此举意义重大，有望重塑企业利用人工智能的方式。数据管理和AI解决方案巨头Databricks已与著名AI安全与研究公司Anthropic携手合作。两家公司宣布了一项为期五年的重大战略合作，旨在将Anthropic先进的Claude AI模型深度集成到Databricks Data Intelligence Platform中。这项里程碑式的协议承诺将Anthropic尖端的AI能力，包括其最新的Claude 3.7 Sonnet模型，提供给Databricks庞大的客户群——全球超过10,000家组织。其核心目标宏伟而明确：赋能企业在统一环境中，直接利用其独特的专有数据集，安全地开发和运营能够进行复杂推理的智能AI代理。该集成现已通过Databricks平台在各大云服务提供商——AWS、Azure和Google Cloud Platform——上可用。
应对企业AI采用的复杂性
对于现代企业而言，人工智能的吸引力毋庸置疑，它预示着变革性的效率提升、新颖的客户体验和未开发的收入来源。然而，实现这些益处的道路往往充满重大障碍。许多组织发现自己正努力应对将AI潜力转化为实际业务价值的挑战。一个主要障碍在于有效利用庞大且常常孤立的内部数据存储库。构建AI模型，特别是能够进行推理和自主执行任务的复杂代理，需要无缝访问这些企业数据。
然而，有几个因素使这一过程复杂化：
- 数据碎片化与可访问性： 企业数据通常分散在不同的系统、遗留数据库和各种云环境中，使得统一访问既困难又昂贵。为AI准备这些数据往往是一项资源密集型的工作。
- 安全与隐私顾虑： 利用敏感的专有数据进行AI训练和推理引发了关键的安全和隐私问题。组织需要强大的机制来确保数据机密性，防止未经授权的访问或泄露，尤其是在利用第三方AI模型时。
- 开发与部署的复杂性： 创建、训练、评估和部署生产级AI代理是一项复杂的工程挑战。它需要专业知识、复杂的工具和严格的测试，以确保可靠性和准确性。
- 治理与合规性： 为AI建立有效的治理框架至关重要。这包括管理模型版本、跟踪数据沿袭、控制访问权限、监控偏见或滥用，以及确保遵守不断变化的法规。缺乏端到端的治理常常阻碍AI的大规模采用。
- 确保准确性与可靠性： AI代理必须提供准确、可靠且与上下文相关的输出，尤其是在与关键业务流程或面向客户的应用交互时。根据特定的企业任务评估模型性能并确保持续的可靠性仍然是一个重大挑战。
- 计算投资回报率 (ROI)： 证明AI投资的明确ROI可能很困难，尤其是在早期阶段。与数据准备、模型开发、基础设施和专业人才相关的高昂成本，要求有一条通往可衡量业务成果的清晰路径。
正是针对这一复杂的挑战格局，Databricks与Anthropic的战略合作伙伴关系旨在提供一条简化的途径，帮助企业克服这些障碍，释放应用于其独特数据资产的AI的真正潜力。
强大的协同效应：结合数据智能与先进AI
Databricks与Anthropic的合作代表了互补优势的融合，为企业AI市场创造了一个强大的解决方案。Databricks提供了基础性的Data Intelligence Platform，旨在将数据仓库、治理和AI能力统一在一个单一、内聚的环境中。其架构建立在lakehouse范式之上，允许组织大规模管理结构化和非结构化数据，促进分析和机器学习工作负载的无缝数据访问。像Mosaic AI这样的关键组件提供了专门为构建、部署和监控AI模型及代理量身定制的工具，简化了端到端的AI生命周期。
另一方面，Anthropic带来了其Claude大型语言模型系列。Claude模型以其先进的推理能力、处理复杂指令的熟练度，以及通过其Constitutional AI方法对安全和伦理考量的强烈关注而闻名，旨在处理复杂的现实世界任务。Claude 3.7 Sonnet的加入，被誉为市场上首个混合推理模型和编码任务的领导者，进一步增强了Databricks客户可用的能力。
通过将Anthropic的模型直接嵌入Databricks平台，该合作消除了许多与集成外部AI服务相关的传统障碍。这种原生集成确保了Claude的强大能力可以直接应用于企业数据所在之处，从而促进了一种更安全、高效和受治理的构建数据驱动AI应用的方法。这种协同效应在于将Databricks强大的数据管理和治理基础设施与Anthropic领先的AI推理能力相结合，为企业提供了一套一流的工具包，用于开发和部署针对其特定运营环境量身定制的、值得信赖的复杂AI代理。
在Databricks架构中释放Claude的潜力
将Anthropic的Claude模型集成到Databricks Data Intelligence Platform中，旨在实现无缝性和强大功能，使组织内的广泛用户能够轻松访问先进的AI能力。这不仅仅是一个API连接；它代表了Claude在Databricks生态系统中的深度嵌入。
此集成的关键方面包括：
- 原生可访问性： 用户可以通过熟悉的Databricks界面直接与Claude模型交互。这包括通过标准的SQL查询调用模型，这对于已经熟悉SQL的数据分析师和专业人士来说是一个显著优势。此外，模型作为优化端点提供，允许数据科学家和开发人员轻松地将Claude整合到他们的机器学习工作流和应用程序中。
- 跨云可用性： 认识到现代企业的多云现实，该集成产品可在AWS、Azure和Google Cloud Platform上使用，确保组织无论其偏好的云基础设施提供商如何，都能利用Databricks和Anthropic的联合力量。
- 利用Claude 3.7 Sonnet： Anthropic最新模型Claude 3.7 Sonnet的即时可用性，为用户提供了尖端能力。其在混合推理和编码方面的优势，为直接在数据平台内解决复杂问题和执行自动化代码生成或分析任务开辟了新的可能性。
- 优化性能： 原生集成有助于优化性能和效率。通过在Databricks环境中更靠近数据运行Claude模型，可以最大限度地减少延迟，并显著降低与外部API调用相关的数据传输成本。
这种深度集成改变了组织利用大型语言模型的方式。Claude不再被视为需要复杂数据管道和安全变通方案的独立外部服务，而是成为数据智能工作流的内在组成部分，随时可用于增强分析、自动化任务，并直接从组织的数据基础驱动创新。
利用企业数据培养领域特定智能
也许Databricks-Anthropic合作关系最引人注目的承诺在于，它能够赋能组织构建高度专业化的AI代理，这些代理拥有直接源自公司自有专有数据的深层领域特定知识。通用AI模型虽然强大，但通常缺乏对特定行业、公司术语或内部流程的细致理解，而这对于高价值的企业任务至关重要。此次合作直接解决了这一差距。
该集成促进了能够执行以下任务的复杂AI代理的创建：
- 高级推理与规划： Claude模型擅长多步骤推理和规划。当结合通过Databricks访问组织的独特数据时，这些代理可以处理复杂的工作流。例如：
- 在制药领域，代理可以分析临床试验数据以及患者健康记录（在有适当保障措施的情况下）和研究文献，以识别合适的试验候选人或预测潜在的药物相互作用，从而简化一个复杂且耗时的过程。
- 在金融服务领域，代理可以分析交易模式、客户历史和实时市场数据，以提供高度个性化的投资建议或检测可能逃避传统基于规则系统的复杂欺诈活动。
- 在制造业领域，代理可以将来自机械的传感器数据、维护日志和供应链信息关联起来，以准确预测设备故障并主动优化生产计划。
- 处理大型多样化数据集： Claude的大上下文窗口使其能够同时处理和推理大量信息。这对于通常涉及存储在Databricks lakehouse中的庞大且多样化数据集的企业用例至关重要。
- 通过RAG和微调进行定制： 该平台简化了定制Claude模型的过程。组织可以通过在Databricks内自动创建其文档和数据的向量索引来轻松实现Retrieval-Augmented Generation (RAG)。这使得AI代理能够检索相关的、最新的内部信息，以生成更准确、更符合上下文的回应。此外，该平台支持在特定企业数据集上微调Claude模型，从而能够更深入地适应公司特定的语言、流程和知识领域。
通过将Claude的推理能力直接应用于统一平台内的专有数据，企业可以超越通用的AI应用，开发真正理解其独特运营环境的智能代理，从而在效率、决策制定和创新方面实现显著改进。
奠定信任基础：集成治理与负责任的AI
在AI时代，信任不仅仅是一个理想的属性；它是一个基本要求。认识到这一点，Databricks和Anthropic的合作非常重视提供强大的治理和促进负责任的AI开发实践。这是通过将Anthropic以安全为中心的方法论与Databricks全面的治理框架紧密集成来实现的。
支撑这个值得信赖的AI生态系统的关键要素包括：
- 通过Unity Catalog实现统一治理： Databricks的Unity Catalog充当整个平台数据和AI治理的中枢神经系统。它为管理数据资产、AI模型及相关工件提供了一个单一、统一的解决方案。在与Anthropic集成的背景下，Unity Catalog能够实现：
- 细粒度访问控制： 组织可以定义和强制执行精确的权限，确保只有授权用户或进程才能访问特定数据或与Claude模型交互。
- 端到端沿袭跟踪： Unity Catalog自动跟踪数据和AI模型在其整个生命周期中的沿袭。这为模型如何训练、访问了哪些数据以及其输出如何被使用提供了关键的可见性，支持可审计性和法规遵从性。
- 成本管理： 像速率限制这样的功能允许组织控制Claude模型的使用，有效管理相关成本，并防止意外的预算超支。
- Anthropic对安全的承诺： Anthropic的开发理念深深植根于AI安全研究。他们的Constitutional AI方法涉及训练AI模型遵守一套原则或“宪法”，以促进有益、诚实和无害的行为。这种对安全的内在关注补充了Databricks的治理能力。
- 实施安全护栏： 集成平台允许组织根据其特定的风险承受能力和伦理准则实施额外的安全护栏。这包括监控模型交互以发现潜在的滥用，检测和减轻偏见，并确保AI系统在预定义的伦理边界内运行。
- 维持性能： 至关重要的是，这种对治理和安全的强调旨在与使用像Claude这样的前沿模型的性能优势协同工作，而不是阻碍它们。目标是提供一个安全和负责任的环境，而不损害AI的强大功能和实用性。
通过将Databricks的统一治理基础设施与Anthropic安全优先的AI设计相结合，该合作关系为企业提供了一个强大的框架，用于负责任地开发、部署和管理AI代理。这种集成方法有助于建立利益相关者的信任，确保合规性，并使组织能够自信地扩展其AI计划。
原生集成的优势：效率与安全
Databricks-Anthropic合作关系的一个关键区别在于Claude模型在Data Intelligence Platform内的原生集成。这与仅仅依赖外部API调用来访问大型语言模型的方法形成了鲜明对比。这种深度集成为企业带来了实质性的好处。
- 减少数据移动： 当AI模型原生集成时，将大量潜在敏感的企业数据移出Databricks环境安全边界的需求被最小化或消除。数据可以在原地处理和分析，显著增强安全态势并降低与数据传输相关的风险。
- 更低延迟和改进性能： 在同一平台内处理数据和执行AI推理，与调用外部服务相比，减少了网络延迟。这导致AI应用程序的响应时间更快，这对于实时用例和交互式代理至关重要。
- 简化工作流： 原生集成简化了开发过程。数据工程师、分析师和科学家可以使用熟悉的工具和界面（如Databricks内的SQL或Python笔记本）访问Claude的功能，而无需为外部AI服务管理单独的API密钥、身份验证协议或数据连接器。
- 成本效益： 消除了大量数据出口（将数据传出云环境）的需求可以带来显著的成本节省，因为云提供商通常会对离开其网络的数据收费。此外，集成平台内优化的资源利用有助于提高整体成本效率。
- 一致的治理： 当AI模型成为平台的一部分，而不是外部实体时，应用Databricks Unity Catalog的统一治理策略变得更加直接。访问控制、沿袭跟踪和监控在数据和AI资产上得到一致应用。
这种原生方法从根本上简化了构建复杂AI代理所需的架构，与拼凑不同的服务相比，使企业的过程更安全、更高效、更易于管理。
现实世界的验证：实现安全且可扩展的AI
这种集成方法的实际好处已经被行业领导者所认识。著名的金融科技公司Block, Inc.就是这种价值主张的例证。正如Block的数据与AI平台工程副总裁Jackie Brosamer所强调的那样，该公司优先考虑实用、负责任和安全的AI应用。利用他们与Databricks的战略关系，Block能够在其可信赖的数据环境中直接访问像Anthropic的Claude这样的尖端模型。
Block正在利用这种能力来支持其内部的开源AI代理计划“codename goose”。通过Databricks以联合方式 (federated manner) 部署像Claude这样的模型的能力提供了关键优势：
- 灵活性和可扩展性： 它允许Block在不同团队和用例之间无缝扩展其AI能力。
- 增强安全性： 将模型交互和数据处理保持在其受治理的Databricks环境中，符合其严格的安全要求。
- 用户控制： 这种方法保持了对AI模型如何使用以及数据如何访问的基本控制。
对于Block而言，Databricks-Anthropic集成不仅仅是访问一个强大的模型；它是拥有一个安全、灵活且可扩展的平台，以在整个组织内负责任地提高效率并推动创新。这个现实世界的应用突显了将先进AI与强大、受治理的数据智能平台相结合的实际好处。
描绘数据驱动智能的未来航向
Databricks与Anthropic的联盟不仅仅意味着一次技术集成；它反映了对企业AI未来的战略愿景，即复杂的智能将深度融入数据管理和治理的结构中。正如Databricks联合创始人兼首席执行官Ali Ghodsi所阐述的那样，对数据智能 (data intelligence)——有效理解数据并采取行动的能力——日益增长的需求，正在推动对此类强大、集成解决方案的需求。通过将Anthropic的模型安全高效地引入Data Intelligence Platform，他们的目标是赋能企业构建根据其特定运营现实精细调整的AI代理，预示着Ghodsi所认为的企业AI的下一阶段。
Anthropic首席执行官兼联合创始人Dario Amodei对此表示赞同，他强调AI对商业的变革正在现在发生，而非遥远的未来。他预计在能够自主处理复杂任务的AI代理方面将取得显著进展。在Databricks上轻松提供Claude，为客户提供了构建这些强大的、数据驱动的代理所必需的工具，使他们能够在这个快速发展的AI时代保持竞争优势。
这一合作关系将Databricks Data Intelligence Platform定位为一个中心枢纽，组织不仅可以在此管理和分析其数据，还可以安全有效地为其注入尖端的AI推理能力。它解决了企业构建定制化、值得信赖的AI解决方案的关键需求，这些解决方案利用了蕴藏在专有数据集中的独特价值。通过在受治理的框架内普及对像Claude这样的先进模型的访问，Databricks和Anthropic正在为跨越不同行业的新一代智能应用铺平道路——从加速疾病研究和应对气候变化，到检测金融欺诈和个性化客户体验——最终推动向真正的数据智能型组织的演进。