在CES联手：红帽×NVIDIA的开源领航与AI规模化落地

当AI产业以远超工业革命百倍的速度重塑全球生产力体系，企业的数字化转型已迈入以“AI+”为核心的2.0时代。

在此行业拐点之下，2026年CES展会上，红帽宣布全面深化与NVIDIA的战略合作，以企业级开源技术与先进硬件架构的深度融合，为企业AI规模化落地提供了一套从底层基础设施到上层应用部署的全栈解决方案。

进一步看，这次合作也似乎精准呼应了红帽《2025中国企业级AI实践调研分析年度报告》（以下简称《报告》）中企业构建协同、高效、可控智能化体系的核心诉求。

CES重磅联手：开源技术与先进架构的精准协同

随着越来越多企业计划将AI从实验阶段推向全面生产部署，以AI代理等技术突破为核心的集中式AI工具箱成为转型关键，但底层架构与上层软件的协同兼容、算力资源的高效利用、敏感数据的安全防护等问题，成为制约企业跨越转型鸿沟的主要障碍。

《报告》基于350余份覆盖多行业的企业调研样本明确指出，2025年是中国企业AI应用从“试验探索”迈向“规模化落地”的关键转折点，企业面临的挑战已从单一技术选型，升级为涉及战略、技术、组织与治理的系统性变革。

同时，《报告》深入剖析了企业AI转型的四大核心挑战。即战略层面需确立清晰的AI路径与可持续投资规划；技术层面要建设可复用的基础平台与开放架构；人才层面需形成复合型AI人才培养体系；治理层面则要建立支撑创新与合规的AI治理框架。其中，技术基座的构建被视为破局关键，《报告》强调，企业从“AI作坊”迈向“AI工厂”的核心，在于实现AI生命周期的工业化，而这一过程离不开统一的平台与规范化流程，更需要开放的混合云架构作为技术底座，以降低供应商锁定风险，充分整合生态资源。

因此，在2026年CES展会上，红帽与NVIDIA的战略合作升级，给出了回应行业需求的明确答案。

双方聚焦产业从单体服务器迈向统一、高密度系统架构的趋势，以面向NVIDIA的红帽企业Linux为转型起点，针对NVIDIARubin平台深度优化，为企业AI生产级部署奠定基础。

红帽总裁暨CEOMattHicks直言：“NVIDIA在架构上的突破让AI成为不可逆转的趋势，同时也证明未来的产业竞争将由完整且高效的计算堆栈所界定。”为此，红帽与NVIDIA承诺在红帽的混合云与AI产品组合中，为NVIDIA最新架构提供Day0支持。

NVIDIA创办人暨CEO黄仁勋则强调了开源技术在AI时代的核心价值：“红帽以工业级开源软件彻底改变了企业运算模式。在AI时代，整个计算堆栈都在被重新打造，NVIDIA与红帽正携手推动开源的工业化进程。”而这一进程的核心载体，正是NVIDIA VeraRubin平台，该平台搭载全新NVIDIAV eraCPU与先进NVIDIA RubinGPU，为代理式AI与先进推理提供飞跃性智能提升，与红帽开源生态的结合，将构建起超大规模AI工厂的核心骨干。

观察：从行业洞察到实践落地的闭环

在笔者看来，红帽为NVIDIA Rubin平台提供的Day0支持，全面覆盖红帽AI产品组合，或形成一套完整的企业级AI解决方案。

首先，红帽企业Linux作为混合云解决方案的核心基石，将先进硬件与现代AI所需的复杂软件生态系统紧密衔接，为整个AI生命周期提供NVIDIA Confidentia lComputing支持，强化GPU、内存与模型数据的安全防护。

当然，红帽OpenShift则为企业提供了以Kubernetes为核心的企业级混合云平台，新增对NVIDIA基础设施软件及CUDAX库的支持，实现加速计算的部署、配置与生命周期管理自动化。其对NVIDIABlueField的支持进一步增强网络能力与集群管理水平，通过统一的企业级运营体验提升资源利用率，

在AI能力上，红帽AI平台与NVIDIA的深度整合，将扩展对多款开源模型的分布式推理支持，覆盖视觉、机器人及特定行业应用等场景。这种开放的模型支持策略，让企业无需依赖单一模型供应商，可根据业务需求灵活选择适配方案，充分利用开源生态资源加速创新，完美匹配《报告》中“拥抱开源，构建开放、混合AI工厂”的核心建议。

由此看来，《报告》的最终目标是为CIO群体提供可操作的行动框架，助力企业实现从体系化落地迈向智能化跃迁。而红帽与NVIDIA的战略合作，正是将这一行业洞察转化为实践方案的关键举措，红帽Linux对NVIDIAVeraRubin平台的支持将于2026年下半年同步上市，让企业能够快速获取成熟的AI基础设施解决方案。

作为开放混合云技术的领导者，红帽始终以开源力量为企业AI转型赋能。此次与NVIDIA的深化合作，不仅是技术层面的协同，更是对《报告》中“企业需摒弃零散尝试，构建系统性AI能力体系”的深刻践行。

当开源的灵活性与先进硬件的性能优势相结合，企业将获得稳定、高效、安全的基础设施堆栈，从容应对AI规模化落地的各项挑战。