作为国内汽车行业数字化转型的先行者，上汽大众曾遭遇新能源车辆数据指数级增长带来的挑战，原有技术难以满足海量数据的存储与监管合规需求。通过采用Cloudera的大数据平台，上汽大众实现了存储空间优化67%、批量作业性能最高提升6.6倍的突破，既满足了业务发展对数据管理的高要求，更搭建起服务600万用户的智能车主APP，这一成功实践正是数据与AI技术赋能行业数智化发展的生动注脚。
作为深耕数据与AI领域的全球领导者，Cloudera通过持续的技术迭代、战略收购与生态构建，不仅助力企业破解数据治理与AI落地的核心难题，更以实际行动勾勒出2026年数据与AI应用的发展蓝图。
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“数据+AI”的畅想
从最初与人对弈，到吟诗作赋，再到通过对话的方式解答人类的各种问题，AI已从“概念热潮”迈向“价值兑现”。Cloudera大中华区技术总监刘隶放表示，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，真正让AI变成业务成果。
Cloudera大中华区技术总监 刘隶放
基于对全球企业AI实践的持续观察，并结合行业动态与技术演进，Cloudera 预判，2026年将成为AI从试点应用走向业务规模化的关键一年。数据与AI应用将呈现三大核心趋势。
趋势一：AI走向产业化，业务价值与可复制能力成为核心衡量标准
2026年，企业AI应用将告别“参数竞赛”，转向以ROI、业务效率提升与可持续运营能力为核心的价值导向。举例来说，在制造领域，企业将不再局限于采用单一的质量检测AI工具，而是通过智能体协同将AI嵌入供产销全流程。新能源车企通过Cloudera平台整合生产数据、供应链数据与市场需求数据，同时利用AI实现订单预测、产能调度与库存优化的一体化管理，其核心目标已从“证明AI能用”转变为“通过AI获益”。在金融领域，AI将从简单的客服聊天机器人转而进入风险管控、智能投顾等核心业务系统，通过RAG（检索增强生成）技术为模型提供实时业务上下文，实现信贷审批效率提升与欺诈风险降低的双重价值。
上述积极的转变背后，是企业对AI“新型生产力”属性的认知深化。能够理解物理规律与业务逻辑的AI系统将成为产业升级的核心驱动力。Cloudera的实践也印证了这一趋势，其服务的金融、新能源车企、医疗等行业客户，通过将 AI与生产流程深度融合，不仅实现了成本的降低，更通过数据分析优化了供应链布局，缩短了产品交付周期，将AI真正转化为可衡量的业务成果。
刘隶放指出，2026年，中国企业在AI应用方面将转向流程优化、运营自动化和行业级智能应用。行业客户将更加重视AI系统的稳定性、连续性与可运营性。
趋势二：可信、可治理的私有AI将成为企业的关键差异化能力
数据安全与合规可控始终是企业AI应用的前提。2026年这一需求将推动可信私有AI成为行业主流。随着AI应用的快速落地，企业更加清醒地认识到，若数据治理与访问控制不到位，AI带来的效率提升将伴随数据泄露的风险。因此，越来越多的企业选择私有AI路径，即在受治理的环境中部署模型，通过数据不出域、权限可控、流程可追溯的方式，确保AI应用的安全与合规。
刘隶放表示：“安全与AI应用的推进顺序，主要受企业规模及需求导向影响。有些企业盲目追求AI实践，将其简化为硬件采购，忽视了安全风险，仅能做测试性应用，最终导致项目迟迟无法上线，效果不及预期。Cloudera服务的金融、制造、新能源等领域的重点客户，从一开始就非常重视数据安全与可控性，通常会先搭建安全合规的框架再推进AI平台建设，反而能实现AI的有效落地和良性发展。简言之，安全先行是AI规模化应用的基础，忽视安全的AI实践难以达成实际业务价值。”
可以预见的是，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。治理能力与敏捷性也不再是对立选项，而是AI成熟度的两个必要组成部分。
趋势三：本地化私有部署成为中国企业AI规模化落地的基础架构
随着AI从试点走向生产级应用，企业更加关注一个根本问题：AI能否在本地私有环境中持续运行并不断优化，以稳定支撑核心业务。一次性部署或短期验证已无法满足需求，取而代之的是对平台级能力的要求，包括统一的数据管理、可治理的模型运行，以及对业务变化的长期适配能力。
Cloudera的本地化私有部署方案契合了用户的实际需求。在金融行业，银行的核心交易数据、客户隐私信息通过Cloudera平台实现本地化存储与模型训练，既满足了监管机构对数据安全的要求，又能通过模型优化提升金融服务效率；在医疗领域，医院的电子病历、影像数据等敏感信息，借助Cloudera的可信AI架构，在保障患者隐私的前提下，可实现AI辅助诊断与治疗方案的优化。
2026年，AI应用将从单一智能体向多智能体协同演进，而数据湖仓一体架构将成为支撑这一转变的核心基础设施。随着MCP（Model Context Protocol）、A2A 等通信协议的标准化，不同部门、不同业务场景的智能体将具备通用“语言”，能够协同完成复杂任务。Cloudera基于Iceberg等开源组件，将数据湖的海量存储能力与数据仓库的结构化分析能力相结合，实现了企业数据的统一管理与高效利用。这种架构的优势主要体现在：企业不必通过盲目的硬件堆叠来满足AI算力需求，而可以通过数据的统一存储与智能调度，降低存储成本与算力消耗。
刘隶放表示，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。而这一能力，也将成为衡量企业AI成熟度的关键标志。
02
Cloudera已经准备好了
在数据与AI领域，Cloudera始终围绕“解决企业复杂环境下的数据管理与智能应用”这一核心命题进行深耕并拓展。
Cloudera很早便意识到为AI打造数据底座的重要性，其早年推出的Cloudera Data Science Workbench（CDSW）为数据科学家提供了统一的开发环境，并支持Python等主流编程语言的模型开发与训练，为AI的规模化应用奠定了基础。随着AI技术向产业的逐步渗透，Cloudera进一步升级其产品矩阵，推出Cloudera AI，整合AI推理、部署与AI Studio模块，形成从数据采集、模型训练到业务落地的完整闭环。2025年，Cloudera收购了Taikun公司，获得了原生Kubernetes技术能力，不仅能够更好地实现IT堆栈的统一部署与运维，更能为企业在数据中心、公有云、混合云环境中提供一致的云体验。在数据治理方面，Cloudera于2024年收购了Octopai公司，实现了数据从源头到应用的全链路可视化追溯。这种能力在AI规模化应用中至关重要。以华侨银行为例，其数据科学家团队在 Cloudera平台的支持下，将数百个机器学习应用平滑迁移至AI系统，确保了金融业务决策的合规性与可解释性。
Cloudera以“混合云+本地化私有部署”为核心优势，打破了公有云与私有环境的壁垒。在此基础上，Cloudera持续打造和提升数据与AI融合的核心能力。
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专注打造稳固可信的数据底座
如今，Cloudera的年营收已经突破了10亿美元大关。在挑战与机遇并存的数智化时代，Cloudera的数据与AI融合之道将有更大的用武之地。
AI的规模化应用，始终以可信的数据底座为前提。Cloudera以其混合云架构、强大的数据治理能力与开放生态，为企业提供了应对AI挑战的完整解决方案。无论是面对金融行业的合规性AI决策，还是制造领域的本地化智能应用，Cloudera始终坚持以客户需求为中心，通过技术创新与赋能，助力企业在数智化转型过程中行稳致远。