致力于将AI技术应用于复杂环境中数据的Cloudera与全球前沿 AI 实验室 Mistral 今日宣布达成一项具有里程碑意义的战略合作，将安全的主权 AI 直接带到企业数据所处的复杂环境中。
双方将整合 Cloudera 的混合数据与 AI 平台和 Mistral 的主权 AI 模型，为企业利用自身私有数据构建、定制和运行 AI 提供安全路径。通过此次合作，企业将能够直接在云端、本地、边缘、主权及物理隔离环境中的数据上应用智能能力，而无需让敏感信息脱离自身掌控。
对于管理着全球大规模且拥有敏感数据资产的企业而言，这种方式能够让企业在 AI 的运行方式和部署位置方面拥有更强的控制力、更丰富的选择以及更大的灵活性。企业可以在私有环境中运行推理，利用专有数据定制 AI，并在现有安全与治理边界内部署 AI 应用，同时更好地掌控AI规模化应用的成本与效益。
Cloudera 首席商务官兼应用 AI 总经理 Abhas Ricky 表示：“企业级AI 正进入一个新阶段。企业需要的不只是使用强大模型的能力，更需要根据自身需求、利用自身数据释放专业智能的自由。通过与 Mistral 合作，我们支持企业在数据所在之处运行 AI，利用自身知识产权进行定制，并持续掌控数据、基础设施和成本。将智能与自主掌控相结合，是推动 AI 从试验走向生产应用的关键。”
让数据变得更智能
对于处于高度监管且数据密集型行业的企业而言，将敏感或专有信息迁移至外部 AI 服务，可能带来监管、安全和运营方面的挑战。
Cloudera 与 Mistral 正通过将安全的主权AI 直接引入企业数据边界内，帮助企业应对这些挑战。
Mistral 的前沿模型和工具套件将与 Cloudera 的混合数据与 AI 平台集成，使客户能够基于30 EB的数据运行自定义 AI 模型和应用。企业可以在公有云、私有云、本地环境以及完全物理隔离的环境中灵活部署，同时对自身的上下文信息保持一致的治理与控制。
此次合作将覆盖 Mistral 丰富的前沿 AI 模型和工具，包括推理、对话、编程、文档智能和语音等能力，为 Cloudera 客户将 AI 应用于企业数据提供更多选择。
通过支持企业在自身环境中运行推理，此次合作也让客户能够更灵活地掌控 AI 的成本与效益。随着 AI 使用规模不断扩大，企业可以根据自身工作负载选择适合的部署模式和基础设施，而不必完全依赖公有 API 的调用模式。
从私有推理迈向专有智能
Mistral Forge 是一个帮助企业基于自身专有知识构建前沿AI 模型的系统。通过集成该系统，使用 Cloudera 平台的企业将能够在受控环境中，利用海量私有企业数据定制和训练模型。对于拥有 PB 级专有信息的企业而言，这为其提供了将数十年积累的企业数据和专业知识转化为差异化 AI 能力的机会，同时保有对数据及由此产生的智能能力的所有权与主权控制。
开发人员和相关技术人员还将能够在本地环境中，利用私有企业数据安全地构建 AI 驱动的应用体验，涵盖以对话方式访问受治理的数据、AI 辅助软件开发以及智能体工作流，而无需向外部环境暴露敏感的业务上下文或知识产权。
Cloudera 与 Mistral 还计划就下一代边缘 AI 展开合作，将日益强大的推理能力部署到更靠近企业数据产生的位置。这将支持企业在网络断开、对延迟敏感及资源受限的环境中探索智能应用，而在这些环境中，依赖集中式云基础设施并不现实。
Mistral 战略合作与联盟高级副总裁 Kamal Brar 表示：“我们的使命是让企业能够使用前沿 AI，同时无需放弃对数据、基础设施或知识产权的控制。Cloudera 管理着全球高价值的企业数据资产，此次合作为我们提供了重要机遇，将我们的技术直接带到这些数据所在之处。双方可以共同帮助客户构建融入自身数据和专业知识的 AI，并将其安全地部署至业务所需的位置。”
Cloudera大中华区技术总监刘隶放表示：“对中国企业而言，成功应用AI意味着充分发挥自身独有数据与专业知识的价值，同时确保安全性。通过Cloudera与Mistral的合作，企业能够在现有治理框架内安全地定制和部署模型。这种灵活性使企业能够将专有数据转化为量身定制的AI解决方案，推动AI从试验阶段走向实际生产应用。”
为企业级 AI 拓展更多选择
此次合作还将进一步拓展 Cloudera 企业级AI 生态系统。Cloudera 通过这一生态体系与领先的 AI 模型、基础设施、应用和技术提供商展开合作，为客户提供更加灵活的企业级 AI 构建与部署方式。
Mistral 的加入为这一生态体系带来了新的重要能力，使客户能够直接在受治理的企业数据环境中访问并定制 Mistral 的模型和 AI 能力。此次合作进一步彰显了 Cloudera 和 Mistral 对开放式企业级 AI 的共同承诺，让客户能够自由选择模型、基础设施和部署环境，而不必将数据或 AI 战略绑定于单一技术栈。
