英國國防部（MOD）已選擇紅帽公司為其整個系統架構設計統一的AI和混合雲基礎設施。今日宣布的這項協議旨在打破數據孤島，加速AI模型從數據中心到戰術邊緣的部署。
對於首席資訊官而言，這是從碎片化和項目特定的AI試點向更加平台工程化方法轉變的一部分。通過在紅帽基礎設施上進行標準化，國防部旨在將其AI能力與底層硬體解耦，使算法能夠一次開發並在任何地方部署——無論是本地、雲端還是斷開連接的現場設備。
國防數字鑄造廠成為核心平台
該協議的重點是國防數字鑄造廠，這是國防部的中央軟體交付中心。鑄造廠現在將為所有軍種提供一致的MLOps環境，包括皇家海軍、英國陸軍和皇家空軍。
這一舉措的核心是紅帽AI套件，其中包括紅帽OpenShift AI。該平台解決了企業AI中一個常見的瓶頸："推理差距"——即數據科學團隊與運營基礎設施之間的差距。
新協議將允許國防部開發者在單一平台上協作，為其特定任務需求選擇最合適的AI模型和硬體加速器，而不會被鎖定在單一供應商的生態系統中。
根據紅帽的說法，這種標準化對於"大規模啟用AI"至關重要。通過統一分散的努力，國防部打算減少經常困擾大型政府IT項目的重複問題。該平台支持優化推理，確保AI模型能夠在軍事環境中常見的受限硬體占用空間上高效運行。
英國國防部首席技術官Mivy James表示："在AI時代，簡化對紅帽平台的訪問對英國國防部變得更加重要，因為快速採用、複製良好實踐以及擴展能力對戰略優勢至關重要。"
解決遺留系統集成挑戰
國防現代化的一個主要障礙是遺留虛擬化工作負載與現代容器化AI應用程序的共存。該協議包括紅帽OpenShift虛擬化，為現有系統提供"清晰的遷移路徑"。這使國防部能夠在同一控制平面上管理傳統虛擬機和新的神經網路，以降低運營複雜性和成本。
國防部協議還整合了紅帽Ansible自動化平台，以推動企業範圍內的AI自動化。在AI環境中，自動化是治理的執行機制。它確保在模型重新訓練和重新部署時，底層配置管理、安全編排和服務配置仍符合嚴格的國防標準。
安全與合規保障
在國防領域部署AI自然需要能夠抵禦複雜網路威脅的"一致安全足跡"。
紅帽平台支持DevSecOps實踐，將安全關卡直接集成到軟體供應鏈中。這對於在集成來自批准第三方供應商的代碼時維護可信軟體血統特別相關，這些供應商現在可以將其交付成果與國防部標準化的紅帽環境保持一致。
紅帽英國和愛爾蘭地區經理Joanna Hodgson評論道："紅帽提供靈活性和可擴展性，可以在他們選擇的硬體上部署任何應用程序或任何AI模型——無論是本地、任何雲端還是邊緣——幫助英國國防部利用包括AI在內的最新技術。"
這次部署表明，AI成熟度正在從模型本身轉向支撐它的基礎設施。在國防等高風險環境中的成功，更少依賴於單個算法性能，而更多依賴於大規模可靠交付、更新和治理這些模型的能力。
Q&A
Q1：紅帽為英國國防部提供的AI解決方案包括哪些核心組件？
A：紅帽為英國國防部提供的解決方案核心包括紅帽AI套件（含紅帽OpenShift AI）、紅帽OpenShift虛擬化和紅帽Ansible自動化平台。這些組件能夠統一AI和混合雲基礎設施，提供一致的MLOps環境，並實現從數據中心到戰術邊緣的AI模型部署。
Q2：國防數字鑄造廠在這個項目中起什麼作用？
A：國防數字鑄造廠是英國國防部的中央軟體交付中心，在該項目中將為包括皇家海軍、英國陸軍和皇家空軍在內的所有軍種提供統一的MLOps環境，成為AI模型開發和部署的核心平台。
Q3：這個AI平台如何解決遺留系統與現代AI應用的集成問題？
A：通過紅帽OpenShift虛擬化，該平台為現有系統提供清晰的遷移路徑，允許在同一控制平面上管理傳統虛擬機和新的神經網路，從而降低運營複雜性和成本，實現遺留系統與現代容器化AI應用的順利共存。
