這兩年來，數字化和人工智慧正推動市場格局開始重新洗牌。這其中，數據已成了為核心的生產要素。
如果深入觀察產業現狀，不難發現，一個長期存在的結構性矛盾日益凸顯——儘管企業對智能應用抱有極高熱情，卻普遍面臨從概念到落地的巨大鴻溝。據Forbes援引IDC數據，數據治理、質量與集成問題是制約企業部署和擴展智能化項目的主要障礙。同時，數據專業人員將超過70%的時間花在數據準備與清洗環節，而非進行核心分析或業務建模。
這一效率瓶頸的根源在於，企業既希望擁有公有雲的便捷與彈性，又希望掌控數據的主權與合規性。但是，這兩者往往難以兼得。
「控制」到「融合」「三步曲」 Cloudera重定義智能應用路徑
8月7日，在Evolve 2025大會開場伊始，Cloudera首席執行官Charles Sansbury便直指這一行業痛點，並提出從「控制」走向「融合」的理念。
Cloudera 依託成熟的開源技術，融合公有雲、本地數據中心與邊緣環境，打造統一的雲端體驗，正是為破解這一痛點而生——在同一平台上，將數據的可控性與使用的靈活性統一起來。
CDP（Cloudera Data Platform）便是這一理念的落地產品。作為覆蓋數據生命周期全流程的平台，CDP可靈活部署於本地、私有雲、公有雲、邊緣甚至離線環境，並確保跨環境的一致運行與管理。Cloudera將這一架構的理念概括為「Cloud Anywhere」——企業可在任何所需環境中構建屬於自己的數據智能體系。
目前，Cloudera平台管理的數據規模已超過25EB，為多種智能化場景提供堅實支撐。這不僅是技術範式的一次轉型，也意味著Cloudera正從Hadoop生態的「集成者」升級為面向未來的「統一平台提供商」。
在智能應用路徑上，Charles Sansbury強調，企業推進AI項目面臨的最大挑戰並非算法創新，而是如何將合規、治理完善的數據，轉化為可建模、可部署、可持續運營的資產。這一觀點在大會上被多次提及。
為此，Cloudera近年來通過收購與整合，不斷完善AI部署能力——包括容器化平台Taikun、數據血緣與元數據追蹤工具Octopai，同時推出AI Studio、AI Workbench 等平台組件，共同構建起AI項目從研發走向業務落地的基礎設施。
在加速落地方面，Cloudera推出了AI Express 與「AI in a Box」等「即插即用」的方案，通過集成企業數據目錄、元數據鏈路、調度平台、向量資料庫與大模型連接等能力，形成了封閉、安全的「私有AI代理」系統。
利用該系統，企業僅需 3 小時即可完成業務原型構建，並能在一周內將其部署到實際業務流程中。對於金融、政府等對數據主權與安全要求極高的行業而言，這種可控、可驗證且可遷移的部署模式，也正是Cloudera區別於其他平台的核心競爭力。
不難發現，Cloudera的「解題框架」本質上是由底向上的能力構建路徑：底層以「Cloud Anywhere」融合架構打通多環境部署壁壘，確保數據和算力的流動性。中層以嚴密的數據治理體系夯實資產基礎，讓數據具備可建模、可追溯、可合規流通的特性。而頂層則以AI Express、「AI in a Box」等交付方案，將AI從概念驗證推向可持續運營的生產系統。
這種自下而上的遞進邏輯，使Cloudera不僅解決了企業在安全與靈活性之間的長期博弈，還為AI落地提供了可複製、可擴展的標準化路徑。
重構產品戰略 Cloudera以「數據作業系統」打造平台智能
關於 Cloudera的產品戰略轉型，Cloudera首席產品官Leo Brunnick與Cloudera首席技術官Sergio Gago 在聯合演講中進一步闡釋道，現代企業的數據平台，不能只是由數據湖、ETL工具、AI組件等簡單堆砌成「工具鏈集合」，而是要構建在統一架構與統一代碼庫之上的「數據作業系統」。
這種「作業系統」的特徵，在於對平台各模塊的深度集成。無論是數據流轉、權限控制、模型運行還是治理機制，全部構建在同一套治理邏輯與安全框架之內。
這樣一來，所有服務組件不僅天然支持容器化、多版本並存，還能實現跨環境部署。這種架構既提升了開發效率與部署速度，也在底層消除了不同組件之間長期存在的兼容性障礙，從根本上降低了企業在數據平台建設和升級過程中的複雜度與運維成本。
Sergio Gago特別強調，AI的價值不能僅停留在模型調用的能力層面，而是要深度嵌入數據的上下文之中。只有理解數據的起源、權限，以及在業務流程中的路徑，才能真正讓 AI在企業中發揮替代性與增益性的價值。
事實上，不難發現Cloudera期望打造的，並非局限於算法層面的「模型智能」，而是貫穿數據採集、治理、分析與應用全鏈路的「平台智能」。正如Sergio Gago所言：「我們要做的是讓 AI與數據環境天然協同，形成長期可持續的業務支撐能力。」
此外，據Cloudera預告，將於2026年推出的下一代持續交付架構。該架構旨在實現雲端與本地平台的發布節奏完全同步，讓更新與部署過程無縫銜接，從而進一步鞏固其在混合部署模式下的長期競爭優勢。這一戰略，意味著 Cloudera 將在未來數年持續強化其「跨環境一致性」與「交付敏捷性」，把混合雲與本地部署的體驗差異降到更低。
從產業趨勢看，Cloudera此次提出的「數據作業系統」理念，實際上是在混合雲和多雲環境下，對數據平台底層架構進行的一次重構。其核心價值在於用統一的治理與安全框架，將數據流轉、AI應用和合規控制整合到同一技術底座，從而讓企業在引入AI能力時，不犧牲數據主權與監管要求。
從行業看，這一舉措這不僅契合金融、政府、能源等高敏感行業的需求，也為一些在全球布局同時需要跨地域合規運營的企業提供了可複製的技術路徑。未來，這種「平台智能」或將有望成為企業級 AI 的新基礎設施，而持續交付架構的升級，則是確保其在快速變化的市場中保持技術疊代能力的關鍵一環。
亞太市場數據服務激增 合作「版圖」持續擴張
Cloudera首席收入官Frank O'Dowd在Evolve 2025上公布了一組值得關注的市場數據——目前，全球96%的企業正在評估生成式AI方案，但真正走向生產環境的比例不到50%。這種「意願高、落地難」的局面，正是Cloudera所要打破的桎梏。
在亞太市場，Cloudera過去12個月實現了數據服務增長與可觀察性工具增長。Frank O'Dowd指出，企業從過去對「穩定性」的依賴，已轉向追求「速度與靈活性」。而Cloudera的優勢正在於此，既能提供雲端的體驗，又能保障本地的數據主權和合規要求。
本地化AI平台：部署提速，硬體利用率翻倍，直擊數據隱私與成本痛點
落地案例的背後，正是來自Cloudera一系列新品與技術升級的支撐。
本次大會上，Cloudera正式發布了新版本的Cloudera Data Services，可將生成式AI的能力引入企業本地數據中心，支持GPU加速與本地部署版本的AI Studios。據了解，該平台基於NVIDIA NIM框架構建，可在防火牆內安全運行大模型與AI推理服務。
來自Forrester Consulting的獨立研究報告也在大會期間發布。數據顯示，企業引入Cloudera本地化平台後，工作負載部署時間縮短80%，數據從業者與平台工程師的工作效率平均提升20%，整體IT成本降低35%，硬體利用率由30%提升至70%，所需硬體規模減少25%至50%。
此外，在對全球多行業企業進行調研時，53%的受訪企業將「數據隱私」列為部署智能化解決方案的首要障礙，40%的企業認為「系統集成複雜度高」是關鍵難點，另有 39% 的企業表示「高昂的落地成本」是主要制約因素。
針對這些痛點，Cloudera提出，可通過強化數據上下文管理、提升跨環境移植能力，並採用本地化部署策略，來有效降低企業智能化落地的門檻。
寫在最後
Cloudera的技術實踐，折射出當下企業數據智能化轉型的核心命題，更體現出四層境界的思考。
其一重是「整體大於部分之和」。黑格爾曾言「整體大於部分之和」，只有整體架構的穩固，局部模塊才能自由變化而不失根基。Cloudera的實踐在於以統一架構和代碼庫為根基，避免系統割裂，提升整體效率與可維護性；同時藉助容器化實現模塊化演進，兼顧靈活性和一致性。事實上，只有整體架構的穩固，局部模塊才能自由變化而不失根基。
其二重是「沖氣以為和」。老子說「萬物負陰而抱陽，沖氣以為和」，體現了對立雙方在動態平衡中共生，既不割捨控制，也不放棄流動。面對數據主權與雲彈性的矛盾，Cloudera通過「Cloud Anywhere」實現跨環境的無縫協作，正契合這一理念。
其三重是「用不同的方式解釋世界」。馬克思說，「要用不同的方式解釋世界，但問題在於改變世界」。而Cloudera則從實際業務出發，聚焦效率、成本與合規，體現出「技術為人用」的理念，並非「技術烏托邦」的空想。
其四重是「存在即聯繫」。Cloudera摒棄單一模型，強調從數據採集到應用的整體智能化。這是對黑格爾「存在即聯繫」整體性理念的現代詮釋——智能不止於點，而在於線與面，是整體脈絡中的共鳴。
在「技藝」（techne）概念中，技術既是人類對世界的開顯，同時也是一種存在的揭示。Cloudera所做的，正是在數據與智能的領域中，探索既保持對「存在」的尊重（數據主權與合規），又拓展新的「開顯」方式（融合與智能化）。
對企業和行業而言，或許最重要的不是盲目追求技術極限，而是在認清矛盾和邊界的基礎上，建立適合自身的可持續智能化路徑。
而Cloudera的實踐，正為此提供值得參考的優秀樣本！
