產品新訊
在企業急於導入生成式 AI 的浪潮中，基礎架構的選型往往面臨兩難：如何在控制軟體授權成本的同時，極大化昂貴 GPU 硬體的利用率？全新的Red Hat AI Enterprise正是為了回應此挑戰而生的整合型解決方案。
強大的 Inference Server 與模型開發工具鏈。
作為底層基礎，僅專注於運行 AI 專案，而非一般應用開發。
專用硬體加速功能，適用於市面上加速晶片，例如：NVIDIA、Intel、AMD晶片等等。
而新的授權方式帶來眾多戰略優勢，由授權模式、架構整合與資源效率三個維度深入探討。
在未有Red Hat AI Enterprise授權前，若客戶有AI專案的需求，需分別獨立購買OpenShift、OpenShift AI、有多少張GPU卡需購買相應AI Accelerator套數。前兩者有虛擬機（2Core or 4vCPU）或實體機（Bare-Metal）計價，後者則依卡數做購買。然而，Red Hat AI Enterprise採取了極具競爭力的「以節點計算」授權模式（實體或虛擬節點皆可），單一節點就包含以上三種產品，相較之下，成本計算複雜度降低，同一台節點不管裝了多少張 GPU（或未來擴到更多卡），授權費用不會跟著「卡數」線性上升，此模式能有效降低不確定性，讓客戶更敢把硬體買足、把效能跑滿。
對於已經部署 Red Hat OpenShift的企業客戶而言，導入 AI Enterprise方案是升級 AI 能力最自然的途徑。
許多企業的數據與微服務應用已經運行在現有的Red Hat OpenShift 上，透過疊加或並行部署Red Hat AI Enterprise，您可以讓一般容器應用服務與 AI 推論服務處於極近的網路拓樸中。這不僅解決了跨雲或跨資料中心的延遲問題，更確保了數據處理的合規性與安全性。
對於新潛在客戶，即便一般應用不是跑在Red Hat OpenShift上，而是跑在企業內部其他軟體，Red Hat AI Enterprise依然具備強大的吸引力：
企業購買 GPU 硬體後，最怕的是資源利用率低落。透過調度能力，本方案支援多種 GPU 共享技術，開發人員在進行模型開發或輕量級推論時，不怕訓練一個模型，佔用整張實體卡。可以將一張強大的 GPU 切分給多個AI場景使用。
透過 Kubernetes 原生的調度機制，閒置的算力可以被自動回收並重新分配，確保每一分硬體投資都在產生價值。
免去客戶自行拼裝多個元件的需求、可以安裝於公有雲、混合雲、邊緣部署，並提供已測試驗證且受支援的 AI 堆疊，協助自動化 DevOps/MLOps/Gen AIOps 工作流程；把 AI 安全、監控與可觀測性列為上線重點。
全新的Red Hat AI Enterprise（RHAIE）帶來了更具優勢的計價模式與更專注的 AI 運行環境。作為企業 AI 轉型的「特種部隊」——以最精簡的授權成本，駕馭最強大的硬體算力。無論是為了降低延遲而與現有應用搭配，還是為了高效管理 GPU 資源池，這都是面向未來的明智投資。
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