财务业绩与增长势头 - 公司以强劲的第四季度表现收官2026财年，新业务与扩展业务同比增长逾50% [2] - 第四季度全球各区域新客户增长率突破100% [2] - 年度经常性收入实现稳健增长 [2] - 公司在2026财年斩获45项全球大奖 [8] - 计划在2027财年再新增近650名员工，团队持续扩张 [8] 产品平台创新与战略收购 - 公司是业界唯一实现“数据全域AI”化的混合数据与AI平台供应商 [1][3] - 作为两年内的第三次收购，对Taikun的收购强化了其在混合云与多云环境中管理Kubernetes和云基础设施的能力 [3] - 产品创新包括：通过集成Trino、Cloudera SDX和Cloudera Data Lineage实现全域数据资产统一访问与治理；优化Cloudera Iceberg REST Catalog和Lakehouse Optimizer；发布支持本地部署“Private AI Anywhere”的Cloudera Data Services新版本；更新Cloudera Data Visualization将AI分析能力拓展至本地环境 [4] - 2027财年已宣布对AI推理能力进行重大升级，将其扩展至数据中心 [10] - 获得TX-RAMP二级认证、中等影响级别GovRAMP授权以及FedRAMP中等级别授权，巩固了其在高度监管行业的地位 [3] 合作伙伴生态与行业拓展 - 拓展全球合作伙伴网络，新增与拓展的合作关系包括：ServiceNow、Fundamental、Pulse、Galileo.ai、Intel Corporation、Chainguard、Amazon Web Services (AWS)、Dell Technologies [5] - 与AWS合作，成为AWS European Sovereign Cloud的首发合作伙伴，并参与AWS Brazil Distribution Program [5] - 与Dell Technologies深度集成，共同推出全面的“Private AI Anywhere”平台 [5] - 加入AI-RAN Alliance，彰显在电信环境中推动AI创新的承诺 [6] - 宣布与Krutrim合作，在Krutrim Cloud上为Ola提供大规模分析及数据湖工作负载支持 [6] 客户采用与行业认可 - 在全球受监管及数据密集型行业实现强劲客户增长，覆盖保险、金融服务、医疗保健、汽车、电信及政府等领域 [7] - Taipei Fubon Commercial Bank和Axis Bank凭借与公司的合作成果，荣获IDC 2025未来企业奖 [7] - 深化与Bank Negara Indonesia (BNI)的合作，推动AI创新规模化落地 [7] - 被评为《Forrester Wave™：数据编织平台，2025年第四季度》领导者 [8] - 在《IDC MarketScape 亚太区统一AI平台供应商评估》中被评为领导者 [8] 公司领导力与社会责任 - 自2025财年启动“科技女性领导者”(WLIT)计划，致力于打造包容性技术生态系统 [9] - WLIT计划首年运营已在六个国家吸引超过1,100名专业人士参与 [9] - 公司在圣何塞及沙特阿拉伯开设新办事处，并在全球30个国家/地区新增逾570名员工 [8] - 领导团队新增首席产品官Leo Brunnick与首席技术官Sergio Gago [8]

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]

平台更新核心内容 - 公司宣布重大平台更新，整合了Trino、Cloudera SDX和Cloudera Octopai数据追溯能力 [1] - 更新旨在为整个数据资产提供统一的数据访问、控制、治理及追溯能力 [1] - 平台以人工智能为核心，自动执行数据质量检查、分类和概况分析等关键数据架构操作 [2] 解决的关键行业问题 - 企业加速推进人工智能项目时，数据可访问性是关键障碍，仅9%的IT领导者表示其所有数据可供使用，仅38%称大部分数据可用于人工智能 [1] - 数据常被困于分散系统，治理与安全策略支离破碎，导致数据孤岛 [1] 技术功能与优势 - 借助Trino的联盟架构能力，企业可使用自然语言界面安全查询分布式数据，无需移动数据即可提升效率与可信度 [1] - 与SDX的集成统一了元数据与访问控制，简化管理并实现安全自助式数据访问，提供单一且安全的访问端点 [2] - Cloudera Octopai数据来源追踪功能可追踪数据的端到端流转过程，为所有数据转换提供透明度和可信度 [2] - 客户可在数据中心或公共云端部署Trino，并使用经过认证的连接器实现跨多系统的数据联盟 [2] 公司定位与行业影响 - 公司定位为唯一一家在任何地方都能将人工智能应用于数据的公司，助力大型企业为人工智能计划提供可信数据支持 [1][3] - 公司依托经过验证的开源基础架构，提供始终如一的云体验，融合公有云、本地数据中心和边缘环境 [3] - 此次更新被视为将人工智能驱动的自动化、治理和访问功能整合到一个平台的重要一步 [2]

平台更新核心内容 - 公司宣布重大平台更新，集成Trino、Cloudera共享数据体验和Octopai数据血缘，以提供统一的数据访问、控制和治理 [1] - 更新旨在帮助企业无缝发现、治理和访问所有数据，无论数据位于何处，利用AI驱动的自动化和智能 [1] - 通过AI注入的架构，公司使企业能够提升自动化效率、实现数据访问民主化以及改善数据信任和透明度 [7] 行业痛点与解决方案 - 企业加速AI计划时，数据可访问性是关键障碍，仅9%的IT领导者表示其组织所有数据均可访问，仅38%表示其大部分数据可用于AI [2] - 数据通常被困在分散的系统中，治理和安全策略碎片化，此次更新使组织能够统一数据孤岛，安全地实现自助服务访问 [2] - 利用Trino的联合能力，企业可使用自然语言接口安全查询分布式数据，同时集中化治理确保跨所有环境的一致访问控制和合规性 [2] 平台技术特性与优势 - 平台以AI为核心构建，自动化关键数据织物操作，包括数据质量检查、分类和分析，并提供对企业数据的自然语言访问 [3] - 客户可在数据中心或公共云中部署Trino，并使用认证连接器跨多个系统联合数据，与SDX的集成统一了元数据和访问控制 [3] - 通过统一整个企业的元数据、访问控制、治理和安全性，平台提供单一安全端点以访问所有数据，无需复制安全或访问策略 [3] - Cloudera Octopai数据血缘跟踪数据的端到端旅程，为所有数据转换提供透明度和信任，包括源自Cloudera生态系统外部的数据 [3] 公司定位与使命 - 公司是唯一一家将AI带到任何数据所在地的数据和AI平台公司，为大型组织所信赖 [5] - 公司提供一致的云体验，融合公有云、本地数据中心和边缘，利用经过验证的开源基础，作为大数据先驱，使企业能够应用AI并控制100%的数据 [5] - 公司使命是使企业能够为每个AI计划提供可信数据，此次发布将AI驱动的自动化、治理和访问整合到一个平台下，以加速创新并推动更好的业务成果 [4]

核心观点 - Cloudera平台通过集成Iceberg REST Catalog和Lakehouse Optimizer实现零拷贝数据共享与自动化优化 强化开放式数据湖仓能力 提升跨平台互操作性并显著降低成本 [1][2][4] 技术功能升级 - Iceberg REST Catalog支持第三方引擎（Snowflake/Databricks/AWS Athena等）直接访问Cloudera管理数据 无需复制或移动数据即可实现ACID合规与统一策略执行 [2][3] - Lakehouse Optimizer提供自动化Iceberg表维护与智能优化功能 包括重写清单文件和位置删除文件 支持跨公有云部署并可通过专属UI定义策略 [4] - 两项功能均整合至Cloudera统一治理框架SDX 扩展精细化访问控制、数据血统追溯及审计能力至第三方工具 [2][3] 性能与成本效益 - 客户反馈显示数据存储成本最高削减79% 同时提升跨业务线可视性 全球卫星巨头客户已实现成本节约与AI管道强化 [3] - 内部基准测试表明Lakehouse Optimizer可提升查询性能高达13倍 并降低36%存储成本 [4] - 开放元数据访问机制加速AI开发与商业智能进程 摆脱专有目录束缚 [3] 行业定位与差异化 - Cloudera是唯一在全生命周期数据平台集成Iceberg REST Catalog的供应商 支持任意云环境及数据中心的统一安全治理 [2] - 平台依托成熟开源技术 融合公有云、数据中心与边缘环境 为大型企业提供实时预测性见解 [7]

文章核心观点 - 企业AI应用已从实验阶段加速进入核心业务流程的全面集成，混合数据架构是实现安全、可扩展AI的关键推动因素，其核心优势在于安全性、数据管理和分析能力的提升 [1][2] AI应用采纳与成效 - 96%的IT领导者表示AI已至少部分融入其核心业务流程，较2024年的88%显著提升 [2] - 70%的受访者表示其AI项目已取得重大成功，仅有1%的受访者尚未看到成果 [2] - 企业正在利用多种形式的AI，包括生成式（60%）、深度学习（53%）和预测性（50%） [2] - 67%的IT领导者认为相比一年前，他们为管理新形式的AI做好了更充分的准备 [2] 数据架构与基础设施 - 混合数据架构方法已成常态，让组织能够灵活地跨云和本地环境管理AI [2] - 混合方法的最大优势包括安全性（62%）、数据管理能力提升（55%）和数据分析能力提升（54%） [2] - 企业数据存储位置分布为：私有云（63%）、公有云（52%）和数据仓库（42%） [5] - 当前数据架构支持AI工作负载面临的技术限制包括数据集成（37%）、存储性能（17%）和计算能力（17%） [3] 数据驱动文化与可访问性 - 24%的受访者表示其企业文化现已实现高度数据驱动，高于去年的17% [3] - 仅有9%的组织表示其全部数据可被AI项目调用，而38%的组织表示其大部分数据可用 [3] AI安全与信心 - AI集成的主要安全顾虑包括模型训练期间的数据泄露（50%）、未经授权的数据访问（48%）和不安全的第三方AI工具（43%） [5] - 组织对保护AI系统所用数据的能力充满信心：24%表示"极有信心"，53%表示"非常有信心"，19%表示"较有信心" [5]

核心观点 - Cloudera在2025年《IDC MarketScape亚太区统一AI平台供应商评估》报告中被评为领导者 凸显了公司在治理、安全及创新方面的卓越实力 [1] 行业地位与认可 - 公司是全球唯一将AI应用于各类数据的平台企业 在IDC评估中被评为领导者 [1][3] - IDC强调公司提供综合性平台能力 将最新生成式AI与代理工作流同企业级治理、安全及运营功能融合 [1] - 该认可表明公司是实现AI应用中速度与可控性平衡的首选方案之一 [2] 技术优势与能力 - 平台拥有完善治理框架 包含细粒度策略、审计追踪及合规性对齐 [5] - 具备端到端运营AI和代理工作流能力 涵盖数据工程、MLOps/LLMOps、生成式AI编排及内置可观测性的代理工作流 [5] - 通过低代码/无代码AI Studios提升可访问性 使技术人员和业务用户都能快速构建、部署与管理AI [5] - 持续加大研发投入 全球近一半员工专注于工程研发工作 [2] 产品创新与生态建设 - 快速创新期推出Cloudera AI Workbench（用于构建部署AI代理）、Cloudera AI Inference（用于大规模生成式AI）及扩展治理能力 [2] - 通过战略性收购Verta（运营AI）、Octopai（自动化数据沿袭）和Taikun（云原生基础设施管理）加速AI能力拓展 [2][5] - 与NVIDIA、Cohere、Anthropic、Mistral、AWS(Bedrock)、Dell及CrewAI建立战略合作伙伴关系 [5] 市场定位与客户价值 - 平台专为高度监管的复杂环境设计 支持金融服务、电信、医疗和政府等行业 [1] - 帮助企业实现大规模、负责任地采用生成式与代理式AI 提供必需的透明度、安全性与可扩展性 [1] - 依托成熟开源技术 融合公有云、数据中心与边缘环境 打造统一云端体验 [3]