2026年9月14日，企业级开源解决方案提供商红帽宣布，推出红帽AI 3.5，对红帽AI产品组合进行重要更新。随着企业团队跨过早期试验阶段、试点项目陆续落地，IT与平台工程领导者面临一项挑战：以关键业务基础设施的严格运维规范来运行AI。红帽AI 3.5构建起可扩展的技术底座，实现混合云环境下AI工作负载的统一管控、保护与观测，打通孤立AI试点项目与具备完整治理能力的企业级架构之间的断层。
 
红帽AI 3.5概览
 
红帽AI 3.5全新升级安全管控与可观测性核心能力，为企业生产环境规模化部署AI、打通混合云环境AI应用落地提供坚实运维底座。借助全新版本，企业可通过EvalHub在模型部署前完成验证，开展风险导向的安全基准测试，生成符合行业监管要求的合规认证材料。全新可观测仪表盘为平台团队提供完备指标，实时掌握推理运行状态、GPU利用率及AI模型性能。非管理员用户也可访问仪表盘，查看用户级词元（Token）消耗统计，以及分布式推理工作负载情况。
 
除此之外，红帽AI 3.5在成熟的企业平台能力基础上，进一步增强了多租户能力，可满足AI服务提供商以及需要软硬件完全隔离的AI场景的落地需求。基于原生多租户架构，平台可为共享GPU基础设施提供优先级智能调度服务。针对高隔离需求的企业场景，红帽AI现已正式支持在基于红帽OpenShift虚拟化部署的红帽OpenShift托管控制平面上运行。该运行方式支持为每位租户配置专属集群控制平面，同时实现底层硬件资源的整合利用。在红帽OpenShift虚拟化虚拟机中运行AI工作负载，可在共享GPU基础设施上实现强大的虚拟机层级隔离。以上能力组合，让基础设施提供商可通过单个管控入口，完成整套底层环境的运维和升级。
 
此外，红帽AI 3.5还助力加速受治理的AI智能体的落地流程。AutoRAG可直接将企业数据库接入智能体应用，新增多语种文档支持、对话测试、上下文检索等高级能力。可视化流水线功能，让团队可以在部署前验证RAG配置的准确性和稳定性。智能体模板提供代码审查、文档处理、研究工作流等常见场景的预配置实现方案。部署完成后，推理时动态扩缩功能可根据查询复杂度动态调整算力，优化GPU成本。
 
行业价值
 
企业AI试点陆续成功、初步结果预示可观回报，IT团队需要应对规模化落地的需求。但在企业中实现AI规模化落地，必须匹配关键业务基础设施级别的严格运维规范：部署前可验证的安全能力、共享GPU环境下的精细化资源管控、受治理的智能体行为以及透明的用量指标。当前多数企业依靠碎片化工具与人工流程应对这些挑战，难以规模化。红帽AI 3.5将安全管控、多租户能力、智能体开发、可观测能力整合至统一企业平台，让企业AI应用摆脱零散试点的孤立状态，形成可追责、受治理的AI架构，在混合云环境中稳定运行。
 
支持证言
 
红帽AI业务部副总裁兼总经理Joe Fernandes表示：“行业讨论重心已经从‘AI生产部署’转向‘将AI作为可信企业基础设施规模化运行’，这一转变离不开安全验证依据、可治理智能体、成本归属以及多租户能力。通过红帽AI 3.5，我们为IT领导者提供所需的运维管控、能够验证的可信度与智能体底座，在混合云上搭建安全、可控、可追责的企业级AI架构。”
 
主要亮点
 

• 可验证的预部署安全性和评估：产品目录内已评估的模型内置Garak基准分数。EvalHub正式可用，可为自定义模型、RAG与智能体自动完成安全评估并提供可审计的合规报告。
• 面向多租户推理的共享GPU管控：搭载GPU公平共享调度机制，管理租户间资源分配；优先级感知服务提供准入控制与基于优先级的请求路由，保障实时推理业务稳定运行，同时释放闲置算力支撑后台工作负载运转。
• 智能体API与网关安全：正式支持Responses API，内置RAG能力，为多轮智能体对话提供统一开源接口；集成NeMo Guardrails，拦截恶意工具调用，强化安全防护。
• 企业数据锚定与高效推理：集成支持pgvector的AutoRAG、原生自动机器学习，以及推理时动态扩缩（ITS）能力，模型可根据查询难度动态调整算力使用。
• 内置可观测性与MaaS用量统计：提供用户级的词元用量统计、模型与智能体性能仪表盘、MLflow可视化智能体追踪，以及GPU使用情况仪表盘，实现运维与用量情况透明可查。
• 预制智能体模板，加速开发：AI Hub新增智能体模板以及起步套件，包含代码审查、文档处理、研究工作流等企业常用场景预配置参考实现。

 
更多详情
 

• 托管控制平面与OpenShift虚拟化支持，提升多租户场景资源利用率：红帽AI现已正式支持托管控制平面架构，为每个租户提供专属控制平面，提升硬件资源整合效率。红帽AI支持在OpenShift虚拟化虚拟机中运行AI工作负载，多租户可在实现强大虚拟机层级隔离的同时，共用物理服务器。
• 新增一批附带AI安全评分的验证模型：产品目录新增20余款经过验证的模型，包含Google Gemma 4、NVIDIA Nemotron 3、Alibaba Cloud Qwen等。这些验证模型经过全套性能基准测试，包括Garak安全、个人敏感信息泄露、有害内容风险评分，充分透明，方便企业评估AI模型风险。
• 经过验证的工具调用模型：产品目录内部分验证模型，被标记为工具调用可用，帮助客户在搭建智能体应用时放心选型。
• 流量管理与模型安全更新：优先级感知服务提供准入控制和优先级请求路由，保障实时推理业务的同时，支持后台工作负载使用闲置算力；受控模型推出在模型更新期间管控流量，以最小的服务中断实现安全过渡。
• 高效GPU内存管理：CPU卸载功能正式可用，存储卸载功能提供开发者预览版，模型可处理更长对话、更大文档，无需额外添置GPU硬件。
• 多模态服务：依托vLLM Omni（早期访问版），在统一服务层提供文本、音频、图像生成能力。
• 多云Kubernetes服务：llm-d分布式推理能力从OpenShift扩展至第三方Kubernetes服务，提供跨云的一致模型服务体验。现已在CoreWeave CKS与Microsoft Azure上正式可用，并通过Amazon EKS作为技术预览版本上线。
• 智能体开发套件：AI Hub提供代码审查、文档处理、研究工作流等企业常见场景的预配置智能体模板与起步套件，集成框架、工具和部署配置，可在沙箱环境运行，从初始部署到生产阶段全程保持运维管控与安全策略。
• 企业数据工作台：提供Kubeflow Spark Operator开发者预览版，将分布式数据处理能力直接集成至工作台环境，在单个平台统一完成数据准备与模型服务。
• GPU即服务与多租户能力：包含命名空间隔离、托管控制平面支持，仪表盘可实时查看硬件资源清单、资源占用情况以及动态GPU资源借用。

 
可用性
红帽AI 3.5现已正式发布。红帽AI 3.5已被纳入红帽和NVIDIA AI工厂。
 

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