作者：毛烁

站在2026年2月的时间节点回头看，仅仅在一年前，以DeepSeek为代表的新模型接连出现，整个科技圈开始“上头”。业界忙着测试模型能不能解更难的数学题、推理效果能不能更好......

但时间往前走，这种兴奋感退得也很快。到了2026年，很少还有人仅仅关注模型能不能算奥数、参数是不是又翻了一倍。取而代之的，是更现实的问题，这些模型到底能不能真正用起来？值不值得长期投入？账算不算得过来？企业的关注点也随之发生了变化。相比“通用能力有多强”，大家开始更在意模型是不是能放在自己的体系里跑，数据是不是握在自己手里，系统是不是稳定、可控、不会越用越贵。

如今，决定AI方案成败的，已经不再只是模型本身，更是背后的部署方式和整体架构。

也正是在这样的变化中，一些企业的动态，开始显露出分量。比如Cloudera在2025 年 8月收购 Kubernetes管理平台Taikun，就恰好契合了企业AI从“看能力”转向“看落地”的节奏。

当热闹散去，企业真正需要的，是一套能支撑长期、安全、可预测运行的底座。

01 行业祛魅后，Cloudera不做“K8s 的卖家”

时间拨回到2025年8月，Cloudera宣布收购TAIkun时，外界的反应多少有些分化。毕竟，在Kubernetes早已被各大公有云厂商牢牢占据的市场里，一家以数据平台起家的公司，为什么要主动踏入这样一片拥挤的“红海”，难免让人困惑。

但半年之后再回头看，这个问题反而不再那么重要了。因为事实逐渐表明，Cloudera并不是想成为一个Kubernetes 的“卖家”，其真正关心的，也并不是容器编排本身，而是在AI时代，企业究竟还能不能重新掌握数据与算力。

随着AI应用走向深水区，企业的IT环境变得愈发碎片化。数据分散在公有云、本地数据中心、边缘节点之中，AI工作负载则需要在不同环境之间频繁迁移。如果底层计算体系本身是割裂的，那么企业采用再强的模型，也难以实现落地。

如果企业不掌握计算层，就只能被迫接受公有云的某个版本，或者某一家厂商既定的技术路径。”Cloudera大中华区技术总监刘隶放指出，“但只要企业希望在内部部署AI，就会需要统一的控制平台。”

Cloudera大中华区技术总监 刘隶放

收购Taikun的价值正体现在这一点上，Cloudera并不是要改变算力的分布方式，而是提供一套可以跨多种基础设施（包括公有云、本地环境以及高度受监管的私有数据中心），基于统一管理 Kubernetes 及其工作负载的控制平台，从而实现部署和运维层面的高度一致。

无论是在AWS、Azure，还是在合规要求严格的私有环境中，企业都可以实现相对统一的使用与管理。

也正是在这样的背景下，Taikun在Cloudera 整体布局中的角色逐渐清晰。其补齐了 Cloudera 从数据（Data）到计算（Compute）之间的关键一环。刘隶放将其形容为“集成的计算层”——一个能够横跨不同云环境与私有数据中心，对计算资源进行统一调度和治理的基础能力。

在内存价格持续上涨、算力成本居高不下的2026年，这种能力开始显现出现实价值。其意味着企业可以更灵活地调配资源，降低对单一厂商的依赖，让AI系统的长期运行成本和技术路径都变得更加可预测。从这个角度看，Cloudera想要传递的信号其实相当清晰。Cloudera选择退后一步，铺好底层的路。

当热闹散去，真正决定企业AI能否走远的，正是最难被替代的基础设施能力。

02 金融修“笼子”，车企拼“速度”

落到具体行业里，尽管AI的整体方向已经逐渐清晰，但不同行业在落地过程中的“体感温差”依然十分明显。

“在金融领域，没有合规，AI无从谈起。”刘隶放直言。

以Cloudera服务的华侨银行（OCBC）为例，这类金融机构往往拥有数百人的数据科学家团队，早在大模型浪潮到来之前，就已经在持续推进机器学习和数据分析。也正因为如此，其对风险的敏感度远高于多数行业。对这些“高合规”企业而言，公有云AI服务，从一开始就被排除在选项之外。

“如果把内部数据拿到公有云上去训练，每个人都会担心丢掉工作。”刘隶放说得很直白。一旦核心业务数据为了训练模型而流向公有云，企业不仅会触碰监管红线，更面临商业机密不可逆外泄的风险。因此，在金融行业，私有化部署是一条必须遵守的底线。他们需要的是高度可控的“笼子”，让AI在笼子里运行，数据始终不出域。

相比之下，在新能源汽车和制造业，更关注速度。

过去两年Cloudera深度参与了多家中国新能源车企的数字化项目。这些企业的IT 团队往往具备浓厚的互联网背景，对新技术的接受度更高，也更激进。在上汽大众等车企的生产线上，每天都会产生海量非结构化数据，比如用于质量检测的图像数据。

在以往，需要人工“拿着放大镜”逐一检查，而如今则交由 AI自动识别。然而，新的问题也随之而来，模型迭代太快，当新的算法出现，如何在不影响生产节奏的前提下完成切换，是一件非常现实的事情。”

看似截然不同的两种需求，最终却在Cloudera的布局中汇聚到了同一个方向——混合云架构下的松耦合平台。无论是因合规要求而坚持私有化部署的金融机构，还是为了效率而追求云边协同的制造企业，Cloudera 所提供的，都是一种“确定性”——数据在哪里，AI 就在哪里运行，而不是为了模型去迁移数据、重构体系。

当AI落地，进入长期运行周期之后，这种确定性，正在成为比模型能力本身更稀缺的价值。

03 铁打的平台，流水的兵

如果说行业的差异，更多体现在外部的合规、成本、迭代速度上，那么在企业落地AI的深水区，则面临来自组织内部的另一重不确定性——AI人才的高流动性，使企业越来越难以仅依赖个人能力来维持 AI 系统的长期确定性。

“我们很难指望一个人能在一家公司工作一辈子。”刘隶放的这句话，道出了不少CIO在管理方面的真实处境。

随着AI技术持续演进，提示工程师、算法工程师，本身就处在高度流动的市场之中。如果企业的AI能力构建在某位核心员工的个人经验之上，或是绑定在某一个特定版本、难以解释和迁移的“黑箱模型”之上，那么一旦人员离开，或者模型停止维护，风险就会被迅速放大，甚至直接影响业务连续性。

这也是为什么，在刘隶放的逻辑中，“确定性”并不仅仅是技术或架构层面的命题，同样也是组织问题。企业真正需要思考的，是如何让AI能力沉淀为组织可以持续继承和演进的资产。

这也正是Cloudera反复强调“松耦合”和“平台化”的意义。其所关注的，是如何让AI在人员流动、技术更替的情况下，依然能够稳定运行。

通过收购Octopai（数据血缘管理）和 Verta（AI 运营），Cloudera正在将AI从依赖个人经验的探索性工作，拆解为工业化的生产流程。在这条流程中，数据来源是可追溯的（Lineage），模型训练是可复现的（Reproducibility），部署与运维过程可被标准化（Operations）。

AI的关键知识已经被系统性地固化在平台之内。

这意味着，即便技术人员持续流动，数据、模型权重、微调记录，以及运行策略等企业AI资产仍然能够被完整保留和传承。

从这个角度看，“铁打的平台”是企业在AI深水区应对不确定性的优先选择。其让AI逐步转变为可以被复制、被交接、被规模化管理的“工业品”，为企业在合规、成本和组织层面同时建立起真正的确定性。

04 写在最后

随着内存价格进一步上涨、GPU资源持续紧缺，使得依赖堆算力、拼参数规模的“大模型暴力美学”开始显露出不可持续的一面。越来越多的企业意识到，真正的护城河在于掌握了多少高价值的私有数据，以及是否具备高效利用这些数据的能力。

从这个角度看，Cloudera近几年的一系列收购与布局，其实是在向市场传递一个明确的信号——真正决定系统规模和复杂度的，是水面之下那90%的数据架构。

当企业开始认真思考如何将私有数据安全、合规地“喂”给模型，如何让AI真正嵌入业务流程并持续产生价值时，Cloudera这种重基础设施、重数据治理、重混合云管控的路径，显现出更长的生命周期。

随着AI的演进进入下半场，行业关注点正从模型能力本身，转向数据控制与运行效率。企业是否能够在不同环境中，以可控成本运行AI，正成为新的分水岭。

而对于Cloudera 而言，收购Taikun才只是一个起点。