2025年，AI的風向再次發生「轉折」——從模型之爭，走向數據之治。
隨著大模型的能力邊界不斷擴張，企業的落地速度卻出現了明顯的分化。部分企業已實現了AI驅動的業務自動化，而更多企業仍被困在數據孤島與合規風險之中。
於是，越來越多的企業開始意識到，決定AI能否真正落地的，不只是參數規模和推理性能，更在於底層數據的可控性、可信度與可演化能力。
這種行業共識的形成，對於Cloudera大中華區技術總監劉隸放來說並不意外。作為在數據行業打磨十多年的技術管理者，劉隸放完整地見證了企業從「大數據時代」走到「AI時代」的全過程。
Cloudera大中華區技術總監 劉隸放
他坦言，AI帶來的數據需求，讓我既興奮又忐忑。興奮的是，AI讓數據的價值得到了前所未有的重視；忐忑的是，其同樣放大了企業數據體系中長期被忽視的問題。
事實上，當生成式AI進入企業內部，其不確定性也隨之被不斷放大——不規範的數據管理、碎片化的權限控制、模糊的溯源鏈路，都會在模型訓練與推理階段轉化為風險因子。
正因如此，這也成為Cloudera價值的切入點。
坦白講，Cloudera並不追逐「下一個爆款模型」，而是致力於為企業提供讓AI得以生長的「水源」與「水管」，即讓數據在多雲、異構與合規約束的環境中保持流動、有序、可信。
在Cloudera的「價值觀」中，企業智能化的根基可以被概括為兩個字：「源」與「治」——讓數據有源，智能可治。
01 共識與圍欄 企業級AI的第一道「窄門」
要理解「源」與「治」的價值，前提是看清企業級AI的邊界。如今，一個共識逐漸明朗，企業級AI唯有在私有化部署的框架下，才能談得上安全與可控。坦白講，大多數企業都不願意將自己的核心數據放在公有雲上訓練公有模型。這一理念，幾乎為整個企業級AI市場劃定了清晰的邊界。
這意味著，企業真正需要的，不是簡單的API調用，而是一套可以本地部署、可自主掌控的開放平台——這成為AI時代企業數智化轉型的第一道「圍欄」。
但往往，但當企業在真正本地化部署時，迎接他們的則是一片雜亂無章的「技術叢林」：從開源模型到異構算力（x86、GPU等），再到層出不窮的開發框架，AI部署變得複雜且高風險。
「一家頭部的企業在交流時告訴我說，他們最看重的就是平台的靈活性。他們並不認為一個鎖定的框架就是最好的，過一段時間或許就會有新框架出現。」劉隸放坦言，真正的價值不在「鎖定」，而在保持開放與靈活。
也正是這種對開放性與靈活性的堅持，構成了Cloudera的核心理念。
Cloudera並不試圖打造封閉的「最優解」，而是構建一個足夠強大的容器，去承載、吸納整個生態的能力。無論是 Hugging Face的開源模型，還是NVIDIA最新的硬體，Cloudera的平台都能迅速接入並完成適配。通過這種「最大限度擁抱開源演進」的姿態，讓企業在快速變化的 AI浪潮中，既能保持技術敏捷，也能避免被鎖定在某一代工具或框架中。
02 「數據治理」到「AI治理」 「有源」成為根本解
如果說「開放性」解決了企業AI「能不能用」的問題，那麼「治理」決定的則是「能否持續、用得好」。
在劉隸放看來，開放性隨之衍生的是複雜性，數據來源更多元、模型組件更碎片化，以及異構的算力架構特徵下，一旦缺乏統一的治理體系，「開放」就可能演變為「失控」。
在「Data時代」，企業更多依靠依靠安全制度與訪問控制機制，確保內部合規。但在AI時代，數據、用戶與接口的邊界被徹底打散，傳統「關門上鎖」式的管理方式已經落後。這種變化，讓許多企業在實踐中陷入新的治理困境。
具體而言，企業雖然積極擁抱開源，卻在集成了數十個獨立組件後發現，安全體系與合規流程彼此割裂。為了打通環節，企業不得不依賴繁複的流程化處理，但卻導致治理成本激增，安全策略也失去了效力。
Cloudera提出的應對思路，是通過其長期打磨的 SDX（Shared Data Experience）平台，在開放生態之上重建統一秩序。劉隸放將其比喻為一套「交通法規」——無論是數據的生成、集中、處理還是消費，都運行在同一套安全管控、元數據治理、血緣追蹤的體系之下。
而這種體系的核心理念，正是「有源」。
數據的「有源」，意味著任何數據都能被清晰追溯其來源、流轉路徑與最終去向。這不僅讓企業能夠滿足愈加嚴格的數據合規要求，也為正在加速出海的企業提供了生存底線。
更具前瞻性的是，這一理念正從數據治理，延伸到AI模型治理本身。「模型同樣需要一個可控、有源的治理體系。」劉隸放介紹說，Cloudera通過 Model Registry（模型註冊）等功能，將模型訓練過程、參數更新與版本演進全部記錄在案。這樣，當AI系統出現偏差或倫理問題時，企業可以第一時間回溯源頭、定位問題並糾正。
在這一邏輯下，AI不再是「黑箱」，而是成為可被審計和問責的系統。例如，數據幻覺尚可通過模型優化或人工干預緩解，但若出現倫理風險而無法追溯，才是真正危險。
所以，可追溯性的模型，正是AI從「實驗室玩具」走向「可信賴生產力工具」的關鍵一步。
03 進化之路：從「廚房」到「路網」的價值遷徙
回顧Cloudera的發展歷程，也不難發現，其映射出了一部企業數據基礎設施的「進化史」。
在Hadoop時代，Cloudera解決的是大規模存儲與計算的「蠻力問題」，就像「牛車拉磚頭」——簡單、粗暴，但有效。那時的Cloudera，提供的是一個「專業的廚房」，「鍋碗瓢盆」俱全，企業可以憑藉自身的手藝做出各種「菜餚」（應用）。
隨著技術演進，平台集成了流式處理、數據湖倉一體架構等能力，僅提供工具已遠遠不夠。
Cloudera開始構建SDX底層基座，讓所有工具都能在統一規則下運轉。這一階段下，平台更像是在廚房基礎上，增加了食品安全監管系統——確保食材從來源到成品的全程可控。
進入AI時代後，企業的需求再次升級。他們想要的不再只是「工具」或「廚房」，而是一個能高效通達目標的系統化路徑。用劉隸放的話說，如今的Cloudera更像是一座城市的「路網」。他直言道：「我們已經完成了大機器的搭建，企業可以沿著我們的路網，以最便捷的方式達到目標。」
這意味著，Cloudera的定位，正從「以技術為中心」轉向「以目標為導向」。企業無需再從零拼裝複雜組件，而是在一個規劃好的、安全可溯源的「數據作業系統」上，快速構建自己的AI應用。
這種一站式的能力，正在塑造企業與技術的關係。越來越多曾依賴「人海戰術」維持開源運維的企業，在人力成本與流動壓力面前，開始重新評估商業化平台的長期價值。
無疑，一個穩定、可持續演進的平台，往往比一個「牛人團隊」更值得信賴。
04 寫在最後
從模型的「炫技」回歸到數據的「本源」，我們才真正看清了AI牌桌上的虛實。在這場浪潮中，Cloudera的價值錨點從未偏移——在極致的開放中，尋求秩序的確定性。
Cloudera沒有去追逐萬億參數的「通天塔」，而是在混沌的技術叢林中，默默鋪設「路網」，定義「交規」。從擁抱開源生態的開放性，到以SDX為核心建立統一的治理秩序，再到將數據治理的嚴謹邏輯延伸至AI模型本身，Cloudera的工程哲學或許是——任何空中樓閣，終究需要堅實的底座。
當許多企業還在用「人海戰術」的游擊戰應對開源的複雜性時，Cloudera早已在構建一個可持續演進的「數據作業系統」。在這一範式下，「源」是智能可信的起點，「治」其行穩致遠的保障。
而這，或許就是Cloudera作為「賣水人」，為AI時代提供的「信賴歸因」。
