“AI 的未來是開放的，并且是由紅帽驅動的！”紅帽全球副總裁兼大中華區總裁曹衡康在 2025 紅帽媒體 Open 講活動上如是說。

面對大模型混戰、算力成本高、安全隱憂難解等行業痛點，紅帽以一套貫穿“算力-模型-數據-應用”的全棧開源方案，試圖為企業打造一條可掌控、低成本、高兼容的 AI 落地路徑。其核心邏輯清晰而堅定，以開源的方法論解耦技術枷鎖，讓企業自由駕馭任意模型、任意加速器、任意云。

紅帽 AI 的“Any”哲學，重構企業 AI 自由版圖

我們經常看到，紅帽在發布產品時，會多次出現“Any（任意）”這個詞。any cloud，any platform，any hardware，any model，any server，any cloud……而這正是紅帽打造產品的理念。

紅帽大中華區方案架構部總經理王慧慧介紹道，紅帽是一家開源公司，目標是通過中間層來解耦硬件和應用。通過打造中間層產品，讓客戶不用擔心底層硬件設備，業務運行在云端還是本地，使用大模型的品牌，以及開發應用的語言，讓企業徹底擺脫技術選型的難題，真正實現“任意模型、任意加速器、任意云”的自由部署。

這一理念在 AI 領域涉及四個層面，從推理加速到數據工程，從全棧平臺到智能體生態，紅帽正以開源為基礎，重塑企業級 AI 的生產范式。

首先是推理層面，紅帽推出高效大模型推理解決方案。基于 vLLM 社區打造的企業級推理服務器，集成量化壓縮工具鏈，對 Qwen、DeepSeek 等主流開源模型實現性能躍升，并且首創llm-d引擎，支持超大規模推理。

其次是智能數據工程平臺。通過 InstructLab 實現多語言數據對齊，Doding 引擎處理非結構化數據，OpenShift AI 集成 Kubeflow 分布式訓練框架，讓私域數據真正賦能模型進化。

第三是全棧 AI 基礎平臺。全棧 AI 基礎平臺覆蓋數據合成、模型優化和生產推理全流程。OpenShift AI 標準化模型庫和特征倉庫，以及MLOps 觀測體系（監控/告警/溯源）的引入，讓企業從“試驗室原型”平滑過渡至“生產級負載”。

第四是智能體開發生態。以 Llama Stack 統一 API 層整合推理/RAG/工具調用能力，通過模型上下文協議（MCP）實現智能體互聯。企業無需綁定特定模型或平臺，即可構建自主協作的 AI 智能體。

雙引擎破局 AI 推理“最后一公里”

當業界困于模型訓練的爭論時，紅帽已經敏銳地捕捉到 AI 商業化的站在拐點的契機。王慧慧指出，過去產業界聚焦在模型訓練階段，探討模型選擇與部署方式，這本質上是技術準備期，因為 AI 并沒有為企業帶來實際價值，或者是“真金白銀”的收入。

據 Gartner 報告數據顯示，到 2028 年，80%以上的數據中心工作負載加速器將專門部署用于推理，而不是訓練用途。可見，未來更多的計算資源都是集中在推理階段，這也是紅帽大力投入到推理方面的原因。

在推理層面，業界普遍遇到兩個問題，如何使用最小的硬件設備、最小的成本，完成最高性能推理。二是是否可以將推理的工作量分散到不同服務器上進行，而不是集中在單一一臺服務器上。

為此，紅帽以兩大技術利器破局，vLLM 推理服務器和 llm-d 分布式推理引擎。

vLLM 推理服務器向上無縫集成 Qwen、DeepSeek、Llama、Mistral 等主流開源模型，通過獨創的量化壓縮工具鏈實現性能指標提升，向下兼容 NVIDIA、AMD、Google TPU、AWS Neuron 等加速器。值得注意的是，vLLM 推理服務器的架構更加靈活，既可以運行在單臺服務器，又可以橫向擴展至多節點集群，并且跨越物理機、虛擬機、私有云及邊緣設備實現一致體驗。

王慧慧表示，紅帽的產品布局始終貫穿著“解耦”哲學。“從 Linux 到容器，從 vLLM 到 llm-d，我們幫助用戶規避復雜的硬件環境、開發技術和過載的模型選擇。”

這種理念延伸至交付模式：企業可獨立部署 vLLM 推理服務器，或者選擇 RHEL AI（操作系統+推理服務捆綁包），也可以嵌入 OpenShift AI 平臺，三種形態自由適配不同場景，既能獨立運行發揮專長，亦可組合實現“1+1>2”的協同效應。

llm-d 分布式推理引擎，是基于 Kubernetes 容器架構與 vLLM 分布式邏輯，它將推理任務智能拆解到多臺服務器協同處理，突破單機算力天花板，實現大規模推理。此外，企業可按需構建 llm-d 分布式推理架構，并支持私域劃分，可按照部門劃分專屬資源池，確保敏感數據不越界。這一創新吸引 AMD、Cisco、IBM、Hugging Face 等巨頭加入聯盟，共同推動分布式推理標準化。

在紅帽的藍圖中，推理不再是孤立的技術節點，而是連接模型價值與商業回報的樞紐。當“任意模型、任意加速器、任意云”的兼容性成為現實，企業終于能擺脫技術枷鎖，專注讓 AI 真正服務于業務增長的核心命題。

以開放協議重構 AI 協作范式

在推理技術突破之后，紅帽正沿著“任意模型、任意加速器、任意云”的理念延伸至智能體領域，以開放協議重構企業 AI 協作的底層規則。

2025 年也被稱為是 AI 智能體元年。王慧慧坦言，智能體還是剛剛興起，還不能完全斷定智能體的未來發展方向。在紅帽看來，Llama Stack 工具鏈與模型上下文協議（MCP）會是未來熱門走向，也是目前較為領先的技術堆棧。

因此，紅帽 AI 平臺引入了 Llama Stack 工具鏈和 MCP 協議，使開發者擺脫模型與平臺的綁定，通過紅帽 AI 平臺打造屬于自己的智能體，讓開發人員無需關心模型選擇和數據平臺。

如今，各家模型廠商都在打造自己的智能體生態，那么紅帽的智能體開發生態又有哪些優勢呢？紅帽大中華區首席架構師張家駒介紹了三點優勢。

首先，紅帽通過一套開源技術和堆棧貫穿虛擬化應用、云原生架構和智能體開發，徹底打破傳統 IT 系統與智能體之間的割裂。其次，紅帽通過集成不同協議，支持開發者自由選擇模型，避免被技術綁架，當前已經集成 MCP 協議，A2A 協議也在快速推進中。第三，紅帽也在和低代碼開發平臺進行合作，企業可以在紅帽 AI 平臺上使用低代碼開發工具開發自己的企業級應用。

通過協議開放、技術解耦與生態協同，紅帽為企業 AI 應用開辟了從工具到平臺、從單點應用到生態網絡的進化路徑。

結語

“當下企業若想開展企業級 AI 建設，找紅帽就對了。”曹衡康表示，紅帽以全棧解決方案、成本卓效、安全可控和開放生態四大優勢，成為企業級 AI 建設的優選伙伴。

當業界仍在爭論大模型與小模型、公有云與私有部署時，紅帽已用開源之手推開一扇新門，沒有非此即彼的站隊，只有基于開放標準的自由組合。在這場 AI 重塑生產力的長征中，紅帽正以解耦為劍，以兼容為盾，成為企業穿越技術迷霧的引路者。