在Agentic AI大爆发时代，曾经那套我们熟悉的技术栈、应用逻辑正在被“吊打”，以至于人们陷入一种“集体焦虑”，在新技术追赶浪潮中疲于奔命。

　　然而，事实可能并非很多人想象的那样！在最近的“2026红帽媒体Open讲”上，借红帽2026全球峰会回顾与展望契机，红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康（Victor Tsao）给这股“AI替代一切”的热潮泼了一盆清醒的冷水。他抛出了一个有点反直觉的观点： AI可以取代应用，但取代不了平台。

▲红帽全球副总裁兼大中华区总裁 曹衡康（Victor Tsao）

　　30多年前，ERP、CRM百花齐放的时代，Linux是真正的底座；15年前，云原生应用层出不穷，但Kubernetes才是核心。从过往企业信息技术的发展脉络来看，平台就是未来，企业在AI时代最好的护城河就是选对平台。

　　从模型崇拜到平台理性

　　过去两年，AI正在经历从“技术狂欢”到“商业落地”的残酷大考。大家不再争论哪个模型参数更大、哪个榜单更高，而是如何让AI真正在企业场景规模化落地。

　　“面对生产场景，不管多好的模型，都会受到多重因素影响，出现意料之外的不可控。” 曹衡康的这句话，点破了当前企业AI战略的最大痛点，就是应用“锁定”。

　　对于CIO来说，AI理想很丰满，但实现条件非常骨感。企业可能会面临严苛的时间要求和有限的预算，但同时又还要面对电力成本的飙升和旧系统的掣肘。

　　因此，如果你把企业的未来押注在某一个特定的闭源模型或Agent上，一旦该模型服务中断、价格暴涨或者出现合规风险，企业将毫无还手之力。红帽的逻辑非常清晰：企业需要的不只是一个聪明的模型，而是一个能够驾驭任意模型、任意Agent、任意GPU的稳固平台。

　　红帽AI，本质上是一个强大的 “底层平台”，它向下兼容异构算力，向上承接多元模型，让企业拥有随时切换技术路线的底气。

　　只有开放平台，才能为Agent兜底

　　“我们需要有一个平台，让客户永远都有选择模型、选择GPU、选择Cloud、选择Agent的能力。” 红帽大中华区方案架构部总经理王慧慧（Aella Wang），在本次媒体Open讲中，透露了一个令人惊讶的细节。

　　为了贯彻“让客户拥有选择权”这一理念，红帽在即将推出的Red Hat AI 3.4版本中，做了一个大胆的决定。为了支持用户使用llm-d进行分布式推理，红帽打破了自身的围墙，llm-d不仅可以跑在红帽的操作系统和容器平台上，甚至欢迎客户跑在其他平台上。

　　这听起来有些不可思议，但这恰恰印证了红帽对“平台”二字的理解：真正的平台，不应该成为新的围墙。

　　除了打造开放平台，红帽在AI落地层面还解决了一个让IT管理员头秃的难题，Agent的可信度。 当Agent拥有了你的银行卡密码或系统权限，你怎么确定它是“人”在操作，还是失控的AI？红帽引入了Agent Ops管控模式，能够在系统层面识别操作主体。如果是Agent试图进行转账或重启核心进程等敏感操作，平台会直接拦截。这种将安全能力下沉到平台层的做法，比单纯依靠应用层防护要靠谱得多。

　　既要又要，Linux的“不死之身”

　　在Agentic AI时代，作Linux为操作系统的“老大哥”形象，不仅没有过时，反而变得更加重要。

　　“红帽的RHEL，在我们客户的生产环境里面连续使用，不升级，可以坚持多久？答案是14年，有一个Linux客户连续跑了14年没有升级！” Aella的分享，还原了企业IT一个典型的矛盾现状：一方面，AI业务要求系统快速迭代、极致轻量化；另一方面，核心业务系统求稳，恨不得“万古长青”。

　　为了解决这个“既要又要”的难题，红帽给出了两套极端的解决方案：

　　1. 对于求快的AI业务。 提供安全加固的操作系统镜像。这种镜像类似容器镜像，小巧、易部署，且承诺零CVE（通用漏洞披露），这个加固镜像对于所有红帽RHEL以及OpenShift的订阅客户免费。这对于需要频繁部署AI Agent的开发团队来说，简直是福音。

　　2. 对于求稳的 legacy 业务。推出了RHEL Forever（红帽企业Linux长生命周期增强包）。只要客户愿意，红帽可以将支持周期延长20年、30年甚至更久。这意味着，那些跑在老旧系统上的关键业务，再也不用担心因为硬件老化或安全漏洞而被迫“带病上岗”。

　　面向Agent OS的“极速进化”

　　至于更广泛的Agent OS概念，是否会出现一个面向所有行业Agent的通用操作系统？红帽的思路很清晰：不会做一个全新的OS，所有形态仍然是RHEL的变体。

　　红帽大中华区首席技术官张家驹，从技术底层拆解了这个命题：传统意义上，操作系统最核心的是Linux Kernel，控制指令始终跑在CPU上。Agent的出现，改变的是操作系统之上的应用软件生态——人机交互从命令行、图形界面，变成了人与Agent交互甚至Agent与Agent交互。

　　业界现在有一个说法，上层的软件可能是“日抛”的，可以随时产生新的软件，但最核心的操作系统层必须稳定。越靠近应用层变化越快，越靠近基础架构层越需要稳定。

　　RHEL和OpenShift，已经在成为Agent事实上的操作系统。Agent的开发大多在桌面上完成，红帽发布的Red Hat Desktop让开发环境与生产环境完全一致，开发者本地写完代码，可以直接推送到生产环境，底层都是同一个平台。

　　面向未来，大脑跑在什么操作系统？小脑跑在什么操作系统上？能不能合用一个操作系统？Aella表示，这正是红帽正在探索的方向，为机器人打造操作系统。就像红帽在汽车领域推出了RHIVOS（Red Hat In-Vehicle Operating System）并与日产达成合作一样，机器人的操作系统底层依然是RHEL，只是根据不同场景表现为不同形态。

　　曹衡康补充了一个关键视角：单台机器人的操作系统只是起点。在一个现代化工厂里，可能同时有几百甚至几千台机器人在协同作业。红帽的OpenShift容器平台可以统一调度所有机器人的操作，配合Ansible自动化引擎，实现大规模集群的管理与编排。

　　光井计划，为开源AI筑堤

　　本次Open讲最触动人的部分，还有关于Project Lightwell（光井计划）的介绍。

　　随着AI技术的发展，黑客利用AI挖掘漏洞的速度呈指数级上升，甚至挖出了潜伏27年的古老漏洞。相比之下，人类打补丁的速度显得捉襟见肘。如果企业自己Fork开源代码去打补丁，维护成本将是天文数字。

　　IBM和红帽承诺投入50亿美金，依托2万多名工程师，启动“光井计划”。这个计划的核心逻辑是：不仅修补红帽的产品，还修补客户环境里用到的所有开源软件。

　　更关键的是，红帽承诺将修复后的补丁Backport（向后移植）到老版本，并贡献给上游社区。这意味着，即使你用的是免费的社区版Linux或Kubernetes，也能间接享受到红帽投入巨资修复的安全红利。在AI安全威胁日益严峻的今天，这种“人人为我，我为人人”的开源精神，或许才是对抗AI风险的最强防线。

　　写在最后

　　从红帽媒体Open讲释放的信号来看，AI的竞争正在从“单点模型”的比拼，升级为“全栈平台”的较量。

　　对于企业而言，追逐最新的模型固然重要，但构建一个能够兼容并包、安全可控、自主选择的平台，才是决定AI战略能否长久的关键。毕竟，流水的模型，铁打的平台。在AI这场长跑中，拥有选择权的人，才能拼到最后。