发布于2026-08-23 阅读(0)
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2026红帽全球峰会现场
企业CIO的困境,其实并不复杂。在AI浪潮下,他们面临着三重无解的压力。曹衡康一开场就点出了这个痛点:他长期深耕大中华市场,日常接触大量制造、金融、政企客户,最清楚当下IT负责人的两难处境。
“现在几乎所有CEO给CIO下达的AI任务都很苛刻:六个月落地业务AI,预算仅小幅上浮10%,还要实现整体效益翻倍。”曹衡康坦言,CIO必须同时扛住创新、遗留系统和内部组织这三重压力。

红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康
第一重压力,来自迭代速度与老旧系统稳定性的直接对冲。曹衡康分享了真实数据:有企业一套RHEL系统在生产环境连续运行了14年,从未升级,承载着核心交易业务,一旦改动就可能引发业务停摆。但AI开发、模型推理需要轻量化、可快速迭代的底层环境。一边不敢动,一边要快跑,两套需求压在同一个IT底座上,进退两难。
第二重压力,来自AI高昂的综合成本。算力、电力、多模型运维持续抬高开支,更麻烦的是技术锁定风险。不少金融机构每年芯片采购成本高达千万级别,一旦绑定单一厂商GPU、私有大模型或专属云平台,后续更换技术路线的迁移成本会成为一个长期负担。
第三重难题,是内部摩擦与智能体安全隐患。曹衡康现场分享了一则真实事故:某公司只部署了一套通用智能体,覆盖人事、销售、研发全部门,结果工程师通过引导式提问,直接调出了管理层完整的薪资数据。不同业务线的数据权限和操作边界完全不同,共用智能体极易导致机密泄露。同时,不少员工担忧AI会替代自己,对落地存在强烈抵触情绪,进一步加大了CIO的推进难度。


红帽大中华区方案架构部总经理王慧慧
“整套平台分为推理、数据、智能体三大业务层,底层统一架构实现全硬件、全环境兼容,我们甚至主动打破自有产品绑定,这是本次版本最大的变革。”王慧慧介绍,推理是企业AI产生实际营收的核心模块。新版本在成熟vLLM推理引擎基础上,推出了llm-d分布式推理架构,支持集群横向扩容,实现请求分级和批量处理,有效降低单Token推理成本。




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