当开源遇上生成式AI，将碰撞出怎样的火花？红帽公司给出的答案是，通过小模型策略打通AI落地最后一公里难题！

　　如何理解“小模型”？

　　“虽然AI基础架构已迈过初步构建阶段，但投入产出比依然存在差距。很多企业对AI寄予厚望，但在实际应用层面，仍面临诸多挑战，许多预期的应用场景尚未真正落地。” 红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康（Victor Tsao）在接受媒体采访时表示，主推小模型并不是突发奇想，而是结合现实的AI环境，做出的一种更接地气的战略决策。

　　更进一步的理解是，红帽之所以宣布“小模型”部署路线，是客户需求在推动。在大模型热潮掀起之后，一些领先企业曾尝试通过构建大模型来提升效能，但在实际操作中却发现，大模型在生产环境中往往难以胜任。因为即便是微小的错误，也可能带来巨大的风险，这对于追求稳定性和安全性的企业来说，无疑难以接受。此种背景下，红帽在过去几年中提出了“小模型”的概念。

　　从字面意义来理解，“小模型”是相对大模型而言，是指相对参数较小的深度学习模型，同时结构也相对简单，比较容易部署。红帽眼中的“小模型”，是指专属模型，这种模型的核心在于，让企业数据驱动AI模型生成，从而确保模型能够稳定、安全地运行，并完全符合企业的特定需求。这也是红帽选择与IBM合作的重要原因之一。通过双方的共同努力，红帽架构不仅支持开源模型，还兼容闭源模型，为企业提供了更为灵活的选择空间。除了专属模型外，红帽还推出了模型对齐工具，这一创新之举进一步降低了AI应用对真实数据的依赖。通过合成数据技术，红帽成功地将数据量降至原来的千分之一，从而大幅减少了算力需求、降低了总体成本，包括在能源消耗和环境保护方面产生了更为积极的影响。

　　需要明确的一点是，红帽的关注点其实不只是模型本身，还有模型背后的企业自主性、安全性、创新速度、兼容性等关键能力。比如：在基础架构层面，红帽采用了混合云模式，这一模式不仅支持本地数据中心和公有云的运行，还兼容边缘计算环境，为企业提供了更为灵活的AI模型部署方案。这意味着，企业可以根据自己的实际需求，选择最适合的部署方式，从而实现AI应用的最大效益。而在场景应用方面，红帽引入了“开放实验室”概念。通过与客户的顾问团队合作，红帽针对企业的研发、生产、市场行销和客户支持等各个环节，进行深入的分析和探讨，共同找出最具效能的应用场景。通过这种“联合共创”的方式，企业可以从一个小应用开始，逐步积累经验，扩大应用范围，最终实现AI在企业各个领域的全面渗透和深度融合。

　　西门子成都工厂的“小模型”探索

　　“我们早已在生产领域广泛应用了小模型技术，特别是在机器视觉方面。” 西门子工业自动化（成都）有限公司（以下简称“西门子成都工厂”）信息技术部经理杨健，对红帽提供的技术能力给与了高度评价。

　　作为一家致力于数字化转型的工厂，西门子成都工厂深知AI、数据及技术平台的重要性，并已将这些前沿技术深度融入生产流程中，以显著提升生产效率与产品质量。在实际业务探索过程中，企业通过众多创新方法与平台，提升整体竞争力。特别是在集中化管理领域，资源的统一部署、方案的整合以及架构的优化方面，与红帽展开了深层次的合作。

　　小模型在生产环境中的优势显而易见，其针对单一应用场景进行优化，错误率低，能够确保生产质量与过程的可控性。以垃圾分拣为例，原材料加工后产生的废弃物中包含了金属、塑料、纸张等多种材质。过去，西门子成都工厂的机器人视觉识别准确率仅为85%左右，这无疑限制了分拣效率的提升。但得益于小模型的应用，西门子成都工厂基于开源的OpenCV框架进行了深度训练，成功将识别准确率提升至95%以上，这一显著的进步极大地提高了生产效率与资源利用率。

　　为什么是选择了小模型，而不是大模型？随着技术的不断发展，大模型也逐渐崭露头角。杨健进一步解释道，尽管大模型在某些场景下展现出了强大的性能，但也不得不正视其可能带来的风险，如“幻觉现象”等。在生产环境中，任何微小的错误都可能引发严重的后果，因此，企业在大模型的应用上持谨慎态度，希望通过持续的技术优化与验证，使其更加可靠、可信且全面。红帽提供的众多平台与解决方案，为西门子成都工厂的未来发展提供了宝贵的参考意见，全面打开了企业的新视野。最终，在不断学习与实践过程中，西门子成都工厂已经能够很好地驾驭AI技术，推动数字化工厂的持续发展与创新。

　　“AI三部曲”推进应用加快落地

　　从实际业务部署现状来看，生成式AI虽然是企业拥抱未来的新趋势，但所消耗的算力让很多用户望而生畏。说白了，大模型落应用才只是刚刚开始，企业对AI的投入非常谨慎。

　　为了打开用户心结，降低投资风险，红帽采取了“三步走”策略：

　　第一，轻松试用，无门槛探索。为了让客户能够无负担地体验开源模型与工具的潜力，红帽提供了极低门槛的试用方式。客户可以在最小资源配置下试用开源模型和工具，比如：在笔记本电脑上用CPU试跑，而不需要额外购置昂贵的GPU卡这一设计不仅降低了客户的初期投入成本，还极大地简化了操作复杂度，使得技术探索变得更加自由与便捷。

　　第二，云端扩展，灵活验证。当客户对初步试用结果感到满意时，便可无缝过渡到第二步——通过云租用算力进行更深入的验证与扩展。红帽平台的广泛兼容性使得它几乎能在任何云环境中运行，无论是公司内部的数据中心还是外部的公有云资源，客户都能根据自己的实际需求灵活选择。

　　第三，跨云部署，实现最 佳ROI。红帽架构支持跨云混合部署，为客户提供前所未有的灵活性与经济性。

　　从轻松试用到云端扩展，再到跨云部署。开源与AI正在形成合力，为客户提供一条既高效又经济的技术探索与落地路径。可以说，红帽如今所走的每一步，都旨在降低门槛、提升效率，最终助力客户在激烈的市场竞争中脱颖而出。