生成式 AI：重塑市场和行业
生成式 AI 作为 AI 增长关键驱动因素，预计 2023-2028 年全球支出复合年增长率达 59.2%，为企业带来创新产品、优化流程及竞争优势。生成式 AI 基于深度学习，生成文本、图片、代码等原创内容，重塑人机协作，提升效率、客户满意度并降低成本。
企业 AI 战略选择
企业制定 AI 战略有两条路径：
- 基于云的 AI 服务：由第三方提供，通过 API 访问前沿模型，无需管理基础架构，适合不想处理 AI 基础架构管理、运维团队规模较小或小规模采用 AI 的企业。
- 自托管 AI 平台：企业自行构建并托管，拥有更多选择和控制权，适合监管严格行业、使用敏感数据或拥有较大运维团队的企业。
评估 AI 解决方案考量因素
评估 AI 解决方案时需考虑透明度、效率和相关性：
- 透明度：确保 AI 解决方案提供透明度、可问责性和可解释性，保障数据隐私、安全性和监管合规性。
- 效率：支持模型优化、分布式训练和高效硬件配置的可扩展、低成本基础架构。
- 相关性：探索特定于行业的应用场景，提供预制模板和特定于业务的数据调优工具。
利用红帽 AI 缩短价值实现时间
红帽 AI 产品组合旨在加速混合云环境中 AI 解决方案的开发和部署，包括：
- 红帽企业 Linux AI：适用于单个 Linux 服务器环境。
- 红帽 OpenShift AI：适用于分布式 Kubernetes 平台。
- 红帽 AI 推理服务器：用于优化大语言模型推理。
红帽 AI 提供开源技术和专用小语言模型（SLM），降低成本，支持多种环境部署，并提供产品技术支持和模型知识产权保障。
红帽 AI 的优势
- 提高效率：使用 Granite 系列模型及预优化的开源模型，减少计算资源依赖，降低成本。
- 简便性和可访问性：面向各类角色，简化环境设置，优化模型训练与调优。
- 灵活部署：跨混合云环境提供一致体验，遵守数据限制，保护隐私和维持安全性。
- 简化 AI 模型交付流程：支持使用企业数据构建预测性和生成式 AI 模型，提高敏捷性。
实际应用和用例
红帽 AI 可应对多种业务用例：
- 推荐引擎：基于历史数据提供实时行动建议。
- 基于 AI 和数据的业务运维：处理大量数据，帮助做出更明智的业务决策。
- 自助式的自动化 AI 工作流：简化 AI 管道和自助式操作，提高安全性和合规性。
- 自动化服务工单路由：快速路由工单至合适团队，加快解决速度。
- 虚拟助手和聊天机器人：提高市政员工工作效率，提供新服务。
- 客户支持和内容创作：提升客户支持效率，简化 IT 支持流程。
结语
红帽 AI 可加快推向市场的速度并降低在混合云环境中交付 AI 解决方案的运维成本，帮助企业利用 AI 进行创新，实现业务目标。
