作为全球IT领域一年一度的行业盛宴，2024红帽全球峰会于近日盛大召开。生成式AI与大模型是当前IT行业最受关注的热点话题，而红帽在生成式AI与大模型领域的最新动作，也理所当然地成为了本届峰会观众目光聚集的焦点。

作为世界领先的开源解决方案供应商，红帽在峰会上宣布推出红帽企业Linux AI（RHEL AI）。该基础模型平台整合了IBM研究院的开源授权Granite大型语言模型（LLM）系列、基于大规模对话机器人对齐（LAB）方法的InstructLab模型对齐工具，以及通过InstructLab项目实施的社区驱动模型开发方法，可以让用户更加便捷地开发、测试和部署生成式AI模型，并已集成到红帽的混合机器学习运营平台OpenShift AI中。

在红帽企业传播高级总监Allison Showalter主持的红帽全球峰会亚太媒体沟通会上，红帽总裁兼CEO Matt Hicks还向与会媒体分享了红帽对于生成式AI和大模型领域的深刻洞察，以及红帽深耕AI行业多年积累的心得体会。相信关注IT行业最新动向的读者朋友们，都能从这次访谈中获益匪浅。

灵活支持小型开源模型

Matt Hicks表示，训练和教育模型家族的新技术，为红帽带来了巨大的机会。这让红帽的客户能够开始探索开源的、较小的模型，并允许红帽加入自己的创意和开源贡献，来进一步改善这些模型。红帽的优势在于对运行位置的核心灵活性，支持小型的开源模型进行混合部署，并支持包括英特尔、英伟达、AMD等所有主要GPU供应商。用户可以在公有云或数据中心训练这些模型，并在边缘进行部署。

开源技术加速企业AI发展

谈到Instruct Lab项目的快速发展以及其对企业的价值，Matt Hicks表示Instruct Lab旨在解决企业在微调过程中遇到的数据挑战，通过合成数据增强技术来实现数据贡献的小型化，从而方便协作。该项目的快速发展，让IBM研究所在一个月前决定将其作为峰会重点公告的中心。与此同时，关于混合云和人工智能结合，红帽认为构建一个坚实的混合云基础，对企业AI发展来说至关重要，红帽可以在这方面为企业提供大量帮助。

生成式AI技术的发展趋势

谈到生成式AI技术在不同领域的应用和发展趋势，Matt Hicks认为目前许多客户使用的“全知模型”虽然功能强大，但是运行和训练成本高昂，而且无法适应所有场景。为了充分发挥人工智能的潜力，需要改进小型模型，使其更好地适应实际任务，并能够在不同的设备上进行训练。此外随着ARM芯片和苹果新芯片等新的硬件选项和技术不断涌现，生成式AI应用也将不断拓展升级，这也让红帽对AI技术未来一两年的发展充满期待。

红帽在开源社区的努力与成果

最近一段时间，xz工具和库的安全漏洞问题在业界引发了诸多关注，有人认为这暴露了开源的弱点，而Matt Hicks的观点刚好相反。Matt Hicks指出，这是一个非常复杂的问题，而且需要长时间的信任建立，才能被攻击者利用。但是问题被发现后很快就得到了解决，这也体现了开源社区的强大之处。红帽公司在开源领域做出了很多努力，包括创建检查、了解代码质量和克隆自己的副本等措施，都是为了让开源社区更加健康。虽然我们可能永远无法完全解决不良行为者插入恶意代码的问题，但是通过广泛合作和共同努力，我们仍然可以有效地应对这些挑战。

AI助力IT团队更专注核心业务

Matt Hicks指出，AI可以帮助IT团队更好地理解和维护应用程序，从而将更多的时间和精力用于创造性工作和解决业务挑战。虽然IT技术支出可能会受到通货膨胀等因素的影响，但是在整体上仍会保持强劲，特别是在GPU能力等方向上的投资。这些变化旨在减轻工作负担，提高工作效率和安全性，同时也让员工更多地专注于业务方面的贡献。

传统IT技术与AI的交融与创新

传统IT技术和AI之间有着怎样的关系？它们应该如何相互交融和创新？Matt Hicks指出，AI是一种非常重要的工具，RHEL和OpenShift是两个重要的平台，可用来运行和管理各种应用程序和服务，RHEL AI和OpenShift AI则提供了针对大语言模型的特殊功能和支持。这些技术的融合与发展，将使得客户更加容易地在生产环境中运行这些模型，将其应用于商业、医疗保健、科学研究等各个领域，并对其功能和安全性有更大信心。

开源模型的优势与挑战

开源模型和专有模型，这两者的安全风险哪一个更高？Matt Hicks认为，开源模型由于众多参与者的合作优势，可以产生更好的结果和更安全的软件。但是与此同时，开源模型在安全框架上的合作也需要进一步完善。此外开源的优势在于不受地域或国家的限制，虽然目前亚太地区在模型语言能力方面还存在挑战，但是开源正在努力增加新的语言，使得AI在英语不普及的地区更加易于接触，让用户也能像以英语为母语的人一样高效使用AI模型。预计这些进步将在一年之内就能显现出来。

开源在软件定义汽车中扮演的角色

当今汽车行业正在经历从燃油车向电动车的转变，这需要对车载操作系统进行重新思考设计，特别是在电子系统和控制方面。即使对于传统的燃油车，设计和驾驶辅助程序也在重新审视。在软件定义汽车以及与AI的交叉点上，Matt Hicks认为开源技术将在未来的车辆设计和驾驶辅助程序中发挥重要作用。未来的汽车就像是轮子上的小型数据中心，从运行复杂的娱乐系统，到驾驶辅助功能，再到控制汽车所有动态，生成式AI和开源技术将大有可为。

红帽的独特优势以及负责任的AI

Matt Hicks认为，与竞争对手相比，红帽始终坚持自己在Linux和虚拟化等领域的优势，并且将这些领域扩展到了容器、镜像空间、将机器移动到剧场化，现在又扩展到了AI领域。红帽的自我颠覆能力以及紧跟技术趋势不断前进的能力，使得红帽成为了一个极具价值的合作伙伴。除此以外，红帽还非常注重保护创作者的权益，遵守开源许可证规定，同时加强安全框架，建立共同平台应对新的安全威胁，并且能够通过培育社区参与，显著提升AI整体安全水平。

AI大模型如何助力企业IT

谈到生成式AI与大模型技术的发展对企业IT的影响，Matt Hicks以红帽发布的Granite代码模型为例，该模型已经在119种不同的语言上进行了训练，可以根据用户的需求进行调整。从笔记本电脑到服务器，都可以运行功能强大的小型开源模型，还可以根据用户特定的用力进行训练和优化，从而极大地提升用户体验。而在开源数据训练和许可方面，生态系统的可持续性至关重要。因为如果每个人都在开源数据上进行训练但是又不遵守许可证，将有可能削弱生态系统的可持续性。不过这个挑战并非不可克服，通过了解用户的训练数据并在推荐中提供透明度，仍然可以保证合规性。红帽也致力于帮助客户在处理这些问题时感到更加舒适和安全。

传统和云原生平台及AI需求平衡

在传统和云原生平台以及AI的需求之间如何保持平衡？红帽通过优化PyTorch和Python等核心软件堆栈，使得Linux在支持大语言模型操作方面发挥了重要作用。与此同时，红帽将AI模型与Linux捆绑在一起，以便更好地满足传统平台和AI应用的硬件需求。尽管使用Linux的方式正在演变，但是毫无疑问Linux未来将继续扮演关键角色，成为AI主导领域的技术基础设施的重要组成部分。

IBM与红帽的合作关系

自从IBM收购红帽以来，IBM与红帽之间的合作关系，就一直是业界人士津津乐道的话题。Matt Hicks表示，红帽一直保持着自己的独立性，而IBM则通过其全球影响力来扩展和增强红帽的使命。这种关系不仅取得了成功，而且还代表了IBM致力于进入新领域的重大转变。IBM与红帽有着相同的使命，并对共同努力为世界带来的潜力充满期待。双方在硬件能力和创新等领域的紧密合作，也在近年来的丰硕成果中得到了充分体现。双方的这一合作关系，也体现了IBM真正倾向于开源模式，并积极拥抱开源模型和AI贡献的态度。