Matt Hicks出任紅帽總裁兼CEO已經有9個月，在這9個月中他看到環境既充滿積極的因素，也存在著消極的干擾。
積極的是開源社區中正在發生許多令人興奮的發展，消極的是疫情後的不確定性、通貨膨脹和一些無法直接控制的因素。他說，我們要清楚自己的定位，熟知我們的方法，並保持專注於此，這樣就可以減少你無法控制的干擾，更好地為客戶服務。
其中令他感到興奮的是，開源模式在全球範圍內的應用速度比以往任何時候都要快。因為開源可以不受國家或地區的限制，在創新和技術應用方面是一種非常出色的模式。
Matt Hicks認為，無論環境如何，創新應用都變得非常關鍵。他看到了很多圍繞開源的創新，而紅帽也願意成為這種橋樑。
未來12個月，紅帽將專注於實現這種技術潛力，無論是在特定領域運用人工智慧提升Ansible方面的能力，還是開發者和DevOps方面取得更好的表現，還是實現一些人工智慧創新方面取得成功。
所以，現在是紅帽和開源領域的好時機。
自動化是人工智慧的一個起點
今年紅帽全球峰會將內容劃分為兩個關鍵領域，一個是如何提高效率，另一個是如何藉助這種效率推動業務增長。
因為現在技能缺口是企業的一個共同話題，所以提高效率並藉助技術推動業務增長是企業的當務之急。在紅帽首席技術官Chris Wright看來，關鍵的趨勢是利用人工智慧來發揮人類的技能，實現機器輔助人類智能，從而為企業實現驚人的效率，促進業務增長。
應用人工智慧幫助作業系統稱為"AI運維"，自動化則是一個基礎性的起點，紅帽已經在這個旅程中走了很長一段時間。如果考慮在OpenShift上所做的工作，紅帽提供了一個與Kubernetes平台連接的工具，稱之為"operators"，或者利用Operator SDK來自動化操作OpenShift本身以及運行在OpenShift上的應用程序。
OpenShift作為一個容器平台，其最初階段完全專注於應用程序。而機器學習的第一階段開始涉足容器領域，通過在容器中運行一些訓練工具、模型開發和訓練工具。紅帽看到這是一個機會，將應用程序開發和模型開發融合到一個共同的平台上。
OpenShift AI提供了一個絕佳的機會，將AI工作負載和AI開發模型帶到與應用程序開發相同的平台上。紅帽首席產品官Ashesh Badami指出，OpenShift AI系列功能包括整個ML Ops過程，從數據的收集和特徵工程，到模型的開發和參數調優，以確保模型能夠提供準確的預測結果，並將其推送到生產環境中，作為構建智能應用程序的關鍵組成部分。
現在企業可以將業務邏輯與推理引擎或訓練模型相結合，從而構建一個更智能的業務，並將該模型推向生產環境後保持準確性。整個ML Ops的工作流程被稱為OpenShift AI，其中組件包括訓練、提供服務、監控和改進指標。
通過完整的工作流程，企業能夠與模型開發相關聯，實現良好的業務結果。「像AI流水線這樣的工具鏈和成熟度對於企業非常重要，因為它們與應用程序開發流水線非常相似。」Ashesh Badami說道，紅帽匯集了整個合作夥伴生態系統，為OpenShift AI構建了一系列能力。
生成式AI實現更多自動化
現在人工智慧已經是最常被提及的話題，因為它已經無處不在。「當我們談到生成式人工智慧、基礎模型或Transformer時，它代表了一種疊代的進步，而且這種進步的影響非常顯著。」Matt Hicks說道。
談到為什麼紅帽選擇將生成式人工智慧應用於操作自動化領域時，Chris Wright說，Copilot工具主要專注於應用程序開發，提供了對各種不同編程語言的支持，幫助開發人員快速進行原型設計或將功能集成到現有軟體中，而Ansible則專注於企業級IT自動化。
紅帽推出了Ansible Lightspeed with IBM Watson Code Assistant，這一新功能使Ansible新手用戶更容易實現任務自動化，從而減輕了自動化專業人員創建低級任務的負擔。用戶可以使用英文命令生成Ansible Playbook自動化任務列表中可以使用的YAML命令。
「在構建Playbook時，開發人員使用Ansible YAML語言，它是一種相對容易理解的基礎設施自動化和開發語言，但紅帽觀察當今企業面臨的挑戰，發現它們希望儘可能減少手動工作量，實現更多的自動化。」Chris Wright說道。
因為企業能夠輕鬆使用自動化工具，就能實現更多的自動化。通過使用生成式人工智慧模型，可以針對特定領域進行訓練，基於在Ansible社區中被認為是成功且有用的Playbook，產生高度準確的輸出結果。
「這種生成式人工智慧工具既可以幫助我們探索特定領域的需求，又能幫助企業IT客戶實現更多自動化，提高企業效率。」Chris Wright說，我們將繼續擴大合作並在不同領域應用生成式人工智慧，Ansible是一個很好的起點，因為它專注於Ansible YAML語言，針對管理IT自動化的用戶需求，我們正通過這一實踐不斷學習和提升。
