紅帽今年大中華區保持雙位數增長，首個大模型案例落地

在日前舉辦的紅帽論壇2024上，紅帽全球副總裁兼大中華區總裁曹衡康開門見山分享了兩個數據。去年紅帽大中華區業績創下了歷史新高，今年繼續以雙位數增長，這在外企中相當難得。

01 AI產品發布5個月，有首個案例

與業界其他會議一樣，這次紅帽論壇的熱點是AI。曹衡康透露，當下階段，紅帽專注于在其架構中，探索更多應用場景。“關于AI的前景，我認為是無限的， 這才剛剛開始。”

紅帽引入了“開放實驗室”的概念，與客戶的顧問團隊合作，針對企業的研產供銷服環節，一起找出最具效能的應用場景。從一個小應用成功起步，再逐步擴展至更大的場景。

盡管紅帽的AI產品從發布到現在僅5個月，但亞太區是第一個實現該應用，并成功投入生產的區域。紅帽大中華區方案架構部總經理王慧慧透露，在這個案例中，用戶應用AI技術來加速代碼審查和代碼合并請求。之前客戶依賴人工和一些工具，但舊工具的準確率較低，尤其在生產環境中，當準確率低于95%甚至96%時，效果不夠理想。在引入紅帽的新AI工具后，代碼合并和審查的準確率，達到了客戶的高標準，客戶非常滿意。

曹衡康補充，以往常常向國外的成功案例學習，而這次很自豪，是在中國本地開發出的應用，許多國外的紅帽同事紛紛垂詢能否分享案例。

他稱紅帽的成長，很大程度上得益于廣泛的生態系統。“在開源領域，技術必須能被大多數廠商適配和支持。”紅帽的合作伙伴超過5000家，涵蓋硬件和軟件廠商，確保所有新版本都能順利集成。

紅帽大中華區資深市場總監趙文斌舉例，由于許多企業和行業都有各自的特點，在市場拓展中，紅帽也特別關注共創模式（co-creation）。通過與本土ISV共創，結合各行業的獨特場景和聯合解決方案，可以幫助企業更快地實現AI應用落地。

曹衡康補充，針對日益復雜的地緣政治，反而更加凸顯了擁抱開源的重要性。與閉源公司不同，開源技術較少受到地緣政治限制，用戶可以隨時下載和使用所需的工具。在生態上，紅帽下一步將繼續擴大與國內企業的合作。比如，紅帽在中國新能源汽車領域，已與包括地平線在內的公司合作，涵蓋芯片和軟件等方面，確保紅帽開源路線在國內有更多本地化支持。

02 大小模型路徑怎么選？

過去兩年，大模型非常火熱。不過，它的幻覺問題以及落地未出現爆款，引發業界的思考和討論——這是一場技術革新，還是一場技術泡沫？

“不久前美國股市暴跌，引發了關于高昂投入卻未見顯著成效的討論，許多企業應用仍未落地。”曹衡康說，不少企業嘗試用大模型提升效能，但發現大模型不適合生產場景，因為一點小錯就可能帶來風險。

為此，紅帽在過去幾年提出了“小模型”概念，即專屬模型，讓企業的數據驅動AI模型的生成，確保模型穩定、安全，并符合企業的特定需求。

王慧慧介紹，紅帽提出了“分步實施”策略，即三步走。第一步，客戶可在最小資源配置下，比如筆記本電腦上用CPU試用開源模型和工具。如果第一步測試效果滿意，可進入第二步，通過云租用算力進一步擴展。紅帽平臺幾乎可在任何云上運行，客戶可選擇公司數據中心或公有云資源。在確認模型適合需求后，進入第三步的大規模部署。紅帽的架構支持跨云混合部署。

在紅帽論壇上，同時公布了2024紅帽亞太創新獎中國區獲獎名單。安利和西門子工業自動化產品（成都）有限公司獲得獎項。

西門子工業自動化（成都）有限公司（以下簡稱“SEWC”）信息技術部經理楊健介紹，他關注到了紅帽論壇上，某金融公司從小模型向大模型的轉型。其實，他們很早已開始應用小模型，尤其是在生產領域，比如機器視覺。以垃圾分揀為例，原材料加工后產生的垃圾有金屬、塑料和紙張等，以前的機器人視覺識別準確率只有大約85%。我們通過小模型訓練，比如利用開源的OpenCV基礎框架，將準確率從85%提升到95%以上，大幅提升了分揀效率。

“小模型在生產中非常適用，因為應用和場景單一，錯誤率低，能保證質量和過程的可控性。”他說，大模型有時會出現幻覺現象，這在生產應用中存在風險。因此，他們對大模型的應用，目前保持探索并較為謹慎，希望通過持續優化，使大模型更可靠、可信且全面。紅帽論壇上這次展示的平臺和解決方案，對他們的探索有很大啟發。未來將進一步研究，如何將AI平臺更好地整合到SEWC的資源體系中，進一步優化制造流程。