红帽的开源AI攻城略地：从“核”到“车”，重塑企业与汽车的AI未来

TL;DR：

红帽正以其100%开源战略，在企业AI和软件定义汽车两大前沿领域展开深度布局。通过聚焦AI核心技术（如vLLM）的“核”投入和推出首个ISO ASIL-B认证的开源车用操作系统，红帽不仅致力于为企业构建弹性、透明的AI架构，更欲在未来智能出行的底层生态中占据主导，宣告AI的真正战场在于协作与标准的“开源”精神。

当前，人工智能的浪潮以前所未有的速度席卷全球企业，其影响力已从技术实验室渗透至企业内部的每一个角落，包括会议、预算乃至关键绩效指标（KPI）的制定。然而，这种快速迭代也带来了新的挑战：技术演进总比项目进度更快，企业面临着标准缺失、风险过高以及投资回报不明确的困境。在此背景下，开源解决方案的领导者红帽，正以前瞻性的战略和深厚的工程积累，试图为AI时代描绘一条更为清晰、可靠的发展路径，并旗帜鲜明地指出：“AI的真正战场在‘开源’”。

AI：从云的延续到开源的核战

红帽的全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康一针见血地指出，AI并非要颠覆云时代的技术积累，而是其**“延续与发展”。这一观点深刻揭示了AI与云计算之间的内在联系——AI的规模化部署和效能发挥，离不开云计算所提供的弹性算力、分布式存储和灵活架构。红帽大中华区方案架构部总经理王慧慧进一步阐释了公司在此转型中的核心策略：通过“解耦与打通”**，构建统一安全的基础设施平台、容器与虚拟化统一平台和现代应用开发平台，并由共享的自动化平台驱动，帮助企业客户顺利实现技术栈的现代化。其在Linux、自动化与OpenShift上分别高达5404%、668%与468%的投入产出比，有力证明了其方案的效率与价值¹。

在AI技术选择和部署的迷雾中，红帽大中华区首席技术官张家驹洞察到，许多企业投入巨资却收效甚微，核心症结在于AI领域缺乏统一的技术标准。红帽为此提出了“任意模型、任意加速器、任意云”的整体解决方案，旨在为企业提供最大的灵活性，避免被单一技术栈或供应商锁定。这不仅是对市场痛点的精准回应，更体现了开源哲学中“选择权归于客户”的核心原则。

红帽的战略远不止于提供平台，更在于深入技术底层，着力打造AI的**“核”**。张家驹强调，业界对GPU推理业务已形成事实标准——vLLM推理引擎，它在AI领域的核心地位堪比传统Linux。红帽正像当年深耕KVM超越Xen一样，将大量研发资源投入到vLLM社区，在PyTorch集成、算子层实现、torch.compile以及生产级特性等核心领域发挥决定性作用。这种对底层“核”技术的深度参与和贡献，而非停留在表层应用“皮”的开发，是红帽差异化竞争力的关键。例如，与国产AI芯片厂商沐曦的合作，正是红帽“核”策略的生动实践。双方基于vLLM推理引擎，将沐曦的MXMACA软件栈与Red Hat OpenShift AI无缝集成，共同打造企业级推理服务方案，实现了硬件层面的深度优化与上层推理引擎的标准化接口¹。

软件定义汽车的开放引擎：Red Hat Linux In-Vehicle OS

如果说企业级AI是红帽在“软件定义一切”浪潮中的核心战役，那么其在中国市场重磅推出的Red Hat Linux In-Vehicle OS，则标志着其将开源理念和企业级可靠性延伸到了一个极具战略意义的新边疆——软件定义汽车（SDV）。这款全球首个通过ISO ASIL-B认证的开源Linux车用操作系统²³，是红帽投入四年、数亿美元的结晶，旨在满足未来高阶自动驾驶对底层操作系统的严苛要求。

在汽车产业向SDV转型的过程中，早期侧重智能座舱和娱乐功能的安卓系统已难以承载日益复杂且多样的AI模型与工具链。对高阶自动驾驶而言，封闭、黑盒式的实时操作系统不仅缺乏透明度，更阻碍了快速创新和云端虚拟化部署与测试。此时，源自RHEL、具备安全隔离、自动化验证，并能与云原生开发和AI生态系统无缝结合的Linux及开源技术，其优势便不可替代。红帽选择将此系统的首发地设在中国，无疑是看中了中国汽车市场巨大的规模和惊人的发展速度，这亦反映了地缘科技竞争与本土化战略的深度交织。与通用汽车等车企的合作³，进一步验证了其在汽车边缘计算领域的技术实力和市场前景。

开源精神与AI时代的范式重构

红帽的战略布局，深层根植于其对开源精神的坚定信仰。曹衡康明确指出，真正的开源代表着可靠与透明，其力量源于社区的协作、快速的创新以及完全开放、人人可见的代码。这与一些企业“声称采用开源却将千分之一代码闭源”的做法形成鲜明对比，后者实则制造了新的“黑箱”，不仅违背开源文化，更可能带来安全隐患。红帽的100%开源承诺，是对技术透明度和社区共建的深刻践行，这在AI模型训练数据偏见、算法透明度缺失日益受到关注的当下，具有尤为重要的哲学思辨意义。

这种坚定的开源立场，不仅是一种技术策略，更是一种商业模式和文化信仰。它将技术置于一个更广阔的人文社科背景中思考：在AI权力日益集中的趋势下，开源提供了一种去中心化的制衡力量，促进了创新民主化，并有效规避了潜在的技术霸权与供应商锁定风险。红帽通过开放混合云平台，将AI能力下放到边缘，并赋能开发者，实质上是在构建一个更加开放、协作、有韧性的产业生态系统，这对于AI的普及和持续创新至关重要。

面向未来的挑战与机遇：构建弹性AI架构

尽管红帽的开源AI战略具备深远洞察力，未来的挑战依然严峻。曹衡康对此保持着清醒的认识，他认为核心挑战来自三方面：明确的业务目标、庞大的数据整合能力和弹性的技术架构。企业不能盲目跟风AI，而应聚焦其带来的具体业务价值。如何有效整合、训练和开发海量数据模型，以及在GPU、设备、网络等众多选择中构建一个能够随时更换、弹性适应需求的架构，是企业决策者必须思考的问题。

红帽致力于将选择权交还给客户，避免用户被单一技术绑定，这预示着未来AI领域的竞争将不再仅仅是模型大小或算力强弱的竞赛，而是生态系统集成能力、架构弹性、以及对底层“核”技术掌控力的综合较量。那些能够提供开放、标准化、可信赖的AI基础设施，并能够整合多源异构模型与硬件的平台型企业，将成为AI时代真正的赢家。红帽以其“核”技术投入和开放生态构建，正在努力成为这一领域的关键枢纽，塑造一个更加开放、透明且以人为本的AI未来。

引用

• AI战略
• 开源生态
• 软件定义汽车
• 企业级AI
• VLLM
• 云原生