今天分享的是：生成式AI的实际应用—考量因素及红帽 Al 的实际应用
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生成式AI的应用战略与红帽AI实践总结
生成式AI作为全球企业创新和投资的核心领域，正以强劲势头重塑各行业。据IDC预测，2023至2028年全球生成式AI解决方案支出复合年增长率将达59.2%，2028年投资规模将超2020亿美元。其凭借深度学习与神经网络技术，能生成文本、图片等原创内容，为企业带来提升员工效率、提高客户满意度、降低运维成本等多重优势，革新人机协作模式。
企业制定AI战略主要有两条路径。基于云的AI服务由第三方提供，通过API接入前沿模型，无需自行托管，前期成本低、部署快，适合不愿处理基础架构、运维团队规模小的企业，但定制化有限，数据安全与知识产权存在一定风险。自托管AI平台则能让企业自主选择硬件、模型及部署环境，定制化能力强、数据控制权高，减少对第三方依赖，适合监管严格行业、使用敏感数据或拥有专业运维团队的企业，不过前期投入和持续运维成本较高。
评估AI解决方案需重点考量透明度、效率和相关性。应选择披露模型架构、训练数据等信息，具备问责机制的方案；依托可扩展基础架构优化成本，采用量化等技术降低硬件依赖；优先选择含行业特定用例库和预制模板的解决方案，同时确保AI举措与业务目标一致，优化总拥有成本，注重易用性与集中化服务，并持续跟踪投资回报率。
红帽AI通过产品与服务组合，助力企业缩短AI价值实现时间。其产品涵盖红帽企业Linux AI、红帽OpenShift AI及AI推理服务器，支持混合云多环境部署，兼容多种硬件与云服务提供商。随附的Granite系列开源模型，能在保障性能的同时降低运维成本，还提供技术支持与IP保障。红帽AI具备效率高、易用性强、部署灵活等优势，支持机密数据建模，通过自动化流程简化开发，借助小语言模型控制成本。
在实际应用中，红帽AI已覆盖自然语言处理、内容创作、网络安全等多个用例。Clalit Health Services利用其构建AI平台处理医疗数据，识别需预防保健的患者；DenizBank通过其实现工作流标准化，提升贷款识别与欺诈检测效率；AGESIC借助其实现公民诉求自动分类路由，大幅缩短处理时间；红帽内部应用AI驱动解决方案，10个月节省支持成本约150万美元。此外，红帽还提供丰富学习资源与试用服务，助力企业全方位开启生成式AI之旅。
以下为报告节选内容
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