采用去中心化的组织架构激活各个主体的创新潜能，开源模式以开放协作实现智慧积累，不仅对创新效率和创新质量带来巨大提升，也营造了充满活力的生态体系。从2004年成立之初，红帽就致力于推广开源技术应用，使其成为企业数字化发展的重要驱动力。在20年实践历程中，红帽以开源的方式实现混合云环境下应用的灵活部署，全面支持从本地数据中心到公有云，再到边缘计算的应用和工作负载交付。

　　面对生成式AI掀起的数字化浪潮，红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康在2024红帽论坛上提出：

　　“AI正成为数字化转型的关键引擎，而开放混合的AI，将成为未来AI技术发展的主流趋势。”

　　通过将开源与AI融合为创新基因的“双螺旋DNA”，红帽为用户搭建了一个开放式的，既能高效管理模型生命周期、构建生成式AI应用，又能灵活运行在混合云环境中，与传统工作负载和应用并存的企业级AI平台。

　　市场是最好的“炼金石”。曹衡康介绍在数字化转型浪潮下，中国企业正在加速拥抱开源技术。这一点也可以从红帽自身业绩中得到印证：

　　在曹衡康看来，这背后离不开红帽广泛的生态系统，红帽的技术能够被大多数厂商适配和支持，这也是客户信任红帽的原因。特别是生成式AI的普及，使企业需要更加敏捷的业务处理能力，而

　　以本次现场颁布的2024红帽亚太创新奖为例，安利（中国）有限公司荣获“数字化转型”和“混合云基础架构”奖项，西门子工业自动化（成都）有限公司荣获“数字化转型”奖项。西门子工业自动化（成都）有限公司信息技术部经理杨健介绍，

　　与红帽合作的MEMO项目极大地提高了架构的灵活性和开发效率，从单体架构到微服务架构更好的提供了对未来业务的支撑

　　杨健表示传统的单体架构在功能增加和编译上比较复杂，特别是整体测试需要耗费大量时间和资源。而微服务架构则不同，可以将功能拆分成许多小模块，使其更具有灵活性。通过采用红帽解决方案，西门子工业自动化（成都）有限公司（以下简称“西门子成都工厂”）可以在不停机的情况下进行维护、升级和变更。更重要的是，每次变更可以聚焦到更小的范围内，便于精准控制和资源调度。

　　在AI应用方面，杨健介绍西门子成都工厂部署了大量基于小模型的应用，以生产领域中的基于机器视觉的垃圾分拣为例，当原材料加工后产生的垃圾有金属、塑料和纸张等，以前的机器人视觉识别准确率只有大约85%。

　　通过小模型训练IM电竞官网，利用开源的OpenCV基础框架，可以将准确率从85%提升到95%以上，大幅提升了分拣效率。

　　曹衡康认为与西门子成都工厂等深度合作，能够更好的拓展AI应用场景。目前红帽已拥有超过5,000家合作伙伴，涵盖软硬件各个领域，共同为客户赋能。为了进一步让AI价值落地，红帽还引入了“开放实验室”的概念，与客户、合作伙伴共同组成顾问团队，针对企业研发、生产、市场行销和客户支持全价值链，

　　一起探索更具有能效的应用场景，从一个个应用切入，使其成功发挥价值，再逐渐拓展到更大的场景

　　从“百模大战”到如今的“千模竞技”，如今以语言处理、图文生成和知识交互为代表的大模型应用层出不穷。但面对智能制造、智慧金融等具体场景，要真正释放AI商业潜力，需要将独特的业务知识嵌入到这些模型中。

　　曹衡康介绍这也是为什么很多大模型难以发挥价值的原因：面对复杂的生产场景，大模型必须结合企业多年运营和积累下来的核心数据与专家知识。并且，大模型更加擅长生成，而像西门子成都工厂的生产场景，更加注重的是可靠性和准确性，一点小错就可能带来导致连锁风险。

　　以IBM Granite 3.0为例，这是Granite系列LLM的第三代模型，专注于小型、高效的AI模型。通过与IBM合作，

　　，整合了IBM的开源授权Granite大型语言模型（LLM）系列，并且提供了基于大规模对话机器人对齐（LAB）方法的InstructLab模型对齐工具，使企业能够简化部署过程，灵活选择模型架构。

　　，通过数据合成大幅减少对真实数据的需求，可将数据量降至原来的千分之一。曹衡康表示这种方式不仅降低了算力需求，节约了成本，并且能耗也大幅减少，对环境更加友好。在基础架构方面，红帽采用了混合云模式，支持本地数据中心、公有云和边缘计算环境多种运行方式。

　　在AI融合开源应用的道路上，红帽自身也在积极推进AI应用实践。曹衡康以红帽内部优化客户支持为例，介绍当红帽工程师在技术交接、项目交接以及客户查询知识库等应用场景，都会借助AI生成报告，减少重复沟通，提升效率。在未来助力企业AI应用，提升核心竞争力方面，红帽将采取“三步走”策略：

　　坚持开源技术引领，实际场景推动，红帽在市场拓展中，也格外关注共创模式（co-creation）。

　　曹衡康强调特别是和国内的ISV公司建立合作，能够更好的推动本地场景的AI应用落地，帮助用户迈出重要的“第一步”。

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