赔的智能响应,当客户因销售人员离职产生不满时,AI能及时识别情绪并联动管理人员介入,大幅提升了客户体验。制造业则更关注产品品质与预测性维护,施耐德便将预测性AI与生成式AI结合,提前预判设备老化问题,减少故障损失。而零售行业因利润空间有限,对AI项目的投入更为谨慎,通常优先选择能直接提升利润的方案。

张家驹从技术角度补充道,红帽在AI领域的核心竞争力在于深耕“核心层”技术。以推理引擎为例,红帽选择聚焦vLLM,投入大量研发资源优化其核心功能,如支持大模型休眠模式以降低能耗、实现多模态模型兼容等。相较于市面上侧重“表层”功能的产品,红帽的技术能从根本上解决企业在AI效率、成本与兼容性上的痛点,正如早年红帽将KVM从落后于Xen的状态发展为行业主流技术一样,未来红帽有望在推理引擎领域复制这一成功。

展望未来:以三大支柱支撑“三个任意”愿景

谈及红帽在AI领域的长远规划,赵文斌将其总结为“技术、品牌、生态”三大支柱支撑下的“三个任意”愿景——支持任意模型、任意云、任意加速器。

在技术层面,红帽拥有前瞻性的布局,专家团队深度参与上游开源社区,把握技术趋势。以AI OS为例,红帽致力于推动其南向(对硬件)与北向(对模型)的标准化,通过统一的接口降低企业集成成本,避免出现类似传统Unix的垂直生态割裂问题。在品牌层面,红帽30余年坚持100%开源,积累了深厚的行业信任,这种信任成为企业选择红帽的重要考量。生态层面,红帽的开放策略吸引了Google Cloud、NVIDIA等一线厂商的参与,近期基于vLLM的llm-d项目便得到了众多合作伙伴的响应,形成了良性的生态循环。

曹衡康强调,红帽的目标并非推动所有企业盲目投入AI,而是在企业有需求时,提供灵活、高效、安全的解决方案。“让客户拥有更多选择,不被单一模型、云平台或加速器绑定,通过红帽的平台实现资源优化调度,这才是我们的核心价值。”

无论是AI深水区的破局,还是软件定义汽车的创新,红帽始终以开源为基石,以生态为纽带,与行业伙伴共同解锁AI发展的“下一步”,在AI时代的胶片上,留下属于开源力量的璀璨一帧。