近几年来，AI技术的发展可谓是世事如棋局局新，而胜出者一定是掌握了其发展趋势，从而洞察先机，快人一步的企业。作为大数据时代的骄子，Cloudera在AI时代同样收获了发展良机，悄然跃升进了10亿美元营收的榜单之内。新春之际，作为一名深耕行业多年的从业者，Cloudera大中华区技术总监刘隶放谈了他眼中的2026年AI发展格局，为我们洞察2026年的AI市场先机提供了新的参照系。

Cloudera大中华区技术总监刘隶放

从可控、标准化到私有化

经历了2025年AI单点应用的普及之后，刘隶放认为，2026年企业级AI应用将经历一场始于产业化的变革，可信、可治理的私有AI将成为企业的关键差异化能力。也正是因为这种能力的需要，本地化私有部署将成为中国企业AI规模化落地的基础架构。

进入2026年，越来越多的企业开始了跨部门的AI应用整合。这也就意味着AI由原来的辅助工具，开始了向企业核心系统的渗透。由于AI技术在决策、质检、办公等领域的长项，AI将很快变成为企业核心系统。

因此，AI应用必然会向流程优化、运营自动化和行业级智能应用方向上转化。在制造、金融、电信等领域，众多企业已经印证了这一点。这些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。

而随着AI被视为重要的“新型生产力”，企业和行业客户将更加重视AI系统的稳定性、连续性与可运营性。这样，可信、可治理的私有AI就将会顺势成为企业的关键差异化能力。在中国市场，数据安全与合规可控始终是AI应用的前提条件。

因此，刘隶放认为，越来越多的国内企业会在2026年转向私有 AI路径。也就是在受治理的环境中部署和运行模型；还会坚持数据不出域，权限可控、流程可追溯；此外也会通过检索增强生成（RAG）等方式，为模型提供业务上下文，同时保持数据可控。

在中国市场，2026 年企业对 AI 与数据架构的判断将进一步趋于清晰：本地化私有部署是 AI 规模化落地的基础前提。因此，本地化私有部署将成为 AI 规模化落地的基础前提。而为了做好这个前提，企业会让AI 是否能够在本地私有环境中持续运行、不断优化，并稳定支撑核心业务。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。

事实上，Cloudera早就针对预测到的发展趋势进行了布局，从关键收购到产品升级，从聚焦客户需求到推动行业标准化，Cloudera的AI布局始终围绕“产业落地”和“长期可控”。其中一个举动，就是收购了Taikun。借助Taikun技术，Cloudera获得了一个集成的计算层，可统一IT堆栈的部署与运维，在各类环境中提供类似云的一致体验。

刘隶放介绍说：“我们收购的核心目的，是为了搭建一个长期可控的环境，保障企业AI的私有化部署需求。Taikun被收购后，全面聚焦于Cloudera的平台进行研发。接下来Data Service 2.0的第一个AI版本，加入了Kubernetes平台承接，可以为企业提供更完善的AI服务支撑。”

而对于企业级AI市场，刘隶放强调：“企业关注的点和个人完全不同。对企业来说，AI必须是产业化的，他们更关心投入产出比，而不是单纯的技术炫技。例如针对金融行业用户，我们就必须保障他们的AI系统不能是‘空中楼阁’，而是要融入已有的系统，实现流程优化和数据结合。还要利用MCP帮他们打通AI与现有数据库和系统的对接，而非重构系统、造成资源浪费。而对于我们的新能源车产业用户，我们会更多地强调AI模型和平台能带来什么样的实际收益。”

AI整合的基础：数据整合

2026年，更多企业开始针对单点AI应用进行跨部门整合。表面看来，这是一场应用的整合，但其背后，要打破的不仅是流程壁垒，更是数据壁垒，所以企业首先要做好“内功”——在要求跨部门协同之前，先把自己的数据基础打牢。

在CIO时代的调研中，高质量数据的缺失，一直严重困扰着企业AI+的进程。而AI应用跨部门整合对数据提出更高要求时，企业更会面临一场严峻的考验。

对于这场考验，刘隶放认为企业的CIO们需要把握好三个核心关键点：明确数据溯源和数据分布、积极参与和践行标准化协议、推行数据湖仓一体架构，实现一致的数据管理。

具体来说，首先，明确数据溯源和数据分布，让数据血缘追溯更可视化。为此，Cloudera一直在深耕共享数据体验（SDX），2025年还收购了专门做数据血缘分析的Octopai公司，收购后快速与Cloudera的产品结合，就是为了增强数据可视化能力，让企业清楚数据从哪来、到哪去，为跨部门AI整合奠定基础。

其次，积极参与和践行标准化协议，比如模型上下文协议（MCP）。而作为开源领域的参与者和贡献者，Cloudera一直在MCP领域深耕，因为在智能体和模型调度中，需要一个统一的协议，才能实现不同组件、不同模型的对接。尤其是当AI需要访问真实数据、下探到数据库时，MCP的作用会非常关键，能避免出现“各自为战”的情况。

最后，要推行数据湖仓一体架构，实现唯一数据管理。以前很多企业会分开使用数据仓库和数据湖，比如银行用数据仓库做正式报告，用数据湖做内部分析，但这样很容易出现“两套数据、两个结果”的问题，跨部门整合时会产生很大风险——AI从不同平台拿数据，还要做比对，效率低且易出错。

现在随着Iceberg等组件的成熟，Cloudera可以把数据库纳入数据湖体系，打造数据湖仓一体架构，实现数据的唯一性管理。在此基础上，再讲数据血缘、跨部门协同，数据的公平性、正确性才能得到保障，AI跨部门整合的风险也会大幅降低。简单说，跨部门AI整合的前提，是“数据可信、数据唯一”，这也是Cloudera一直强调的核心。

刘隶放的介绍并没有停留在理论层面，在上汽大众车辆数据实时监测项目中，就利用现代化大数据平台助力解决海量数据激增难题。HBase存储空间相庆减少了约73TB，节约了67%的使⽤空间。总集群⽂件数减少约8千万，约优化原有⽂件数的75%。在核⼼报表及跑批业务上也实现了明显的性能提升，批量作业性能平均提升2.5倍，最⾼可达6.6倍。

打破AI人才瓶颈的法门

在CIO时代针对CIO人群的多次大规模调研中，AI人才瓶颈一直是CIO人群挥之不去的阴影。而当AI应用走上大规模落地之后，这同样是一个必须解开的难题。

对此，刘隶放表示：“现在行业竞争激烈，人员流动很频繁，我们不能把‘人员稳定性’当做管理指标，反而要把‘系统稳定性’放在核心位置——毕竟，很难保证一个人能在一家企业工作一辈子，但企业的AI平台需要长期稳定运行。“

因此，从工具角度来说，关键在于搭建一个松耦合的架构，不管是硬件体系、软件平台，还是人的技能适配，松耦合才能实现长期发展。举个例子，如果一个技术专家做了一个很好的AI应用，但这个人离职后，接手的人看不懂、不会运维，只能从头再来，这对企业来说是不可接受的。而松耦合架构能拆分工作细节，比如专家制定训练方法，外包人员提供符合质量要求的数据，即便有人离职，后续人员也能按照既定框架、注释和流程，快速接手工作，复制之前的成果，降低运营成本。

另外，刘隶放强调：“我认为企业要‘先找架构，再找人’。比如我们最近赢的新能源车和电池客户，他们选择我们，就是因为不相信“单一版本的专属解决方案”——毕竟乙方的人才也会流动，无法保证下一个版本能复制之前的效果。所以他们更倾向于把后端从通用模型调整到专有模型的全流程，掌握在自己手里，哪怕前期投入一些成本搭建框架，后续复制的成本会低很多，也不会依赖某个特定的人。“

除此之外，刘隶放表示，人才培养也很重要。很多长期做脚本开发、C语言、Java的从业人员，转到Python其实很快，只要给他们明确定位，他们就能用Python完成特定工作。反而那些懂大语言模型基本常识、知道如何部署、调试、配置的人，更稀缺，企业可以重点培养这类人才。如果企业人才储备不足，做不了模型微调，起码要搭建RAG体系，把自己的数据通过一定方式捕获，满足内部流程需求，这也是一个可行的起步方式。

数智化与数字化转型的最大的不同之处，就在于AI会带来如阿基米德杠杆般的创新撬动作用，通过一个点的突破就实现一大片业务的颠覆或提升。在2026年，AI正带来更多可能性。而数据，显然正是通往这些可能性的启点。