专访｜AI浪潮下的“卖水人”：Cloudera解构企业AI的“源”与“治” 原创

2025年，AI的风向再次发生“转折”——从模型之争，走向数据之治。

随着大模型的能力边界不断扩张，企业的落地速度却出现了明显的分化。部分企业已实现了AI驱动的业务自动化，而更多企业仍被困在数据孤岛与合规风险之中。

于是，越来越多的企业开始意识到，决定AI能否真正落地的，不只是参数规模和推理性能，更在于底层数据的可控性、可信度与可演化能力。

这种行业共识的形成，对于Cloudera大中华区技术总监刘隶放来说并不意外。作为在数据行业打磨十多年的技术管理者，刘隶放完整地见证了企业从“大数据时代”走到“AI时代”的全过程。

Cloudera大中华区技术总监 刘隶放

他坦言，AI带来的数据需求，让我既兴奋又忐忑。兴奋的是，AI让数据的价值得到了前所未有的重视；忐忑的是，其同样放大了企业数据体系中长期被忽视的问题。

事实上，当生成式AI进入企业内部，其不确定性也随之被不断放大——不规范的数据管理、碎片化的权限控制、模糊的溯源链路，都会在模型训练与推理阶段转化为风险因子。

正因如此，这也成为Cloudera价值的切入点。

坦白讲，Cloudera并不追逐“下一个爆款模型”，而是致力于为企业提供让AI得以生长的“水源”与“水管”，即让数据在多云、异构与合规约束的环境中保持流动、有序、可信。

在Cloudera的“价值观”中，企业智能化的根基可以被概括为两个字：“源”与“治”——让数据有源，智能可治。

01  共识与围栏 企业级AI的第一道“窄门”

要理解“源”与“治”的价值，前提是看清企业级AI的边界。如今，一个共识逐渐明朗，企业级AI唯有在私有化部署的框架下，才能谈得上安全与可控。坦白讲，大多数企业都不愿意将自己的核心数据放在公有云上训练公有模型。这一理念，几乎为整个企业级AI市场划定了清晰的边界。

这意味着，企业真正需要的，不是简单的API调用，而是一套可以本地部署、可自主掌控的开放平台——这成为AI时代企业数智化转型的第一道“围栏”。

但往往，但当企业在真正本地化部署时，迎接他们的则是一片杂乱无章的“技术丛林”：从开源模型到异构算力（x86、GPU等），再到层出不穷的开发框架，AI部署变得复杂且高风险。

“一家头部的企业在交流时告诉我说，他们最看重的就是平台的灵活性。他们并不认为一个锁定的框架就是最好的，过一段时间或许就会有新框架出现。”刘隶放坦言，真正的价值不在“锁定”，而在保持开放与灵活。

也正是这种对开放性与灵活性的坚持，构成了Cloudera的核心理念。

Cloudera并不试图打造封闭的“最优解”，而是构建一个足够强大的容器，去承载、吸纳整个生态的能力。无论是 Hugging Face的开源模型，还是NVIDIA最新的硬件，Cloudera的平台都能迅速接入并完成适配。通过这种“最大限度拥抱开源演进”的姿态，让企业在快速变化的 AI浪潮中，既能保持技术敏捷，也能避免被锁定在某一代工具或框架中。

02  “数据治理”到“AI治理” “有源”成为根本解

如果说“开放性”解决了企业AI“能不能用”的问题，那么“治理”决定的则是“能否持续、用得好”。

在刘隶放看来，开放性随之衍生的是复杂性，数据来源更多元、模型组件更碎片化，以及异构的算力架构特征下，一旦缺乏统一的治理体系，“开放”就可能演变为“失控”。

在“Data时代”，企业更多依靠依靠安全制度与访问控制机制，确保内部合规。但在AI时代，数据、用户与接口的边界被彻底打散，传统“关门上锁”式的管理方式已经落后。这种变化，让许多企业在实践中陷入新的治理困境。

具体而言，企业虽然积极拥抱开源，却在集成了数十个独立组件后发现，安全体系与合规流程彼此割裂。为了打通环节，企业不得不依赖繁复的流程化处理，但却导致治理成本激增，安全策略也失去了效力。

Cloudera提出的应对思路，是通过其长期打磨的 SDX（Shared Data Experience）平台，在开放生态之上重建统一秩序。刘隶放将其比喻为一套“交通法规”——无论是数据的生成、集中、处理还是消费，都运行在同一套安全管控、元数据治理、血缘追踪的体系之下。

而这种体系的核心理念，正是“有源”。

数据的“有源”，意味着任何数据都能被清晰追溯其来源、流转路径与最终去向。这不仅让企业能够满足愈加严格的数据合规要求，也为正在加速出海的企业提供了生存底线。

更具前瞻性的是，这一理念正从数据治理，延伸到AI模型治理本身。“模型同样需要一个可控、有源的治理体系。”刘隶放介绍说，Cloudera通过 Model Registry（模型注册）等功能，将模型训练过程、参数更新与版本演进全部记录在案。这样，当AI系统出现偏差或伦理问题时，企业可以第一时间回溯源头、定位问题并纠正。

在这一逻辑下，AI不再是“黑箱”，而是成为可被审计和问责的系统。例如，数据幻觉尚可通过模型优化或人工干预缓解，但若出现伦理风险而无法追溯，才是真正危险。

所以，可追溯性的模型，正是AI从“实验室玩具”走向“可信赖生产力工具”的关键一步。

03  进化之路：从“厨房”到“路网”的价值迁徙

回顾Cloudera的发展历程，也不难发现，其映射出了一部企业数据基础设施的“进化史”。

在Hadoop时代，Cloudera解决的是大规模存储与计算的“蛮力问题”，就像“牛车拉砖头”——简单、粗暴，但有效。那时的Cloudera，提供的是一个“专业的厨房”，“锅碗瓢盆”俱全，企业可以凭借自身的手艺做出各种“菜肴”（应用）。

随着技术演进，平台集成了流式处理、数据湖仓一体架构等能力，仅提供工具已远远不够。

Cloudera开始构建SDX底层基座，让所有工具都能在统一规则下运转。这一阶段下，平台更像是在厨房基础上，增加了食品安全监管系统——确保食材从来源到成品的全程可控。

进入AI时代后，企业的需求再次升级。他们想要的不再只是“工具”或“厨房”，而是一个能高效通达目标的系统化路径。用刘隶放的话说，如今的Cloudera更像是一座城市的“路网”。他直言道：“我们已经完成了大机器的搭建，企业可以沿着我们的路网，以最便捷的方式达到目标。”

这意味着，Cloudera的定位，正从“以技术为中心”转向“以目标为导向”。企业无需再从零拼装复杂组件，而是在一个规划好的、安全可溯源的“数据操作系统”上，快速构建自己的AI应用。

这种一站式的能力，正在塑造企业与技术的关系。越来越多曾依赖“人海战术”维持开源运维的企业，在人力成本与流动压力面前，开始重新评估商业化平台的长期价值。

无疑，一个稳定、可持续演进的平台，往往比一个“牛人团队”更值得信赖。

04  写在最后

从模型的“炫技”回归到数据的“本源”，我们才真正看清了AI牌桌上的虚实。在这场浪潮中，Cloudera的价值锚点从未偏移——在极致的开放中，寻求秩序的确定性。

Cloudera没有去追逐万亿参数的“通天塔”，而是在混沌的技术丛林中，默默铺设“路网”，定义“交规”。从拥抱开源生态的开放性，到以SDX为核心建立统一的治理秩序，再到将数据治理的严谨逻辑延伸至AI模型本身，Cloudera的工程哲学或许是——任何空中楼阁，终究需要坚实的底座。

当许多企业还在用“人海战术”的游击战应对开源的复杂性时，Cloudera早已在构建一个可持续演进的“数据操作系统”。在这一范式下，“源”是智能可信的起点，“治”其行稳致远的保障。

而这，或许就是Cloudera作为“卖水人”，为AI时代提供的“信赖归因”。