AI行业发展趋势 - 2026年AI发展进入新阶段，从试点应用走向业务规模化，企业关注核心从“能否用AI”转向“如何让AI在可控、可持续前提下稳定运行并转化为可衡量业务成果” [1] - 中国AI行业在2026年迎来历史性转型节点，告别以概念宣传和单点试点为主的发展阶段，全面进入以业务规模化落地为核心的新时期 [2] - 企业核心诉求发生根本转变，不再单纯追求模型参数大小和算力规模强弱，而是更看重AI能否真正融入核心业务流程并带来可衡量商业回报 [2] 本地化私有部署成为主流选择 - 本地化私有部署凭借对数据安全、合规可控的刚性保障，以及对系统稳定性、长期运营能力的全面支撑，正成为金融、制造、能源、电信等关键行业企业的核心选择 [1] - 在关键行业，核心业务系统与数据资产长期运行在本地或私有环境中，源于对数据安全与合规可控的严格要求，以及对系统稳定性、连续性和长期运营能力的现实考量 [3] - 企业对AI平台的需求从一次性部署或短期验证，升级为对平台级长期能力的追求，需要能够支持统一数据管理、可治理模型运行并能适配业务长期变化的AI平台 [3] - 本地化私有部署模式下的AI平台通过松耦合架构设计，能有效解决人员流动带来的运维难题，确保AI项目的长期稳定运行 [3] 企业AI价值衡量与投入 - 企业在引入AI项目时，不再只谈论技术性能，而是需要向CFO清晰呈现项目的投入产出比，用ROI、业务效率提升等量化指标来证明AI价值 [2] - 这一转变意味着AI已从“技术噱头”转变为驱动业务增长的“新质生产力” [2] 数据安全与合规是核心诉求 - 在本地化私有部署推进过程中，数据安全与合规可控是企业关注的重中之重，更是AI规模化落地的基本门槛 [5] - 随着AI技术广泛应用，数据泄露、滥用等风险增加，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会同步放大数据风险 [5] - 在金融、制造等受监管严格的行业，数据安全关系到企业自身生存发展及相关负责人职业安全，企业几乎全部选择私有化部署核心AI平台 [6] 技术架构与解决方案发展 - 数据湖仓一体架构的推广和应用为数据安全提供了重要保障，该架构能整合多模态数据，实现唯一数据管理，避免数据冗余和版本冲突 [7] - 在当前内存等硬件成本上涨背景下，数据湖仓一体架构不仅能降低企业硬件投入成本，还能通过数据集中管理减少数据安全风险 [7] - Cloudera通过收购Kubernetes厂商Taikun构建长期可控的部署环境，并计划在2026财年上半年推出支持AI的Data Service 2.0版本，提供更稳定高效的本地化私有部署解决方案 [4] - Cloudera收购数据血缘分析公司Octopai，并将其与自身共享数据体验产品深度融合，增强了数据血缘追溯的可视化能力 [6] - Cloudera积极参与模型上下文协议制定，致力于构建统一的模型调度和数据访问协议，确保AI访问真实数据时的安全性和规范性 [6]