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Red Hat AI 3.5 正式推出：由 AI 試驗走向混合雲生產部署
Red Hat 宣布 Red Hat AI 3.5 正式可用，目標係令企業將 AI 由零散試點，變成可治理、可監察、可供多個團隊共用嘅混合雲生產服務。[16][8] 版本重點包括部署前嘅風險與信任驗證、共享 GPU 資源調度，以及可重複使用嘅應用程式和推理部署方式。 EvalHub 現已正式可用，可為自建或自訂模型、RAG 流程及 AI Agent 進行自動化安全評測，並產生可稽核嘅合規證明。[13][8]
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研究答案
重點
- Red Hat 宣布 Red Hat AI 3.5 正式可用，目標係令企業將 AI 由零散試點，變成可治理、可監察、可供多個團隊共用嘅混合雲生產服務。[16][8]
- 版本重點包括部署前嘅風險與信任驗證、共享 GPU 資源調度，以及可重複使用嘅應用程式和推理部署方式。
- EvalHub 現已正式可用，可為自建或自訂模型、RAG 流程及 AI Agent 進行自動化安全評測，並產生可稽核嘅合規證明。[13][8]
- Red Hat 亦擴充已驗證模型目錄，加入超過 20 個 Google、NVIDIA 及阿里雲等供應商嘅模型，並提供安全、個人識別資料（PII）外洩及毒性風險資訊。[3][4]
AI 提示
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Red Hat announce with the general availability of Red Hat AI 3.5 on September 11, 2026, and how does the release—including its inte. Article summary: Red Hat announced the general availability of Red Hat AI 3.5 as an enterprise AI platform update focused on making AI a governed, observable, multi tenant production service across hybrid environments—not merely a collec. Topic tags: general web, ai safety, llm, agents, ai. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with
對好多企業嚟講，AI 最難唔係砌出第一個示範，而係將佢變成一項可以長期運行、受管控、畀多個部門共用嘅生產服務。Red Hat 在 2026 年 9 月 11 日宣布 Red Hat AI 3.5 正式可用（GA），核心方向正正係處理呢個由試點走向規模化營運嘅落差：喺混合雲環境中，將 AI 變成可治理、可觀測、可多租戶運作嘅平台能力，而唔只係一堆實驗項目。16
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由「跑到模型」變成「管得到服務」
Red Hat AI 3.5 嘅主張，係將三件企業部署 AI 時最關鍵嘅事連埋一齊：
換句話講，平台團隊可以唔使每次由頭設計模型審核、資源分配同監察機制，而係用較標準化嘅 Kubernetes 導向方法，將 AI 服務推向混合基建。
EvalHub：先驗風險，後上生產
新版中，EvalHub 已正式可用。它可為客戶自建或自訂模型、檢索增強生成（RAG）流程，以及 AI Agent 做自動化、以風險為重點嘅安全基準測試，並產生可供稽核嘅合規認證資料。13
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實際上，團隊可以喺部署前檢查提示注入（prompt injection）、越獄提示（jailbreak）等風險。對要將生成式 AI 接入內部知識庫、客服或業務流程嘅企業而言，呢類預先驗證有助將安全與合規關卡放入交付流程，而唔係等服務上線後先補救。
揀模型唔再只靠自行試用
Red Hat 擴充咗模型目錄，加入超過 20 個已驗證模型，供應商包括 Google、NVIDIA 同阿里雲；目錄會列出安全、PII 外洩與內容毒性等風險資訊。3
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重點唔單止係模型選擇變多，而係平台團隊有較具體嘅證據可作比較：面對不同模型、不同資料處理要求與內部風險政策時，毋須由每一個開發團隊各自建立一套評估方法。
共享 GPU：避免資源被單一工作負載霸住
GPU 成本高，亦往往係企業擴展 AI 服務時嘅樽頸。Red Hat AI 3.5 加入或強化咗多項共享 GPU 生產管控能力，包括：
呢套安排旨在避免某一個團隊或工作負載長期佔用 GPU，亦讓企業可按服務優先級調配資源，並按團隊進行成本回撥或使用量展示（chargeback／showback）。
營運層面：睇得到推理服務有冇出問題
AI 服務上線後，單靠「有回應」並不足夠。新觀測儀表板會展示推理健康狀況、GPU 使用率，以及模型效能訊號，讓平台營運人員在服務運行期間，及早發現容量、可用性或輸出質素問題。4
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對企業而言，呢個係將 AI 納入既有 IT 營運與服務管理流程嘅一步：唔只部署模型，更要持續監察其資源消耗和服務表現。
RAG 與 Agent 開發：支援多語文件庫
AutoRAG 新增多語言能力，適用於非英文及混合語言文件庫，當中包括語言偵測、實驗設定，以及針對中日韓文字、斯拉夫文字及拉丁文字嘅語言感知分段策略。4
Red Hat 將其定位為企業資料檢索、對話測試及 Agent 應用嘅工具；AI Hub 範本則提供程式碼審查、文件處理及研究工作流程等起步架構。1
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跨硬件、跨 Kubernetes 平台推理
Red Hat AI Inference 3.5 提供經最佳化嘅推理映像，支援 NVIDIA CUDA、AMD ROCm、Google TPU、Intel Gaudi 及 IBM Spyre 加速器。3
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分散式推理功能「llm-d」可部署於 Azure Kubernetes Service（AKS）及 CoreWeave Kubernetes Service（CKS）。至於 Amazon Elastic Kubernetes Service（EKS）嘅推理感知排程，現階段仍屬 Technology Preview，即未受 Red Hat 生產服務級別協議（SLA）支援，亦不建議用於生產環境。3
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同 NVIDIA AI Factory 整合有咩意思？
喺 Red Hat AI Factory with NVIDIA 架構下，Red Hat AI 3.5 提供咗一層較標準化嘅營運能力，覆蓋 NVIDIA 加速基建之上嘅模型驗證、GPU 公平分配、推理監察，以及跨混合基建部署。16
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佢要解決嘅並唔係單純「令模型跑快啲」，而係資料科學團隊完成實驗後，點樣交畀平台及營運團隊，以可控、可重複、可擴展嘅方式投入企業服務。對有多個業務單位、有限 GPU 容量，或者要同時使用私有雲與公有雲嘅機構，呢類統一層尤其重要。
要留意：並非所有功能都已全面 GA
雖然 Red Hat AI 3.5 已正式可用，但個別功能嘅成熟度唔完全一樣。Azure AKS 同 CoreWeave CKS 上嘅 llm-d 屬支援部署；Amazon EKS 上嘅推理感知排程則明確標示為 Technology Preview。8
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整體而言，Red Hat AI 3.5 嘅訊息好清楚：企業要由 AI 試點走到真正生產規模，除咗模型能力，仲需要模型評測、治理、資源調度、可觀測性同一致嘅混合雲交付方式。IBM 與 Red Hat 同時亦透過 Lightwell 等合作，推動以 AI 協助識別、排序及修復開源軟件依賴套件漏洞，反映其將 AI 營運與企業風險管理並行處理嘅策略。4
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人們還問
「Red Hat AI 3.5 正式推出：由 AI 試驗走向混合雲生產部署」的簡短答案是什麼？
Red Hat 宣布 Red Hat AI 3.5 正式可用，目標係令企業將 AI 由零散試點，變成可治理、可監察、可供多個團隊共用嘅混合雲生產服務。[16][8]
首先要驗證的關鍵點是什麼？
Red Hat 宣布 Red Hat AI 3.5 正式可用，目標係令企業將 AI 由零散試點，變成可治理、可監察、可供多個團隊共用嘅混合雲生產服務。[16][8] 版本重點包括部署前嘅風險與信任驗證、共享 GPU 資源調度，以及可重複使用嘅應用程式和推理部署方式。
接下來在實務上我該做什麼？
EvalHub 現已正式可用，可為自建或自訂模型、RAG 流程及 AI Agent 進行自動化安全評測，並產生可稽核嘅合規證明。[13][8]