该联合解决方案将 Cloudera 的新一代湖仓数据服务与 VAST 的 AI操作系统相结合，并基于 NVIDIA AI 数据平台参考设计，有效解决了 GPU 资源闲置的问题，并加速了企业级AI发展
根据麻省理工学院（MIT）2025年报告显示，尽管企业已在生成式AI（GenAI）试点项目上投入了数十亿美元，但仍有95%的企业未获得任何商业回报。AI相关事故和故障是破坏消费者信任、阻碍AI更广泛应用的主要因素之一。
现在，数据主权正从一个技术层面的考量演变为企业战略层面的核心议题。随着企业加速采用 AI，监管机构、客户以及董事会正更加深入地讨论一系列关键议题，例如敏感数据存储于何处、由谁控制，以及如何在不削弱对不断增长的监管、声誉和运营风险问责能力的前提下，实现 AI 的规模化部署。
过去两年中，企业的 AI 战略几乎都遵循着同一种思路：以最快速度接触前沿技术。默认路径通常是申请一个公有云账号、获取来自 OpenAI 或 Anthropic 的 API Key，并愿意以成本换取速度。这种方式的确催生了大量创新项目，但如今已经遇到了瓶颈。
Private AI 通常被定义为将数据和模型保留在企业边界之内。但在实际落地过程中，真正困难且成本高昂的部分，在于如何让系统能够在生产环境中被有效控制。这需要企业明确界定系统如何运行、其行为如何治理。而这些决策通常涉及多个团队的协同与配合。
Cloudera今日宣布推出Workflow Data Fabric Zero Copy Connector for ServiceNow。这一全新集成可以无缝连接混合数据湖仓与智能工作流，在无需进行高成本数据复制的情况下，实现安全、实时的自主 AI 执行。
Cloudera今日宣布其与中创新航科技集团股份有限公司（简称中创新航）的合作将取得阶段性成果。基于Cloudera的数据平台，合作推动中创新航智能制造体系升级，为其在数据管理与分析能力方面提供关键技术支撑。
致力于将AI技术应用于复杂环境中数据的Cloudera今日发布最新全球调研报告《数据就绪指数：解读成功实现AI的基础》，深入探讨了企业大规模部署 AI 方面的准备情况。该报告对全球近1,300名IT领导者进行调研，发现尽管 AI 应用正在加速普及，但大多数企业仍缺乏支持其成功落地所需的数据基础。
致力于将AI技术应用于复杂环境中数据的Cloudera 今日宣布其混合数据与 AI 平台的重大升级。这些更新将帮助企业实现现代化转型，降低基础设施成本，加速其在整个数据资产范围内的分析与 AI 应用。
IDC《Global DataSphere Forecast》报告预计，到2028年，全球数据量将增长至393.9 ZB。其中，中国市场数据量到2029年将增长至136.12 ZB。这一增长趋势给业务连续性、数据保护与治理以及维护成本带来了更大压力，也使得“韧性”演变为一个AI经济学问题，每新增一个需要保留和保护的数据集，都会增加存储、备份运营、合规成本，以及下游 AI 质量与修复等方面的支出。
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