Red Hat Summit 2026：Red Hat AI 3.4が狙う本番エージェントAI

3つ目が、Red Hat AI 3.4とRed Hat AI Inference Server 3.4だ。Red HatのドキュメントにはRed Hat AI Inference Server 3.4と、3.4 Early Access（EA2）に含まれる新機能の概要が掲載されており、製品ページでもRed Hat AI 3.4が最新版として示されている。^[17][27] ただし、現時点で確認できる情報だけでは、3.4固有の性能向上率やベンチマークを断定するには足りない。

4つ目はパートナー連携だ。MicrosoftとRed HatはSummit 2026で、Azure Red Hat OpenShiftを、モダナイゼーションと本番AIワークロードをガバナンス、セキュリティ、スケールの面から支える基盤として打ち出した。^[2] また、Red Hat AI Enterpriseをめぐっては、NVIDIAとの共同エンジニアリングによる「Red Hat AI Factory with NVIDIA」も報じられている。^[9]

エージェント型AIで何が難しくなるのか

チャットボットであれば、アプリケーションがモデルを呼び出すだけでも成立する。だが本番のエージェント型AIでは、外部ツールの呼び出し、文脈検索、複数サービスとの連携、推論のルーティング、認証、データ境界の尊重、監視可能性などが必要になる。

Red Hatの開発者向け資料は、Red Hat AIがモデルサービング、安全性のガードレール、推論ルーティング、エージェントID、サプライチェーンセキュリティを、開発者が最初のエージェント設定を書く前の段階でプラットフォームとして扱うと説明している。^[18]

つまりRed Hat AI 3.4の話は、「モデルを少し速く呼べるようにする」だけではない。どのモデルにどう接続するか、推論をどう流すか、エージェントをどう統制するか、そしてどの環境で動かすかまでを企業向けの運用レイヤーとしてまとめようとしている点が重要だ。^[18][27]

MaaS：モデル接続をどう管理するか

エージェント型AIでは、モデルへの接続方法が土台になる。Red Hatのエージェント展開ガイドは、エージェントにはLLM推論が必要だとしたうえで、Red Hat AIにおける選択肢としてvLLM、Llama Stack、Models-as-a-Service（MaaS）の3つを挙げている。^[18]

これは企業利用では大きい。外部のホスト型APIを各エージェントが直接呼び出す形にすると、プロンプトがクラスター外へ送られ、トークン単位の課金が発生し、データを第三者に預ける判断も必要になるとRed Hatは説明している。^[18] MaaSは、その代替となるモデル利用パターンの一つだ。vLLMやLlama Stackも、モデルを提供・統合する別の経路として示されている。^[18]

ただし、確認できる根拠から強く言えるのは、MaaSがRed Hat AIにおけるエージェント向け推論オプションに含まれるという点までだ。MaaSがRed Hat AI 3.4だけの新機能だとまでは、公開されている情報からは断定しにくい。^[18][17]

推論高速化：方向性は明確、3.4固有の数値は限定的

Red Hatの推論戦略は、モデルサービングをより高速、効率的、かつハイブリッド環境で扱いやすくすることにある。Red Hatは、Red Hat AI Inference ServerがvLLMを基盤とし、Neural Magicの技術で強化され、ハイブリッドクラウド全体でより高速・高性能・コスト効率の高い推論を提供すると説明している。^[24]

SD Timesも、Red Hat AI EnterpriseがvLLMやllm-dフレームワークといった最適化ランタイムを使い、高スループット・低レイテンシのモデルサービングを実現すると報じた。^[8] Red Hatの製品ページでも、vLLMなどを使った高速で効率的な推論が訴求されている。^[27]

一方で、Red Hat AI Inference Server 3.4のドキュメント断片からは、3.4における具体的なベンチマーク、改善率、ワークロード別の性能値までは確認できない。^[17] 方向性は「本番AIの運用レイヤーとして推論を整える」ことだが、3.4単体の速度向上を語るには、より詳細なリリースノートや測定データが必要になる。

エージェント管理とガバナンス

エージェント型AIを企業で使ううえで価値を左右するのは、自由度だけではなく制御だ。Red Hatの資料は、ガードレール、推論ルーティング、ID、サプライチェーンセキュリティをプラットフォーム側で扱うと説明している。^[18] Red Hatはまた、自社のAI基盤でユーザーが持ち込んだエージェントを、企業が求めるガバナンスと統制のもとで展開できるとしている。^[27]

Red Hat AI Enterpriseも、AIモデル、エージェント、アプリケーションをハイブリッドクラウド全体でデプロイ・管理するプラットフォームとして位置づけられている。^[5] MicrosoftのAzure Red Hat OpenShiftに関するSummit 2026投稿も、本番AIに必要な一貫したガバナンス、セキュリティ、スケールを強調している。^[2]

要するにRed Hatは、エージェントを「モデルを包んだアプリの一部」ではなく、管理対象となる企業ワークロードとして扱おうとしている。デモを越えて本番環境へ進むときに発生する運用課題を、プラットフォーム側で吸収するという考え方だ。^[18]

ハイブリッドクラウドこそ本丸

Red Hatの主張で最も根拠がはっきりしているのは、ハイブリッドクラウド展開だ。Red Hat AI Enterpriseは、AIモデル、エージェント、アプリケーションをハイブリッドクラウド全体でデプロイ・管理する統合プラットフォームとして説明されている。^[5]

同プラットフォームはRed Hat AI Inference Server、Red Hat OpenShift AI、Red Hat Enterprise Linux AIをまたぐ構成で、データセンターとパブリッククラウドサービスにまたがるインフラ、モデル運用、エージェント展開を結びつけるものと報じられている。^[6]

これはRed HatのOpenShiftとRHELの戦略にも沿う。Red Hat AI Enterpriseは、Red Hat Enterprise LinuxとRed Hat OpenShiftを基盤にAIライフサイクルを統合するものと説明されている。^[5] Red Hat Enterprise Linux AIについても、Red Hat AI Inferenceを含み、NVIDIA、Intel、AMD向けにハードウェア最適化された推論を備え、ハイブリッドクラウド全体でアクセラレーター上のモデル運用を制御できると説明されている。^[28]

NVIDIA連携：戦略は見えるが、3.4固有の詳細はまだ薄い

提供されている情報からは、Red HatとNVIDIAの連携が重要な柱であることは読み取れる。ただし、Red Hat AI 3.4で何が新しくなったのかを細かく裏づける材料は限られる。

Red Hat AI Enterprise関連の報道では、Red HatがNVIDIAとの協業を拡大し、共同エンジニアリングによるRed Hat AI Factory with NVIDIAを展開したとされている。^[9] また、前年のRed Hat発表では、NVIDIA RTX PRO ServersとNVIDIA B200 BlackwellシステムをRed Hat AI上で動かすNVIDIA Enterprise AI Factory検証済み設計との統合が説明されていた。^[11]

推論負荷の大きいエージェント型AIを拡張するには、アクセラレーターの選択肢や検証済みインフラが重要になる。とはいえ、3.4固有のNVIDIA機能一覧やベンチマークまでは、確認できる資料だけでは特定できない。現時点では、Red Hat AI 3.4がNVIDIAインフラとの整合を強めるポートフォリオの中にある、と読むのが安全だ。^[9][11][17]

主権、宇宙、ソフトウェア定義車両はどう見るべきか

Summit関連の報道では、Red Hatがガバナンス、主権、セキュリティを強調し、ソフトウェア定義車両や宇宙でのコンピューティングといった特殊な環境にもオープンソース基盤を広げる姿勢を示したとされている。^[1]

ただし、確認できる情報には、具体的な主権クラウド提携先の名前や、宇宙ベースAI、ソフトウェア定義車両向けの詳細な技術アーキテクチャは含まれていない。これらは、Red Hatのハイブリッドクラウドとエッジ基盤を広げる戦略領域として理解するのが妥当で、実装手順まで明らかになった発表とは言い切れない。^[1]

結論：Red Hat AI 3.4の価値は「本番運用の型」にある

Red Hat Summit 2026のAIメッセージは、エージェント型AIを本番運用に乗せることだった。Red Hat AI 3.4、Red Hat AI Inference Server、Red Hat AI Enterpriseは、モデル接続、より高速で効率的な推論、エージェントガバナンス、ID、サプライチェーン統制、ハイブリッドクラウド展開という、本番AIで避けて通れない領域に向けて位置づけられている。^{[5][17][18][27]}

最も確実に言えるのは、Red Hatが企業に対し、エージェントとモデルを重要アプリケーションと同じように管理させようとしている点だ。OpenShiftとRHELを土台に、データセンターとパブリッククラウドにまたがり、モデルとアクセラレーターの選択肢を残すという方向性は明確である。^{[5][6][27][28]}

一方で、3.4固有の性能ベンチマーク、主権クラウド提携の具体名、NVIDIA連携や宇宙・車両領域での実装詳細については、現時点の情報だけでは踏み込みすぎないほうがよい。Red Hat AI 3.4は「派手な単独機能」よりも、企業がエージェント型AIを安全に運用するための基盤づくりとして見るべきリリースだ。