近期財報季，華爾街對科技企業(yè)們?yōu)锳I燒掉的巨額資金愈發(fā)擔(dān)憂，多家科技巨頭均表示未來還將繼續(xù)加大AI投入，但投資回報卻非短期可見。

AI的商業(yè)化落地，其中最重要的一個領(lǐng)域就是B端企業(yè)應(yīng)用，這其中，IBM收購的紅帽AI，有了一定的探索。

三季報顯示，開源軟件供應(yīng)商紅帽成了IBM業(yè)績的扛把子，三季度為IBM貢獻了14%的營收高增長。其中，紅帽的系統(tǒng)軟件堆棧對IBM整體系統(tǒng)收入的貢獻已上升至17.5%。

目前，IBM為收購紅帽所付出340億美元資金，已近乎回本。

實際上，在熱潮涌動的AI領(lǐng)域，尤其是開源技術(shù)路線上，紅帽是不可繞過的重要角色。

對于B端用戶來說，場景應(yīng)用是引入AI的“最后一公里”，如何幫助企業(yè)建立應(yīng)用場景下的AI體系，紅帽的實踐可以提供一定的路徑參考。

近日，紅帽全球副總裁兼大中華區(qū)總裁曹衡康在接受21世紀經(jīng)濟報道記者采訪時透露，紅帽去年的業(yè)績創(chuàng)下了歷史新高，今年也繼續(xù)以雙位數(shù)增長，這在外企中相當(dāng)難得。

“增長的原因在于，越來越多的企業(yè)接受了開源技術(shù)。”曹衡康表示，紅帽的成長很大程度上得益于開源生態(tài)，技術(shù)可以被大多數(shù)廠商適配。

據(jù)曹衡康介紹，紅帽為企業(yè)提供的AI工具分為三個步驟，其podman desktop和Podman AI Lab，支持企業(yè)在本地環(huán)境中從零開始體驗大語言模型，包括生成式AI探索、精選模型、本地模型服務(wù)、常見生成式AI場景的示例代碼等。

第二步，Red Hat Eherprise Linux AI是一個基礎(chǔ)模型平臺，可無縫開發(fā)、測試和運行Granite系列大語言模型，為企業(yè)應(yīng)用程序提供支持。

最后則是RedHat OpenShift AI，支持企業(yè)在更大的分布式集群的規(guī)模下，與RHELAI一樣進行生產(chǎn)級的模型訓(xùn)練。同時，充分利用Kubernetes擴展、自動化并實現(xiàn)MLOps的全部功能。

整體來看，除了大模型，紅帽過去幾年間也在積極實踐“小模型”， 即專屬模型，以企業(yè)自身業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)驅(qū)動AI模型的生成，確保模型穩(wěn)定、安全，并符合企業(yè)的特定需求。

此外，紅帽還引入了“社區(qū)版”小模型，通過合成數(shù)據(jù)大幅減少對真實數(shù)據(jù)的需求，將數(shù)據(jù)量降至原來的千分之一。這種方式降低了算力需求，節(jié)約了成本，能耗也大幅減少。

關(guān)于場景應(yīng)用，紅帽引入了“開放實驗室”概念，與企業(yè)顧問團隊合作，針對企業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)、市場行銷和客戶支持等環(huán)節(jié)，一起找出最具效能的應(yīng)用場景。從一個小應(yīng)用成功起步，再逐步擴展至更大的場景。

記者了解到，大多數(shù)企業(yè)部署AI有一個共通的痛點，企業(yè)本身往往難以覆蓋大模型所需的算力，通常需要租用算力，因此對本地化部署的需求比較高，他們對AI的預(yù)算也非常謹慎，通常需要看到效果后才會進一步投入。如何支持這些企業(yè)快速且經(jīng)濟化地實現(xiàn)AI應(yīng)用落地，很考驗AI服務(wù)商的策略。

對此，曹衡康透露，在基礎(chǔ)架構(gòu)上，紅帽采用的是混合云模式，鼓勵企業(yè)在合適的場所部署算力，比如公司內(nèi)部數(shù)據(jù)中心、公有云，甚至跨多云環(huán)境。其“Unlock”理念旨在避免企業(yè)被鎖定在特定云上，開源架構(gòu)提供更多彈性和自由度。紅帽的開放平臺支持企業(yè)在任意云和本地環(huán)境中靈活切換，滿足不同的算力需求。

“云是混合的，AI也是?！辈芎饪当硎?，開源將在人工智能的發(fā)展中發(fā)揮巨大作用，以開源的方式把AI帶入企業(yè)不失為一種重要途徑。

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