红帽：以开源之力破局，做 AI 时代的“解耦者”-优快云博客

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“AI 的未来是开放的，并且是由红帽驱动的！”红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康在 2025 红帽媒体 Open 讲活动上如是说。

面对大模型混战、算力成本高、安全隐忧难解等行业痛点，红帽以一套贯穿“算力-模型-数据-应用”的全栈开源方案，试图为企业打造一条可掌控、低成本、高兼容的 AI 落地路径。其核心逻辑清晰而坚定，以开源的方法论解耦技术枷锁，让企业自由驾驭任意模型、任意加速器、任意云。

红帽 AI 的“Any”哲学，重构企业 AI 自由版图

我们经常看到，红帽在发布产品时，会多次出现“Any（任意）”这个词。any cloud，any platform，any hardware，any model，any server，any cloud……而这正是红帽打造产品的理念。

红帽大中华区方案架构部总经理王慧慧介绍道，红帽是一家开源公司，目标是通过中间层来解耦硬件和应用。通过打造中间层产品，让客户不用担心底层硬件设备，业务运行在云端还是本地，使用大模型的品牌，以及开发应用的语言，让企业彻底摆脱技术选型的难题，真正实现“任意模型、任意加速器、任意云”的自由部署。

这一理念在 AI 领域涉及四个层面，从推理加速到数据工程，从全栈平台到智能体生态，红帽正以开源为基础，重塑企业级 AI 的生产范式。

首先是推理层面，红帽推出高效大模型推理解决方案。基于 vLLM 社区打造的企业级推理服务器，集成量化压缩工具链，对 Qwen、DeepSeek 等主流开源模型实现性能跃升，并且首创llm-d引擎，支持超大规模推理。

其次是智能数据工程平台。通过 InstructLab 实现多语言数据对齐，Doding 引擎处理非结构化数据，OpenShift AI 集成 Kubeflow 分布式训练框架，让私域数据真正赋能模型进化。

第三是全栈 AI 基础平台。全栈 AI 基础平台覆盖数据合成、模型优化和生产推理全流程。OpenShift AI 标准化模型库和特征仓库，以及MLOps 观测体系（监控/告警/溯源）的引入，让企业从“试验室原型”平滑过渡至“生产级负载”。

第四是智能体开发生态。以 Llama Stack 统一 API 层整合推理/RAG/工具调用能力，通过模型上下文协议（MCP）实现智能体互联。企业无需绑定特定模型或平台，即可构建自主协作的 AI 智能体。

双引擎破局 AI 推理“最后一公里”

当业界困于模型训练的争论时，红帽已经敏锐地捕捉到 AI 商业化的站在拐点的契机。王慧慧指出，过去产业界聚焦在模型训练阶段，探讨模型选择与部署方式，这本质上是技术准备期，因为 AI 并没有为企业带来实际价值，或者是“真金白银”的收入。

据 Gartner 报告数据显示，到 2028 年，80%以上的数据中心工作负载加速器将专门部署用于推理，而不是训练用途。可见，未来更多的计算资源都是集中在推理阶段，这也是红帽大力投入到推理方面的原因。

在推理层面，业界普遍遇到两个问题，如何使用最小的硬件设备、最小的成本，完成最高性能推理。二是是否可以将推理的工作量分散到不同服务器上进行，而不是集中在单一一台服务器上。

为此，红帽以两大技术利器破局，vLLM 推理服务器和 llm-d 分布式推理引擎。

vLLM 推理服务器向上无缝集成 Qwen、DeepSeek、Llama、Mistral 等主流开源模型，通过独创的量化压缩工具链实现性能指标提升，向下兼容 NVIDIA、AMD、Google TPU、AWS Neuron 等加速器。值得注意的是，vLLM 推理服务器的架构更加灵活，既可以运行在单台服务器，又可以横向扩展至多节点集群，并且跨越物理机、虚拟机、私有云及边缘设备实现一致体验。

王慧慧表示，红帽的产品布局始终贯穿着“解耦”哲学。“从 Linux 到容器，从 vLLM 到 llm-d，我们帮助用户规避复杂的硬件环境、开发技术和过载的模型选择。”

这种理念延伸至交付模式：企业可独立部署 vLLM 推理服务器，或者选择 RHEL AI（操作系统+推理服务捆绑包），也可以嵌入 OpenShift AI 平台，三种形态自由适配不同场景，既能独立运行发挥专长，亦可组合实现“1+1>2”的协同效应。

llm-d 分布式推理引擎，是基于 Kubernetes 容器架构与 vLLM 分布式逻辑，它将推理任务智能拆解到多台服务器协同处理，突破单机算力天花板，实现大规模推理。此外，企业可按需构建 llm-d 分布式推理架构，并支持私域划分，可按照部门划分专属资源池，确保敏感数据不越界。这一创新吸引 AMD、Cisco、IBM、Hugging Face 等巨头加入联盟，共同推动分布式推理标准化。

在红帽的蓝图中，推理不再是孤立的技术节点，而是连接模型价值与商业回报的枢纽。当“任意模型、任意加速器、任意云”的兼容性成为现实，企业终于能摆脱技术枷锁，专注让 AI 真正服务于业务增长的核心命题。

以开放协议重构 AI 协作范式

在推理技术突破之后，红帽正沿着“任意模型、任意加速器、任意云”的理念延伸至智能体领域，以开放协议重构企业 AI 协作的底层规则。

2025 年也被称为是 AI 智能体元年。王慧慧坦言，智能体还是刚刚兴起，还不能完全断定智能体的未来发展方向。在红帽看来，Llama Stack 工具链与模型上下文协议（MCP）会是未来热门走向，也是目前较为领先的技术堆栈。

因此，红帽 AI 平台引入了 Llama Stack 工具链和 MCP 协议，使开发者摆脱模型与平台的绑定，通过红帽 AI 平台打造属于自己的智能体，让开发人员无需关心模型选择和数据平台。

如今，各家模型厂商都在打造自己的智能体生态，那么红帽的智能体开发生态又有哪些优势呢？红帽大中华区首席架构师张家驹介绍了三点优势。

首先，红帽通过一套开源技术和堆栈贯穿虚拟化应用、云原生架构和智能体开发，彻底打破传统 IT 系统与智能体之间的割裂。其次，红帽通过集成不同协议，支持开发者自由选择模型，避免被技术绑架，当前已经集成 MCP 协议，A2A 协议也在快速推进中。第三，红帽也在和低代码开发平台进行合作，企业可以在红帽 AI 平台上使用低代码开发工具开发自己的企业级应用。

通过协议开放、技术解耦与生态协同，红帽为企业 AI 应用开辟了从工具到平台、从单点应用到生态网络的进化路径。

结语

“当下企业若想开展企业级 AI 建设，找红帽就对了。”曹衡康表示，红帽以全栈解决方案、成本卓效、安全可控和开放生态四大优势，成为企业级 AI 建设的优选伙伴。