红帽曹衡康谈企业AI落地：从Token消费者转向生产者

环球网记者林迪在2026红帽论坛媒体沟通会上注意到，红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康（Victor Tsao）提到了一个让不少企业CIO头疼的处境：模型刚选好、业务流和数据流都嵌进去了，两三天后新模型又冒出来，换模型的成本高，底层平台还不支持，因为不同模型跑在不同平台上。硬件这头也一样，过去只认某一个品牌的GPU，碰上供货紧张、价格走高，是继续被绑定咬着牙买，还是把选择权拿回来？曹衡康说，这是过去一年每位企业CIO都要面对的现实困惑。

他的回应很直接：“红帽有答案，我们帮忙解锁，可以实现自由地更换模型。”

红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康

三个C、四个A

要看懂红帽的答案，先得看它怎么理解技术演进。曹衡康把红帽摆在“五层蛋糕”的中间：最底下是电力、能源，往上是GPU、CPU这类硬件，中间一层是红帽所在的软件基础设施（infrastructure）层，再往上则是模型和智能体。

他提到，二十多年来开源一直是创新的主源头，从互联网、大数据、云一路走到今天的AI。红帽的做法是把社区里最好的技术吸收进来，再叠加自己的know-how，做成企业能用、可靠的商业版本。30多年前押注Linux，十几年前把Kubernetes企业化成OpenShift，走的都是同一条路。

说到核心战略，曹衡康反复强调“三个C、四个A”。三个C是Choice、Consistency、Control：给客户选择权，提供具备一致性的平台，把控制权交到客户手上。四个A则指平台能支持任意加速器、任意云环境、任意模型以及任意智能代理。

他把这套思路浓缩成一句话：“我们把选择权交到客户手中。”还打了个比方：一个汽车集团旗下可以有多个品牌，看上去各不相同，却共享同一套基本平台，只是在上头装不同组件，做出差异化功能。红帽也是这个思路——提供一致的平台，让企业装不同的GPU、CPU和不同的模型。

从“消耗token”到“生产token”

战略如何落到技术层面？红帽大中华区方案架构部总经理王慧慧（Aella Wang）将其拆成三块：AI成功、安全、虚拟化。她先给出一个时间上的判断：“到2026年，行业不会再反复争论各种‘元年’；在我们看来，今年就是AI从试点走向生产、大规模落地的一年。”

红帽大中华区方案架构部总经理王慧慧

承载这一判断的产品是红帽AI。王慧慧对它的定义是：“从底层硬件往上，一直覆盖到模型乃至智能体，是一体化平台。红帽的边界同样清楚，下面不做硬件，上面不做应用，我们只做中间那一层。”这源于对企业客户的实地观察：与CIO层级的人交流时，客户很少问“哪个模型好”“哪家品牌的agent好”，他们关心的是平台遵循哪套标准，是未来能一直走下去的那套标准。

红帽对AI成本的理解也值得留意。王慧慧把消费场景分成两种：调用商业API，做token的消费者；企业自建平台跑模型，做token的生产者。在红帽看来，企业更要紧的是成为token的生产者。

她的解释是，过去一年单位token的成本虽然在降，总账单反而在涨，原因是thinking agent、thinking model让一次问答消耗的token数量呈指数级增长。红帽要做的，就是帮企业在内部搭起一个稳定的token生产平台。

谈到智能体层，王慧慧认为真正的难点不在开发，而在治理：“智能体可能把你的生产数据库删掉，很麻烦。所以必须把它管住。原则很清楚——活可以交给智能体干，审批权要留在人手里，AI能提建议，拍板的还是我们的人。”

当AI挖掘漏洞快过人为修补

如果说AI的成功关乎效率，它带来的安全挑战就关乎存亡。王慧慧用一组数据描述这种“格局之变”：自2016年以来公布的CVE数量增长超过520%；前沿模型已能自主发现关键零日漏洞，包括潜伏27年之久的缺陷，每个漏洞发现成本低于50美元；全球网络安全职位空缺高达480万。

她的总结颇为警醒：AI挖漏洞的速度，已经超过了全世界研发人员一起补漏洞的速度。王慧慧直言，“现在企业级的系统，我们不用再问是不是暴露了，因为肯定已经暴露了，真正的问题是，怎么样能让我的系统得到保护。”

红帽给出的方案分三层。最下面一层是用了30多年的反向移植（backport）机制：新版本发补丁时，同步把补丁回移到旧版本，让不愿意升级的老客户也能安心拿到补丁，相关成果还会回馈给Linux、Java、CNCF、Python等上游社区。中间一层是为容器化开发准备的Hardened Image安全底座，原生不带漏洞。最上面一层则走出红帽自家产品，指向更广的开源世界。

开源组件中不少长期无人维护，红帽选择与IBM一起处理。王慧慧介绍，支撑这套漏洞修复体系的开源项目名为Lightwell，红帽和IBM投入了两万余名开发人员，先围绕Python和Java联合做补丁，再归入一个经过修复、验证、确认安全的开源软件库。加上自动化部署，企业打补丁的平均耗时有望从过去的40多天压到7到14天。

落地狂奔与治理滞后的“剪刀差”

技术和战略的成效，终究要放回企业的真实处境里看。论坛期间，红帽与CIO时代连续第二年联合发布《中国企业级AI实践调研分析年度报告》，2026年报告调研了全国402位IT决策者。

王慧慧用“剪刀差”概括当前的核心矛盾：接近70%的企业在推进智能体，其中一部分已上线生产，但正式治理框架的覆盖率还不到15%。红帽为企业的AI基础架构能力划出六个评估维度，按5分制、3分为及格线来打分，结果仅安全隔离与访问控制这1个维度达标；MLOps交付效率、算力调度、多模型统一管理、AI FinOps成本管理、工作负载可观测性等其余维度均未合格。

她接着说，过去AI价值被视为IT部门和CIO的活，如今这其实成了业务部门要面对的事，也是CFO得回答的问题。模型、智能体一个接一个上线，统一的管理流程却没跟上，业务部门往往因为着急就直接用上外部工具，企业的AI于是变得割裂，呈烟囱式发展。

模型和硬件按月迭代，企业怎样才能不被任何单一技术拴住，手里有一个能长期走下去的标准底座？红帽给出的答案很朴素，也很坚定：先把地基打稳。企业AI系统不该建成一个个单独的技术堆栈，而应放在同一个平台上完成。