生成式 AI 已从实验阶段成为企业日常工具，代理式 AI 更成为企业战略性发展方向，IDC 数据显示 2029 年全球 AI 相关支出将达 1.3 万亿美元，超半数企业已在生产环境运行生成式 AI 应用，混合云部署则成为 AI 基础设施的主流策略。在此背景下，构建生产就绪型 AI 环境成为企业数字化转型的核心任务，红帽围绕这一需求提出了全流程的构建思路与解决方案，核心聚焦开放、灵活的混合 AI 架构搭建，解决企业 AI 部署中的成本、对齐、控制等核心挑战。
构建生产就绪型 AI 环境需遵循标准化生命周期流程，从明确业务用例、选择部署位置与开放模型，到通过 RAG 完成模型自定义、部署推理服务器、构建 AI 应用，再到借助代理式 AI 扩展工作流并实现安全监控，全流程需依托开放适配的技术架构，涵盖开放权重模型、GenAIOps 工具、模型调优能力、推理运行时、AI 代理基础组件及跨环境基础设施端点等关键能力。
企业搭建 AI 平台需重点关注七大核心模块：容器与容器编排为 AI 应用提供跨环境一致部署能力，2027 年超 75% 的 AI 部署将基于容器技术，Kubernetes 是编排层的优选；应用管理和 GenAIOps 通过容器化 AI 工作负载、自动化生命周期管理及 CI/CD 管道，促进跨团队协作，提升开发效率；混合云平台为 AI 提供可扩展基础，支持主权 AI 和私有 AI 策略，满足数据隐私与合规要求；模型自定义和对齐通过 RAG、微调等模块化方式结合企业专有数据，让模型适配业务场景，同时实现成本优化与治理强化；大规模 AI 推理作为 AI 生产运行时核心，需通过优化运行时、动态扩展、容器化部署等方式，平衡性能、成本与数据控制；AI 安全防护采用分层策略，通过模型测试、私有环境运行、版本化管理等，规避幻觉、模型偏移等安全风险，满足监管要求。
展开剩余77%红帽 AI Enterprise 作为集成式 AI 平台，以红帽 OpenShift 为基础，提供模型调优、高性能推理、代理式 AI 工作流管理等核心功能，支持任何模型、硬件与部署位置，结合 llm-d 分布式推理框架实现成本与性能优化，同时通过预配置工具、自动化部署提升运维效率，降低企业 AI 落地风险。该平台依托英伟达、AMD、英特尔等认证合作伙伴生态，以及 Hugging Face 等模型库，为企业提供丰富的技术选择，确保硬件与软件的高效协同。
实际落地中，土耳其航空、Denizbank 银行、乌拉圭 AGESIC 数字政府机构等企业与机构，通过红帽 AI 平台实现了 AI 基础设施标准化，加快了模型开发与创新速度，在优化客户服务、提升运营效率、保障安全治理的同时，成功实现 AI 的规模化应用。整体而言，构建生产就绪型 AI 环境的关键在于以开放混合云为基础，整合全生命周期工具与安全防护能力，依托认证生态实现技术适配，让 AI 真正融入企业核心业务与运营流程。
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