軟體老字號的代理AI逆襲

五月最後的十天，兩大科技巨頭再次展開了生成式AI的新對決，微軟年度開發者大會Build和Google年度產品大會I/O，雙雙在同一周舉辦，雙方開場主題演講只差了一天，而且都瞄準了代理AI的新戰略布局，再次較勁的意味濃厚。

微軟喊出了開放式代理型網際網路（Open Agentic Web）願景，從基礎架構、資料工具、AI平臺工具到代理AI應用，祭出各項新功能和新產品。Google不只發表多款多模態的大型語言模型，更試圖將代理AI能力，整合到各式各樣的服務中，從Google搜尋、Chrome到自家各種GenAI應用程式中。

微軟、Google這兩家生成式AI巨頭較勁，看頭十足，也再一次翻新了眾人對於生成式AI可能性的想像，原來還可以發展出這麼多、這麼厲害的應用。

同一時間，我卻飛到了美國波士頓，參加老字號的商用開源作業系統廠商紅帽的年度大會，同樣感受到生成式AI、代理AI浪潮的影響力。

不同於AI巨頭們，如OpenAI與微軟聯盟、Google、Nvidia、AWS等，手上擁有龐大的算力、資料來發展各種大型語言模型，紅帽這家成立三十多年的老牌軟體商，堅持不走大型語言模型研發的路線，而是要善用自己原本的優勢，來卡位新的代理AI浪潮。

擁有深厚作業系統背景的紅帽，對硬體支援非常熟悉，也和雲端供應商、硬體晶片供應商有很好的合作夥伴關係。紅帽技術長Chris Wright用一句話點出紅帽的新戰略：「將底層硬體和熱門模型的軟體架構串連起來，是紅帽在整個GAI世界中的位置。」

紅帽的策略要將十多年來投入的混合雲戰略，帶入AI領域。紅帽瞄準了企業大規模運用GAI的需求，新產品戰略方向是，要讓任何模型，使用任何晶片，在不同雲端環境如公雲、私雲和邊緣上執行。新發表的商用Linux作業系統RHEL 10新版，可以通吃混合雲和AI工作運算需求。另外，也用可以加速LLM運作的開源專案vLLM為基礎，推出全新的AI推論伺服器，還發表一個大規模AI推論加速的開源專案llm-d，以K8s實現分散式推理架構，來突破vLLM單一伺服器的限制。

最後一項是宣布，旗下兩大AI產品線RedHat AI和OpenShift AI，都將支援Meta的Llama Stack框架和 熱門的MCP協定。

不只紅帽，5月初，我們另一位記者王若樸則飛到奧蘭多，參加另一家創立近50年的老字號數據分析品牌SAS年會，他們同樣也在今年大會宣布，新戰略全力瞄準代理AI浪潮（相關報導請見：老牌數據大廠的代理AI新戰略）。

原本就擅長各種數據分析技術和傳統預測式AI技術的SAS，有一套頗受企業青睞的數據分析工具和平臺，他們和紅帽一樣，沒有優先研發自己的大型語言模型，而是善用既有平臺產品優勢，來瞄準代理AI浪潮。

SAS在既有的決策平臺Intelligent Decisioning上，增加AI代理能力，尤其是可以提供各種客製化AI代理的開發工作。SAS提供了一套低程式碼AI開發工具，可以用拖拉式的操作，以視覺化的方式來建立代理AI的工作流程，不只可以用於開發設計，也能用這套決策平臺，來部署和擴展可以獨立運作的AI代理應用。

這個代理型AI平臺的特色是，結合了SAS擅長的傳統統計分析和LLM，來打造AI代理。更提供了AI治理可用的工具，來提高AI代理的透明度與可解釋性，像是整合了原本的模型卡（Model Cards）功能，可以呈現出所用模型的偏差評估結果，也提供了AI供應鏈追蹤功能（Lineage），源自傳統資料工程實踐，可以用視覺化的方式，來呈現從資料ETL流程、模型訓練、版本管理、模型部署到最後輸出決策的邏輯脈絡。

面對生成式AI巨頭不斷翻新技術的激烈競爭，老字號的軟體業者像是SAS或紅帽，都走出一條不一樣的AI路，善用多年累積的商用IT實力，創造出可以卡位代理AI新競賽的差異化競爭優勢。