生成式AI、混合云、开源基础设施，这三个看似独立的发展方向，正在重塑整个企业IT的技术架构和商业逻辑。随着大模型应用快速推进，企业对算力资源的需求不再集中于某一处“数据孤岛”，而是向多云、混合云、边缘等多场景动态扩散。同时，AI技术正以前所未有的速度渗透至软件开发、数据治理、安全合规等关键链条，而这也对底层平台的开放性、弹性和可控性提出了更高要求。

在这一变革节点上，红帽正试图用一整套以开源为核心的能力组合，为企业客户搭建一个“可以跑AI、跑传统业务、还能跑得长久”的未来平台。在2025年红帽全球峰会亚太媒体线上沟通会上，红帽管理层集体亮相，展示了其在人工智能推理、虚拟化整合、混合云统一管理等多个维度的技术演进和战略思考。

“红帽所做的一切，都是为了让客户拥有真正的选择与灵活性。”红帽首席执行官 Matt Hicks 表示，“我们交付的每一层都坚持开放与可信，使用户能够放心运行、灵活调整并持续创新。开放是默认，而非例外”。

红帽首席执行官 Matt Hicks

在AI领域，红帽推出了Red Hat AI Inference Server，内置了vLLM推理引擎。vLLM通过PagedAttention技术优化了GPU内存管理，支持长上下文窗口和多并发请求，显著提高了推理性能。此外，vLLM还支持连续批处理、量化模型和多种硬件平台，包括NVIDIA、AMD、Intel等。在最新的MLPerf 4.0基准测试中，红帽基于vLLM的推理平台在GPT-J和Llama2-70B模型上取得了领先的性能表现。

“开源只是一个许可证，除非有社区在背后支持。”红帽高级副总裁兼首席产品官Ashesh Badani强调，vLLM已成为开源推理标准，得到了Google、AMD、NVIDIA等合作伙伴的广泛支持。

值得一提的是，面对如NVIDIA Triton等已有方案，红帽并未采用封闭式对抗策略，而是通过开源推动协同生态。

正如红帽CEO Matt Hicks所说，开源不仅是技术选型，更是一种生态战略。vLLM正吸引两类关键参与者：一方面，越来越多模型提供方正在使用vLLM。；另一方面，各大加速器厂商，包括Intel、AMD、NVIDIA以及云厂商自研芯片团队，也在就vLLM展开合作。

vLLM如今已成为多数新模型首选的推理框架，哪怕是主推Triton的NVIDIA也在积极适配vLLM，以确保其硬件与最新模型兼容。vLLM凭借其开源特性与活跃社区，快速积累了开发者基础，GitHub星标、下载量和贡献者数量均处于高增长状态，事实上已成为行业默认选项。

红帽也在虚拟化领域持续发力，通过OpenShift Virtualization整合了KVM虚拟化功能。Ashesh Badani表示：“我们在KVM上深耕了八年，并于2020年把虚拟化功能整合进OpenShift，采用率随即飙升。”他还提到，AMD EPYC处理器上的OpenShift Virtualization后，TCO最高降低了77%。

“客户心态也变了。”红帽高级副总裁兼首席营收官Andrew Brown补充道：“去年他们还说‘无论如何都要甩掉VMware’；现在则是‘先把合适的工作负载迁到一个能用十年的平台’。”他强调，不少企业一用就是 15 年的旧虚拟化栈，因此红帽把迁移做成弹性方案：安全平台、周末切换、业务零中断。据了解，红帽每个周末都在为一家全球汽车制造商迁移工作负载——他们信任红帽，因为我们交付得好，也知道我们的平台能随着他们一起扩展。

与此同时，红帽还同步发布了一系列与硬件和AI生态相关的合作内容，进一步展示其“以生态促落地”的核心战略。面对AI算力多元化、部署环境复杂化的趋势，红帽选择将合作伙伴的能力深度融入其产品体系，从而实现开放与兼容性的最大化。这不仅让客户能够在当下更快、更稳地上线AI与核心应用，也为未来技术的持续演进预留了空间。

在具体落地层面，有三项合作最值得关注。

首先是在操作系统层面，RHEL实时内核与全新 image mode 镜像现已在 AWS、Azure、Google Cloud 和 Oracle Cloud 上架，并推出了面向ISV的“RHEL Partner Validation”验证计划。通过这一计划，合作伙伴可自助完成兼容性测试，并快速贴上“Validated on RHEL”的官方标签，从而显著加速解决方案的上市进程。

其次是OpenShift Virtualization 作为企业构建现代化基础架构的核心组件，已完成主流公有云平台（包括 AWS、Azure、Google Cloud、IBM Cloud 及 Oracle Cloud Infrastructure）的认证。这意味着客户在评估本地虚拟化替代方案时，能获得一个可随工作负载迁移而跨云统一的现代平台，并配套即插即用的生态集成能力，包括存储、备份与灾备、网络与监控等，显著降低跨环境运维复杂度。

最后是红帽面向AI落地关键环节推出了 Red Hat AI Inference Server。该产品内置轻量高效的 vLLM 引擎，首发即支持Google Cloud TPU 以及多种主流 CPU/GPU 架构（涵盖 Intel、AMD、ARM、Power 及 IBM Z）。这使得硬件合作伙伴只需针对一个推理引擎做性能优化，即可覆盖红帽生态下的广泛应用场景；而对最终用户而言，既可以部署开源大模型，也可以引入自研或商用闭源模型，真正实现“可组合、可控”的AI推理平台。

“从操作系统到底层推理引擎，我们都把合作伙伴选项融入产品本身。”红帽产品与技术高级副总裁 Ashesh Badani 表示，“这是我们生态策略的核心出发点——在不确定的技术环境中，为客户提供可以信赖的可用性、选择权和演进能力。”

在亚太市场，红帽看到了巨大的AI增长潜力。Andrew Brown指出，红帽通过提供平台自由、快速扩展和本地化支持，赢得了金融、电信、政府等行业客户的信任。

例如，红帽最近发布的 OpenShift Virtualization、RHEL 镜像模式（image mode）以及实时特性，让部署更容易，即使身处远离大型科技中心的地区，也能获得一致、安全、可靠的平台体验。

红帽合作伙伴生态系统成功高级副总裁Stefanie Chiras提到：“在此基础上，印度、中国和东南亚正出现AI井喷。当地ISV把AI深度融入产品，因此我们成立了面向亚太的共创团队，让他们的工程师与红帽专家并肩开发，再交由系统集成商交付给最终用户。”Stefanie Chiras还介绍了RHEL Partner Validation计划——ISV 可自行在 RHEL 上完成验证，承诺第三方支持，之后再决定是否申请完整认证。在节奏如此迅猛的市场，这为伙伴打通了快速上市通道，同时也向客户保证“它能在RHEL 上运行”，而红帽会全程背书。

在与超大规模云厂商的合作方面，红帽始终坚持开放生态战略。Stefanie Chiras强调：“我们的目标始终如一：把客户的选择权放在核心位置，并与每一家hyperscaler实现无缝集成。”据了解，红帽从上游社区做起，随后把成果延伸到 ISV、系统集成商以及云服务商。现在，RHEL 与 OpenShift 已能在 AWS、Azure、Google Cloud、IBM Cloud 直接订购；Ansible Automation Platform 则通过红帽与 IBM 渠道销售。AI 时代的到来，让这种合作更加紧密。

AI时代，“开放”不再局限于代码共享，更多涉及模型使用、数据治理与责任分工。当前不少模型以开源软件方式发布，采用兼容OSI的许可证，允许用户在保留权重的基础上进行微调与再分发。而无论是开放授权还是闭源协议，AI安全挑战始终一致：防止敏感内容输出、越狱提示绕过、防范对抗攻击与数据投毒。

“在这些议题上，开放社区和学术界的研究正快速推进，并成为推动解决方案演进的关键动力。”红帽首席技术官兼全球工程高级副总裁Chris Wright表示，仅仅一年前，客户在讨论AI时仍停留在“AI是否安全”这种模糊问题上，而如今，企业客户更多是从具体业务场景切入，围绕合规性与风险防护展开深入讨论。这种变化并非由对封闭模型的回归驱动，而是源自企业实践经验的积累。

例如，AI的普及速度堪比早期电子商务，横跨所有行业。所有突破性技术都会经历炒作曲线，但AI已经在解决切实的、数据驱动的问题。“红帽将通过两条路径原生支持AI Agent：不仅确保Agent运行时在OpenShift与RHEL上高效工作，还将Agent能力融入自家产品组合。”

随着AI加速落地，混合云的角色也发生了变化。Matt Hicks指出：“整个格局已经翻转。五年前的主旋律还是‘全部上某一种云’；两年前大家开始承认，除了上公有云，很多工作负载会继续留在本地，同时工厂、门店等边缘场景迅速崛起。AI进一步巩固和加速了这一趋势：AI需要在贴近应用场景的地方处理。”他强调，混合云已成为默认架构，谁能从核心到边缘把算力和数据统筹起来，谁就能释放巨大的价值。

写在最后

红帽的这些战略和技术进展，展示了其在AI、虚拟化和混合云领域的深厚积累和持续创新能力。通过与合作伙伴的紧密协作，红帽正引领企业客户迈向更加开放、灵活和高效的数字化未来。