这两年来，数字化和人工智能正推动市场格局开始重新洗牌。这其中，数据已成了为核心的生产要素。

　　如果深入观察产业现状，不难发现，一个长期存在的结构性矛盾日益凸显——尽管企业对智能应用抱有极高热情，却普遍面临从概念到落地的巨大鸿沟。据Forbes援引IDC数据，数据治理、质量与集成问题是制约企业部署和扩展智能化项目的主要障碍。同时，数据专业人员将超过70%的时间花在数据准备与清洗环节，而非进行核心分析或业务建Kaiyun开云模。

　　这一效率瓶颈的根源在于，企业既希望拥有公有云的便捷与弹性，又希望掌控数据的主权与合规性。但是，这两者往往难以兼得。

　　8月7日，在Evolve 2025大会开场伊始，Cloudera首席执行官Charles Sansbury便直指这一行业痛点，并提出从“控制”走向“融合”的理念。

　　Cloudera 依托成熟的开源技术，融合公有云、本地数据中心与边缘环境，打造统一的云端体验，正是为破解这一痛点而生——在同一平台上，将数据的可控性与使用的灵活性统一起来。

　　CDP（Cloudera Data Platform）便是这一理念的落地产品。作为覆盖数据生命周期全流程的平台，CDP可灵活部署于本地、私有云、公有云、边缘甚至离线环境，并确保跨环境的一致运行与管理。Cloudera将这一架构的理念概括为“Cloud Anywhere”——企业可在任何所需环境中构建属于自己的数据智能体系。

　　目前，Cloudera平台管理的数据规模已超过25EB，为多种智能化场景提供坚实支撑。这不仅是技术范式的一次转型，也意味着Cloudera正从Hadoop生态的“集成者”升级为面向未来的“统一平台提供商”。

　　在智能应用路径上，Charles Sansbury强调，企业推进AI项目面临的最大挑战并非算法创新，而是如何将合规、治理完善的数据，转化为可建模、可部署、可持续运营的资产。这一观点在大会上被多次提及。

　　为此，Cloudera近年来通过收购与整合，不断完善AI部署能力——包括容器化平台Taikun、数据血缘与元数据追踪Kaiyun开云工具Octopai，同时推出AI Studio、AI Workbench 等平台组件，共同构建起AI项目从研发走向业务落地的基础设施。

　　在加速落地方面，Cloudera推出了AI Express 与“AI in a Box”等“即插即用”的方案，通过集成企业数据目录、元数据链路、调度平台、向量数据库与大模型连接等能力，形成了封闭、安全的“私有AI代理”系统。

　　利用该系统，企业仅需 3 小时即可完成业务原型构建，并能在一周内将其部署到实际业务流程中。对于金融、政府等对数据主权与安全要求极高的行业而言，这种可控、可验证且可迁移的部署模式，也正是Cloudera区别于其他平台的核心竞争力。

　　不难发现，Cloudera的“解题框架”本质上是由底向上的能力构建路径：底层以“Cloud Anywhere”融合架构打通多环境部署壁垒，确保数据和算力的流动性。中层以严密的数据治理体系夯实资产基础，让数据具备可建模、可追溯、可合规流通的特性。而顶层则以AI Express、“AI in a Box”等交付方案，将AI从概念验证推向可持续运营的生产系统。

　　这种自下而上的递进逻辑，使Cloudera不仅解决了企业在安全与灵活性之间的长期博弈，还为AI落地提供了可复制、可扩展的标准化路径。

　　关于 Cloudera的产品战略转型，Cloudera首席产品官Leo Brunnick与Cloudera首席技术官Sergio Gago 在联合演讲中进一步阐释道，现代企业的数据平台，不能只是由数据湖、ETL工具、AI组件等简单堆砌成“工具链集合”，而是要构建在统一架构与统一代码库之上的“数据操作系统”。

　　这种“操作系统”的特征，在于对平台各模块的深度集成。无论是数据流转、权限控制、模型运行还是治理机制，全部构建在同一套治理逻辑与安全框架之内。

　　这样一来，所有服务组件不仅天然支持容器化、多版本并存，还能实现跨环境部署。这种架构既提升了开发效率与部署速度，也在底层消除了不同组件之间长期存在的兼容性障碍，从根本上降低了企业在数据平台建设和升级过程中的复杂度与运维成本。

　　Sergio Gago特别强调，AI的价值不能仅停留在模型调用的能力层面，而是要深度嵌入数据的上下文之中。只有理解数据的起源、权限，以及在业务流程中的路径，才能真正让 AI在企业中发挥替代性与增益性的价值。

　　事实上，不难发现Cloudera期望打造的，并非局限于算法层面的“模型智能”，而是贯穿数据采集、治理、分析与应用全链路的“平台智能”。正如Sergio Gago所言：“我们要做的是让 AI与数据环境天然协同，形成长期可持续的业务支撑能力。”

　　此外，据Cloudera预告，将于2026年推出的下一代持续交付架构。该架构旨在实现云端与本地平台的发布节奏完全同步，让更新与部署过程无缝衔接，从而进一步巩固其在混合部署模式下的长期竞争优势。这一战略，意味着 Cloudera 将在未来数年持续强化其“跨环境一致性”与“交付敏捷性”，把混合云与本地部署的体验差异降到更低。

　　从产业趋势看，Cloudera此次提出的“数据操作系统”理念，实际上是在混合云和多云环境下，对数据平台底层架构进行的一次重构。其核心价值在于用统一的治理与安全框架，将数据流转、AI应用和合规控制整合到同一技术底座，从而让企业在引入AI能力时，不牺牲数据主权与监管要求。

　　从行业看，这一举措这不仅契合金融、政府、能源等高敏感行业的需求，也为一些在全球布局同时需要跨地域合规运营的企业提供了可复制的技术路径。未来，这种“平台智能”或将有望成为企业级 AI 的新基础设施，而持续交付架构的升级，则是确保其在快速变化的市场中保持技术迭代能力的关键一环。

　　Cloudera首席收入官Frank ODowd在Evolve 2025上公布了一组值得关注的市场数据——目前，全球96%的企业正在评估生成式AI方案，但真正走向生产环境的比例不到50%。这种“意愿高、落地难”的局面，正是Cloudera所要打破的桎梏。

　　在亚太市场，Cloudera过去12个月实现了数据服务增长与可观察性工具增长。Frank ODowd指出，企业从过去对“稳定性”的依赖，已转向追求“速度与灵活性”。而Cloudera的优势正在于此，既能提供云端的体验，又能保障本地的数据主权和合规要求。

　　本次大会上，Cloudera正式发布了新版本的Cloudera Data Services，可将生成式AI的能力引入企业本地数据中心，支持GPU加速与本地部署版本的AI Studios。据了解，该平台基于NVIDIA NIM框架构建，可在防火墙内安全运行大模型与AI推理服务。

　　来自Forrester Consulting的独立研究报告也在大会期间发布。数据显示，企业引入Cloudera本地化平台后，工作负载部署时间缩短80%，数据从业者与平台工程师的工作效率平均提升20%，整体IT成本降低35%，硬件利用率由30%提升至70%，所需硬件规模减少25%至50%。

　　此外，在对全球多行业企业进行调研时，53%的受访企业将“数据隐私”列为部署智能化解决方案的首要障碍，40%的企业认为“系统集成复杂度高”是关键难点，另有 39% 的企业表示“高昂的落地成本”是主要制约因素。

　　针对这些痛点，Cloudera提出，可通过强化数据上下文管理、提升跨环境移植能力，并采用本地化部署策略，来有效降低企业智能化落地的门槛。

　　Cloudera的技术实践，折射出当下企业数据智能化转型的核心命题，更体现出四层境界的思考。

　　其一重是“整体大于部分之和”。黑格尔曾言“整体大于部分之和”，只有整体架构的稳固，局部模块才能自由变化而不失根基。Cloudera的实践在于以统一架构和代码库为根基，避免系统割裂，提升整体效率与可维护性；同时借助容器化实现模块化演进，兼顾灵活性和一致性。事实上，只有整体架构的稳固，局部模块才能自由变化而不失根基。

　　其二重是“冲气以为和”。老子说“万物负阴而抱阳，冲气以为和”，体现了对立双方在动态平衡中共生，既不割舍控制，也不放弃流动。面对数据主权与云弹性的矛盾，Cloudera通过“Cloud Anywhere”实现跨环境的无缝协作，正契合这一理念。

　　其三重是“用不同的方式解释世界”。马克思说，“要用不同的方式解释世界，但问题在于改变世界”。而Cloudera则从实际业务出发，聚焦效率、成本与合规，体现出“技术为人用”的理念，并非“技术乌托邦”的空想。

　　其四重是“存在即联系”。Cloudera摒弃单一模型，强调从数据采集到应用的整体智能化。这是对黑格尔“存在即联系”整体性理念的现代诠释——智能不止于点，而在于线与面，是整体脉络中的共鸣。

　　在“技艺”（techne）概念中，技术既是人类对世界的开显，同时也是一种存在的揭示。Cloudera所做的，正是在数据与智能的领域中，探索既保持对“存在”的尊重（数据主权与合规），又拓展新的“开显”方式（融合与智能化）。

　　对企业和行业而言，或许最重要的不是盲目追求技术极限，而是在认清矛盾和边界的基础上，建立适合自身的可持续智能化路径。

　　而Cloudera的实践，正为此提供值得参考的优秀样本！返回搜狐，查看更多