“目前很多企业遇到很多挑战，比如，怎么最快缩短跟员工的技能差距，如何缩短交付时间，如何应对巨大的需求，软件安全与弹性问题以及未来可持续性计划等。”红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康近日对媒体表示，解决之道是，拥抱开源和创新。
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在他看来，开源和创新有关。
“开源能够驱动世界在于它的文化，因为很多东西来自于认知和方法。开源强调的是要不断有创新出来。目前在我们开源软件平台上有超过1500万人在一起参与创新。过去很多的开发人员必须要在数亿个服务器上去开发软件，现在不需要。红帽的愿景就是让人们在任何地方、任何的地点，用任何设备都能够去做开发。” 曹衡康称。
他引用IDC的数据进行说明，到2025年，90% 的全球组织将经历IT技能危机；到 2026 年，未能有效解决组织中人才和数字技能差距的企业将限制20%的收入增长机会；在技能短缺的推动下，投资于数字采用平台和自动化学习技术的CIO将在 2025 年之前将生产力提高40%，从而加快专业知识的产生速度。
随后，曹衡康使用ChatGPT回答了“红帽软件如何帮助人工智能”这个问题：第一，它的开发工具和框架，提供开发者灵活、可定制、高效开发环境，加速AI的技术发展。第二，容器化部署。因为红帽OpenShift平台提供AI，部署、管理更加强大通过AI的模型计划和实现可移植性等更有效率。第三，数据管理更极致。红帽的技术可以有效去采集、清理非结构化数据，提供各个数据系统整合能力。第四，安全和可信度。在AI环境当中提供隐私保护、身份验证、访问控制、数据加密等。
据了解，基于红帽 OpenShift 和红帽 OpenShift Data Science的成熟功能构建和扩展，红
帽OpenShift AI为IT运营主管、数据科学家和开发人员提供了一个统一的解决
方案，用于训练、服务、监控和管理 AI/ML 模型和应用的生命周期。
红帽大中华区解决方案架构部高级总监王慧慧解释称，“大语言模型本身是一个广泛性技术，能不能加入一些企业专有的场景知识，把它应用或说落地到企业里形成企业专有的模型，这是整个业界都在探索的所谓生成式AI如何在企业落地？OpenShift方案就是为企业做生成式AI在企业落地的一个平台。”
具体来看，OpenShift方案为IT运营领导者提供了一个基于开源技术的一致的、可扩展的标准化基础，提供一致性、易用性和云端至边缘部署选项；为数据科学家和开发人员提供专业的合作伙伴生态系统，以捕获可人工智能的创新；用于AI/ML实验跟踪和自动化ML工作流的部署管道，可帮助数据科学家和智能应用程序开发人员更快地迭代机器学习项目，并将自动化构建到应用程序部署和更新中；还支持watsonx.ai的生成式AI服务。
“我们希望通过AI让大家以最快的速度，最安全的环境去开发，用更少的资源做更多的事情。” 最后，曹衡康强调，开源要成功，需要四个因素。“就像一张桌子一样要有四个脚，一是红帽本身，二是开发，三是社区，四是合作伙伴生态。”
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