摘要：IDC发布的《2025年中国企业AI大模型应用趋势报告》指出，约72%中大型企业在实施AI智能体时，将私有化部署置于优先考虑因素之一。nbsp;随着AI从试点走向生产级应用，企业开始更加关注一个根本问题：AI是否能够在本地私有环境中持续运行、不断优化，并稳定支撑核心业务。nbsp;到2026年，能够在本地私有架构下支撑AI持续演进的数据与AI平台，将成为中国企业实现AI规模化、可复制落地的重要基础。
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。
企业关注的核心问题也随之发生变化，不再只是“能否用AI”，而是AI是否能够在可控、可持续的前提下，稳定运行并转化为可衡量的业务成果。基于对中国企业AI实践的持续观察，Cloudera对2026年AI与数据技术的发展趋势做出如下判断：
到2026年，中国企业的AI应用将明显超越聊天机器人和单点工具，转向流程优化、运营自动化和行业级智能应用。
在制造、金融、电信等领域，企业将更倾向于复用已验证的AI能力，并通过智能体工作流将AI深度嵌入核心业务流程，而不再局限于单一模型或实验项目。ROI、业务效率提升和可持续运营能力，将取代模型参数与算力规模，成为衡量AI成功与否的关键指标。
同时，随着AI被视为重要的“新型生产力”，企业和行业客户将更加重视AI系统的稳定性、连续性与可运营性。能够在复杂环境中长期运行、不断优化并适应业务变化的AI平台，将在竞争中脱颖而出。
Cloudera大中华区技术总监刘隶放在一次公开分享中表示，AI技术的第一阶段是能力展示与智能回答等“噱头应用”，例如模型回答数学题能力等功能。然而，进入产业化落地后，企业对AI的关注点更多转向如何结合已有业务系统、优化流程并创造可衡量的商业价值。这与当前行业趋势高度一致。
Cloudera大中华区技术总监刘隶放
行业数据显示，企业从单点AI尝鲜逐步转向系统化、流程化应用，特别是在流程优化、与数据平台整合等关键领域的能力要求急剧上升。此外，随着智能体（AI agents）出现，企业内部正在探索如何将模型能力系统性融入现有的业务逻辑中。
在中国市场，数据安全与合规可控始终是AI应用的前提条件。2026年这一趋势将进一步强化。
虽然公有云与预训练模型极大降低了AI试验门槛，但在实际生产环境中，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，可能同时放大数据风险。
因此，越来越多中国企业将转向私有AI（Private AI） 路径：
在受治理的环境中部署和运行模型；数据不出域，权限可控、流程可追溯；通过检索增强生成（RAG）等方式，为模型提供业务上下文，同时保持数据可控；
刘隶放进一步指出，数据合规永远优先于AI功能本身。在涉及企业核心数据的训练过程中，如果使用公有云平台进行训练，不仅有可能触及竞争性泄露风险，还可能违反监管要求。因此，只要涉及企业敏感数据，私有化部署基本成为不可替代的方向。
可信AI不再是“最佳实践”，而将成为企业实现AI规模化落地的基本门槛。治理能力与敏捷性不再是对立选项，而是AI成熟度的两个必要组成部分。
在中国市场，2026年企业对AI与数据架构的判断将进一步趋于清晰：本地化私有部署是AI规模化落地的基础前提。
刘隶放强调，相较于公有云部署，私有化AI环境更能满足企业对可控性、数据安全和长期运营的核心诉求。在安全与合规成为企业AI战略基础的背景下，“可控”被视为AI落地的前提条件。
行业调研报告显示，企业在AI部署中越来越倾向于选择私有化或混合云架构，以保障数据主权和业务独立性。IDC发布的《2025年中国企业AI大模型应用趋势报告》指出，约72%中大型企业在实施AI智能体时，将私有化部署置于优先考虑因素之一。
根据Rackspace发布的趋势分析，面向企业的私有云AI部署正在成为主流，其中检索增强生成（RAG）等敏感工作负载正从公有环境向私有部署迁移，以提升性能稳定性和数据控制能力。
相关行业观点也总结出几个核心趋势：
私有化部署可提升响应速度并避免核心数据泄露风险；企业希望避免将敏感数据发送至外部AI平台，以控制数据流出风险；企业CIO和CTO在架构设计过程中，将合规与数据控制置于AI战略核心。
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运行在本地或私有环境中。这一架构形态，既源于对数据安全与合规可控的要求，也来自企业对系统稳定性、连续性与长期运营能力的现实考量。
随着AI从试点走向生产级应用，企业开始更加关注一个根本问题：AI是否能够在本地私有环境中持续运行、不断优化，并稳定支撑核心业务。一次性部署或短期验证已无法满足需求，取而代之的是对平台级能力的要求，包括统一的数据管理、可治理的模型运行，以及对业务变化的长期适配能力。
到2026年，能够在本地私有架构下支撑AI持续演进的数据与AI平台，将成为中国企业实现AI规模化、可复制落地的重要基础。这一能力，也将成为衡量企业AI成熟度的关键标志。
Cloudera 成立于 2008 年，总部位于美国硅谷，是最早一批围绕 Hadoop 生态 成立的企业级大数据公司之一。公司创始团队中包括多位 Hadoop 核心贡献者，因此 Cloudera 在早期被广泛视为“企业级 Hadoop 的事实标准”。
2019 年，Cloudera 与另一家老牌大数据公司 Hortonworks 合并，形成当时全球最大的大数据平台厂商之一。合并后，Cloudera 的技术版图从单一的大数据存储与计算，扩展到 数据管理、数据治理、数据分析、机器学习与 AI 工程化 等完整链条。
2026年，中国AI的竞争焦点将不再是“谁的模型更大”，而是在可控、可信、可复制的基础上，真正把AI变成业务成果。
最终胜出的企业，将是那些能够负责任地规模化AI、用数据治理支撑智能决策、用韧性架构保障长期运营的企业。因为真正可信的AI，始于可信的数据；而可信的数据，离不开稳健、可持续的数据基础架构。
刘隶放称，在AI实践中，企业真正关心的并非单一模型表现，而是整体平台建设后的长期运营能力。例如，在金融、制造等行业，已有大量的信息系统和数据资产，AI必须与这些系统无缝整合，才能真正提升业务效率。
此外，在人才流动频繁的市场环境下，构建松耦合体系架构被认为是确保AI平台可持续运营的关键。这种设计允许平台适应技术更新和人员变动，避免因关键人员离职而造成系统停滞。
公司援引自身服务的典型案例（如上汽大众的供产销数据平台与AI集成实践），强调企业在部署AI时，最终评估的核心是投入产出与长期收益。
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。
企业关注的核心问题也随之发生变化，不再只是“能否用AI”，而是AI是否能够在可控、可持续的前提下，稳定运行并转化为可衡量的业务成果。基于对中国企业AI实践的持续观察，Cloudera对2026年AI与数据技术的发展趋势做出如下判断：
预测一：AI走向产业化，业务价值与可复制能力成为核心衡量标准
到2026年，中国企业的AI应用将明显超越聊天机器人和单点工具，转向流程优化、运营自动化和行业级智能应用。
在制造、金融、电信等领域，企业将更倾向于复用已验证的AI能力，并通过智能体工作流将AI深度嵌入核心业务流程，而不再局限于单一模型或实验项目。ROI、业务效率提升和可持续运营能力，将取代模型参数与算力规模，成为衡量AI成功与否的关键指标。
同时，随着AI被视为重要的“新型生产力”，企业和行业客户将更加重视AI系统的稳定性、连续性与可运营性。能够在复杂环境中长期运行、不断优化并适应业务变化的AI平台，将在竞争中脱颖而出。
Cloudera大中华区技术总监刘隶放在一次公开分享中表示，AI技术的第一阶段是能力展示与智能回答等“噱头应用”，例如模型回答数学题能力等功能。然而，进入产业化落地后，企业对AI的关注点更多转向如何结合已有业务系统、优化流程并创造可衡量的商业价值。这与当前行业趋势高度一致。
Cloudera大中华区技术总监刘隶放
行业数据显示，企业从单点AI尝鲜逐步转向系统化、流程化应用，特别是在流程优化、与数据平台整合等关键领域的能力要求急剧上升。此外，随着智能体（AI agents）出现，企业内部正在探索如何将模型能力系统性融入现有的业务逻辑中。
预测二：可信、可治理的私有AI将成为企业的关键差异化能力
在中国市场，数据安全与合规可控始终是AI应用的前提条件。2026年这一趋势将进一步强化。
虽然公有云与预训练模型极大降低了AI试验门槛，但在实际生产环境中，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，可能同时放大数据风险。
因此，越来越多中国企业将转向私有AI（Private AI） 路径：
在受治理的环境中部署和运行模型；数据不出域，权限可控、流程可追溯；通过检索增强生成（RAG）等方式，为模型提供业务上下文，同时保持数据可控；
刘隶放进一步指出，数据合规永远优先于AI功能本身。在涉及企业核心数据的训练过程中，如果使用公有云平台进行训练，不仅有可能触及竞争性泄露风险，还可能违反监管要求。因此，只要涉及企业敏感数据，私有化部署基本成为不可替代的方向。
可信AI不再是“最佳实践”，而将成为企业实现AI规模化落地的基本门槛。治理能力与敏捷性不再是对立选项，而是AI成熟度的两个必要组成部分。
预测三：本地化私有部署成为中国企业AI规模化落地的基础架构
在中国市场，2026年企业对AI与数据架构的判断将进一步趋于清晰：本地化私有部署是AI规模化落地的基础前提。
刘隶放强调，相较于公有云部署，私有化AI环境更能满足企业对可控性、数据安全和长期运营的核心诉求。在安全与合规成为企业AI战略基础的背景下，“可控”被视为AI落地的前提条件。
行业调研报告显示，企业在AI部署中越来越倾向于选择私有化或混合云架构，以保障数据主权和业务独立性。IDC发布的《2025年中国企业AI大模型应用趋势报告》指出，约72%中大型企业在实施AI智能体时，将私有化部署置于优先考虑因素之一。
根据Rackspace发布的趋势分析，面向企业的私有云AI部署正在成为主流，其中检索增强生成（RAG）等敏感工作负载正从公有环境向私有部署迁移，以提升性能稳定性和数据控制能力。
相关行业观点也总结出几个核心趋势：
私有化部署可提升响应速度并避免核心数据泄露风险；企业希望避免将敏感数据发送至外部AI平台，以控制数据流出风险；企业CIO和CTO在架构设计过程中，将合规与数据控制置于AI战略核心。
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运行在本地或私有环境中。这一架构形态，既源于对数据安全与合规可控的要求，也来自企业对系统稳定性、连续性与长期运营能力的现实考量。
随着AI从试点走向生产级应用，企业开始更加关注一个根本问题：AI是否能够在本地私有环境中持续运行、不断优化，并稳定支撑核心业务。一次性部署或短期验证已无法满足需求，取而代之的是对平台级能力的要求，包括统一的数据管理、可治理的模型运行，以及对业务变化的长期适配能力。
到2026年，能够在本地私有架构下支撑AI持续演进的数据与AI平台，将成为中国企业实现AI规模化、可复制落地的重要基础。这一能力，也将成为衡量企业AI成熟度的关键标志。
Cloudera 成立于 2008 年，总部位于美国硅谷，是最早一批围绕 Hadoop 生态 成立的企业级大数据公司之一。公司创始团队中包括多位 Hadoop 核心贡献者，因此 Cloudera 在早期被广泛视为“企业级 Hadoop 的事实标准”。
2019 年，Cloudera 与另一家老牌大数据公司 Hortonworks 合并，形成当时全球最大的大数据平台厂商之一。合并后，Cloudera 的技术版图从单一的大数据存储与计算，扩展到 数据管理、数据治理、数据分析、机器学习与 AI 工程化 等完整链条。
2026：AI从“概念热潮”走向“硬核成果”的一年
2026年，中国AI的竞争焦点将不再是“谁的模型更大”，而是在可控、可信、可复制的基础上，真正把AI变成业务成果。
最终胜出的企业，将是那些能够负责任地规模化AI、用数据治理支撑智能决策、用韧性架构保障长期运营的企业。因为真正可信的AI，始于可信的数据；而可信的数据，离不开稳健、可持续的数据基础架构。
刘隶放称，在AI实践中，企业真正关心的并非单一模型表现，而是整体平台建设后的长期运营能力。例如，在金融、制造等行业，已有大量的信息系统和数据资产，AI必须与这些系统无缝整合，才能真正提升业务效率。
此外，在人才流动频繁的市场环境下，构建松耦合体系架构被认为是确保AI平台可持续运营的关键。这种设计允许平台适应技术更新和人员变动，避免因关键人员离职而造成系统停滞。
公司援引自身服务的典型案例（如上汽大众的供产销数据平台与AI集成实践），强调企业在部署AI时，最终评估的核心是投入产出与长期收益。