過(guò)去兩年，AI在中國(guó)經(jīng)歷了從概念熱潮到密集試點(diǎn)的階段。無(wú)論是大模型、智能體（Agentic AI），還是自動(dòng)化應(yīng)用，越來(lái)越多企業(yè)已完成初步探索。進(jìn)入2026年，AI正邁入一個(gè)新的發(fā)展階段——從試點(diǎn)應(yīng)用走向業(yè)務(wù)規(guī)?；?/p>

企業(yè)關(guān)注的核心問(wèn)題也隨之發(fā)生變化，不再只是“能否用 AI”，而是 AI 是否能夠在可控、可持續(xù)的前提下，穩(wěn)定運(yùn)行并轉(zhuǎn)化為可衡量的業(yè)務(wù)成果?；趯?duì)中國(guó)企業(yè) AI 實(shí)踐的持續(xù)觀察，Cloudera 對(duì)2026年AI與數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)做出如下判斷：

預(yù)測(cè)一：AI走向產(chǎn)業(yè)化，業(yè)務(wù)價(jià)值與可復(fù)制能力成為核心衡量標(biāo)準(zhǔn)

到2026年，中國(guó)企業(yè)的AI應(yīng)用將明顯超越聊天機(jī)器人和單點(diǎn)工具，轉(zhuǎn)向流程優(yōu)化、運(yùn)營(yíng)自動(dòng)化和行業(yè)級(jí)智能應(yīng)用。

在制造、金融、電信等領(lǐng)域，企業(yè)將更傾向于復(fù)用已驗(yàn)證的AI能力，并通過(guò)智能體工作流將AI深度嵌入核心業(yè)務(wù)流程，而不再局限于單一模型或?qū)嶒?yàn)項(xiàng)目。ROI、業(yè)務(wù)效率提升和可持續(xù)運(yùn)營(yíng)能力，將取代模型參數(shù)與算力規(guī)模，成為衡量AI成功與否的關(guān)鍵指標(biāo)。

同時(shí)，隨著AI被視為重要的“新型生產(chǎn)力”，企業(yè)和行業(yè)客戶將更加重視AI系統(tǒng)的穩(wěn)定性、連續(xù)性與可運(yùn)營(yíng)性。能夠在復(fù)雜環(huán)境中長(zhǎng)期運(yùn)行、不斷優(yōu)化并適應(yīng)業(yè)務(wù)變化的AI平臺(tái)，將在競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。

預(yù)測(cè)二：可信、可治理的私有AI將成為企業(yè)的關(guān)鍵差異化能力

在中國(guó)市場(chǎng)，數(shù)據(jù)安全與合規(guī)可控始終是AI應(yīng)用的前提條件。2026年這一趨勢(shì)將進(jìn)一步強(qiáng)化。

雖然公有云與預(yù)訓(xùn)練模型極大降低了 AI 試驗(yàn)門檻，但在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中，企業(yè)逐漸意識(shí)到：如果數(shù)據(jù)治理、訪問(wèn)控制和合規(guī)機(jī)制不到位，AI 帶來(lái)的效率提升，可能同時(shí)放大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)。

因此，越來(lái)越多中國(guó)企業(yè)將轉(zhuǎn)向私有 AI（Private AI） 路徑：

· 在受治理的環(huán)境中部署和運(yùn)行模型；

· 數(shù)據(jù)不出域，權(quán)限可控、流程可追溯；

· 通過(guò)檢索增強(qiáng)生成（RAG）等方式，為模型提供業(yè)務(wù)上下文，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)可控；

可信AI不再是“最佳實(shí)踐”，而將成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)AI規(guī)模化落地的基本門檻。治理能力與敏捷性不再是對(duì)立選項(xiàng)，而是AI成熟度的兩個(gè)必要組成部分。

預(yù)測(cè)三：本地化私有部署成為中國(guó)企業(yè) AI 規(guī)?；涞氐幕A(chǔ)架構(gòu)

在中國(guó)市場(chǎng)，2026 年企業(yè)對(duì) AI 與數(shù)據(jù)架構(gòu)的判斷將進(jìn)一步趨于清晰：本地化私有部署是 AI 規(guī)?；涞氐幕A(chǔ)前提。

在金融、制造、能源、電信等關(guān)鍵行業(yè)，核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)與數(shù)據(jù)資產(chǎn)長(zhǎng)期運(yùn)行在本地或私有環(huán)境中。這一架構(gòu)形態(tài)，既源于對(duì)數(shù)據(jù)安全與合規(guī)可控的要求，也來(lái)自企業(yè)對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性、連續(xù)性與長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)能力的現(xiàn)實(shí)考量。

隨著 AI 從試點(diǎn)走向生產(chǎn)級(jí)應(yīng)用，企業(yè)開(kāi)始更加關(guān)注一個(gè)根本問(wèn)題：AI 是否能夠在本地私有環(huán)境中持續(xù)運(yùn)行、不斷優(yōu)化，并穩(wěn)定支撐核心業(yè)務(wù)。一次性部署或短期驗(yàn)證已無(wú)法滿足需求，取而代之的是對(duì)平臺(tái)級(jí)能力的要求，包括統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理、可治理的模型運(yùn)行，以及對(duì)業(yè)務(wù)變化的長(zhǎng)期適配能力。

到 2026 年，能夠在本地私有架構(gòu)下支撐 AI 持續(xù)演進(jìn)的數(shù)據(jù)與 AI 平臺(tái)，將成為中國(guó)企業(yè)實(shí)現(xiàn) AI 規(guī)模化、可復(fù)制落地的重要基礎(chǔ)。這一能力，也將成為衡量企業(yè) AI 成熟度的關(guān)鍵標(biāo)志。

2026：AI 從“概念熱潮”走向“硬核成果”的一年

2026 年，中國(guó)AI的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)將不再是“誰(shuí)的模型更大”，而是在可控、可信、可復(fù)制的基礎(chǔ)上，真正把AI變成業(yè)務(wù)成果。

最終勝出的企業(yè)，將是那些能夠負(fù)責(zé)任地規(guī)?；?AI、用數(shù)據(jù)治理支撐智能決策、用韌性架構(gòu)保障長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)的企業(yè)。因?yàn)檎嬲尚诺?AI，始于可信的數(shù)據(jù)；而可信的數(shù)據(jù)，離不開(kāi)穩(wěn)健、可持續(xù)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)。