在人工智能技术飞速发展的当下，企业如何高效、安全地接入AI，成为业界关注的焦点。近日，全球领先的数据智能平台Databricks与知名大模型公司OpenAI宣布达成多年期战略合作，这一举动不仅标志着两家行业巨头的强强联合，更为企业级AI应用的发展开辟了新的路径。
根据合作协议，Databricks将投入1亿美元，助力OpenAI的模型原生集成至其数据智能平台，这一举措将直接惠及超过2万家企业客户。此次合作不仅仅是商业层面的联手，更是数据与AI两大领域深度融合的体现，为企业级AI的未来发展绘制了蓝图。
合作的核心在于简化企业智能体的部署流程。OpenAI的先进模型将与Databricks的AI开发环境Agent Bricks紧密结合，为企业提供一个统一的平台，用于开发、评估和扩展智能体。这一模式打破了传统数据迁移的复杂操作，企业可以直接在其现有数据上运行大语言模型，通过SQL或API进行访问，并利用内置的治理和可观测性控制，安全地大规模部署模型。这种“模型找数据”的方式，不仅降低了数据泄露的风险，还显著提升了部署效率，降低了成本。
除了技术集成，合作还涉及数据和AI模型的治理。Databricks的Unity Catalog将在这一过程中发挥关键作用，它支持数据血缘追踪、访问控制，并在跨部门和地理位置扩展AI部署时确保合规性。同时，可观测性功能帮助团队监控模型性能、准确性和安全性，为企业的AI应用提供了全方位的保障。
对于OpenAI而言，与Databricks的合作弥补了其在企业数据获取方面的不足。通过这一合作，OpenAI得以更深入地融入企业环境，而Databricks则借助OpenAI的强大模型能力，构筑了“模型+数据”的双重护城河，实现了双赢。
事实上，这并非Databricks首次与大模型公司携手。今年早些时候，Databricks就已宣布与Anthropic达成合作，将Claude模型引入企业数据环境。这一系列动作彰显了Databricks未来的发展方向：建设多模型集成的数据平台，推动企业级AI的落地应用。多模型的集成将成为Databricks在与同类型数据平台竞争中的关键优势。
随着大模型训练从能力提升转向应用落地，AI竞赛的核心也发生了转变。数据和生态成为新的高地。对于企业而言，选择AI模型时，不仅要看其能力，更要看其如何为企业所用。不同行业的企业都有其独特的方法论和数据沉淀，AI模型需要理解并融入这些环境，才能真正发挥作用。因此，数据平台的作用愈发凸显，它成为连接模型与企业的桥梁。
在企业AI落地的路径中，数据和模型缺一不可。如果能在同一平台上实现这两种功能，甚至拓展到更多功能，无疑将在企业AI竞争中占据巨大优势。Databricks正是通过集成多种能力，打造“朋友多多”的生态圈，来增强其竞争力。
然而，对于国内同类型公司而言，是否可以复制Databricks的道路呢？答案并非简单肯定。首先，Databricks之所以能走这条路，关键在于其作为首屈一指的数据智能平台公司，拥有庞大的客户群体。而国内目前尚无能与之对标的公司。其次，国内大模型的发展与国外存在显著差异。国内能力突出的几家通用大模型大多隶属于大厂，这些大厂本身就拥有与模型相配套的数据平台，因此与单独的数据平台公司集成的可能性较小。
尽管如此，国内独立数据智能平台公司仍有其发展空间。面对大厂的竞争，这些公司可以通过提供差异化、轻量化的解决方案来拓宽市场。例如，针对中小企业客户制定低门槛、低成本的接入方案，避免与大厂直接竞争，在中小企业赛道发力。同时，这些公司可以在垂直赛道上发力，提高不可替代性。不同细分行业对数据智能平台的功能有特殊需求，如金融行业和医疗行业强调速度与准确性，科研项目则强调大量非结构化数据的存储。通过满足这些差异化场景的需求，独立数据智能平台公司可以在特定领域提高不可替代性。
与行业专属大模型合作也是一条可行之路。虽然无法复制与顶尖通用大模型合作的路径，但背后的逻辑是相同的。通过与特定行业的专属大模型深度集成，独立数据智能平台公司可以做到细分领域的高精尖，推进部署开箱即用的智能体，精准解决行业痛点。
目前，国内已有一些发展势头强劲的独立数据智能平台公司，如星环科技、九章云极等。星环科技已经推出了针对金融、交通、医疗等垂直行业的解决方案，并拥有700多家生态合作伙伴。九章云极则在GPU、CPU、服务器等领域拥有广泛的生态合作伙伴，可适配信创生态多元需求，并在高校科研、生物医疗等行业持续发力。
随着企业级AI的逐步成熟，AI基础设施的市场空间依然广阔。未来，AI将成为企业不可或缺的数据基石。在AI基础设施市场的竞争中，大厂依然占据优势，但独立公司也将拥有自己的一席之地。正如大模型界出现了DeepSeek这样的黑马，AI基础设施领域同样值得期待新的突破。
