Cloudera 产品官：AI 智能体能否被信任，取决于基于角色的访问控制

急于将AI智能体投入生产的企业发现，决定这些智能体能否被信任的是基于角色的访问控制，而非模型选择。不断上升的推理成本、隐私担忧以及主权要求，也正促使更多AI工作负载回流到企业数据中心。

这一转变有利于那些多年来一直在大规模治理敏感数据的公司。Cloudera Inc. 正押注于 Cloudera Anywhere Cloud，这是一个横跨公有云和本地环境的混合数据与AI平台。据Cloudera首席产品官Leo Brunnick（如图）介绍，该公司长期以来在治理、安全和可扩展性方面表现强劲，但在易用性方面较弱，而新平台正是为弥补这一差距而打造。

“事实证明，模型最终不会成为区分你与竞争对手成败的关键，”Brunnick说。“真正让你脱颖而出的，第一是你的独特数据。你的独特数据和独特流程，你的alpha——正是这些让你成为一家企业。”

Brunnick在EVOLVE26上接受了theCUBE的Rebecca Knight和Paul Gillin的采访，这是SiliconANGLE Media的直播工作室theCUBE的独家播出。他们讨论了为什么AI智能体必须遵循用户的数据权限、推动AI工作负载回流企业数据中心的力量，以及打包蓝图和合作伙伴关系如何简化私有AI的采用。（*下方披露。）

为什么基于角色的访问控制如今延伸到了AI智能体

客户很少会为了平台本身而想要一个新平台，因此Cloudera转而针对具体问题销售解决方案。其打包蓝图以及与Mistral AI SAS、Nvidia Corp.和Vast Data Inc.扩大的合作伙伴关系，瞄准了欺诈检测等私有AI用例。专注于本地推理开放权重模型的Mistral，还为Cloudera带来了它在AI市场一直欠缺的东西。

“Cloudera已经具备了这些能力。我们欠缺的是在AI方面的公信力。人们并不把我们视为一家AI公司，”Brunnick说。“Mistral让我们能够略微提升能力，同时大幅提升公信力。”

更艰难的工作在于治理。智能体需要看到整个公司的数据才能发挥作用，因此每个智能体都必须知道用户是谁，以及该用户被允许看到什么，Brunnick解释道。

“既然智能体需要能够看到公司里的一切，它就需要知道你是谁、你的权限是什么，”Brunnick说。“这正是他们必须做对的事情，这样才能真正把东西投入生产而不至于出大问题。”

以下是完整的视频采访，属于SiliconANGLE和theCUBE对EVOLVE26报道的一部分：

（*披露：theCUBE是EVOLVE26 2026活动的付费媒体合作伙伴。无论是Cloudera——theCUBE活动报道的赞助商——还是其他赞助商，均对theCUBE或SiliconANGLE的内容没有编辑控制权。）

图片：SiliconANGLE