报告概述
本报告由Red Hat首席运营官兼首席战略官Michael Ferris撰写，旨在帮助企业在AI时代构建持久且适应性强的组织。报告指出，面对技术颠覆的快速变化，企业应从单纯追求韧性的目标转向追求耐久性——即在变化中持续交付价值。报告提出了四个关键焦点领域：明确AI的业务目标、培养实验与专业文化、了解数据与应用的位置、先现代化再推进AI。此外，报告还强调了开放源码在驯服AI混乱中的关键作用，以及如何通过混合云策略实现AI的灵活部署。对于希望将AI融入战略但需确保长期适应力的企业领导者，本报告提供了实用的框架和指导。
报告的核心结论
企业应追求耐久性而非仅韧性
韧性意味着从冲击中恢复，而耐久性则是在变化中持续交付价值。报告认为，在AI时代，仅仅恢复是不够的；企业需要建立文化和技术的根基，使其能够适应、演变并抓住机遇，而不被每轮新模型或工具打乱方向。
构建文化比技术本身更为关键
技术和数据是基础，但真正的适应力来自组织的人员。报告强调，培养一种允许试错、鼓励开放协作、投资培训员工的文化至关重要。缺乏内部专长是阻碍AI进展的主要因素之一，因此需要为员工提供学习和实验的空间。
AI策略必须是混合云策略
数据分布在数据中心、多个公有云和边缘，AI应就近数据运行以降低延迟并保障安全合规。报告指出，成功的AI策略需要一致的混合云平台，支持在任何环境、任何硬件加速器上训练、调优和运行模型，避免孤立的AI创新。
开放源码帮助驯服AI混乱并桥接传统系统
AI创新多发生在开放源码社区，但选择过多导致混乱。报告以Model Context Protocol（MCP）为例，说明开放源码项目如何使AI代理利用现有资源。Red Hat擅长将开源创新转化为稳定可靠的企业级解决方案，帮助组织在不放弃现有投资的前提下拥抱AI。
报告回答的关键问题
如何构建AI就绪的企业？
报告建议从四个焦点出发：创建清晰的AI业务目标和KPIs；培养实验与专业文化（允许试错、投资培训）；了解数据与应用分布并采用混合云策略；先通过自动化和现代化平台（如Linux、容器、Kubernetes）打好基础，再推进AI。
为什么企业需要追求耐久性而非韧性？
韧性强调从冲击中恢复，但AI时代的变革持续不断。耐久性意味着在变化中持续交付价值，不被新模型或工具打乱。报告认为，只有建立持久的文化和技术根基，企业才能真正适应不断演进的AI环境。
AI策略为什么必须基于混合云？
因为企业数据已分布在数据中心、多个公有云和边缘。将AI工作负载靠近数据源可降低延迟、提升效率并保障安全合规。混合云策略允许企业训练、调优和运行模型于任何环境，避免数据迁移风险和供应商锁定。
开放源码如何帮助企业应对AI复杂性？
AI领域的开源项目众多，但企业难以选择。开放源码提供了桥接传统系统与AI的解决方案，如MCP使AI代理能利用现有工具。Red Hat将开源创新稳定化、生命周期化，让企业能在不放弃现有投资的前提下安全采用前沿AI技术。
报告中的代表性数据
6440亿美元
2025年全球生成式AI支出预测
2025年，根据Gartner预测，2025年全球生成式AI支出将达6440亿美元，较2024年增长76.4%。该数据说明AI市场的爆发式增长和企业面临的迫切行动压力。
42%
缺乏内部专长阻碍AI进展的比例
2025年12月调查，Bain & Company季度AI调查显示，42%的受访者指出缺乏内部专长或资源阻碍了其组织在生成式AI方面的更快进展，凸显了投资人员培训的重要性。
超过80%
2028年用于推理的数据中心工作负载加速器占比预测
2028年，Gartner预测到2028年，超过80%的数据中心工作负载加速器将专门用于推理而非训练，表明AI实用价值的重心正从模型开发转向实际应用。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 前言（新常态）：阐述当前技术颠覆的速度前所未有，AI支出激增，领导者面临压力，但真正的起点是构建适应性企业。
- 从韧性到适应性与耐久性：详细定义并区分韧性、适应性和耐久性，提出耐久性企业能在变化中持续交付价值，并提供引导性问题帮助读者诊断组织现状。
- 适应性AI就绪企业的蓝图：深入分析四个焦点领域——明确AI目标、培养实验文化、掌握数据与应用位置、先现代化再AI，每部分均包含具体建议和Red Hat自身实践案例。
- 开放源码优势：驯服AI混乱：讨论开源在AI创新中的作用，以MCP等社区项目为例说明如何桥接传统系统与AI，并介绍Red Hat如何将开源创新稳定化用于企业生产环境。
- 结论：开启未来：总结全文，重申构建耐久企业和适应性组织是持续承诺，并邀请读者通过ai.redhat.com探索更多资源。
- 作者背景：提供Michael Ferris作为Red Hat高级副总裁、COO兼首席战略官的详细信息，包括他在开源、云计算和AI战略方面的经验。
- 参考文献和行业引用：报告引用了IBM CEO研究、Gartner预测、Bain调查等权威数据源，为观点提供支撑。
- Red Hat解决方案概述：虽未详细列出，但文中提及Red Hat Enterprise Linux、Red Hat OpenShift、Red Hat AI Inference Server等产品，并暗示可帮助企业实现蓝图。
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