21世纪经济报道记者孔海丽 北京报道
近期财报季,华尔街对科技企业们为AI烧掉的巨额资金愈发担忧,多家科技巨头均表示未来还将继续加大AI投入,但投资回报却非短期可见。
AI的商业化落地,其中最重要的一个领域就是B端企业应用,这其中,IBM收购的红帽AI,有了一定的探索。
三季报显示,开源软件供应商红帽(Red Hat)成了IBM业绩的扛把子,三季度为IBM贡献了14%的营收高增长。其中,红帽的系统软件堆栈对IBM整体系统收入的贡献已上升至17.5%。
目前,IBM为收购红帽所付出的340亿美元资金,已近乎回本。
实际上,在热潮涌动的AI领域,尤其是开源技术路线上,红帽是不可绕过的重要角色。
对于B端用户来说,场景应用是引入AI的“最后一公里”,如何帮助企业建立应用场景下的AI体系,红帽的实践可以提供一定的路径参考。
近日,红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康在接受21世纪经济报道记者采访时透露,红帽去年的业绩创下了历史新高,今年也继续以双位数增长,这在外企中相当难得。
“增长的原因在于,越来越多的企业接受了开源技术。”曹衡康表示,红帽的成长很大程度上得益于开源生态,技术可以被大多数厂商适配。
据曹衡康介绍,红帽为企业提供的AI工具分为三个步骤,其podman desktop和Podman AI Lab,支持企业在本地环境中从零开始体验大语言模型,包括生成式AI探索、精选模型、本地模型服务、常见生成式AI场景的示例代码等。
第二步,Red Hat Eherprise Linux AI是一个基础模型平台,可无缝开发、测试和运行Granite系列大语言模型,为企业应用程序提供支持。
最后则是RedHat OpenShift AI,支持企业在更大的分布式集群的规模下,与RHELAI一样进行生产级的模型训练。同时,充分利用Kubernetes扩展、自动化并实现MLOps的全部功能。
整体来看,除了大模型,红帽过去几年间也在积极实践“小模型”, 即专属模型(faithful purpose),以企业自身业务数据驱动AI模型的生成,确保模型稳定、安全,并符合企业的特定需求。
此外,红帽还引入了“社区版”小模型,通过合成数据大幅减少对真实数据的需求,将数据量降至原来的千分之一。这种方式降低了算力需求,节约了成本,能耗也大幅减少。
关于场景应用,红帽引入了“开放实验室”概念,与企业顾问团队合作,针对企业的研发、生产、市场行销和客户支持等环节,一起找出最具效能的应用场景。从一个小应用成功起步,再逐步扩展至更大的场景。
记者了解到,大多数企业部署AI有一个共通的痛点,企业本身往往难以覆盖大模型所需的算力,通常需要租用算力,因此对本地化部署的需求比较高,他们对AI的预算也非常谨慎,通常需要看到效果后才会进一步投入。如何支持这些企业快速且经济化地实现AI应用落地,很考验AI服务商的策略。
对此,曹衡康透露,在基础架构上,红帽采用的是混合云模式,鼓励企业在合适的场所部署算力,比如公司内部数据中心、公有云,甚至跨多云环境。其“Unlock”理念旨在避免企业被锁定在特定云上,开源架构提供更多弹性和自由度。红帽的开放平台支持企业在任意云和本地环境中灵活切换,满足不同的算力需求。
“云是混合的,AI也是。”曹衡康表示,开源将在人工智能的发展中发挥巨大作用,以开源的方式把AI带入企业不失为一种重要途径。
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