作者王聪彬21世纪初很多企业机房里都存在一个相似的问题。服务器来自不同厂商系统彼此割裂应用很难迁移。当时很少有人会想到Linux会改变整个行业这也被称为“Linux时刻”。十多年后类似的一幕再次出现。企业数字化转型如火如荼新的问题开始浮现。应用越来越多开发和运维越来越复杂传统IT架构已经很难支撑快速迭代。与此同时互联网业务的兴起也让企业对弹性和效率提出了更高要求。Kubernetes在这样的背景下快速普及云原生成为行业新的方向。开源技术再次成为推动产业变化的重要力量红帽推出OpenShift将社区开源技术引入企业市场。今天AI正在掀起第三次技术浪潮。过去两年大模型快速演进企业对于基础架构、数据体系以及应用开发方式的认知也在被重新定义。新的技术栈不断出现底层算力、模型平台与企业系统之间的关系开始进入新一轮重构阶段。开源能否再次成为这次技术变革的焦点红帽全球副总裁兼亚太总经理Daniel Aw认为从Linux时代到云原生时代红帽都是产业技术转折中的关键参与者。在AI时代红帽也希望继续扮演关键角色让开源技术发光发热。红帽AI 3.4把AI能力装进一个平台2026红帽全球峰会的重中之重是发布红帽AI 3.4将混合云环境中扩展模型与智能体工作流必需的架构基础与运维工具都放在一个平台之中。其中最核心的新能力之一是模型即服务MaaS开发者可以通过统一接口调用不同模型管理员也能够跟踪模型使用情况并实施策略控制。该能力由vLLM与llm-d驱动从而支持模型服务在广泛环境中的优化、高效运行。红帽AI 3.4新增AgentOps工具覆盖了从开发到生产的智能体全程管理包括集成式追踪、可观测性、加密身份与生命周期管理等能力。新增提示词管理功能将提示词作为一级数据资产管理同时推出评估中心可从质量、准确性、安全性及风险维度统筹管理各类评估工作。这些能力由MLflow提供支持可同时覆盖生成式AI与预测式AI/ML场景。安全也是此次更新的重点之一红帽AI 3.4引入了Chatterbox Labs和Garak项目的技术通过自动化安全测试与红队测试对模型和智能体进行持续验证帮助企业提前发现潜在风险。“红帽想要展示的是如何高度聚焦于为客户提供相关能力不仅帮助管理AI基础设施还将能力扩展到整个AI生命周期。”红帽亚太区CTO Vincent Caldeira说道。Linux长期稳定与AI能力的同步进化每年峰会肯定少不了关于Linux的发布红帽企业Linux长生命周期增强包RHEL Long-Life Add-On能够帮助企业对需要保持长期稳定、不宜改动的系统实现更高水平的架构管控。对于不希望更改应用、希望长期维持应用运行的客户红帽能够持续支持其Linux需求直到客户决定终止其应用的生命周期。Daniel Aw谈到在亚太地区存在一些企业机构希望继续运行其遗留系统而不是进行现代化改造。峰会后5月20日红帽企业LinuxRHEL10.2与9.8版本正式发布此次发布强化了面对量子威胁时的系统安全性并将耗时且繁琐的升级过程自动化从而减少手动维护让IT团队能将重心转向支撑企业核心业务愿景的战略性架构。其中一大亮点是面向命令行场景推出的AI助手goose能够帮助开发者和运维人员进行问题排查、命令建议以及环境配置对经验不足的新管理员来说能更快熟悉系统环境。与此同时红帽和NVIDIA AI工厂Red Hat AI Factory with NVIDIA软件平台也取得多项新进展。双方开始面向企业客户提供AI工厂Blueprint如果企业需要在私有基础设施中以可控的方式运行AI可以使用红帽与NVIDIA联合开发的AI Factory Blueprint来实现。而且红帽能够为NVIDIA计划发布的新GPU架构提供零日支持当Blackwell和Vera Rubin的下一个版本推出时红帽的平台将能够在新架构上提供零日支持。亚太增长迅速的AI落地市场亚太区是一个增长很快但同时非常复杂的市场其涵盖了许多不同的国家和地区。目前亚太区共有六大市场大中华区市场、日本市场、澳大利亚和新西兰市场、印度市场、东盟市场以及韩国市场。整体来看亚太区增长最快的行业是金融服务银行与证券机构正在加速采用开放混合云架构并同时向AI迈进。其次是公共行业对AI应用与数据主权能力有着更为迫切的需求。红帽在亚太区市场已经拥有一个非常活跃且成熟的生态系统涵盖ISV、OEM合作伙伴以及GSI全球系统集成商。红帽亚太区技术销售负责人Fytos Charalambides说道随着AI基础设施持续扩展新的合作伙伴正在不断出现包括来自加速器领域的厂商甚至还有一些过去从未接触过的企业。红帽会将更多精力放在对合作伙伴的技术赋能上通过开源更好地解决客户问题进一步推动企业在AI时代的创新落地。写在最后“重新发明轮子”从来不是红帽想要做的事情。在AI时代红帽更看重如何把过去几十年积累下来的技术能力继续延伸到新的技术体系之中。无论是容器、自动化运维还是今天的模型管理、智能体身份与访问控制这些能力都是建立在长期的技术积累之上。最终这些能力还需要通过合作伙伴生态被真正带入企业的实际场景之中。
