什么是企业 AI？

企业 AI 是指将人工智能（AI）工具和机器学习软件集成到大规模运维和流程中。  

几乎在每个行业，企业组织都在采用 AI 技术来提高效率，利用现有的人员和资源完成更多工作。特别是大型企业，亟需能够在更大规模上运行、适用于不同团队和工作负载的 AI 解决方案。

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为了在行业中获得竞争优势，许多企业纷纷采用 AI。医疗保健、电信和银行等行业都在使用 AI 来简化财务管理、改善客户体验，并提高工作效率。企业正在快速学习如何让生成式 AI 与预测性 AI 大显身手，既助力日常任务完成，又攻克复杂、长期的难题。 

企业使用大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和机器学习运维（MLOps）等 AI 工具和技术，不断优化运营并推出全新服务。 

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企业 AI 带来了从不同角度思考业务的契机。AI 技术兼具速度和准确性，这让大型企业能够快速地整理海量数据，并满怀信心地尝试新的商业构想。如今，企业解决问题的时间大幅缩短，几周内便可完成过去需要数年才能解决的问题。 

了解这些机遇可能呈现的具体形态、它们将如何助力您的业务发展，以及如何克服 AI 在推进过程中带来的挑战，是推动企业前进的关键。 

了解生成式 AI 用例

了解预测性 AI 用例

企业 AI 解决方案具备诸多优势，可助力企业打造更优质的商业模式，并减少阻碍企业发展的障碍。 

其中一些优势包括： 

• 削减成本。 AI 自动化可以自动执行日常任务并减少重复性工作，因此员工可以专注于那些需要全身心投入的工作任务。
• 优化客户体验。 AI 擅长分析数据并识别模式，包括人类行为。凭借这些实时洞察信息，可改善客户与企业品牌的交互体验。
• 预防差错。 AI 不仅能够识别模式，还能预测接下来可能发生的情况，包括异常情况。预测性 AI 能够在错误或故障发生前进行预警，从而避免长时间停机，防止生产力出现大幅滑坡。 

AI 在企业中的一个关键优势在于推动了跨职能协作的精简化。倘若缺乏这一优势，在企业层面，其他诸多益处都将难以充分实现。企业 AI 平台应当打破以往团队间沟通不畅的局面，让各团队能够更轻松地展开协作。 

一旦团队能够以更敏捷、更智慧的方式开展工作，整体运营效率低下的问题便会得到全面改善，尤其当所有成员都能借助同一个平台协作时，效果更为显著。 

深入了解企业 AI 的用例

企业 AI 解决方案能为企业带来增长机遇，但也可能引发潜在隐患。了解其中的风险可以帮助您做好准备，降低不可预测事件的发生率。

常见风险包括：  

• 偏见弊端。  由于机器学习模型是从历史数据中学习，它们可能会习得偏见与歧视，进而对决策产生不良影响。这种偏见既可能体现在生成式 AI 中，表现为给出错误答案；也可能出现在预测性 AI 里，导致预测结果失准。优质的数据有助于提升准确性，从而带来更精准的预测。
• 信息谬误。AI 有时会产生“幻觉”，即输出一些看似合理却错误的信息。其中一些结果只是视觉上的违和（生成一只手有 6 根手指的人物图像），但有的结果却会造成实际危害（如聊天机器人为医疗求助者提供错误的指导建议）。

• 安全和法律风险。 AI 系统存在安全隐患。 用户在安全性欠佳的应用中输入敏感信息，容易引发数据泄露问题。此外，生成式 AI 在回复内容时，若未经授权复制受版权保护的内容，或擅自使用他人声音、身份，都将引发法律纠纷。 

  如何保护 AI 工作负载

企业 AI 平台蕴含着巨大的发展潜力，但要产生实质性影响，不仅需要大量的资源投入，还离不开各方持续紧密的协作。 

企业面临的一些常见挑战包括：

• 技能和人才短缺。要驾驭 AI 并利用其优势，需要一套全新的技能组合。招聘合适人才、完成入职培训以及开展团队培训，均需耗费大量时间与资源。
• 成本居高不下。 管理 AI 系统并确保其高效运行，需要企业投入巨额资源。维持技术运转所需的强大算力，以及为专业人才提供的资金支持，均成本高昂。
• 规模化困境。 在企业层面扩展 AI 可能需要投入大量的计算和存储资源。精密的大型推理模型可能比较复杂且不一致，这会导致推理速度变慢。像 llm-d 这样的框架可以解决分布式推理的挑战，为开发人员和 AI 工程师提供一个弹性且可观测的系统，以大规模加速推理。
• 对 AI 信任不足。 面对快速变革与诸多不确定性，人们往往难以迅速适应。AI 似乎神秘莫测，不值得信赖。若想赢得团队支持，推动跨部门协作，企业需付出更多努力。 

了解代理式 AI 如何助力企业发展

AI 推理正应用于高吞吐量、高动态变化的用例。但是，要大规模地一致部署 LLM，需要投入大量计算能力和资源，同时还需具备专业的运维技能。 
vLLM 能够更高效地利用支持企业级 AI 推理所需的硬件资源，从而有效应对这些挑战。正因如此，对于在追求推理速度的同时，还需兼顾灵活性与控制力的行业，vLLM 极具吸引力。

作为一种开源解决方案，vLLM 使公司能够： 

• 拥有并管理 GPU 资源。
• 完全掌控自身数据。
• 在尖端模型发布后立即对其进行实验。

vLLM 可部署于多种硬件平台，包括 NVIDIA 和 AMD GPU、Google TPU、Intel Gaudi 和 AWS Neuron。其兼容性不受特定硬件限制，可在云端、数据中心乃至边缘环境中稳定运行。

这三家知名企业组织已运用 vLLM 实现规模化部署 

提及 AI，其内部包含诸多复杂且不断演进的部分。不过，和其他技术栈一样，企业所构建的 AI 技术栈，会整合来自不同厂商、不同渠道的工具、服务、平台以及软件，这些要素相互协同，共同打造出一个功能完备的解决方案。 

AI 技术栈由多个不同层次构成，例如大语言模型、运行时环境、硬件加速器，当然还有企业独有的数据。诸如模型上下文协议（MCP）这样的协议可帮助 AI 技术栈的不同部分协同工作。 

该技术栈的架构搭建并非一成不变，而是具备一定的灵活性与可塑性。其最终构成形式主要取决于多方面因素，包括企业的具体用例、期望达成的目标，以及当前所具备的资源条件。 

需要注意的是，AI 技术栈不是僵化固定的。其各个组成部分并非像三明治那样，必然一层紧挨一层地堆叠。技术栈中的各层应相互协同、配合默契，为实现整体目标各司其职。 

无论技术栈呈现何种形态，其核心目标在于构建一个统一框架，将 AI 解决方案中的各类动态组件予以整合容纳。如此一来，您和您的团队便能明确具体的改进方向，并评估技术栈作为一个整体解决方案的协同运作效果。 

AI 战略包括组建专门的 AI 赋能团队，或者从预算中拨出一部分资金用于 AI 产品和服务。 

企业在采用、实施或扩展 AI 时，需要注意以下几点： 

• 明确目标。 在了解 AI 对企业的潜在助力之后，您就能确定希望业务如何发展。明确最终目标后，可借助逆向思维规划路径，从而确定行动起点。 

• 严格审视数据质量。 数据是成功实施 AI 战略的关键。缺乏高质量数据，软件与平台将沦为无源之水。依托及时更新、精准且无偏见的数据，方可充分释放技术栈的优势。 

• 从小规模开始。 如果您尚未准备好在所有环境中进行扩展，不妨先在自己的硬件上用小型模型进行试验。从基础层面掌握 AI 技术，有助于为后续规模扩展储备应对挑战的能力。 

• 借助专家力量。 AI 领域并非易事，其复杂性往往会迅速显现。与具备深厚技术底蕴的专业团队合作，已成为行业共识与推荐实践。 

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• 实现 AI 运营化。专注于运营化 AI 的平台能够简化 AI 应用的生命周期管理。此类平台不仅强化了跨职能协作机制，还支持企业与各业务团队协同推进规模扩展工作。 

如何制定有助于实现长期增长的 AI 战略 →

最重要的一点是，每家企业都不尽相同。您的企业独具特色，您的 AI 目标也会是独一无二的。 

作为一套解决方案组合，红帽® AI 涵盖一个全面且便捷的 AI 平台，可助力您达成企业专属目标，无论目标规模大小。 

我们的 AI 产品组合包括：

• 一个支持跨团队协作的 AI 平台。
• 小型、专为特定用途打造的模型，例如 IBM 的 Granite。
• 简便易用的模型微调功能。

我们还提供丰富多样的合作伙伴供应商供您选择，确保您在扩展业务规模时能够保持高度的灵活性。 

借助红帽 AI，您可以全面掌控生成式 AI 和预测性 AI 的功能，无论是在云端、本地部署环境，还是在边缘环境中。无论您的数据位于何处，我们的 AI 平台都能帮助您在混合云中实现统一部署。

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