2023年，人工智能迎来技术大爆炸；2024年，行业步入应用落地的探索阶段；2025年，全产业躬身入局，开启AI工程化的攻坚征程，2026 年，更是 AI 深度渗透业务核心、真正实现规模化价值创造的元年。过去三年，行业沉浸于模型参数的竞赛，为新模型的发布而欢呼。如今技术的喧嚣渐渐褪去，AI发展从技术爆发期迈入价值创造期。行业竞争的核心不再是比拼模型的技术实力，而是较量谁能依托AI重构业务逻辑、推动业务升级。
这一行业趋势的演进，在Cloudera对2026年AI与数据技术的发展预判中得到了印证。Cloudera指出，进入2026年，AI正迈入一个新的发展阶段——从试点应用走向业务规模化。企业关注的核心问题也随之发生变化，不再只是“能否用AI”，而是AI是否能够在可控、可持续的前提下，稳定运行并转化为可衡量的业务成果。最终胜出的企业，将是那些能够负责任地规模化AI、用数据治理支撑智能决策、用韧性架构保障长期运营的企业。
Cloudera带来哪些预测？
Cloudera大中华区技术总监刘隶放在近期媒体沟通会上，带来三大核心预测：
Cloudera 大中华区技术总监 刘隶放
其一，AI加速走向产业化，业务价值与可复制能力成为核心衡量标准。刘隶放认为，AI正式从单点体验转向产业化落地，成为企业优化业务流程、创造实际价值的核心工具。在制造、金融、电信等领域，企业将更倾向于复用已验证的AI能力，并通过智能体工作流将AI深度嵌入核心业务流程，而不再局限于单一模型或实验项目。ROI、业务效率提升和可持续运营能力，将取代模型参数与算力规模，成为衡量AI成功与否的关键指标。
其二，可信、可治理的私有AI，将成为企业构建核心竞争力的关键差异化能力。刘隶放强调，数据安全与合规可控始终是AI应用的前提条件，2026年更是如此。在长期实践中，企业逐渐意识到，如果数据治理、访问控制和合规机制不到位，AI带来的效率提升，可能同时放大数据风险。因此，可信AI不再是“最佳实践”，而将成为企业实现AI规模化落地的基本门槛。治理能力与敏捷性不再是对立选项，而是AI成熟度的两个必要组成部分。
其三，本地化私有部署，成为中国企业实现AI规模化落地的基础架构。刘隶放表示，从监管合规、数据安全与市场竞争角度，企业核心数据不能在公有平台进行训练，避免数据流失与合规风险，公有云仅适用于数据科学家的初期模型测试，一旦涉及企业自身核心数据的模型训练，私有化部署成为商用客户的核心选择。到2026年，能够在本地私有架构下支撑AI持续演进的数据与AI平台，将成为中国企业实现AI规模化、可复制落地的重要基础。
Cloudera将持续加码AI
而针对这一发展趋势，Cloudera也在持续加码AI布局。事实上，近年来，Cloudera始终以AI为发展方向，还在2025年完成了对Taikun的收购。Taikun是在混合云及多云环境中管理Kubernetes和云基础设施的领先平台提供商。通过此次收购，Cloudera将加速其完整平台在各类环境中的部署和交付，包括数据服务以及无处不在的AI，覆盖从公有云到本地数据中心，以及主权和隔离环境。
值得一提的是，Cloudera已将其行业领先的数据平台，与收购的Taikun原生Kubernetes功能深度结合，为复杂环境带来简洁性和灵活性。借助Taikun技术，Cloudera获得了一个完全集成的计算层，可统一IT堆栈的部署与运维，在所有环境中提供类似云的一致体验。对此，刘隶放透露，预计在2026财年上半年推出Data Service 2.0 AI版本，迭代目标在于实现Kubernetes平台的承接与服务，完成AI板块的关键产品升级。
笔者发现，收购Taikun也是Cloudera在短短14个月内进行的第三次战略收购，此前Cloudera于2024年5月收购了Verta的运营AI平台，并于2024年11月收购了Octopai的数据血缘和目录解决方案。刘隶放表示，Octopai的方案与Cloudera原有共享数据体验深度结合，强化数据血缘追溯的可视化能力，让数据的来源、流转路径清晰可查。这些收购反映了Cloudera在加强其平台领域的投资，确保客户能够灵活地在其希望的位置运行数据和AI工作负载。
企业如何落地AI？
Cloudera认为，获得竞争优势的企业，将是那些能够负责任地规模化AI、用数据治理支撑智能决策、用韧性架构保障长期运营的企业。因为真正可信的AI，始于可信的数据；而可信的数据，离不开稳健、可持续的数据基础架构。因此，构建可信的AI，离不开可信的数据与稳健、可持续的数据基础架构。在接下来的采访中，刘隶放也进一步给出解决方案。
具体而言，AI从单点应用走向跨部门整合的核心前提，是先打好坚实的数据基础。这不仅需要强化数据溯源与可视化能力——通过共享数据体验（SDX）与Octopai技术，实现数据血缘可视化，让数据全流程可追溯；还需参与MCP协议构建，实现开源领域的接口统一，破解模型与真实数据库的衔接难题；此外，更要通过湖仓一体架构实现数据的唯一性管理，避免跨部门取数时出现数据不一致的问题，从根源上消除流程风险。
除了筑牢数据基础，在推进企业大模型更新迁移的过程中，同样需要科学的管理体系作为支撑。对此，企业可依托Cloudera AI的模型注册与版本控制功能，构建AI全生命周期闭环管理体系：既能让模型训练、部署、调整的每一步都有清晰记录，通过版本控制实现模型的可追溯、可回推、可迭代，支撑团队协同开发；也能确保模型训练流程的可复制性，当新模型出现时，可复用原有方法快速完成训练、对比效果，实现模型的平滑升级，核心破解“人员变动、模型迭代”带来的项目落地难题。
在此基础上，刘隶放进一步强调，先搭建技术框架、做好安全评估，再稳步推进AI实践的企业，才能走得更远、更稳。他表示，从理性落地的逻辑来看，尤其是新能源等核心行业客户，若能从项目启动第一天就兼顾数据安全与平台可控，先搭建松耦合、高开放性的技术架构，再逐步推进AI落地，这种方式才能实现AI的真正产业化，而非停留在单纯的试点体验阶段。
写在最后
当前，AI技术发展日新月异，在企业数字化转型中的应用愈发深入，其释放的商业价值也正持续升级。正如Cloudera在预测中提及的，2026年，中国AI的竞争焦点将不再是“谁的模型更大”，而是在可控、可信、可复制的基础上，真正把AI变成业务成果。面向未来，笔者也期待，企业在落地AI过程中，能够基于可信数据，搭建稳健、可持续的数据基础架构，让可信AI成为驱动业务增长的核心引擎，在数智化浪潮中实现高质量发展。
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