Cloudera 分析师：AI 自动化取决于可移植性

急于推进AI自动化的企业发现，模型和数据在哪里运行，与模型能做什么同样重要。监管压力、不断上涨的token成本以及对被锁定的担忧，正推动企业要求对其AI工作负载拥有更多控制权。

这种需求正在塑造数据平台提供商如何推介它们的下一步动作。Cloudera Inc.最初起步于Hadoop市场，后来转向覆盖云和本地基础设施的统一数据层。据SiliconANGLE Media Inc.企业编辑Paul Gillin（图右）介绍，该公司现在正将自己定位为面向AI的“anywhere cloud”。

“我认为大公司很久以前就做出了决定。它们不想受制于单一的云提供商，这一点如今已经融入了整个格局，”Gillin说。“我认为Cloudera的不同之处在于，他们是本地基础设施、主权云以及企业能够在任何地方运行工作负载并在不同环境之间迁移的坚定支持者。”

Gillin在EVOLVE26上与theCUBE的Rebecca Knight（图左）进行了交谈，这是SiliconANGLE Media的直播工作室theCUBE的独家播出。他们讨论了AI自动化，并对活动的主旨演讲进行了分析。（*下方披露信息。）

主权AI和专用智能体推动AI自动化

主权AI和私有AI在EVOLVE26的主旨演讲中频繁出现。调查显示，监管是企业希望将AI保留在自己内部的主要原因。开放权重模型为企业提供了一种实现方式，据Gillin称，其token使用占比已从两年前的约20%增长到如今的80%以上。Cloudera还在其数据服务中加入了智能体工作流。他解释说，通用智能体更多是一种消费级现象。

“它们更像是办公人员工具，但Cloudera的智能体是针对数据管理进行调优的，”Gillin说。“用于管理工作负载、优化GPU容量，这些才是真正让CIO们关心的事情，因为他们要为这些非常高昂的训练成本买单。”

仅仅拥有一个智能体已不再是优势，因此Cloudera正在加倍投入其长期坚持的多平台策略。据Gillin称，该公司正将企业希望从云中获得的便携性扩展到其AI模型上。他指出，在信任这一AI自动化主张之前，CIO们会想了解智能体如何被控制、它们留下什么样的审计轨迹，以及智能体的决策如何能够为监管机构记录在案。

“这是目前智能体面临的一个非常大的问题，”Gillin说。“智能体领域现在仍然是一片蛮荒之地。”

敬请关注完整的视频采访，这是SiliconANGLE和theCUBE对EVOLVE26报道的一部分。

（*披露：theCUBE是EVOLVE26的付费媒体合作伙伴。theCUBE活动报道的赞助商对theCUBE或SiliconANGLE上的内容没有编辑控制权。）

图片：SiliconANGLE