謝至恩在人工智慧 (AI) 席捲全部產業，尤其是科技業時，做為基礎建設平台軟體的紅帽 (Red Hat)，又如何為自己制定 AI 策略，又如何為客戶提供適當的工具與技術邁向 AI 時代？
Red Hat 台灣區總經理孫媛音提到：「我們在台灣市場的努力已經展現成效。過去幾年，我們在推動數位轉型及 AI 應用方面的持續投入，使我們在逆勢中實現了顯著的成長。這樣的成績不僅證明了我們策略的有效性，也顯示出我們對於台灣企業需求的深入了解和支持。」
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企業導入 AI 三部曲
Red Hat 的 AI 策略以「企業導入三部曲」為主軸，目的是幫助企業在 AI 的採用上逐步邁向成熟。 Red Hat 全球副總裁暨大中華區總裁曹衡康表示：「我們的策略是讓客戶從小型測試開始，逐步拓展到生產線，這樣能有效降低初期成本並增加靈活性。」
第一步：在桌面環境實驗
紅帽建議企業可以從資源有限的桌面環境開始，在 PC 上以小資料集進行實驗性訓練，利用紅帽的 InstructLab 工具進行模型的微調與創建。這種方式不需要昂貴的 GPU，將入門門檻降至最低，使開發人員能夠迅速進行原型設計和初步驗證。
第二步：中型伺服器生產化
當 AI 模型在 PC 端驗證成功後，開發人員可以將模型遷移到較大的伺服器進行更深入的生產化訓練。 Red Hat Enterprise Linux AI(RHEL AI) 提供了一個完整的平台，整合常用工具如 PyTorch 和其他模型開發框架，並支援 GPU 和 AMD 加速器，以進一步提高訓練效能。
第三步：大規模生產部署
最後，企業可利用 Red Hat OpenShift AI 平台，在分散式叢集環境中擴大模型訓練規模。曹衡康指出：「OpenShift AI 是企業用戶的理想選擇，因其能夠提供從模型到應用的無縫整合，滿足不同場景下的 AI 需求。」
三大 AI 平台：技術整合與持續創新
Red Hat 將其技術堆疊打造成為企業應對未來 AI 挑戰的解決方案，其中的三大 AI 平台更是關鍵。
- InstructLab：低門檻開原社群專案
InstructLab 是 Red Hat 和 IBM 聯合推出的開原專案，專為降低 AI 應用門檻而設計。這項免費工具允許開發人員在桌面環境中進行模型微調與創建，並支援用戶提交知識和技能供社群審查，提升模型的實用性。 Red Hat 首席資深解決方案架構經理游政杰表示：「我們的目的是讓企業能夠在不依賴高成本的硬體設置下進行 AI 開發。透過 InstructLab 等工具，即便是資源有限的團隊也能輕鬆進行 AI 測試和調整。」 - RHEL AI：面向 AI 開發的整合環境
RHEL AI 不僅支援常見的 AI 工具和技術，還包含了如 Bootable Container 等創新功能，讓用戶能在不同硬體上輕鬆部署和運行。其結合了開原技術和生產級環境，目的是優化資源使用並加快模型上線速度。 - OpenShift AI：全面的 AI DevOps 平台
OpenShift AI 是 Red Hat 為企業設計的一體化平台，能實現 AI 應用的開發、測試、調整和運行。此平台支援模型管理、多模運行以及資源控制，使企業能更靈活地適應不同場景下的 AI 工作負載。曹衡康強調：「我們相信在混合架構上運行 AI 是未來的趨勢，這樣企業能夠充分利用現有資源並迅速適應市場變化。」
未來趨勢與市場影響
紅帽強調，AI 的未來將依賴於開放和混合的方式。企業必須靈活運用多元的雲端資源，並能夠在多種基礎架構中部署 AI 。這種模式不僅帶來創新，也提升了生產效率和安全性。開原技術在此發揮了至關重要的作用：從生態系統的多樣性到供應商的獨立性，企業因而獲得了更高的靈活度和持續創新力。