11月12日消息，近日，在2026红帽论坛会后，我们在北京见到了红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康（Victor Tsao）、红帽大中华区方案架构部总经理王慧慧（Aella Wang）、红帽大中华区首席营销官赵文斌（Max Zhao）。大家就红帽的平台战略、AI 落地节奏和具身智能布局进行深度解读。
曹衡康首先谈及开源话题。他表示，三十多年前 Linux 从开源社区出来，红帽把它做成企业可用的商业版本；十几年前容器和 Kubernetes 兴起，红帽又有了 OpenShift；今天面对 AI，做法仍然一样，把社区最好的技术吸收进来，加上红帽的 know-how，变成企业可以用的、可靠的 AI。
“历史不会重复，但会押韵，我们会让这东西慢慢押韵下去。” 谈及AI战略时曹衡康感慨道。
据介绍，红帽目前有四大产品方向：Linux、OpenShift、自动化和红帽 AI。相关技术被 Gartner、IDC 等机构评为领导者。其中 OpenShift 被主要海外银行采用，也成为不少中国企业出海时客户要求的合规标准；红帽 AI 则基于 vLLM 推理技术，目标是在同一业务请求下降低能耗、减少 Token 使用量，帮客户节约成本；其中有几项是凭借O penShift 被评为领导者，所以在虚拟化领域，红帽也在推动客户把虚拟化负载向容器迁移。
与此同时，红帽的平台战略被概括为 “三个 C、四个 A”。
曹衡康解释，三个 C 是 Choice、Consistency 和 Control，即给客户选择权、一致性和控制权；四个 A 是平台支持任意加速器、任意云、任意模型和任意智能体。他举例，加速器方面平台已支持 Intel、NVIDIA、AMD 等国际厂商，国内首家支持的是沐曦，相关适配已经发布，企业还可以通过 GPU as a Service 的方式调度不同品牌的加速卡。他用汽车集团做类比：不同品牌车型可以共享同一套基础平台，红帽提供的也是一个底层稳定、上层可替换的平台。
对企业来说，更直接的问题是 AI 到底怎么落地。针对这一话题，红帽大中华区方案架构部总经理王慧慧给出了自己的判断。她提到，2026年是 AI 从试点走向生产环境、大规模落地的一年。
她把 AI 消费分成两种：一种是调用公有云 API，企业是 Token 的消费者；另一种是自建平台、自己生产 Token。她认为后一种更重要，因为智能体和思考模型让单个问题消耗的 Token 呈指数级增长，过去一年虽然单位 Token 成本下降，企业的总账单反而增加了。
王慧慧表示，红帽 AI 是自硬件向上覆盖模型和智能体的一体化平台，红帽不做硬件、不做应用，只做中间一层。硬件之上的软件基础设施层用 RHEL 和 OpenShift，推理层以 vLLM 为事实标准，并推出分布式推理架构 llm-d，该项目目前是 CNCF 孵化项目；模型层则支持20多个开源模型、700多个版本，DeepSeek、千问等都由客户自行选择。
王慧慧坦言，智能体的挑战不在开发，而在权限治理。她引用本次与 CIO 时代连续第二年发布的调研报告：近70% 的企业正在推进智能体，但正式治理框架覆盖率还不到15%；AI基础架构六个成熟度维度里，只有安全隔离与访问控制一项及格。她认为，AI 价值衡量实际上是业务部门和 CFO 需要回答的问题，而业务部门绕开内部平台直接使用外部工具，正在造成烟囱式的割裂，CIO 的首要工作是统一规划。
安全是另一条线。
王慧慧谈到，AI 挖漏洞的速度已经超过研发人员补漏洞的速度，现在发现一个漏洞的成本只有50美金。红帽的应对分三层：把补丁反向移植到旧版本，跑在 RHEL 8、7甚至6上的客户也能拿到；提供加固的容器镜像；以及与 IBM 联合建设开源软件库 Lightwell，双方投入两万余名开发人员，维护开源库补丁，借助自动化把补丁推送时间从40多天缩短到7到14天。她同时强调，IT 运维流程里智能体可以干活，但审批权要留在人手上。
具身智能也是2026红帽论坛及这次交流的核心议题。
曹衡康判断，具身机器人的目标是解决实际问题，工业维修、救灾和养老照护是三类典型场景。他认为，最终决定权仍应留给人，治理就是给智能体划清边界。曹衡康还提到，中国具身机器人成本低于海外是优势，但接下来会经历一段野蛮生长，之后再迎来修正。“就像当年电动车行业走过的路一样。”
谈及在中国的AI布局，红帽大中华区首席营销官赵文斌（Max Zhao）谈到，红帽在市场方面主要做三件事：持续发布中国企业级AI实践调研分析年度报告、扩展生态伙伴(今年更新了至少10家，其中包括本土企业)、运营 vLLM 等开源社区，把海外的 Office Hour 引入中国，线上线下活动触达几十万开发者。
当天交流最后，赵文斌总结道，红帽平台在全球的一致性和合规能力，也能为中国机器人和 AI 厂商出海提供支撑。
（定西/文）
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