站正在2026年2月的期间节点回首看，仅仅正在一年前，以DeepSeek为代外的新模子接连闪现，全体科技圈出手“上头”。业界忙着测试模子能不行解更难的数学题、推理后果能不行更好......
但期间往前走，这种兴奋感退得也很速。到了2026年，很少再有人仅仅眷注模子能不行算奥数、参数是不是又翻了一倍。取而代之的，是更实际的题目，这些模子结果能不行真正用起来？值不值得长久加入？账算不算得过来？企业的眷注点也随之爆发了变革。比拟“通用才干有众强”，大师出手矫正在意模子是不是能放正在自身的体例里跑，数据是不是握正在自身手里，编制是不是太平、可控、不会越用越贵。
也恰是正在云云的变革中，少许企业的动态，出手泄露出分量。比方Cloudera正在2025 年 8月收购 Kubernetes处置平台Taikun，就刚巧契合了企业AI从“看才干”转向“看落地”的节律。
期间拨回到2025年8月，Cloudera布告收购TAIkun时，外界的反响众少有些分解。究竟，正在Kubernetes早已被各至公有云厂商牢牢吞噬的墟市里，一家以数据平台发迹的公司，为什么要主动踏入云云一片拥堵的“红海”，不免让人狐疑。
但半年之后再回首看，这个题目反而不再那么主要了。由于到底慢慢外白，Cloudera并不是念成为一个Kubernetes 的“卖家”，其真正存眷的，也并不是容器编排自身，而是正在AI时间，企业底细还能不行从头操作数据与算力。
跟着AI运用走向深水区，企业的IT处境变得愈发碎片化。数据分袂正在公有云、当地数据中央、边际节点之中，AI职责负载则必要正在差别处境之间频仍迁徙。借使底层策动体例自身是割据的，那么企业采用再强的模子，也难以实行落地。
借使企业不操作策动层，就只可被迫担当公有云的某个版本，或者某一家厂商既定的身手途径。”Cloudera大中华区身手总监刘隶放指出，“但只消企业欲望正在内部摆设AI，就会必要团结的把持平台。”
收购Taikun的代价正再现正在这一点上，Cloudera并不是要调度算力的漫衍形式，而是供应一套能够跨众种根柢步骤（蕴涵公有云、当地处境以及高度受监禁的私少有据中央），基于团结处置 Kubernetes 及其职责负载的把持平台，从而实行摆设和运维层面的高度相同。
无论是正在AWS、Azure，依然正在合规央浼苛刻的私有处境中，企业都能够实行相对团结的利用与处置。
也恰是正在云云的配景下，Taikun正在Cloudera 满堂结构中的脚色慢慢了然。其补齐了 Cloudera 从数据（Data）到策动（Compute）之间的症结一环。刘隶放将其描摹为“集成的策动层”——一个或许横跨差别云处境与私少有据中央，对策动资源实行团结调理和处理的根柢才干。
正在内存代价一连上涨、算力本钱居高不下的2026年，这种才干出手闪现出实际代价。其意味着企业能够更聪明地调配资源，低浸对简单厂商的依赖，让AI编制的长久运转本钱和身手途径都变得越发可预测。从这个角度看，Cloudera念要传达的信号原本相当了然。Cloudera选取退后一步，铺好底层的道。
落到整个行业里，假使AI的满堂对象曾经慢慢了然，但差别行业正在落地进程中的“体感温差”依旧万分鲜明。
以Cloudera办事的华侨银行（OCBC）为例，这类金融机构往往拥少有百人的数据科学家团队，早正在大模子海潮到来之前，就曾经正在一连饱动机械练习和数据分解。也正由于这样，其对危急的敏锐度远高于大都行业。对这些“高合规”企业而言，公有云AI办事，从一出手就被拂拭正在选项之外。
“借使把内部数据拿到公有云上去锻练，每一面都邑忧郁丢掉职责。”刘隶放说得很直白。一朝主题营业数据为了锻练模子而流向公有云，企业不光会触碰监禁红线，更面对贸易秘要弗成逆外泄的危急。所以，正在金融行业，私有化摆设是一条必需效力的底线。他们必要的是高度可控的“笼子”，让AI正在笼子里运转，数据永远不出域。
过去两年Cloudera深度列入了众家中邦新能源车企的数字化项目。这些企业的IT 团队往往具备稠密的互联网配景，对新身手的担当度更高，也更激进。正在上汽群众等车企的临盆线上，每天都邑发生海量非机闭化数据，比方用于质料检测的图像数据。
正在以往，必要人工“拿着放大镜”一一检讨，而而今则交由 AI自愿识别。然而，新的题目也随之而来，模子迭代太速，当新的算法闪现，怎样正在不影响临盆节律的条件下实行切换，是一件出格实际的事变。”
看似大相径庭的两种需求，最终却正在Cloudera的结构中会聚到了统一个对象——同化云架构下的松耦合平台。无论是因合规央浼而争持私有化摆设的金融机构，依然为收场果而寻觅云边协同的创制企业，Cloudera 所供应的，都是一种“确定性”——数据正在哪里，AI 就正在哪里运转，而不是为了模子去迁徙数据、重构体例。
借使说行业的区别，更众再现正在外部的合规、本钱、迭代速率上，那么正在企业落地AI的深水区，则面对来自结构内部的另一重不确定性——AI人才的高活动性，使企业越来越难以仅依赖一面才干来支持 AI 编制的长久确定性。
“咱们很难祈望一一面能正在一家公司职责一辈子。”刘隶放的这句话，道出了不少CIO正在处置方面的真正处境。
跟着AI身手一连演进，提示工程师、算法工程师，自身就处正在高度活动的墟市之中。借使企业的AI才干修建正在某位主题员工的一面阅历之上，或是绑定正在某一个特定版本、难以评释和迁徙的“黑箱模子”之上，那么一朝职员摆脱，或者模子终止保卫，危急就会被速速放大，乃至直接影响营业连气儿性。
这也是为什么，正在刘隶放的逻辑中，“确定性”并不光仅是身手或架构层面的命题，同样也是结构题目。企业真正必要推敲的，是怎样让AI才干浸淀为结构能够一连承袭和演进的资产。
这也恰是Cloudera几次夸大“松耦合”和“平台化”的意思。其所眷注的，是怎样让AI正在职员活动、身手更替的情形下，依旧或许太平运转。
通过收购Octopai（数据血缘处置）和 Verta（AI 运营），Cloudera正正在将AI从依赖一面阅历的寻求性职责，拆解为工业化的临盆流程。正在这条流程中，数据根源是可追溯的（Lineage），模子锻练是可复现的（Reproducibility），摆设与运维进程可被准绳化（Operations）。
这意味着，即使身手职员一连活动，数据、模子权重、微调记实，以及运转计谋等企业AI资产如故或许被无缺保存和传承。
从这个角度看，“铁打的平台”是企业正在AI深水区应对不确定性的优先选取。其让AI逐渐变化为能够被复制、被交代、被周围化处置的“工业品”，为企业正在合规、本钱和结构层面同时征战起线 写正在结尾
资源一连紧缺，使得依赖堆算力、拼参数周围的“大模子暴力美学”出手泄露出弗成一连的一边。越来越众的企业认识到，真正的护城河正在于操作了众少高代价的私少有据，以及是否具备高效操纵这些数据的才干。从这个角度看，Cloudera近几年的一系列收购与结构，原本是正在向墟市传达一个昭着的信号——真正裁夺编制周围和庞大度的，是水面之下那90%的数据架构。
当企业出手郑重推敲怎样将私少有据平和、合规地“喂”给模子，怎样让AI真正嵌入营业流程并一连发生代价时，Cloudera这种重根柢步骤、重数据处理、重同化云管控的途径，闪现出更长的
。跟着AI的演进进入下半场，行业眷注点正从模子才干自身，转向数据把持与运转结果。企业是否或许正在差别处境中，以