AI竞争的下一阶段，拼的不只是算力和模型能力，更是谁能用开放的技术生态，把成本、效率与自主选择权同时掌握在自己手中。
过去，行业谈论AI，绕不开模型能力和算力规模。开源模型增加了模型选择；同时，平台对异构算力的支持让企业不必把算力押在一种硬件上。
这背后，是开源正在成为AI产业的重要力量。
红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康
近日，在红帽举办的媒体沟通会上，红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康谈到了一个判断：过去二十年，很多新技术都来自开源。从Linux、互联网、大数据到云计算，开源已经逐渐成为主流。到了AI时代，这种开放协作的模式仍在延续。
而在他看来，中国市场在这一轮变化中，拥有一些独特条件：国产GPU厂商不断增加，电力成本和供应具备优势，开源模型生态活跃，机器人产业链也有较强的成本竞争力。这些条件的综合，将为中国AI企业提供另一种竞争路径。
开源正在成为AI创新的重要方式
曹衡康认为，开源能够持续推动技术创新，一个重要原因在于它打破了单一企业的研发边界。
一家厂商能够投入的研发人员毕竟有限，但开源代码面向全球，工程师可以参与社区协作，把全球开发者的创新能力汇聚起来。
这套机制在AI时代有了新的应用空间。开源模型不断增加，企业可以根据业务需求、成本预算和数据安全要求，选择不同模型和部署方式，而不是完全依赖某一家供应商。
企业对开源的态度也在发生变化。红帽携手CIO时代及新基建创新研究院发布的《2026中国企业级AI实践调研分析年度报告》显示，开源大模型私有化部署率一年内从16.0%上升至62.9%。
不过，开源不等于免费。模型部署、推理算力、数据管理和安全治理仍然需要投入。对企业而言，真正重要的是能否通过更灵活的技术选择，控制整体成本，并让AI进入实际业务。
红帽希望提供的，正是这样一个能够连接不同模型和算力的平台。曹衡康强调，企业不应该被单一的模型或硬件厂商锁定，而应该保留选择适合自身技术路线的自由。
红帽大中华区方案架构部总经理王慧慧
红帽大中华区方案架构部总经理王慧慧把平台拆成四层：GPU等加速器、RHEL与OpenShift、以vLLM和llm-d为核心的推理层、模型与智能体层。她强调，企业不能只做Token的消费者，还要成为Token的生产者。
中国AI的优势不只在模型
在AI时代的竞争中，中国发展AI有几项比较明显的优势。
首先是GPU选择正在增加。曹衡康表示：“国内现在有不少GPU厂商，大家可选的型号更多，这是国内AI的一个优势”但他同时指出，英伟达GPU仍然领先，国内企业在部分场景下选择国产GPU，也给本土厂商带来了成长机会。
其次是电力条件。“国内电力成本比美国便宜，电力供给也相对充足，这让我们发展 AI 面临的这一块障碍会小很多。”曹衡康表示。
第三是开源模型生态。国内开源模型发展活跃，企业对开源模型的接受程度相对较高。国内对开源模型的支持力度大，行业里称得上是“百花齐放、百模大战”。 报告显示，国产开源模型DeepSeek（58.1%）和Qwen（47.0%）在企业模型选型中排名前两位。
此外，具身智能和机器人也是中国的一个优势领域。曹衡康表示，目前国内具身智能机器人公司超过200家，国内机器人供应链成本比国外低，能够以比较低的成本使用相对先进的技术。
这些条件放在一起看，中国AI的机会并不只是拥有更多模型，而是有机会把开源模型、国产算力、电力条件和制造业供应链结合起来，以更具成本竞争力的方式推动AI应用落地。
从产业优势到全球市场仍有门槛
机会之外，企业真正使用好AI，并走向规模化的道路上仍有不少难题。
曹衡康坦言，国内外企业面对的核心问题其实相似。首先在成本方面，目前企业投资都很大，尤其是算力投入，无论采用云算力还是自建成本都不低，因此如何提高效益则是每家企业都要面对的问题。
安全和治理同样是绕不开的问题。随着AI Agent进入企业流程，企业不仅要关注模型能做什么，还要明确它能够访问哪些数据、执行哪些操作。曹衡康认为，企业需要给AI设定清晰的权限边界，最终的判断和决策仍应保留在人类手中。
而对于中国AI企业来说，另一个重要考验是出海。
国内机器人和智能制造企业希望进入更大的海外市场，但不同国家和地区的法规、安全标准、数据要求并不相同。
曹衡康认为，红帽在全球市场长期积累的技术生态和本地化经验，能够帮助中国厂商降低部分适配成本。
他提到，Linux和OpenShift已经成为全球企业IT环境中广泛使用的技术平台。对于中国企业而言，能够兼容这些技术，有助于减少进入海外市场时的适配工作。不过，具体市场仍有各自的合规要求，企业不能仅凭采用某个平台就认为已经满足全部法规。
在具身智能领域，红帽也在尝试通过生态协作推动产业落地。在 2026 红帽论坛上，红帽与西湖机器人、英特尔、紫金星宇和施耐德电气联合发布解决方案，各方分别提供机器人本体、芯片、通信和工业场景能力。红帽则在其中提供平台支持，把这套方案先用边缘平台把机器人的“大脑”和“小脑”装在一起，再用一个平台管多台机器人，新算法可以一键下发到1000台。
曹衡康指出：AI和具身智能的发展，不可能由一家厂商独立完成，需要不同企业发挥各自所长。
过去二十年，开源推动了操作系统、互联网和云计算等领域的技术演进。今天，它正在成为AI产业的重要基础。
对中国企业而言，开源提供了更多技术选择，也让本土硬件、能源和制造业供应链有机会形成合力。但这并不意味着竞争已经结束。如何把成本和生态优势转化为真实的商业价值，再把产品带到全球市场，才是接下来更难的一道题。
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