人工智能是电信服务提供商的一项长期运维资产，但重心已从局部能力转移到大规模部署和快速投资回报上。电信服务提供商需要交付真正可落地的工业级成果。我想对红帽合作伙伴传达的信息很明确：单凭技术本身，无法决定谁能在企业级 AI 竞赛中胜出。成功完全取决于生态系统的协同性。
麻省理工学院的一份报告显示，大约 80% 的 AI 项目因技术与业务职能脱节，未能创造切实的价值。服务提供商已无法再承受管理碎片化孤岛的代价。要在企业级 AI 竞赛中蓬勃发展，服务提供商必须构建一个共同基础，这一基础需能将传统基础架构与云原生和 AI 原生创新相结合，并确保每次部署都能带来明确的投资回报（ROI）。
红帽提供技术粘合剂
红帽提供了开源基础（我喜欢称之为“技术粘合剂”），能够统一所有云环境中的虚拟机（VM）和容器。但是，基础并非完整的解决方案。我们的合作伙伴是关键的建设者，他们可以依托这一基础，构建并交付经过预先验证、安全且具备数字主权的解决方案，满足特定的服务提供商需求。通过与生态系统合作伙伴协作，红帽提供了一系列满足基础需求的能力：
- 混合云和自动化： 通过红帽 OpenShift 的 Kubernetes 原生核心支柱和红帽 Ansible 自动化平台的自动化功能，红帽为电信公司提供了真正的混合云方案，助力服务提供商在最具财务和运维效益的任何位置部署工作负载。通过在单个统一应用平台上运行虚拟机和容器，电信公司可以将一致的运维从核心数据中心扩展到最远的网络边缘，同时在整个技术堆栈中自动执行复杂运维流程。
- AI 稳定性和数据主权：红帽 AI 赋予 AI 工厂稳定性、安全性和弹性，使服务提供商能够更有效地解决安全问题，并在分布式环境中维持严格的数据主权。
- 运维简便性和可扩展性：在偏远边缘等分布式环境中，部署未经测试的架构可能会带来运维风险。通过与合作伙伴密切合作，对设计进行预测试和验证，红帽及其周围生态系统能够确保基础架构从 Day 1 起即可投入生产使用。
针对无线接入网络（RAN）重塑的虚拟化
向云和开放式 RAN 的转型，充分展示了当生态系统围绕共同的架构目标协同发力时所能实现的成果。通过从传统虚拟机监控程序转向云原生基础架构，服务提供商可以简化机群管理，降低运维开销。
例如，
我们
利用代理式 AI 实现自主故障排除
我们再来看一个生态系统协同的典型范例：红帽与爱立信和英特尔携手，共同开发了一个代理式 AI 框架。通过采用“框架的框架”方法，红帽、爱立信和英特尔能够诊断网络异常，并安全地编排不同数据流，以实现自主运维。
这一合作证明，只有当行业领导者们协调各自的架构，将原始网络数据转化为即时行动时，才能真正实现自主性。通过这种共同的工程愿景，服务提供商可以获得一份标准化蓝图，其中提供：
- 跨多供应商环境的统一安全防护：在所有供应商之间建立一个共享、可靠的安全框架，以保护数据完整性并确保一致的威胁防御，而不受底层基础架构影响。
- 标准化互操作性：采用开放的行业标准进行数据交换，使不同的代理框架能够无缝通信和协作，从而减少集成摩擦并缩短上市时间。
- 成果驱动型自动化：专注于端到端故障排除流程，从简单的数据连接升级为自主解决网络问题，直接加速服务恢复并提高运维 ROI。
我们生态系统的前进之路，在于构建安全、稳定且高度协同的架构，从而缩短服务提供商的创收时间，并保障数字主权。红帽依然是开源基础，但我们共同的未来取决于推动联合业务成果的生态系统协作。让我们携手构建一个不仅互联互通，而且安全、智能、自主的未来。
关于作者
Honoré LaBourdette is Vice President of the Global Telco Ecosystem at Red Hat. In this role, she has global responsibility for the success of partners including NEPs, ISVs, OEMs, Global Systems Integrators and Hyperscalers. Honoré and her team work to ensure rapid deployment of cloud-native applications at scale leveraging Red Hat’s open hybrid cloud technologies for 5G, OSS/BSS, cloud RAN and cloud networking, from core to cloud to the far edge.
