在一項旨在重塑企業運用人工智能方式的重大舉措中，數據管理與 AI 解決方案巨擘 Databricks 已與著名的 AI 安全與研究公司 Anthropic 攜手合作。兩家公司宣布了一項為期五年的重大策略合作，目標是將 Anthropic 精密的 Claude AI 模型深度整合至 Databricks Data Intelligence Platform。這項里程碑式的協議承諾將 Anthropic 的尖端 AI 能力，包括其最新的 Claude 3.7 Sonnet 模型，提供給 Databricks 遍布全球、超過 10,000 家機構的廣大客戶群。其核心目標宏大而明確：賦能企業能夠直接利用其獨特的專有數據集，在統一的環境中安全地開發和運營具備複雜推理能力的智能 AI 代理。此整合現已透過 Databricks 平台，在各大雲端供應商——AWS、Azure 及 Google Cloud Platform——上提供。
駕馭企業 AI 採用的複雜性
對現代企業而言，人工智能的魅力無可否認，它預示著轉型性的效率提升、新穎的客戶體驗以及未開發的營收來源。然而，實現這些效益的道路往往充滿重大障礙。許多組織發現自己正努力應對將 AI 潛力轉化為實際商業價值的挑戰。一個主要的障礙在於如何有效利用龐大且往往孤立的內部數據儲存庫。建立 AI 模型，特別是能夠進行推理和自主執行任務的精密代理，需要對這些企業數據進行無縫存取。
然而，有幾個因素使這個過程變得複雜：
- 數據碎片化與可存取性： 企業數據通常散佈在不同的系統、傳統數據庫和各種雲端環境中，使得統一存取既困難又昂貴。為 AI 使用準備這些數據往往是一項資源密集型的工作。
- 安全與隱私顧慮： 利用敏感的專有數據進行 AI 訓練和推論引發了關鍵的安全與隱私問題。組織需要強健的機制來確保數據機密性，並防止未經授權的存取或洩漏，尤其是在利用第三方 AI 模型時。
- 開發與部署的複雜性： 創建、訓練、評估和部署生產級別的 AI 代理是一項複雜的工程挑戰。它需要專業知識、精密的工具以及嚴格的測試，以確保可靠性和準確性。
- 治理與合規： 為 AI 建立有效的治理框架至關重要。這包括管理模型版本、追蹤數據血緣、控制存取權限、監控偏見或濫用，以及確保遵守不斷演變的法規。缺乏端到端的治理往往阻礙了 AI 的規模化採用。
- 確保準確性與可靠性： AI 代理必須提供準確、可靠且與情境相關的輸出，尤其是在與關鍵業務流程或面向客戶的應用程式互動時。根據特定的企業任務評估模型性能並確保可信度仍然是一項重大挑戰。
- 計算投資回報率 (ROI)： 證明 AI 投資的明確 ROI 可能很困難，尤其是在早期階段。與數據準備、模型開發、基礎設施和專業人才相關的高昂成本，需要一條通往可衡量業務成果的清晰路徑。
正是針對這個充滿挑戰的複雜局面，Databricks 與 Anthropic 之間的策略合作夥伴關係旨在提供一個簡化的途徑，讓企業克服這些障礙，並釋放應用於其獨特數據資產的 AI 的真正潛力。
強大的協同效應：結合數據智能與先進 AI
Databricks 與 Anthropic 之間的合作代表了互補優勢的融合，為企業 AI 市場創造了一個強大的解決方案。Databricks 提供了基礎性的 Data Intelligence Platform，旨在將數據倉儲、治理和 AI 能力統一在一個單一、內聚的環境中。其基於 lakehouse 範式的架構，允許組織大規模管理結構化和非結構化數據，促進分析和機器學習工作負載的無縫數據存取。像 Mosaic AI 這樣的關鍵組件提供了專門為建構、部署和監控 AI 模型及代理量身定制的工具，簡化了端到端的 AI 生命週期。
另一方面，Anthropic 則帶來了其一系列最先進的 Claude 大型語言模型。Claude 模型以其先進的推理能力、處理複雜指令的熟練度，以及透過其 Constitutional AI 方法對安全和倫理考量的強烈重視而聞名，旨在處理複雜的現實世界任務。Claude 3.7 Sonnet 的加入，被譽為市場上首款混合推理模型及編碼任務的領導者，進一步增強了 Databricks 客戶可用的能力。
透過將 Anthropic 的模型直接嵌入 Databricks 平台內，該合作夥伴關係消除了許多與整合外部 AI 服務相關的傳統障礙。這種原生整合確保了 Claude 的強大能力可以直接應用於企業數據所在之處，促進了一種更安全、高效且受治理的方式來建構數據驅動的 AI 應用程式。協同效應在於將 Databricks 強健的數據管理和治理基礎設施與 Anthropic 領先的 AI 推理能力相結合，為企業提供一流的工具包，用於開發和部署針對其特定營運情境量身定制的、複雜且值得信賴的 AI 代理。
在 Databricks 架構中釋放 Claude 的潛力
將 Anthropic 的 Claude 模型整合到 Databricks Data Intelligence Platform 的設計旨在實現無縫性和強大功能，使組織內的廣泛用戶能夠輕鬆存取先進的 AI 能力。這不僅僅是一個 API 連接；它代表了 Claude 在 Databricks 生態系統中的深度嵌入。
此整合的關鍵方面包括：
- 原生可存取性： 用戶可以透過熟悉的 Databricks 介面直接與 Claude 模型互動。這包括透過標準 SQL 查詢 調用模型，這對於已經熟悉 SQL的數據分析師和專業人士來說是一個顯著的優勢。此外，模型也作為 優化端點 提供，讓數據科學家和開發人員能夠輕鬆地將 Claude 整合到他們的機器學習工作流程和應用程式中。
- 跨雲可用性： 認識到現代企業的多雲現實，整合後的產品可在 AWS、Azure 和 Google Cloud Platform 上使用，確保組織無論其偏好的雲端基礎設施供應商為何，都能利用 Databricks 和 Anthropic 的組合力量。
- 利用 Claude 3.7 Sonnet： Anthropic 最新模型 Claude 3.7 Sonnet 的即時可用性，為用戶提供了尖端能力。其在 混合推理 和 編碼 方面的優勢，為直接在數據平台內進行複雜問題解決和自動化代碼生成或分析任務開闢了新的可能性。
- 優化性能： 原生整合有助於優化性能和效率。透過在 Databricks 環境中更靠近數據運行 Claude 模型，可以最大限度地減少延遲，並顯著降低與外部 API 調用相關的數據傳輸成本。
這種深度整合改變了組織利用大型語言模型的方式。Claude 不再被視為需要複雜數據管道和安全變通辦法的獨立外部服務，而是成為數據智能工作流程的內在組成部分，隨時可用於增強分析、自動化任務，並直接從組織的數據基礎上推動創新。
利用企業數據培養領域特定智能
或許 Databricks-Anthropic 合作夥伴關係最引人注目的承諾在於其賦能組織建立高度專業化的 AI 代理，這些代理擁有直接源自公司自身專有數據的深度 領域特定知識。通用的 AI 模型雖然強大，但通常缺乏對特定行業、公司術語或內部流程的細微理解，而這些對於高價值的企業任務至關重要。這次合作直接解決了這個差距。
該整合促進了能夠執行以下任務的精密 AI 代理的創建：
- 先進的推理與規劃： Claude 模型擅長多步驟推理和規劃。當結合透過 Databricks 存取組織的獨特數據時，這些代理可以處理複雜的工作流程。例如：
- 在 製藥業，代理可以分析臨床試驗數據以及患者健康記錄（在適當的保護措施下）和研究文獻，以識別合適的試驗候選人或預測潛在的藥物相互作用，從而簡化一個複雜且耗時的過程。
- 在 金融服務業，代理可以分析交易模式、客戶歷史和實時市場數據，以提供高度個性化的投資建議或檢測可能逃避傳統基於規則系統的複雜欺詐活動。
- 在 製造業，代理可以關聯來自機器的感測器數據、維護日誌和供應鏈信息，以準確預測設備故障並主動優化生產計劃。
- 處理大型多樣數據集： Claude 的大型上下文窗口使其能夠同時處理和推理大量信息。這對於通常涉及儲存在 Databricks lakehouse 中的龐大且多樣數據集的企業用例至關重要。
- 透過 RAG 和微調進行客製化： 該平台簡化了客製化 Claude 模型的過程。組織可以透過在 Databricks 內自動創建其文件和數據的向量索引，輕鬆實施 檢索增強生成 (RAG)。這使得 AI 代理能夠檢索相關的、最新的內部信息，以生成更準確且基於情境的回應。此外，該平台支援在特定企業數據集上 微調 Claude 模型，從而能夠更深入地適應公司特定的語言、流程和知識領域。
透過將 Claude 的推理能力直接應用於統一平台內的專有數據，企業可以超越通用的 AI 應用，開發真正理解其獨特營運環境的智能代理，從而在效率、決策制定和創新方面實現顯著改進。
建立信任基礎：整合治理與負責任的 AI
在 AI 時代，信任不僅僅是一個可取的屬性；它是一項基本要求。認識到這一點，Databricks 和 Anthropic 的合作夥伴關係特別強調提供強健的治理並促進負責任的 AI 開發實踐。這是透過將 Anthropic 以安全為中心的方法論與 Databricks 全面的治理框架緊密整合來實現的。
支撐這個值得信賴的 AI 生態系統的關鍵要素包括：
- 透過 Unity Catalog 實現統一治理： Databricks 的 Unity Catalog 作為整個平台上數據和 AI 治理的中樞神經系統。它為管理數據資產、AI 模型及相關產出物提供了一個單一、統一的解決方案。在 Anthropic 整合的背景下，Unity Catalog 能夠實現：
- 細粒度存取控制： 組織可以定義和強制執行精確的權限，確保只有授權的用戶或流程才能存取特定數據或與 Claude 模型互動。
- 端到端血緣追蹤： Unity Catalog 自動追蹤數據和 AI 模型在其整個生命週期中的血緣。這為模型的訓練方式、存取的數據以及其輸出的使用方式提供了關鍵的可見性，支持可審計性和法規遵從性。
- 成本管理： 諸如速率限制等功能允許組織控制 Claude 模型的使用，有效管理相關成本，並防止意外的預算超支。
- Anthropic 對安全的承諾： Anthropic 的開發理念深深植根於 AI 安全研究。他們的 Constitutional AI 方法涉及訓練 AI 模型遵守一套原則或一部’憲法’，以促進有益、誠實和無害的行為。這種對安全的內在關注補充了 Databricks 的治理能力。
- 實施安全護欄： 整合平台允許組織根據其特定的風險承受能力和道德準則實施額外的安全護欄。這包括監控模型互動以防潛在濫用，檢測和減輕偏見，並確保 AI 系統在預定義的道德邊界內運行。
- 維持性能： 至關重要的是，這種對治理和安全的強調旨在與使用像 Claude 這樣的前沿模型的性能優勢協同工作，而不是阻礙它們。目標是提供一個安全且負責任的環境，同時不損害 AI 的強大功能和實用性。
透過將 Databricks 的統一治理基礎設施與 Anthropic 安全優先的 AI 設計相結合，該合作夥伴關係為企業提供了一個強健的框架，用於負責任地開發、部署和管理 AI 代理。這種整合方法有助於建立利害關係人的信任，確保合規性，並使組織能夠自信地擴展其 AI 計劃。
原生整合的優勢：效率與安全
Databricks-Anthropic 合作夥伴關係的一個關鍵區別在於 Claude 模型在 Data Intelligence Platform 內的 原生整合。這與僅依賴外部 API 調用來存取大型語言模型的方法形成鮮明對比。這種深度整合對企業而言具有實質性的好處。
- 減少數據移動： 當 AI 模型原生整合時，將大量潛在敏感的企業數據移出 Databricks 環境安全邊界的需求被最小化或消除。數據可以在原地處理和分析，顯著增強安全態勢並降低與數據傳輸相關的風險。
- 更低延遲與改進性能： 在同一平台內處理數據和執行 AI 推論，與調用外部服務相比，減少了網絡延遲。這導致 AI 應用程式的響應時間更快，這對於實時用例和互動式代理至關重要。
- 簡化工作流程： 原生整合簡化了開發過程。數據工程師、分析師和科學家可以使用熟悉的工具和介面（如 Databricks 內的 SQL 或 Python 筆記本）存取 Claude 的能力，而無需為外部 AI 服務管理單獨的 API 金鑰、身份驗證協議或數據連接器。
- 成本效益： 消除了大量數據出口（將數據傳輸到雲環境之外）的需求可以帶來顯著的成本節省，因為雲提供商通常會對離開其網絡的數據收費。此外，整合平台內優化的資源利用有助於提高整體成本效益。
- 一致的治理： 當 AI 模型成為平台的一部分，而不是外部實體時，應用 Databricks Unity Catalog 的統一治理策略變得更加直接。存取控制、血緣追蹤和監控在數據和 AI 資產之間得到一致應用。
這種原生方法從根本上簡化了建構精密 AI 代理所需的架構，與拼湊不同的服務相比，使企業的流程更安全、更高效、更易於管理。
現實世界的驗證：實現安全且可擴展的 AI
這種整合方法的實際好處已經得到了行業領導者的認可。著名的金融科技公司 Block, Inc. 就是這種價值主張的例證。正如 Block 的數據與 AI 平台工程副總裁 Jackie Brosamer 所強調的，該公司優先考慮實用、負責任且安全的 AI 應用。利用他們與 Databricks 的策略關係，Block 能夠在其受信任的數據環境中直接存取像 Anthropic 的 Claude 這樣的尖端模型。
Block 正在利用此能力來驅動其內部開源 AI 代理計劃’codename goose’。透過 Databricks 以 聯合方式 部署像 Claude 這樣的模型的能力提供了關鍵優勢：
- 靈活性與可擴展性： 它允許 Block 在不同團隊和用例之間無縫擴展其 AI 能力。
- 增強的安全性： 將模型互動和數據處理保持在其受治理的 Databricks 環境內，符合其嚴格的安全要求。
- 用戶控制： 這種方法維持了對 AI 模型使用方式和數據存取方式的基本控制。
對 Block 而言，Databricks-Anthropic 的整合不僅僅是存取一個強大的模型；它是關於擁有一個安全、靈活且可擴展的平台，以在整個組織內負責任地促進更高的效率和推動創新。這個現實世界的應用突顯了將先進 AI 與強健、受治理的數據智能平台相結合的實際好處。
描繪數據驅動智能的未來航向
Databricks 與 Anthropic 之間的聯盟不僅僅標誌著一次技術整合；它反映了對企業 AI 未來的策略願景，即將精密的智能深度融入數據管理和治理的結構中。正如 Databricks 的聯合創始人兼首席執行官 Ali Ghodsi 所闡述的，對 數據智能——有效理解數據並採取行動的能力——日益增長的需求，正在推動對這種強大、整合解決方案的需求。透過將 Anthropic 的模型安全高效地引入 Data Intelligence Platform，他們的目標是賦能企業建構針對其特定營運現實進行精細調整的 AI 代理，預示著 Ghodsi 所認為的企業 AI 的下一階段。
呼應這一觀點，Anthropic 的首席執行官兼聯合創始人 Dario Amodei 強調，AI 對商業的轉型正在 現在 發生，而非遙遠的未來。他預計能夠自主處理複雜任務的 AI 代理將取得顯著進展。讓 Claude 在 Databricks 上隨時可用，為客戶提供了建構這些強大的、數據驅動的代理所必需的工具，使他們能夠在這個快速發展的 AI 時代保持競爭優勢。
這種合作夥伴關係將 Databricks Data Intelligence Platform 定位為一個中心樞紐，組織不僅可以在此管理和分析其數據，還可以安全有效地為其注入尖端的 AI 推理能力。它解決了企業建立客製化、值得信賴的 AI 解決方案的關鍵需求，這些解決方案利用了鎖定在專有數據集中的獨特價值。透過在受治理的框架內普及對像 Claude 這樣的先進模型的存取，Databricks 和 Anthropic 正在為跨越多樣化行業的新一代智能應用鋪平道路——從加速疾病研究和應對氣候變化，到檢測金融欺詐和個性化客戶體驗——最終推動向真正數據智能型組織的演進。