6月13日SUSE Summit 2025創(chuàng)新峰會上，SUSE亞太區(qū)CTO Vishal Ghariwala拋出了一個引人深思的比喻：“沒有清晰的視野，企業(yè)就像一匹盲馬，容易失誤并害怕前行。”

據(jù)IDC預測，亞太地區(qū)AI投資到2028年將達1750億美元，但現(xiàn)實截至2025年1月份，僅有44%的PoC（概念驗證）能進入生產(chǎn)環(huán)節(jié)，預計到2027年，60%的生成式AI項目將在PoC階段后被放棄。巨大的投資與慘淡的成功率形成鮮明對比，這正是當下企業(yè)AI創(chuàng)新面臨的最大悖論。

Vishal的使命很清晰：用開源的力量拆掉阻礙企業(yè)AI落地的無形圍墻。在他看來，企業(yè)對AI的恐懼源自未知，而破解未知的鑰匙，就藏在“AI平臺+開源”這個看似簡單的公式里。

迷霧重重——企業(yè)AI落地的三層困境

在Vishal看來，這種恐懼具體表現(xiàn)為三個層面。

第一層是成本困境。“目前云的成本正在不斷攀升，有一個趨勢是，很多的客戶正把自己的應用、數(shù)據(jù)從云端搬回到本地”Vishal觀察到的這個現(xiàn)象，正在成為企業(yè)AI部署的新常態(tài)。傳統(tǒng)的云端AI服務雖然看起來便捷，但隨著使用規(guī)模的擴大，成本往往呈指數(shù)級增長，讓許多企業(yè)望而卻步。

第二層是安全困境。“如果提示語能夠有巧妙的編排，甚至能夠獲取到一些敏感的比如信用卡的信息。”Vishal用一個具體的例子說明了企業(yè)對AI安全的擔憂并非杞人憂天。當企業(yè)的核心數(shù)據(jù)成為AI訓練的素材，當模型的輸出可能泄露商業(yè)機密，信任危機就成了AI普及的最大障礙。

第三層則是選擇困境。開源世界的繁榮帶來了豐富的選擇，但也帶來了選擇的焦慮。“客戶往往因選擇過多而無從下手，例如不清楚哪些場景適合使用專有工具，哪些可以使用開源工具。”面對Keras、PyTorch等眾多開源框架，以及vLLM、Ollama等各種推理引擎，企業(yè)的技術團隊常常陷入分析癱瘓的狀態(tài)。

這三層困境交織在一起，便構成了企業(yè)AI落地道路上的厚重圍墻。

破局之道——“AI平臺+開源”的三重價值

面對這些困境，Vishal提出的解決方案簡潔而深刻：“AI平臺+開源”。

在他的闡述中，這個公式的第一重價值是成本優(yōu)化。“有了Rancher Prime，就可以從成本的角度選擇某一個具體的工作負載部署在本地、云端還是邊緣。”

這種靈活性讓企業(yè)重新獲得了主動權。不再是被迫接受云服務商的定價策略，而是可以根據(jù)自身的成本結構和業(yè)務需求，自主選擇最優(yōu)的部署方式。

第二重價值是安全保障。Vishal詳細介紹了SUSE的安全防護體系：“SUSE Security能夠保護客戶的AI平臺不受零日攻擊這樣的安全漏洞風險，使得非法分子無法竊取受到SUSE Security保護的客戶的數(shù)據(jù)。”不僅如此，當系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡中流傳敏感信息時，會立即進行攔截。

而SUSE GuardRails則從另一個角度提供保護，“確保客戶的LLM的模型的輸出是安全的，有時候模型輸出的結果會帶有一定的偏見，GuardRails可以確保輸出達到了負責任的AI輸出的準則。”

第三重價值是選擇自由。“SUSE憑借多年的開源社區(qū)開發(fā)經(jīng)驗，能夠將這些開源項目提升至企業(yè)級質(zhì)量水平，確保其在AI領域的應用價值。”這種能力轉化體現(xiàn)在多個方面：為開源項目提供企業(yè)級支持，確保其安全性，定期進行安全升級和補丁更新，以及保持版本的周期性發(fā)布。

更重要的是，“對于客戶而言，他們只需安裝一個具體的平臺，所有的配置和設置都會自動完成，無需手動操作。”

這種價值已經(jīng)在實踐中得到驗證。比如互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院皓康醫(yī)療，計劃采用SUSE AI作為其人工智能基礎設施，用于運行醫(yī)學影像分析和醫(yī)學診斷生成，旨在提升診斷準確性、減少人為錯誤。

德國FIS集團借助SUSE AI構建了面向SAP工作負載的可信AI解決方案，實現(xiàn)了令牌使用、模型性能、GPU利用率的全鏈路可視化。正如其AI能力團隊負責人所說：“SUSE AI顯著降低了運行AI工作負載的復雜性，我們能通過中央平臺管理不同大語言模型，并按需快速為客戶部署新模型。”

可觀測性驅動的智能運營

SUSE的視野并不止于解決當前問題，更致力于創(chuàng)造AI時代的企業(yè)運營新范式。

“可觀測性未來必須具備的一種能力就是可以把不同的離散化的環(huán)境中的一些核心的衡量指標進行整合，整合到一個統(tǒng)一的管理的平臺之上。”在Vishal看來，隨著企業(yè)IT環(huán)境日趨復雜，傳統(tǒng)的運維方式已經(jīng)無法應對混合云、多云以及邊緣計算帶來的挑戰(zhàn)。

更關鍵的是，可觀測性的能力必須跨應用和基礎設施兩個層次。“有時候一個應用崩潰了，如果只是找應用本身的問題，是無法追根溯源的，因為很可能問題來自于基礎設施。”這種360度的可視性要求平臺能夠提供從基礎設施到應用層的全堆棧洞察。

人工智能技術在這個過程中扮演著重要角色。“我們需要利用AI Correlation來追根溯源。”面對來自數(shù)據(jù)庫、應用程序、防火墻等不同系統(tǒng)的大量警報，傳統(tǒng)的人工分析方式顯然力不從心。AI驅動的關聯(lián)分析能夠快速識別問題的根本原因，大幅提升運維效率。

成本透明化是可觀測性的另一個重要維度。“這種成本透明化可以幫助企業(yè)更好地了解云成本，例如，如果在公有云上運行成本過高，企業(yè)可以選擇將其遷移到私有云。”通過集成OpenCost等開源工具，SUSE Observability能夠讓運營團隊掌握IT基礎設施的健康狀況，同時讓業(yè)務團隊了解應用在不同環(huán)境下的運行成本，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的決策。

中國信保的實踐很好地詮釋了這種新范式的價值。這家大型金融機構基于SUSE Rancher和Kubernetes實現(xiàn)云原生架構升級，不僅提高了容器資源管理效率，還增強了應用的可觀測性和安全性。正如其資深技術專家所言：“開源技術為我們構筑可持續(xù)的技術架構、推動持續(xù)性技術創(chuàng)新、加強自主可控提供了強有力的方法論支撐。”

重塑企業(yè)技術選擇權

許多開源項目最初由少數(shù)開發(fā)人員在非企業(yè)級環(huán)境中自發(fā)開發(fā)。SUSE認為，企業(yè)在選擇開源項目時，不能直接將其大規(guī)模部署到企業(yè)環(huán)境中，而是需要先進行試驗，了解其運行機制。雖然開源項目的創(chuàng)新活力毋庸置疑，但企業(yè)級應用需要的穩(wěn)定性、安全性和可支持性，往往是社區(qū)版本難以提供的。

“我們將上游社區(qū)的開源項目引入下游，首先由SUSE的工程師檢查是否存在安全漏洞。在企業(yè)客戶使用過程中，如果發(fā)現(xiàn)安全漏洞，SUSE的工程師會負責打補丁，并將安全補丁推送給客戶。”這種“橋梁”作用正是SUSE的核心價值所在：既保持了開源的創(chuàng)新活力，又提供了企業(yè)級的質(zhì)量保證。

對于中國市場，SUSE表現(xiàn)出足夠的重視和信心。正如SUSE CEO Dirk-Peter van Leeuwen在開幕致辭中所強調(diào)的，SUSE將持續(xù)增加對中國市場的投入，繼續(xù)加強本土化技術和服務團隊的建設，助力中國企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新和發(fā)展。