【EVOLVE 2025｜ 推进AI从PoC到“生产线”】在生成式AI技术快速推进的背景下 ， 企业普遍面临着将AI从概念验证（PoC）推向大规模生产的艰巨挑战 。 尽管AI模型在受控环境中往往表现出色 ， 但当其落地到复杂多变的企业IT系统时 ， 背后的数据治理、系统架构和成本控制问题便骤然暴露 。
从“PoC”到“生产线” Cloudera构建高可用的“跨云”AI系统
“许多企业在AI落地的过程中暴露出的最大短板是缺乏体系化的合规能力 。 ”Cloudera首席技术官Sergio Gago指出 ， 生成式AI带来的不确定性和复杂度远超传统机器学习项目 。 即便后者在金融、医疗等高监管行业已经建立了完善的数据血缘追踪、模型认证和安全部署机制 ， 生成式AI时代的合规管理仍面临重重难题 。
首席技术官Sergio Gago（右）
他强调 ， “网络安全策略往往未能覆盖AI推理链路 ， 模型调用与数据访问权限之间缺乏精细绑定 ， 缺少针对AI输出的合规审查机制 。 ”这意味着 ， AI系统不仅仅是算法的堆叠 ， 更是一个跨数据采集、预处理、模型训练、推理及结果分发的复杂链路 ， 每一环节都必须纳入安全与合规的范畴 。
Cloudera产品管理高级副总裁Venkat Rajaji进一步补充道 ， 数据质量成为影响AI效果的“命脉” 。 他指出 ， 生成式AI输出的准确性和可靠性极度依赖于输入数据的准确性、完整性和时效性 。 “任何高性能的模型 ， 如果输入噪声过多 ， 都无法维持其预测的稳定性 。 ”这对企业数据治理提出了极高要求 ， 尤其是在数据分布异构的环境中 。
如今的现实情况是 ， 企业的数据资源分散于本地数据中心、HDFS集群、以及Salesforce、SAP、Snowflake等多个云端SaaS系统中 。 Venkat Rajaji指出：“想让AI代理在保证权限安全的前提下 ， 跨所有数据源实现低延迟访问 ， 不仅是软件层面的挑战 ， 更涉及网络架构优化、数据虚拟化以及跨域认证等多维技术的融合 。 ”
这也意味着企业需要对存储IO、网络协议、缓存策略等底层技术做出权衡 ， 以保证系统的整体性能和安全性 。
此外 ， 成本控制同样是不可忽视的现实问题 。 Sergio Gago指出 ， GPU集群的初始投资或高达数百万美元 ， 而生成式AI在推理时消耗的Token成本则随着调用规模呈指数增长 。 特别是多轮对话和长上下文场景中 ， 推理调用频率和复杂度使成本迅速攀升 。
对此 ， Cloudera提出了从架构设计层面规划成本模型的必要性 ， 包括采用模型压缩、量化、蒸馏和动态调度技术 ， 努力在性能和成本间找到最佳平衡 。
技术层面 ， 许多企业在PoC阶段采用的云端大模型虽方便快速部署 ， 但由于网络延迟、隐私合规和不可控成本 ， 难以支撑生产环境的稳定需求 。 Sergio认为 ， 这正是推动混合云与本地化推理架构设计成为主流的根本原因 。
让统一数据平台技术栈与AI质量治理“闭环”
针对复杂的现实挑战 ， Cloudera提出了“数据无处不在”的理念 ， 意在构建跨环境、跨云且可统一调度和治理的端到端数据智能基础设施 。
战略落地的第一步是打造统一的云管理能力 。 Sergio Gago详细介绍了通过收购Taikun实现的云原生交付平台能力 。 Taikun支持在公有云、私有云和混合云环境中 ， 以统一代码和操作体验交付数据库引擎和应用 ， 真正实现“一次编写 ， 随处运行” 。 这一特性显著降低了跨环境迁移的技术难度和运维成本 ， 为企业提供了在全球多云和本地数据中心之间弹性调度的技术基础 。
在数据编排层面 ， Cloudera加速了对异构数据源的统一管理能力 ， 实现了数据的低延迟高效迁移和同步 ， 不仅涵盖自有的数据湖仓 ， 也支持跨企业和跨云的数据集成 。 这种跨环境的数据流转能力 ， 使企业能够基于最新数据进行实时分析与模型训练 。
Cloudera特别强调了数据可见性和治理的重要性 。 通过收购Octopai ， Cloudera提供了从事务数据库到商业智能报告的全链路数据追踪能力 。 用户可以清晰地看到数据变更对下游合规报告的影响 ， 实现了对金融、医疗等监管密集行业至关重要的全流程审计和合规追踪 。
在互操作性方面 ， Cloudera也已经开放了Iceberg REST目录 ， 允许第三方查询引擎直接访问其存储数据 ， 并推出了Trino的技术预览 ， 实现跨数据资产的联邦查询 。 这意味着开发者和数据科学家无需在多个引擎间切换 ， 大幅提升了查询效率和数据一致性 。
目前 ， 所有相关能力都内嵌了基于角色的访问控制（RBAC）、数据目录管理和安全策略引擎 ， 确保跨环境的治理策略一致性和可控性 。 Sergio Gago直言道：“数据的统一访问和治理是AI质量的根基 ， 只有打通数据管理的每一个环节 ， 才能真正避免AI在生产中产生不准确或不合规的结果 。 ”
更进一步的 ， CML 提供了实现了构建 AI模型输出质量闭环所必需的基础设施、工具集和自动化能力 。 可提供模型输出的过滤、精炼能力 ， 限制模型回答仅基于企业授权的知识库 ， 有效抑制错误信息的生成 。 配套的AI Studios和RAG Studio工具还支持模型性能的持续监控、基准测试和回归检测 。 企业可加载包含数万至十万条标准答案的“黄金数据集” ， 对每次模型更新或替换进行自动化的准确性验证 。
谈及模型的幻觉问题 ， Sergio Gago强调说：“幻觉不仅来自模型本身 ， 更关键的是数据编排和模型训练环节是否严格可控 。 ”
目前 ， 许多用户为降低成本尝试采用更少参数的模型 ， 同时也通过了严格基准测试确保性能未受影响 。 此外 ， 部分客户在云端模型无法满足需求时 ， 还会采用大规模的合成数据进行训练 ， 既避免将敏感数据上传云端 ， 又保证了模型的特定领域适配 。
在部署模式上 ， Cloudera观察到 ， 中小企业往往首选云端生成式AI实现快速PoC ， 但监管严格的行业则更倾向于将AI推理能力落地本地数据中心 。 Venkat指出：“本地部署不仅满足合规需求 ， 还大幅降低了跨域数据传输的风险和成本 。 ”
谈及对于MCP（模型上下文协议）的应用 ， Sergio Gago强调 ， MCP设计既支持深度嵌入应用内部实现低延迟调用 ， 也计划以API服务形式对外开放 。 MCP当前仍处于完善身份认证、安全策略和弹性扩展的关键阶段 ， 但一旦成熟 ， 将极大简化AI应用的部署和运维 ， 提升跨源训练与实时推理的效率 。
写在最后
当前 ， 企业AI落地的核心难题已由“算法模型”转向“数据架构与治理” 。 数据质量、数据访问权限、安全合规、跨环境调度、成本控制构成了企业级AI生产环境的多维挑战 。 无论是本地数据中心的隐私合规 ， 还是公有云弹性的快速扩展 ， 企业都需要一个统一的、具备跨环境查询和细粒度安全控制的智能数据平台 。
而Cloudera正试图构筑这样的跨云混合的企业数据智能基座 。
事实上 ， 这一基座关键价值在于避免了单一云依赖带来的锁定风险 ， 也解决了数据分散带来的访问壁垒 。 企业可通过高度自动化的运维、严密的安全策略和持续的模型质量监控 。 这正是Cloudera为企业级AI从PoC到生产的转变提供的可执行路径 。
未来 ， 随着AI应用场景的持续增长 ， 企业对数据平台的需求将更趋于复杂且多样 。 唯有技术与治理并重、架构与安全并行 ， 才能让企业真正走出“AI试验室” ， 进入以数据驱动为核心的智能化运营新阶段 。
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