70% 的中国企业指出，数据、平台及 AI 的爆发式增长正加剧环境复杂性，令数据治理与安全承压
致力于将AI技术应用于复杂环境中数据的Cloudera今日公布其强劲业绩，并举办年度销售启动大会 ELEVATE27，正式开启2027财年。过去一年，Cloudera 在业务增长、客户拓展、生态合作伙伴关系以及产品与技术创新方面均取得显著进展，进一步巩固了其作为业界领先的混合数据和 AI 平台地位。
致力于将AI技术应用于复杂环境中数据的Cloudera 今日宣布，将 Cloudera AI Inference 和 Cloudera Data Warehouse with Trino 扩展至本地部署环境，使客户能够直接在其数据中心内利用先进的 AI 和分析功能。 同时宣布增强 Cloudera Data Visualization 的 AI 和分析功能，从而简化跨云、边缘和数据中心环境的 AI 工作流程。
过去两年，AI在中国经历了从概念热潮到密集试点的阶段。无论是大模型、智能体（Agentic AI），还是自动化应用，越来越多企业已完成初步探索。进入2026年，AI正迈入一个新的发展阶段——从试点应用走向业务规模化。
随着AI日益深入地融入企业日常运营，企业向模型输入的数据量已达到前所未有的规模。大语言模型（LLMs）如今已广泛应用于客户支持、数据分析、开发者效率提升以及知识管理等场景。与此同时，AI 智能体（AI Agent）则开辟了新的应用维度，支持系统能够跨工具和工作流检索信息、进行推理并执行操作。
数据无处不在，但要将其转化为可落地的价值，往往需依赖人工处理，过程缓慢且成本高昂。
随着下一代技术和高性能计算需求持续激增，网络正承受前所未有的压力。尽管业界常聚焦于电力、散热与空间等资源瓶颈，但拥有 24 年行业经验的 Rhoney 提醒：支撑整个数字基础设施的“隐形骨架”——网络连接，同样关键，却常被低估。
在金融服务领域，许多重要变革并非发生在交易大厅或网点网络中，而是悄然发生在后台运营体系中。银行和保险机构正通过将AI与实时数据融入其运营核心，从而重塑决策机制、风险管理模式以及客户互动方式。
若戴尔成功收购Dataloop，将借助后者的人工智能开发平台显著增强其AI基础设施能力——该平台可为AI应用提供来自多样化来源的大量相关数据。
随着AI持续推动企业数据规模的和价值的增长，网络攻击手段也日益复杂。与此同时，企业往往在庞杂的数据环境中运作，多个平台各自执行不同的安全与治理机制。这种割裂的情况导致复杂性增加、数据孤岛形成和控制机制不一致，使得企业更难掌握敏感数据所在位置、访问权限归属及使用方式。
Cloudera最新报告显示，约80%的企业表示AI发展受制于数据访问阻碍
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