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。
