【赛迪网讯】当前企业AI转型普遍陷入“重模型、轻基建”的误区：行业扎堆追逐大模型、智能体、新型算力的迭代升级，试图依靠上层应用颠覆传统IT架构，却普遍面临落地难、成本高、规模化受阻的困境。多数企业CIO深陷两难：既要低成本落地AI创新、提升业务效能，又不能推翻沉淀十余年的虚拟化、老旧系统等存量IT资产，同时还要兼顾AI部署的安全合规与稳定运行。

事实上，AI能否从单点试点走向规模化商用，从来不仅仅取决于模型的先进性，而是取决于是否依托成熟、兼容、安全的底层基础设施。2026红帽媒体Open讲释放核心战略信号：AI浪潮之下，行业争论模型、智能体、算力更迭，但决定企业AI能否规模化落地的核心从来不是上层应用，而是统一、兼容、可长期存续的底层基础设施。红帽以RHEL操作系统、OpenShift混合云虚拟化平台为双核心，搭建兼容存量、适配多元AI算力、兼顾稳定迭代的底层底座，破解CIO“预算有限、系统不能推倒重建、AI规模化存安全风险”三重核心矛盾。

兼顾长期稳定与AI轻量化迭代的Linux根基

约三十年来，Linux早已成为全行业底层通用标准，各类ERP、云原生、大模型训练推理负载均依托Linux运行，而企业客户对操作系统形成两种完全冲突的核心诉求：一部分核心业务系统追求数十年零改动稳定运行，另一部分AI开发场景需要轻量化、无漏洞快速迭代环境，红帽针对二元需求推出两套RHEL解决方案。

针对存量老旧业务，红帽推出RHEL Forever长生命周期增强包。现场披露客户案例显示，有企业生产环境中RHEL旧版本不间断运行14年未升级，大量金融、制造核心系统因业务耦合无法重构。RHEL自带10年官方支持，配套延长生命周期支持包可额外延长4年维护，而RHEL Forever打破年限上限，客户可自主选择20年、30年持续补丁维护，针对老旧系统持续推送安全修复，解决企业“不敢升级、不升级有安全隐患”的两难，保护企业数十年虚拟化投入沉淀的IT资产。

面向AI创新场景，红帽推出安全加固镜像，借鉴容器轻量化思路，将AI开发所需依赖库、运行环境统一打包，部署迁移便捷，且所有镜像完成全量漏洞扫描，对RHEL、OpenShift订阅客户免费开放。该镜像直击AI开发环境易引入开源漏洞的痛点，从操作系统底层切断供应链安全风险，同时兼容CPU、GPU、NPU多元算力硬件，支撑分布式推理、本地模型训练等轻量化AI负载快速落地。

容器与虚拟机统一纳管，承载全栈AI负载

云原生时代，OpenShift早已突破单一容器平台定位，成为融合虚拟化、容器、AI算力调度的统一混合云基础设施。2025至2026年，OpenShift上运行的虚拟机数量实现417%的大幅增长，印证企业存量虚拟化业务迁移统一平台的趋势。

过往企业虚拟化负载、容器业务、AI训练集群分属三套独立管理平台，运维割裂、资源浪费、跨平台改造成本高昂。红帽核心差异化优势在于实现虚拟机与容器统一调度管理，企业无需抛弃过去十年重金投入的虚拟化资产，可将传统业务虚拟机、云原生微服务、AI模型推理、智能体任务全部运行在同一OpenShift底座。

红帽将AI定义为新型应用而非独立技术栈。在AI基础设施适配层面，OpenShift AI成为红帽AI平台底层支撑的一部分。平台搭载llm-d分布式推理架构，支持vLLM推理引擎水平扩展批量处理，更关键的是llm-d具备跨平台兼容性，可在非红帽操作系统和容器平台运行，真正兑现“任意硬件、任意云、任意模型、任意智能体”的四任意战略。

同时，红帽打通Red Hat Desktop桌面开发环境与生产底座，AI开发者可在本地笔记本完成智能体、模型调试，无需改造环境即可一键推送至数据中心或云端生产集群，消除本地开发与线上部署的环境割裂，大幅降低AI落地试错成本。

基础设施安全与自动化

底层基础设施的安全可控，是企业敢于规模化部署智能体的前提。红帽依托Project Lightwell光井计划筑牢全开源软件供应链安全防线，IBM与红帽合计投入50亿美元、两万余名工程师，全域扫描客户环境内所有开源组件漏洞，完成补丁向上多版本回溯，并将修复方案开源回馈上游社区。

Ansible自动化平台则将视觉自动化、API批量调度、智能体自主任务纳入同一管控体系。管理员可设置人工审计节点，限制智能体转账、核心系统重启等高权限操作，从基础设施层实现智能体权限隔离。

AI赛道竞争中，模型、智能体迭代速度飞快，但基础设施决定企业数字化转型下限。红帽以Linux操作系统解决“稳与快”的平衡，以OpenShift平台打通存量IT资产与新型负载，整体构建不锁定硬件、不绑定云厂商、兼容新旧业务的中立底座。对制造、金融等传统行业而言，这套基础设施方案无需颠覆现有IT架构，以最低预算完成AI规模化落地，也是红帽“平台即是选择”核心战略在底层技术层面的完整落地。（文/徐培炎）