整个行业越来越意识到，我们已经到达了 AI 的转折点。
在过去的几年里，讨论一直围绕着“AI 能够做些什么”这个问题展开。如今，这个问题已转变为：“现在我们已经拥有 AI，那么该如何控制它？”我们也正在从计算资源充裕的时代，步入一个资源再次受限的时代，制约因素不仅来自 GPU 可用性，更来自地理位置、监管和信任边界。
许多企业组织正在放缓步伐，因为他们意识到，“纯云端”的 AI 战略可能会在数据主权和知识产权控制方面带来复杂性。如果您不了解自己的依赖项、技术堆栈、数据存储位置以及数据的使用方式，那么您可能正在把未来的主动权交给他人。
因此，红帽携手德勤和英特尔，推出了主权 AI 就绪型私有云蓝图。
主权：弹性需求是永恒的
数字主权不是一份静态的合规清单，而是一种追求独立的战略选择。近期，我们目睹了全球格局演变如何使完全以云为中心的战略变得过时。法律会随着时间的推移而发展和变化，但企业组织对弹性的需求是长期存在的。这并非对变化的被动响应，而是对变化的主动预测。弹性取决于对风险的理解、减少依赖，以及在各种环境中保持灵活性。
为实现这一目标，AI 必须适配您的基础架构，而不是让基础架构去迁就 AI。无论是在本地数据中心还是在边缘运行，平台都必须保持一致。 过度依赖“黑箱”式的外部 API，可能会限制企业组织对其 AI 创新的可见性和控制力。
开源保障
我们认为，缺乏开源支持的 AI 给生产系统带来的风险大于收益。生成式 AI（gen AI）主要基于试错而非纯粹理论构建（在纯理论框架下我们能够理解所有场景），因此我们并不总能完全理解模型为何会以某种方式运行，尤其是在不清楚它的创建过程的情况下。如果我们不在公开透明的环境下构建这些系统，就无法有效遏制不良行为（例如幻觉、偏见或安全风险等）。
我们与德勤和英特尔的合作有助于提供这种透明度。正如红帽一直以来所做的那样，我们拥抱开源社区的快速创新，并将其打造为企业就绪、受管控且可预测的解决方案，同时与全球社区和学术界密切合作。
受管控的统一堆栈
这款主权 AI 就绪型私有云参考架构旨在通过将英特尔基于硬件的信任机制与红帽 OpenShift 的编排能力以及德勤的运营专长整合到一起，解决 AI 的部署位置和部署方式问题。
- 智能基础架构：借助英特尔® 至强® 处理器和英特尔® TDX，我们提供了一个可编程的骨干架构，安全防护机制植根于芯片之中。
- 编排：OpenShift 提供一致的混合云基础，使您的 AI 工作负载能够在不同的环境（私有云、混合云或边缘）中运行，并具备更强的可移植性。
- 模型调优和服务：通过利用 OpenVINO 和红帽 AI 等框架，帮助您在基于 CPU 的基础架构上对模型（通常是参数规模在 130 亿以下的模型）进行调优和部署，从而提升 AI 的整体成本效益。
替代文本：一张演示幻灯片的屏幕截图，展示了“主权 AI 就绪型私有云”架构的各个层和组件。插图中底部一排方框概述了四大优势，包括受管控的主权与信任、以较低成本实现较高的 AI 性能、混合模式下的敏捷性与弹性，以及可持续性与可行性。
您的 AI，由您掌控
我们所看到的转变，是回归平衡。企业组织既希望拥有云的敏捷性，又希望保留数据中心的控制权。通过在主权、开放的基础之上构建，您正在帮助企业组织牢牢掌握自身成功的主动权。
工具已然就绪，蓝图也已绘就，是时候由您来掌控方向了。
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关于作者
As the EMEA Field CTO, Julio engages with customers to promote Ret Hat’s vision. He also advocates for relevant emerging technologies while providing feedback from customers and the field to influence future RH technology strategy and direction.
