人工智能与数据管理合作的新纪元
人工智能领域正经历重大变革，其特点是模型日益复杂，以及将这些模型无缝集成到现有企业工作流程中的需求不断增长。认识到这一关键时刻，数据智能平台领导者 Databricks 与著名的人工智能安全与研究组织 Anthropic 宣布建立具有里程碑意义的五年战略合作伙伴关系。此次合作旨在通过将 Anthropic 先进的 Claude 模型直接嵌入 Databricks 数据智能平台 (Data Intelligence Platform)，重新定义企业与人工智能交互和利用的方式。这一战略举措不仅意味着技术集成，更代表着一种根本性转变——让强大的人工智能能力成为数据生命周期的内在组成部分，在企业数据所在地即可原生访问。其目标明确：赋能组织利用其独特数据资产和尖端人工智能模型的综合力量，促进创新并推动切实的业务成果。这一联盟有望降低复杂人工智能应用的准入门槛，将前沿技术直接带给已在使用 Databricks 满足其数据需求的庞大用户群。
数据平台与先进AI模型的协同效应
综合数据平台与先进人工智能模型的融合，代表了企业技术的关键进化步骤。过去，获取强大的人工智能通常涉及复杂的集成、数据迁移挑战以及潜在的安全问题。Databricks 已将自身打造为数据工程、数据科学、机器学习和分析的中心枢纽，提供统一的平台——数据智能平台 (Data Intelligence Platform)——旨在管理整个数据生命周期。它为组织提供了有效存储、处理和分析海量数据所需的基础设施和工具。
与此同时，Anthropic 已成为大型语言模型 (LLM) 开发领域的关键参与者，不仅关注能力，还注重安全性和可靠性。其 Claude 系列模型以在一系列自然语言处理任务（包括推理、对话和内容生成）中的强大性能而闻名。此次合作的核心理念是弥合 Anthropic 强大的 AI 引擎与 Databricks 环境中管理的丰富、情境化数据之间的鸿沟。
通过 Databricks 平台原生提供 Claude 模型，此次合作创造了强大的协同效应。企业不再需要处理复杂的外部 API 调用或为其 AI 项目管理独立的基础设施。相反，他们可以直接利用 Anthropic 先进的推理能力，并结合其关键业务数据，包括专有信息、客户互动、运营日志和市场研究。这种紧密耦合促进了数据驱动型 AI 解决方案开发过程的流线化、安全性和效率。这种集成所释放的潜力横跨众多行业和职能，能够创建高度定制化、理解组织特定领域细微差别的 AI 系统。
赋能企业构建智能、数据感知的代理
Databricks 与 Anthropic 合作的一个核心目标是，赋予企业构建和部署能够基于其专有数据进行推理的 AI 代理 (AI agents) 的能力。这一概念超越了通用 AI 应用，旨在创建专门的数字助手或自动化系统，这些系统对其公司的特定背景、运营和知识库拥有深入理解。
‘基于专有数据进行推理’意味着什么？
- 情境理解： AI 代理可以访问和解释内部文档、数据库和知识库，以提供有根据的答案、生成相关内容或提出数据驱动的建议。
- 复杂问题解决： 通过将 Claude 模型的分析能力与特定的企业数据相结合，这些代理可以应对复杂的业务挑战，例如识别销售数据中隐藏的市场趋势、基于实时信息优化供应链物流，或使用内部财务记录执行复杂的风险评估。
- 个性化互动： 代理可以利用客户数据（在安全和合乎道德的前提下处理）提供高度个性化的支持、量身定制的产品推荐或定制化沟通。
- 知识工作自动化： 涉及基于内部数据源进行信息检索、摘要、分析和报告的重复性任务可以实现自动化，从而解放人力员工，使其专注于更具战略性的举措。
这种能力代表着一次重大的飞跃。企业不再依赖于基于通用互联网数据训练的 AI 模型，而是可以构建基于其独特数据集进行微调的代理，从而产生更准确、更相关、更有价值的输出。想象一下，一家金融服务公司部署一个 AI 代理，该代理分析其专有的市场研究和客户投资组合数据，以生成个性化的投资建议；或者一家制造公司使用一个代理，通过推理维护日志和传感器数据来诊断设备故障。此次合作为超过 10,000 家已在使用 Databricks 平台的公司提供了基础技术——Databricks 用于数据访问和治理，Anthropic 的 Claude 用于推理——使此类特定领域的 AI 代理成为现实。
应对企业AI采用中的持久障碍
尽管人工智能潜力巨大，但许多组织在尝试有效构建、部署和管理 AI 解决方案时，尤其是在处理敏感数据的生产环境中，仍会遇到重大障碍。Databricks 与 Anthropic 的合作直接解决了几个普遍阻碍企业 AI 采用的关键挑战：
- 准确性与相关性： 通用 AI 模型通常缺乏在特定业务背景下准确执行所需的特定知识。通过使 AI 代理能够基于组织的独特数据进行推理，该集成解决方案促进了能够提供更精确、更相关、更符合特定运营需求的模型开发。
- 安全性与数据隐私： 处理专有业务数据需要严格的安全措施。将 Claude 模型原生集成到 Databricks 平台内，使组织能够在利用强大 AI 的同时，对其数据保持更大的控制权。数据可以在 Databricks 环境的安全范围内进行处理，从而最大限度地减少暴露，并遵守既定的治理协议。这解决了向外部模型提供商发送敏感信息的重大担忧。
- 治理与合规性： 企业在严格的法规和合规要求下运营。Databricks Mosaic AI 作为平台的关键组成部分，提供了跨整个数据和 AI 生命周期进行端到端治理的工具。这包括监控模型性能、确保公平性、跟踪数据血缘和管理访问控制等功能，这些对于构建可信赖且合规的 AI 系统至关重要。将 Claude 集成到这个受治理的框架中，将这些控制扩展到了高级 LLM 的使用上。
- 部署复杂性与集成： 建立和管理用于部署复杂 AI 模型的基础设施可能既复杂又耗费资源。原生集成显著简化了这一过程，使数据团队能够在熟悉的 Databricks 环境中利用 Claude 模型，而无需构建和维护独立的 AI 部署管道。
- 评估性能与投资回报率 (ROI)： 评估 AI 项目的有效性和投资回报率 (ROI) 可能具有挑战性。Databricks Mosaic AI 提供了根据特定业务指标和数据集评估模型性能的工具。将其与 Claude 针对现实世界任务的优化相结合，有助于确保部署的 AI 代理能够带来可衡量的价值。
通过提供一个结合了同类最佳 AI 模型与强大的数据管理和治理工具的统一解决方案，Databricks 和 Anthropic 旨在简化从 AI 实验到生产级部署的路径，使复杂的 AI 对企业而言更易于访问、更安全、更具影响力。
引入 Claude 3.7 Sonnet：推理与编码的新基准
此次合作的一个重要亮点是 Anthropic 最新的前沿模型 Claude 3.7 Sonnet 在 Databricks 生态系统中的即时可用性。该模型代表了 AI 能力的重大进步，并被定位为联合产品的基石。Claude 3.7 Sonnet 因以下几个原因而特别引人注目：
- 混合推理 (Hybrid Reasoning)： 它被描述为市场上首个混合推理模型。虽然这种架构的具体细节是专有的，但它表明采用了一种先进的方法，结合了不同的技术（可能包括符号推理和神经网络处理），以实现更强大、更细致的理解和问题解决能力。这可能有助于提高在需要逻辑推导、规划和多步骤分析的复杂任务上的性能。
- 行业领先的编码能力： 该模型被公认为编码任务的行业领导者。对于希望自动化软件开发流程、生成代码片段、调试现有代码库或在不同编程语言之间转换代码的企业来说，这种能力是无价的——所有这些都可能基于可通过 Databricks 访问的公司内部编码标准和库。
- 针对现实世界效用的优化： Anthropic 强调，包括 3.7 Sonnet 在内的 Claude 模型都针对客户认为最有用的现实世界任务进行了优化。这种务实的关注确保了模型的强大能力能够转化为业务运营的切实利益，而不仅仅是在理论基准测试中表现出色。
- 可访问性： 通过 Databricks 在主要云平台（AWS、Azure、Google Cloud Platform）上直接提供如此尖端的模型，实现了访问的民主化。组织可以试验和部署这种最先进的 AI，而无需专门的基础设施或与模型提供商建立直接关系，只需利用其现有的 Databricks 投资即可。
Claude 3.7 Sonnet 的集成使 Databricks 客户能够立即访问一个强大的工具，该工具能够应对复杂的分析、创意和技术挑战。其在推理和编码方面的优势，加上其在企业数据旁的原生可用性，使其成为构建下一代智能应用和代理的关键推动者。
原生集成的独特优势
原生集成 (Native integration) 的概念是 Databricks-Anthropic 合作价值主张的核心。这种方法与访问 AI 模型的传统方法（通常依赖外部应用程序编程接口 API）有显著不同。原生集成意味着 Anthropic 的 Claude 模型与 Databricks 数据智能平台之间存在更深层、更无缝的连接，提供了几个潜在优势：
- 减少延迟： 在同一平台环境内处理请求可以潜在地减少与外部 API 调用相关的网络延迟，从而缩短 AI 应用程序的响应时间。这对于实时或交互式用例尤为关键。
- 增强安全性： 通过将数据处理保留在 Databricks 平台的安全边界内（取决于具体的实现细节），原生集成可以显著增强数据安全性和隐私性。敏感的专有数据可能不需要像 API 调用那样传输到外部网络或由第三方基础设施处理，从而更好地符合严格的企业安全态势。
- 简化工作流程： 数据科学家和开发人员可以使用熟悉的 Databricks 工具和界面访问和利用 Claude 模型。这消除了管理单独凭据、SDK 或集成点的需要，简化了 AI 应用程序的开发、部署和管理生命周期。从数据准备到模型调用再到结果分析的整个过程都可以在统一的环境中进行。
- 简化治理： 将模型使用集成到 Databricks 平台内，允许一致地应用由 Mosaic AI 管理的治理策略、访问控制和审计机制。监控使用情况、成本和性能成为现有数据治理框架的一部分。
- 潜在的成本效益： 根据定价模型和资源利用情况，与按次付费的 API 模型相比，原生集成可能会提供更可预测或优化的成本结构，特别是对于与已在 Databricks 上运行的数据处理任务紧密耦合的大容量使用场景。
这种紧密耦合将 Claude 从外部工具转变为企业数据生态系统中的嵌入式能力，使得开发和部署复杂的、数据感知的 AI 代理变得更加高效、安全和易于管理。
通过无缝多云部署提供灵活性
Databricks-Anthropic 产品的一个关键方面是其跨主要公共云提供商的可用性：Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure 和 Google Cloud Platform (GCP)。这种多云策略对于满足现代企业多样化的基础设施需求至关重要。许多组织利用多个云提供商来利用同类最佳的服务、确保弹性、避免供应商锁定，或遵守特定的区域或客户要求。
Databricks 本身被设计为一个多云平台，无论底层云基础设施如何，都提供一致的数据智能层。通过在 AWS、Azure 和 GCP 上的 Databricks 中原生提供 Claude 模型，该合作确保客户无论其偏好的云环境或多云策略如何，都能从这种先进的 AI 集成中受益。
这提供了几个关键好处：
- 选择与灵活性： 企业可以在最适合其技术需求、现有基础设施投资和商业协议的云平台上部署由 Claude 驱动的 AI 代理。
- 一致性： 开发团队可以使用一致的界面和工具集（Databricks 和 Claude）在不同的云环境中构建和管理 AI 应用程序，从而降低复杂性和培训开销。
- 数据邻近性： 组织可以在其主要数据湖或数据仓库所在的同一云环境中利用 Claude 模型，从而优化性能并可能降低数据传输成本。
- 面向未来： 多云方法提供了弹性和适应性，使企业能够在不中断基于 Databricks-Anthropic 集成构建的 AI 能力的情况下，发展其云战略。
对多云可用性的承诺突显了该合作关系专注于切实满足企业需求，承认现代 IT 基础设施的异构性，并为采用先进 AI 提供了一条灵活的途径。
Databricks Mosaic AI：受治理且可靠的AI引擎
虽然 Anthropic 提供了强大的 Claude 模型，但 Databricks Mosaic AI 提供了在企业环境中负责任且有效地构建、部署和管理 AI 应用程序的基本框架。Mosaic AI 是 Databricks 数据智能平台不可或缺的一部分，提供了一套旨在应对整个 AI 生命周期并强调治理和可靠性的工具。
与 Anthropic 合作相关的 Mosaic AI 关键能力包括：
- 模型服务 (Model Serving)： 提供优化的基础设施，用于大规模部署和提供 AI 模型（包括像 Claude 这样的 LLM），具有高可用性和低延迟。
- 向量搜索 (Vector Search)： 实现高效的相似性搜索，这对于检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 应用至关重要，允许 AI 代理从企业知识库中检索相关信息以辅助其响应。
- 模型监控 (Model Monitoring)： 提供工具来跟踪模型性能、检测漂移（性能随时间的变化）和监控数据质量，确保部署的 AI 代理保持准确和可靠。
- 特征工程与管理 (Feature Engineering and Management)： 简化创建、存储和管理用于训练或与 AI 模型交互的数据特征的过程。
- AI 治理 (AI Governance)： 提供数据血缘跟踪（了解数据来源和模型构建方式）、访问控制、审计日志和公平性评估等功能，确保 AI 系统的开发和使用负责任且符合法规。
- 评估工具 (Evaluation Tools)： 允许组织在部署前后根据特定的业务需求和数据集严格评估 AI 模型和代理（包括 LLM）的质量、安全性和准确性。
Mosaic AI 充当了连接 Claude 等模型的原始能力与企业部署实际需求的关键桥梁。它提供了必要的护栏、监控系统和管理工具，以确保使用 Anthropic 模型构建的 AI 代理不仅智能，而且安全、可靠、受治理并与业务目标保持一致。这种全面的方法对于在处理关键业务数据和流程的 AI 系统中建立信任和信心至关重要。
共享愿景：即时变革性AI
Databricks 和 Anthropic 的领导者都阐述了对此次合作的即时和未来影响的引人注目的愿景，强调了从 AI 作为未来承诺到转变为改变当今业务的现实。
Databricks 的联合创始人兼首席执行官 Ali Ghodsi 强调了核心价值主张：通过应用复杂的 AI，最终赋能企业释放其庞大数据存储库中潜藏的潜力。他强调了将 Anthropic 的能力直接引入数据智能平台的重要性，突出了安全性、效率和可扩展性的好处。Ghodsi 的观点集中在使企业能够超越通用 AI 解决方案，构建根据其独特的运营环境和专有知识精心定制的特定领域 AI 代理。他认为，这代表了企业 AI 的真正未来——定制化、集成化和数据驱动的智能。
Anthropic 的首席执行官兼联合创始人 Dario Amodei 呼应了 AI 即时影响的观点，指出企业的转型正在’就在此刻’发生。他预见到近期将取得显著进展，特别是在开发能够独立处理复杂任务的 AI 代理方面。Amodei 将 Claude 在 Databricks 上的可用性视为催化剂，为客户提供了构建更强大数据驱动代理所需的工具。他暗示，对于寻求在被他称为’AI 新纪元’中保持竞争优势的组织来说，这种能力至关重要。
总而言之，这些观点描绘了一个植根于实际应用和即时价值创造的合作关系。这不仅仅是提供对强大模型的访问；而是将它们深度集成到组织的数据结构中，以促进能够解决当今复杂、现实世界业务问题的智能、自主代理的开发，为未来更复杂的应用铺平道路。
超越通用智能：打造特定领域AI解决方案
一个反复出现的主题，也是 Databricks-Anthropic 联盟背后的主要驱动力，是从’一刀切’的 AI 转向特定领域智能 (domain-specific intelligence)。通用 AI 模型虽然令人印象深刻，但通常缺乏专业企业任务所需的细致理解。它们的知识通常基于广泛的互联网数据，这可能与特定业务或行业的特定术语、流程和机密信息不符。
此次合作通过结合以下要素，直接促进了高度定制化 AI 解决方案的创建：
- Databricks 的数据掌控力： 该平台提供了强大的工具，用于访问、准备和管理组织的独特数据资产——这是特定领域知识的原材料。这包括结构化数据库、非结构化文档、日志等。
- Anthropic 的适应性模型： Claude 模型，特别是在像由 Databricks 功能（如 Vector Search）启用的检索增强生成 (RAG) 框架内使用时，可以有效地基于这些专有数据。模型可以从内部知识库中检索相关片段，并利用这些信息生成具有高准确性和情境相关性的响应或执行任务。
- Mosaic AI 的开发工具： 该平台提供了微调模型（如适用）、构建包含 RAG 的应用程序以及根据特定业务标准评估这些定制解决方案性能的环境。
这种协同作用使得，例如，一家制药公司能够构建一个理解其特定药物开发流程数据和监管文件的 AI 代理，或者一家电子商务企业能够创建一个对其产品目录、库存水平和客户互动历史非常熟悉的代理。由此产生的 AI 应用程序更有价值，因为它们使用业务语言，并基于其基本事实进行操作。这种打造由企业数据和最先进模型驱动的定制 AI 代理的能力，提供了显著的竞争优势，使公司能够自动化复杂流程、发现独特见解，并提供根据其特定市场定位量身定制的卓越客户体验。
巩固信任：集成AI时代的安全与保障
在数据泄露和 AI 滥用成为重大担忧的时代，建立信任对于企业采用强大的 AI 技术至关重要。Databricks 和 Anthropic 的合作通过技术设计和组织重点的结合，内在地解决了这些担忧。
Anthropic 对安全的承诺： Anthropic 成立的核心使命就是围绕 AI 安全和研究。他们的模型开发过程包含了旨在创建有益、诚实和无害的 AI 系统的技术。这种对构建更安全 AI 的关注，为那些对部署强大 LLM（尤其是与敏感数据或客户互动的 LLM）犹豫不决的企业提供了基础性的信任层。
Databricks 的安全平台： Databricks 数据智能平台以企业级安全和治理为核心构建。通过原生集成 Claude 模型，该合作利用了这些现有的安全特性：
- 数据驻留与控制： 原生集成可能允许数据保留在客户的受控环境（他们在所选云上的 Databricks 实例）内，从而降低了将敏感数据传输到外部端点的相关风险。
- 统一访问管理： 对 Claude 模型的访问可以通过 Databricks 现有的基于角色的访问控制进行管理，确保只有授权用户和应用程序才能调用 AI 功能。
- 全面审计： 集成 Claude 模型的使用情况可以在 Databricks 平台内进行记录和审计，提供透明度和问责制。
- 治理框架： Mosaic AI 的治理工具扩展到 Claude 的使用，实现了一致的策略执行、监控和合规性检查。
这种多层次的方法——将 Anthropic 对模型安全的关注与 Databricks 强大的平台安全和治理相结合——为利用先进 AI 创建了一个更安全、更值得信赖的框架。它使企业能够在探索像 Claude 3.7 Sonnet 这样的模型的变革潜力的同时，保持对其宝贵数据资产的严格控制，并确保负责任的 AI 部署，从而通过降低关键风险来加速采用。此次合作旨在使强大的 AI 不仅易于访问，而且对于任务关键型企业应用程序来说也是安全可靠的。