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。近日，数据和AI平台公司Cloudera对2026年AI的发展趋势作出预测，过去两年，AI领域的大模型、智能体（Agentic）及自动化应用等技术，在众多企业中完成了初步探索与密集试点，从概念热潮逐步走向实践落地。如今，企业对AI的关注核心已从“能否用AI”转向“如何让AI在可控、可持续的前提下，稳定运行并转化为可衡量的业务成果”。在此背景下，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。
Cloudera大中华区技术总监刘隶放对《中国经营报》记者表示，无论是传统行业巨头还是新兴产业领军者，都纷纷将本地化私有部署作为AI规模化落地的基础架构，这一趋势不仅彰显了AI产业化的深度演进，更标志着中国AI发展从“概念炒作”迈向“硬核成果”的关键转折，为企业在AI时代构建核心竞争力奠定了坚实基础。
本地化私有部署成主流
2026年，中国AI行业迎来了历史性的转型节点，告别了此前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全新时期。过去两年，AI技术在国内市场经历了爆发式的概念传播，大模型的参数竞赛、智能体的功能演示、聊天机器人的广泛应用，让“AI”成为企业数字化转型的热词。彼时，企业更多关注AI的技术可行性，热衷于探索AI能做什么，市场上充斥着各类AI做奥数题、精准问答等炫技式宣传，以此证明技术的先进性。
但随着试点应用的不断深入，企业逐渐意识到，脱离业务场景的技术展示毫无实际价值。进入2026年，企业的核心诉求发生根本性转变，不再单纯追求模型参数的大小和算力规模的强弱，而是更看重AI能否真正融入核心业务流程，带来可衡量的商业回报。
Cloudera大中华区技术总监刘隶放指出，如今企业在引入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的价值。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”。
在这一转型过程中，本地化私有部署凭借独特的优势，成为企业AI规模化落地的选择。在金融、制造、能源、电信等关键行业，核心业务系统与数据资产长期以来都运行在本地或私有环境中，这一架构形态的形成，既源于行业对数据安全与合规可控的严格要求，也来自企业对系统稳定性、连续性和长期运营能力的现实考量。
企业对AI平台的需求也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。刘隶放强调，现代企业面临着激烈的人才竞争，技术专家岗位人员流动频繁，企业无法依赖个体的稳定性来保障AI项目的持续运营。因此，企业需要的是能够支持统一数据管理、可治理模型运行，并且能够适配业务长期变化的AI平台。本地化私有部署模式下的AI平台，通过松耦合架构设计，能够有效解决人员流动带来的运维难题，即使核心技术人员离职，后续团队也能基于标准化的流程和可追溯的模型，快速接手并持续优化，确保AI项目的长期稳定运行。
为了更好地满足企业本地化私有部署的需求，Cloudera在2025年夏天收购了Kubernetes厂商Taikun，旨在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，承接AI服务，为企业提供更稳定、高效的本地化私有部署解决方案。
数据安全成本地化部署核心诉求
在本地化私有部署的推进过程中，数据安全与合规可控始终是企业关注的重中之重，更是AI规模化落地的基本门槛。随着AI技术的广泛应用，数据作为AI训练的核心原料，其重要性日益凸显。但与此同时，数据泄露、滥用等风险也随之增加。企业逐渐意识到，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，给企业带来巨大的经济损失和声誉损害。
合规性要求是推动企业重视数据安全的关键因素之一。刘隶放表示，在金融、制造等受监管严格的行业，数据安全不仅关系到企业自身的生存发展，更关系到相关负责人的职业安全，因此没有企业敢触碰数据安全的红线。对于核心AI平台，企业几乎全部选择私有化部署，仅在进行公开数据测试等非核心场景时，才会有限度地使用公有云。
为了筑牢数据安全防线，企业需要构建完善的技术支撑体系。
Cloudera通过一系列战略布局，为企业提供了全方位的安全保障方案。一方面，Cloudera收购了数据血缘分析公司Octopai，并将其与自身的共享数据体验（SDX）产品深度融合，增强了数据血缘追溯的可视化能力，让数据的来源、流转路径和使用情况一目了然，确保数据的可追溯性；另一方面，Cloudera积极参与模型上下文协议（MCP）的制定，作为开源领域的重要贡献者，致力于构建统一的模型调度和数据访问协议，确保AI在访问真实数据时的安全性和规范性。
数据湖仓一体架构的推广和应用，也为数据安全提供了重要保障。在传统数据架构中，数据湖、数据仓库、数据集市等多套系统并存，导致数据多份存储、版本不一，不仅造成了算力和存储资源的冗余浪费，还增加了数据泄露的风险。刘隶放表示，数据湖仓一体架构能够整合多模态数据，实现唯一数据管理，避免数据冗余和版本冲突。在此基础上，结合数据血缘追溯技术，能够进一步提升数据的可信度和安全性，为AI规模化应用奠定坚实的数据基础。
刘隶放指出，在当前内存等硬件成本上涨的背景下，数据湖仓一体架构不仅能够降低企业的硬件投入成本，还能通过数据集中管理，减少数据安全风险，因此受到了越来越多企业的青睐。
