中经记者 张靖超 北京报道

当下的AI产业，行业竞争焦点正从大模型训练转向推理优化与智能体落地，同时企业既要保障老旧核心系统长期稳定运行，又要快速响应AI带来的技术迭代需求，在国内混合云、多行业复杂场景中，如何协同落地来平衡这两大矛盾需求？此外，制造业及其他领域普遍存在老旧系统改造成本高的痛点。

这是摆在当前许多企业的CIO面前且亟须解决的问题。

近日，红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康给出这家开源巨头的判断：AI时代，企业最核心的竞争力从来不是选对某一款模型，而是拥有持续选择的能力；而承载这种能力的，是稳定、开放、兼容的底层平台。

2026红帽全球峰会现场

AI落地需要稳定

对企业CIO而言，AI落地的压力来自多方面。

一是资源约束，业务侧要求在短期内就要看到AI落地成效，但CIO掌握的预算却十分有限；二是遗留包袱，过去十几年企业在虚拟化、传统应用上投入了巨额成本，不可能为了AI全部推倒重来，必须在现有系统基础上做增量改造；三是企业内部对AI的接受度不一，既有对技术替代岗位的担忧，也有对AI安全风险的顾虑；四是模型厂商、算力厂商、智能体快速迭代，企业不同部门对AI的需求差异显著，所需要的智能体完全不同，且数据权限必须严格隔离。

“例如某企业因公司共用同一个智能体，工程师通过引导式提问，最终套出了不同职级的薪资数据，本质原因就是不同业务的智能体没有做独立的权限隔离。”曹衡康认为，未来一家企业里一定会有几十种不同的智能体，好几个不同的模型，对接多家不同的GPU厂商。“如果每上一个新模型、新智能体就要搭一套新的技术栈，企业的成本和管理复杂度会指数级上升。而一个统一的开放平台，就是把选择权交回企业手里：你可以随时换模型、换算力、换智能体，底层的运维、安全、管控体系完全不用变。”

因此，红帽打造了支持任何模型、GPU、云和智能体的企业级AI平台，以期帮助企业更好实现AI落地。

在2026红帽全球峰会上，红帽宣布了企业AI平台Red Hat AI 3.4版本的更新。红帽大中华区方案架构部总经理王慧慧称，红帽希望用这一平台支撑企业实现快速、灵活、高效的AI推理，并将企业数据连接到模型，同时通过追踪机制管理AI智能体。

底层平台需要稳定

在曹衡康看来，IT行业与时尚行业有些相似，时不时就会出现一个新的概念风口，但拨开概念的外壳，底层的运行逻辑始终没变。

2000年前后，ERP、CRM等企业级应用遍地开花，最终应用大多沉淀到了Linux操作系统上，Linux成为行业通用的底座；大约十年前，云厂商开始兴起，云原生应用层出不穷，最终Kubernetes成为容器编排的事实标准。

因此，红帽判断，AI浪潮最终会复刻Linux、云的发展路径：上层应用与模型快速迭代、不断出新，但底层平台会逐步走向标准化。

“现在大家都在谈AI，谈模型，谈智能体，但不要忘了，模型本质上都跑在平台之上。”曹衡康表示，“一个再好的模型，也可能受技术迭代、商业策略、合规要求等各种因素影响出现变数。企业不能把所有赌注压在单一模型、单一智能体甚至单一算力厂商上，它需要一个足够稳固的平台，来承载所有上层的变化。”

对企业而言，AI不是推翻一切重来的理由，而是现有平台升级的方向。据介绍，有的企业对于平台有着长期的需求。“比如我们有的客户，采用的平台已经持续了十几年未曾更新，但依然运行良好。”王慧慧说。

因此，在AI时代，搭建一个能兼容现在、支撑未来的底层平台非常重要。既能适配过去的业务系统，也能承载最新的AI模型与智能体，甚至可以在未来随时切换技术路线，不会被单一厂商锁定。

“我们需要一个平台，让我们的客户拥有自己选择模型、选择GPU、云、智能体的能力。”王慧慧补充道，“我们不希望AI是一个割裂的东西。我们希望这个平台就像我们的IT人员一样。在我大学毕业的时候，我用的是C++，后来我学会了Java、Python，我在成长，那我们的平台也在成长，来应对不同的新需求。”

（编辑：吴清 审核：李正豪 校对：颜京宁）