Agentic AI基础设施正从实验阶段加速迈向生产环境，企业的关注焦点也随之发生位移：从“该选择哪个模型”转向“如何掌控支撑AI应用的成本、数据暴露与底层基础设施”。这一变化正在推动企业重新审视对公有云AI服务的依赖程度，尤其是当智能体从简单的问答助手演变为跨业务系统持续运转的企业级应用时。

Red Hat人工智能业务部副总裁兼总经理Joe Fernandes指出，随着系统从实验阶段过渡到规模化生产，从聊天机器人升级为始终在线运行的企业智能体，token成本的攀升速度令人吃惊。与此同时，数据合规与主权要求也让企业不得不重新思考：是否愿意让核心数据流入公有云服务？是否存在合规或主权限制，使得这条路走不通？Fernandes认为，正是成本与数据这两重因素叠加，促使企业开始意识到——或许还有比单一依赖公有云更优的替代方案。

打开网易新闻 查看精彩图片

Fernandes是在与theCUBE的Rob Strechay进行的一次独家对话中阐述上述观点的。双方还探讨了平台团队在智能体基础设施崛起过程中角色的持续扩大，以及企业在构建生产级AI系统时为何越来越倾向于混合云与开源路线。