21世紀經濟報道記者孔海麗 北京報道
近期財報季，華爾街對科技企業們為AI燒掉的巨額資金愈發擔憂，多家科技巨頭均表示未來還將繼續加大AI投入，但投資回報卻非短期可見。
AI的商業化落地，其中最重要的一個領域就是B端企業應用，這其中，IBM收購的紅帽AI，有了一定的探索。
三季報顯示，開源軟件供應商紅帽（Red Hat）成了IBM業績的扛把子，三季度為IBM貢獻了14%的營收高增長。其中，紅帽的系統軟件堆棧對IBM整體系統收入的貢獻已上升至17.5%。
目前，IBM為收購紅帽所付出的340億美元資金，已近乎回本。
實際上，在熱潮涌動的AI領域，尤其是開源技術路線上，紅帽是不可繞過的重要角色。
對于B端用戶來說，場景應用是引入AI的“最后一公里”，如何幫助企業建立應用場景下的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總裁曹衡康在接受21世紀經濟報道記者采訪時透露，紅帽去年的業績創下了歷史新高，今年也繼續以雙位數增長，這在外企中相當難得。
“增長的原因在于，越來越多的企業接受了開源技術。”曹衡康表示，紅帽的成長很大程度上得益于開源生態，技術可以被大多數廠商適配。
據曹衡康介紹，紅帽為企業提供的AI工具分為三個步驟，其podman desktop和Podman AI Lab，支持企業在本地環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、常見生成式AI場景的示例代碼等。
第二步，Red Hat Eherprise Linux AI是一個基礎模型平臺，可無縫開發、測試和運行Granite系列大語言模型，為企業應用程序提供支持。
最后則是RedHat OpenShift AI，支持企業在更大的分布式集群的規模下，與RHELAI一樣進行生產級的模型訓練。同時，充分利用Kubernetes擴展、自動化并實現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（faithful purpose），以企業自身業務數據驅動AI模型的生成，確保模型穩定、安全，并符合企業的特定需求。
此外，紅帽還引入了“社區版”小模型，通過合成數據大幅減少對真實數據的需求，將數據量降至原來的千分之一。這種方式降低了算力需求，節約了成本，能耗也大幅減少。
關于場景應用，紅帽引入了“開放實驗室”概念，與企業顧問團隊合作，針對企業的研發、生產、市場行銷和客戶支持等環節，一起找出最具效能的應用場景。從一個小應用成功起步，再逐步擴展至更大的場景。
記者了解到，大多數企業部署AI有一個共通的痛點，企業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。如何支持這些企業快速且經濟化地實現AI應用落地，很考驗AI服務商的策略。
對此，曹衡康透露，在基礎架構上，紅帽采用的是混合云模式，鼓勵企業在合適的場所部署算力，比如公司內部數據中心、公有云，甚至跨多云環境。其“Unlock”理念旨在避免企業被鎖定在特定云上，開源架構提供更多彈性和自由度。紅帽的開放平臺支持企業在任意云和本地環境中靈活切換，滿足不同的算力需求。
“云是混合的，AI也是。”曹衡康表示，開源將在人工智能的發展中發揮巨大作用，以開源的方式把AI帶入企業不失為一種重要途徑。
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