Red Hat AI 3: la nuova frontiera dell’intelligenza artificiale open source per le imprese

L’intelligenza artificiale corre veloce, ma la vera sfida per le aziende oggi non è più “allenare” i modelli: è portarli davvero in produzione. Red Hat, storica paladina dell’open source, ha deciso di affrontare di petto questo problema con Red Hat AI 3, l’ultima incarnazione della sua piattaforma enterprise dedicata all’AI. Non si tratta di un semplice aggiornamento, ma di un salto di paradigma: un’infrastruttura pensata per rendere scalabile, sicura e collaborativa l’intelligenza artificiale nelle organizzazioni di ogni dimensione.

Al centro di questa rivoluzione ci sono tre pilastri tecnologici: Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI), Red Hat OpenShift AI e il nuovissimo Red Hat AI Inference Server. Insieme, questi elementi offrono un ecosistema integrato che semplifica la gestione dei modelli su larga scala e, soprattutto, consente di trasformare esperimenti isolati in soluzioni operative pronte all’uso.

Joe Fernandes, vicepresidente e general manager della AI Business Unit di Red Hat, ha sintetizzato la missione in modo netto: «Con Red Hat AI 3 forniamo una piattaforma open source di livello enterprise che abbatte le barriere all’adozione dell’AI, rendendo possibile portare i workload in produzione su qualsiasi infrastruttura, dal datacenter al cloud, fino all’edge».

Dall’allenamento all’azione: il futuro è l’inferenza

Nel mondo reale, l’AI non vive nei laboratori ma nei server che devono rispondere in tempo reale a milioni di richieste. È la fase dell’inferenza — il momento in cui i modelli “fanno” anziché “imparare” — a rappresentare oggi la vera frontiera tecnologica. Red Hat AI 3 nasce proprio per ottimizzare questo passaggio, grazie all’integrazione di vLLM e del nuovo llm-d, che porta l’inferenza distribuita direttamente all’interno dell’ecosistema Kubernetes.

Questa soluzione permette di distribuire carichi di lavoro AI su più nodi, sfruttando al massimo le risorse hardware disponibili — dai processori AMD EPYC alle GPU NVIDIA e AMD Instinct — con una gestione intelligente che riduce costi e tempi di risposta. Il risultato è una piattaforma in grado di garantire prestazioni prevedibili, scalabilità elastica e un ROI finalmente misurabile anche per i progetti più ambiziosi.

Un ambiente collaborativo per l’AI generativa

Red Hat AI 3 non è solo potenza bruta: è anche un hub di collaborazione. La nuova versione introduce strumenti che trasformano la gestione dei modelli in un processo condiviso tra ingegneri, data scientist e sviluppatori.

Con la modalità Model as a Service (MaaS), le aziende possono diventare provider interni di modelli, distribuendo in modo controllato risorse AI per i diversi team. L’AI Hub centralizza la gestione dei modelli, creando un catalogo aziendale con versioni validate e ottimizzate, mentre il Gen AI Studio offre uno spazio interattivo per testare, addestrare e personalizzare i modelli con una semplicità che ricorda un laboratorio creativo più che un’infrastruttura IT.

Dentro la piattaforma arrivano anche nuovi modelli open source validati da Red Hat, tra cui DeepSeek-R1, OpenAI gpt-oss, Whisper per la trascrizione vocale e Voxtral Mini per gli agenti vocali. Tutti ottimizzati per essere immediatamente operativi su OpenShift AI.

Le fondamenta dell’AI agentica

Ma Red Hat guarda già oltre: AI 3 è costruito per la nuova generazione di AI agentiche, quelle in cui i modelli dialogano con strumenti e sistemi in maniera autonoma. In questa direzione vanno il supporto al Model Context Protocol (MCP) — standard emergente che semplifica l’interazione tra modelli e tool esterni — e l’integrazione con la Llama Stack API, che uniforma l’accesso a modelli e funzionalità di generative AI, rendendo la piattaforma compatibile con l’ecosistema OpenAI.

Non mancano poi strumenti per la personalizzazione: il toolkit modulare basato su InstructLab permette di addestrare e rifinire modelli in base ai dati proprietari, con librerie Python dedicate, sistemi di generazione di dati sintetici e un evaluation hub per il monitoraggio continuo delle prestazioni. L’obiettivo è chiaro: aiutare le imprese a costruire AI su misura, trasparenti e sostenibili, senza dipendere da soluzioni chiuse.

Una visione condivisa: open source e partnership

La forza di Red Hat è sempre stata l’apertura. Non sorprende quindi che AI 3 nasca da una rete di collaborazioni con giganti del settore. AMD ha fornito il supporto hardware e software attraverso le GPU Instinct e la piattaforma ROCm, mentre NVIDIA ha contribuito con le tecnologie Dynamo e NIXL per l’inferenza accelerata.

Dan McNamara di AMD lo ha spiegato chiaramente: «Insieme a Red Hat abbiamo unito efficienza e scalabilità per portare l’AI distribuita nelle imprese, trasformando la potenza di calcolo in impatto reale».

E l’impatto si vede già: in Argentina, l’azienda ARSAT ha costruito in soli 45 giorni una piattaforma di intelligenza aumentata basata su OpenShift AI, migliorando la qualità del servizio e riducendo drasticamente i tempi di risposta del proprio team tecnico.

Dall’idea al valore: un approccio unificato

Red Hat AI 3 porta con sé un messaggio forte: l’intelligenza artificiale non deve essere un insieme di esperimenti isolati, ma un ecosistema integrato, capace di trasformare la complessità in produttività.

L’integrazione di metriche OpenTelemetry, la gestione centralizzata dei modelli tramite registry, e il monitoraggio GPU avanzato consentono di avere una visione unica delle performance. Inoltre, la possibilità di suddividere le GPU (GPU-as-a-Service) garantisce che ogni risorsa venga sfruttata al massimo, riducendo sprechi e costi.

È un approccio “olistico”, come lo definisce IDC, che segna l’inizio di una nuova fase: le imprese non si limitano più a sperimentare l’AI, ma la orchestrano come un vero e proprio motore strategico.

L’AI che cresce con te

Il bello di Red Hat AI 3 è che non impone un’unica via: il suo punto di forza è la flessibilità. Può vivere nel datacenter aziendale, scalare sul cloud pubblico o lavorare in ambienti di AI sovrana, dove la privacy dei dati è prioritaria. È, in poche parole, un ecosistema “agnostico”, pronto a integrarsi con qualsiasi hardware, modello o strategia di sviluppo.

Red Hat non promette magie, ma una cosa concreta: una base stabile e aperta su cui costruire la propria intelligenza artificiale. Un terreno fertile dove le aziende possono finalmente passare dalle demo ai risultati.

E in un panorama in cui tutti parlano di AI, ma pochi riescono davvero a usarla, questa potrebbe essere la differenza che conta.

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