Databricks 與 Anthropic 結盟，整合 Claude AI 至企業數據生態系

人工智能與數據管理合作的新紀元

人工智能領域正經歷重大轉型，其特點是模型日益精密，且將其無縫整合至現有企業工作流程的需求不斷增長。意識到這個關鍵時刻，數據智能平台領導者 Databricks 與著名 AI 安全與研究機構 Anthropic 宣布建立具里程碑意義的五年策略夥伴關係。此次合作旨在透過將 Anthropic 先進的 Claude 模型直接嵌入 Databricks 數據智能平台 (Data Intelligence Platform)，重新定義企業與人工智能互動和利用的方式。此策略性舉措不僅僅是技術整合；它代表著一種根本性的轉變，即讓強大的人工智能能力成為數據生命週期的內在組成部分，在企業數據所在地即可原生存取。其雄心顯而易見：賦能組織利用其獨特數據資產與尖端 AI 模型的綜合力量，促進創新並推動實際的業務成果。此聯盟有望降低精密 AI 應用的進入門檻，將尖端技術直接帶給已在使用 Databricks 滿足其數據需求的廣大用戶群。

數據平台與先進 AI 模型的協同效應

綜合數據平台與先進 AI 模型的融合，代表了企業技術的關鍵演進步驟。過去，存取強大的人工智能通常涉及複雜的整合、數據遷移挑戰以及潛在的安全顧慮。Databricks 已確立其作為數據工程、數據科學、機器學習和分析中心樞紐的地位，提供一個統一的平台——數據智能平台 (Data Intelligence Platform)——旨在管理整個數據生命週期。它提供了必要的基礎設施和工具，讓組織能夠有效地儲存、處理和分析大量數據。

與此同時，Anthropic 已成為開發大型語言模型 (LLMs) 的關鍵參與者，不僅關注能力，也注重安全性和可靠性。其 Claude 系列模型以在自然語言處理任務（包括推理、對話和內容生成）方面的強勁表現而聞名。此次夥伴關係的核心理念是彌合 Anthropic 強大的 AI 引擎與 Databricks 環境中管理的豐富、情境化數據之間的鴻溝。

透過 Databricks 平台原生提供 Claude 模型，此次合作創造了強大的協同效應。企業不再需要處理複雜的外部 API 呼叫或為其 AI 計劃管理獨立的基礎設施。相反，他們可以直接利用 Anthropic 精密的推理能力，並結合其關鍵業務數據，包括專有資訊、客戶互動、營運日誌和市場研究。這種緊密耦合促進了數據驅動 AI 解決方案的開發過程，使其更為流暢、安全和高效。此整合所釋放的潛力橫跨眾多行業和職能，能夠創建高度客製化的 AI 系統，理解組織領域的特定細微差別。

賦能企業具備智能、數據感知的代理程式

Databricks-Anthropic 夥伴關係的一個核心目標是賦予企業建構和部署能夠在其專有數據上進行推理的 AI 代理程式 (AI agents) 的能力。這個概念超越了通用 AI 應用，旨在創建具備對公司特定情境、營運和知識庫深入理解的專業數位助理或自動化系統。

「在專有數據上進行推理」意味著什麼？

• 情境理解 (Contextual Understanding): AI 代理程式可以存取和解釋內部文件、數據庫和知識庫，以提供有根據的答案、生成相關內容或提出數據驅動的建議。
• 複雜問題解決 (Complex Problem Solving): 透過將 Claude 模型的分析能力與特定的企業數據相結合，這些代理程式可以應對複雜的業務挑戰，例如識別隱藏在銷售數據中的市場趨勢、根據即時資訊優化供應鏈物流，或使用內部財務記錄執行精密的風險評估。
• 個人化互動 (Personalized Interactions): 代理程式可以利用客戶數據（在安全和道德規範下處理）提供高度個人化的支援、量身定制的產品推薦或客製化的溝通。
• 知識工作自動化 (Automation of Knowledge Work): 涉及基於內部數據源的資訊檢索、摘要、分析和報告的重複性任務可以自動化，從而釋放人力員工以從事更具策略性的計劃。

此能力代表著重大的躍進。企業不再依賴於基於通用互聯網數據訓練的 AI 模型，現在可以建立在其獨特數據集上進行微調的代理程式，從而產生更準確、相關且有價值的輸出。想像一下，一家金融服務公司部署一個 AI 代理程式，分析其專有的市場研究和客戶投資組合數據，以生成個人化的投資建議；或者一家製造公司使用一個代理程式，透過對維護日誌和感測器數據進行推理來診斷設備故障。該夥伴關係提供了基礎技術——Databricks 用於數據存取和治理，Anthropic 的 Claude 用於推理——使這種特定領域的 AI 代理程式成為已在使用 Databricks 平台的超過 10,000 家公司的現實。

應對企業 AI 採用的持久障礙

儘管人工智能潛力巨大，但許多組織在嘗試有效建構、部署和管理 AI 解決方案時，尤其是在處理敏感數據的生產環境中，會遇到重大障礙。Databricks 與 Anthropic 的合作直接解決了幾個普遍阻礙企業 AI 採用的關鍵挑戰：

1. 準確性與相關性 (Accuracy and Relevance): 通用 AI 模型通常缺乏在特定業務情境中準確執行所需的特定知識。透過使 AI 代理程式能夠在組織的獨特數據上進行推理，整合解決方案促進了模型的開發，這些模型能夠提供更精確、更相關的結果，以滿足特定的營運需求。
2. 安全性與數據隱私 (Security and Data Privacy): 處理專有業務數據需要嚴格的安全措施。將 Claude 模型原生整合到 Databricks 平台內，使組織能夠在利用強大 AI 的同時，對其數據保持更大的控制權。數據可能在 Databricks 環境的安全範圍內進行處理，最大限度地減少暴露並遵守既定的治理協議。這解決了關於將敏感資訊發送給外部模型提供商的主要擔憂。
3. 治理與合規性 (Governance and Compliance): 企業在嚴格的法規和合規要求下運營。Databricks Mosaic AI 作為平台的關鍵組成部分，提供了在整個數據和 AI 生命週期中進行端到端治理的工具。這包括監控模型性能、確保公平性、追蹤沿襲和管理存取控制的能力，這些對於建構值得信賴且合規的 AI 系統至關重要。在此治理框架內整合 Claude，將這些控制擴展到先進 LLMs 的使用上。
4. 部署複雜性與整合 (Deployment Complexity and Integration): 為部署精密 AI 模型設置和管理基礎設施可能既複雜又耗費資源。原生整合顯著簡化了此過程，允許數據團隊在熟悉的 Databricks 環境中利用 Claude 模型，而無需建構和維護獨立的 AI 部署管道。
5. 評估績效與投資回報率 (Evaluating Performance and ROI): 評估 AI 計劃的有效性和投資回報率 (ROI) 可能具有挑戰性。Databricks Mosaic AI 提供了根據特定業務指標和數據集評估模型性能的工具。將此與 Claude 針對現實世界任務的優化相結合，有助於確保部署的 AI 代理程式能夠提供可衡量的價值。

透過提供一個結合了頂級 AI 模型與強大數據管理和治理工具的統一解決方案，Databricks 和 Anthropic 旨在簡化從 AI 實驗到生產級部署的路徑，使精密 AI 對企業而言更易於存取、更安全、更具影響力。

隆重推出 Claude 3.7 Sonnet：推理與編碼的新基準

此次夥伴關係的一大亮點是 Anthropic 最新的前沿模型 Claude 3.7 Sonnet 在 Databricks 生態系統內的即時可用性。該模型代表了 AI 能力的重大進步，並被定位為聯合產品的基石。Claude 3.7 Sonnet 因以下幾個原因而特別值得注意：

• 混合推理 (Hybrid Reasoning): 它被描述為市場上首款混合推理模型。雖然此架構的具體細節是專有的，但它暗示了一種結合不同技術（可能包括符號推理與神經網絡處理）的先進方法，以實現更穩健、更細緻的理解和問題解決能力。這可能在需要邏輯推導、規劃和多步驟分析的複雜任務上帶來更好的性能。
• 行業領先的編碼能力 (Industry-Leading Coding Prowess): 該模型被公認為編碼任務的行業領導者。對於希望自動化軟體開發流程、生成程式碼片段、調試現有程式碼庫或在不同程式語言之間翻譯程式碼的企業而言，此能力極具價值——所有這些都可能透過 Databricks 存取的公司內部編碼標準和函式庫來提供資訊。
• 針對現實世界效用的優化 (Optimization for Real-World Utility): Anthropic 強調，包括 3.7 Sonnet 在內的 Claude 模型，都針對客戶認為最有用的現實世界任務進行了優化。這種務實的焦點確保了模型的強大能力能夠轉化為業務營運的實際效益，而不僅僅是在理論基準測試中表現出色。
• 可及性 (Accessibility): 透過 Databricks 在主要雲端平台（AWS、Azure、Google Cloud Platform）上直接提供如此尖端的模型，實現了存取的民主化。組織可以實驗和部署這種最先進的 AI，而無需專門的基礎設施或與模型提供商建立直接關係，從而利用其現有的 Databricks 投資。

Claude 3.7 Sonnet 的整合為 Databricks 客戶提供了即時存取強大工具的途徑，能夠應對精密的分析、創意和技術挑戰。其在推理和編碼方面的優勢，結合其在企業數據旁的原生可用性，使其成為建構下一代智能應用和代理程式的關鍵推動者。

原生整合的獨特優勢

原生整合 (native integration) 的概念是 Databricks-Anthropic 夥伴關係價值主張的核心。這種方法與傳統存取 AI 模型的方式（通常依賴外部應用程式介面 (APIs)）有顯著不同。原生整合意味著 Anthropic 的 Claude 模型與 Databricks 數據智能平台之間存在更深層次、更無縫的連接，提供了幾個潛在優勢：

• 減少延遲 (Reduced Latency): 在同一平台環境內處理請求，可能減少與外部 API 呼叫相關的網絡延遲，從而為 AI 應用帶來更快的響應時間。這對於即時或互動式使用案例尤其關鍵。
• 增強安全性 (Enhanced Security): 透過將數據處理保持在 Databricks 平台的安全邊界內（取決於具體的實施細節），原生整合可以顯著增強數據安全性和隱私。敏感的專有數據可能無需像 API 呼叫那樣穿越外部網絡或由第三方基礎設施處理，從而更好地符合嚴格的企業安全態勢。
• 簡化工作流程 (Streamlined Workflows): 數據科學家和開發人員可以使用熟悉的 Databricks 工具和介面來存取和利用 Claude 模型。這消除了管理獨立憑證、SDK 或整合點的需要，簡化了 AI 應用的開發、部署和管理生命週期。從數據準備到模型調用和結果分析的整個過程都可以在統一的環境中進行。
• 簡化治理 (Simplified Governance): 在 Databricks 平台內整合模型使用，允許一致地應用由 Mosaic AI 管理的治理策略、存取控制和審計機制。監控使用情況、成本和性能成為現有數據治理框架的一部分。
• 潛在成本效益 (Potential Cost Efficiencies): 根據定價模型和資源利用情況，原生整合可能提供比按次呼叫的 API 模型更可預測或更優化的成本結構，特別是對於與已在 Databricks 上運行的數據處理任務緊密耦合的大量使用場景。

這種緊密耦合將 Claude 從外部工具轉變為企業數據生態系統內的嵌入式能力，使得開發和部署精密的、數據感知的 AI 代理程式變得更加高效、安全和易於管理。

透過無縫多雲部署提供靈活性

Databricks-Anthropic 產品的一個關鍵方面是其在主要公有雲提供商中的可用性：Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure 和 Google Cloud Platform (GCP)。這種多雲策略對於滿足現代企業多樣化的基礎設施需求至關重要。許多組織利用多個雲提供商來利用最佳服務、確保彈性、避免供應商鎖定，或遵守特定的區域或客戶要求。

Databricks 本身被設計為一個多雲平台，無論底層雲基礎設施如何，都提供一致的數據智能層。透過在 AWS、Azure 和 GCP 上的 Databricks 內原生提供 Claude 模型，該夥伴關係確保客戶無論其偏好的雲環境或多雲策略如何，都能從這種先進的 AI 整合中受益。

這提供了幾個關鍵好處：

• 選擇與靈活性 (Choice and Flexibility): 企業可以在最適合其技術需求、現有基礎設施投資和商業協議的雲平台上部署由 Claude 驅動的 AI 代理程式。
• 一致性 (Consistency): 開發團隊可以使用一致的介面和工具集（Databricks 和 Claude）在不同的雲環境中建構和管理 AI 應用，從而降低複雜性和培訓開銷。
• 數據鄰近性 (Data Proximity): 組織可以在其主要數據湖或數據倉庫所在的同一雲環境中利用 Claude 模型，從而優化性能並可能降低數據傳輸成本。
• 面向未來 (Future-Proofing): 多雲方法提供了彈性和適應性，使企業能夠在不中斷其基於 Databricks-Anthropic 整合建構的 AI 能力的情況下，發展其雲策略。

對多雲可用性的承諾突顯了該夥伴關係專注於務實地滿足企業需求，承認現代 IT 基礎設施的異構性，並為採用先進 AI 提供靈活的途徑。

Databricks Mosaic AI：受治理且可靠 AI 的引擎

雖然 Anthropic 提供了強大的 Claude 模型，但 Databricks Mosaic AI 提供了在企業環境中負責任且有效地建構、部署和管理 AI 應用所必需的框架。Mosaic AI 是 Databricks 數據智能平台不可或缺的一部分，提供一套旨在應對完整 AI 生命週期的工具，並特別強調治理和可靠性。

與 Anthropic 夥伴關係相關的 Mosaic AI 關鍵能力包括：

• 模型服務 (Model Serving): 提供優化的基礎設施，用於大規模部署和服務 AI 模型（包括像 Claude 這樣的 LLMs），具有高可用性和低延遲。
• 向量搜索 (Vector Search): 實現高效的相似性搜索，這對於檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 應用至關重要，允許 AI 代理程式從企業知識庫中檢索相關資訊以告知其響應。
• 模型監控 (Model Monitoring): 提供工具來追蹤模型性能、檢測漂移（性能隨時間的變化）和監控數據品質，確保部署的 AI 代理程式保持準確和可靠。
• 特徵工程與管理 (Feature Engineering and Management): 簡化創建、儲存和管理用於訓練或與 AI 模型互動的數據特徵的過程。
• AI 治理 (AI Governance): 提供沿襲追蹤（了解數據來源以及模型如何建構）、存取控制、審計日誌和公平性評估的能力，確保 AI 系統的開發和使用負責任且符合法規。
• 評估工具 (Evaluation Tools): 允許組織在部署前後，根據特定的業務需求和數據集，嚴格評估 AI 模型和代理程式（包括 LLMs）的品質、安全性和準確性。

Mosaic AI 充當了像 Claude 這樣的模型的原始能力與企業部署實際情況之間的關鍵橋樑。它提供了必要的護欄、監控系統和管理工具，以確保使用 Anthropic 模型建構的 AI 代理程式不僅智能，而且安全、可靠、受治理，並與業務目標保持一致。這種全面的方法對於在處理關鍵業務數據和流程的 AI 系統中建立信任和信心至關重要。

對即時轉型 AI 的共同願景

Databricks 和 Anthropic 的領導者都闡述了對此次夥伴關係即時和未來影響的引人注目的願景，強調從 AI 作為未來承諾轉變為改變當今業務的現實。

Databricks 的聯合創始人兼 CEO Ali Ghodsi 強調了核心價值主張：透過應用精密的 AI，賦能企業最終釋放其龐大數據儲存庫中潛藏的潛力。他強調了將 Anthropic 的能力直接引入數據智能平台的重要性，突出了安全性、效率和可擴展性的好處。Ghodsi 的觀點集中在使企業能夠超越通用 AI 解決方案，建構根據其獨特營運環境和專有知識精心定制的特定領域 AI 代理程式 (domain-specific AI agents)。他認為，這代表了企業 AI 的真正未來——客製化、整合化和數據驅動的智能。

Anthropic 的 CEO 兼聯合創始人 Dario Amodei 呼應了 AI 即時影響的觀點，指出企業的轉型正在「就在此刻」發生。他預見在短期內將取得顯著進展，特別是在開發能夠獨立處理複雜任務的 AI 代理程式方面。Amodei 將 Claude 在 Databricks 上的可用性視為催化劑，為客戶提供了建構更強大數據驅動代理程式 (data-driven agents) 所需的工具。他暗示，對於尋求在他所稱的「這個 AI 新時代」中保持競爭優勢的組織而言，這種能力至關重要。

總之，這些觀點描繪了一個植根於實際應用和即時價值創造的夥伴關係藍圖。這不僅僅是提供對強大模型的存取；而是將它們深度整合到組織的數據結構中，以促進能夠應對當今複雜、現實世界業務問題的智能、自主代理程式的發展，為未來更精密的應用鋪平道路。

超越通用智能：打造特定領域 AI 解決方案

一個反覆出現的主題，也是 Databricks-Anthropic 聯盟背後的主要驅動力，是從一體適用的 AI 轉向特定領域智能 (domain-specific intelligence)。通用 AI 模型雖然令人印象深刻，但通常缺乏專業企業任務所需的細緻理解。它們的知識通常基於廣泛的互聯網數據，這可能與特定業務或行業獨有的術語、流程和機密資訊不符。

此次夥伴關係透過結合以下要素，直接促進了高度客製化 AI 解決方案的創建：

• Databricks 的數據掌控力 (Databricks’ Data Mastery): 該平台提供了強大的工具，用於存取、準備和管理組織獨特的數據資產——這是特定領域知識的原材料。這包括結構化數據庫、非結構化文件、日誌等。
• Anthropic 的適應性模型 (Anthropic’s Adaptable Models): Claude 模型，特別是在像由 Databricks 功能（如向量搜索 (Vector Search)）啟用的檢索增強生成 (RAG) 框架內使用時，可以有效地基於這些專有數據。模型可以從內部知識庫中檢索相關片段，並使用該資訊生成具有高準確性和情境相關性的響應或執行任務。
• Mosaic AI 的開發工具 (Mosaic AI’s Development Tools): 該平台提供了微調模型（如適用）、建構包含 RAG 的應用程式，以及根據特定業務標準評估這些客製化解決方案性能的環境。

這種協同效應使得，例如，一家製藥公司能夠建構一個理解其特定藥物開發流程數據和法規文件的 AI 代理程式；或者一家電子商務企業能夠創建一個對其產品目錄、庫存水平和客戶互動歷史非常熟悉的代理程式。由此產生的 AI 應用更有價值，因為它們使用企業的語言，並基於其真實情況運作。這種打造由企業數據和尖端模型驅動的客製化 AI 代理程式的能力，提供了顯著的競爭優勢，使公司能夠自動化複雜流程、發現獨特見解，並提供針對其特定市場利基的卓越客戶體驗。

鞏固信任：整合 AI 時代的安全與保障

在數據洩露和 AI 濫用成為重大擔憂的時代，建立信任對於企業採用強大的 AI 技術至關重要。Databricks 與 Anthropic 的夥伴關係透過技術設計和組織焦點的結合，內在地解決了這些擔憂。

Anthropic 對安全的承諾 (Anthropic’s Commitment to Safety): Anthropic 成立的核心使命就是圍繞 AI 安全和研究。他們的模型開發過程融入了旨在創建有益、誠實和無害的 AI 系統的技術。這種對建構更安全 AI 的關注，為那些對部署強大 LLMs（尤其是與敏感數據或客戶互動的 LLMs）猶豫不決的企業提供了一個基礎性的信任層。

Databricks 的安全平台 (Databricks’ Secure Platform): Databricks 數據智能平台的核心是企業級的安全性和治理。透過原生整合 Claude 模型，該夥伴關係利用了這些現有的安全特性：

• 數據駐留與控制 (Data Residency and Control): 原生整合可能允許數據保留在客戶的受控環境中（他們在所選雲上的 Databricks 實例），從而降低了將敏感數據傳輸到外部端點相關的風險。
• 統一存取管理 (Unified Access Management): 對 Claude 模型的存取可以透過 Databricks 現有的基於角色的存取控制進行管理，確保只有授權的用戶和應用程式可以調用 AI 功能。
• 全面審計 (Comprehensive Auditing): 整合的 Claude 模型的使用情況可以在 Databricks 平台內進行記錄和審計，提供透明度和問責制。
• 治理框架 (Governance Framework): Mosaic AI 的治理工具擴展到 Claude 的使用，實現一致的策略執行、監控和合規性檢查。

這種多層次的方法——結合 Anthropic 對模型安全的關注與 Databricks 強大的平台安全性和治理——為利用先進 AI 創建了一個更安全、更值得信賴的框架。它允許企業探索像 Claude 3.7 Sonnet 這樣的模型的轉型潛力，同時保持對其寶貴數據資產的嚴格控制，並確保負責任的 AI 部署，從而透過降低關鍵風險來加速採用。此次合作旨在使強大的 AI 不僅易於存取，而且對於關鍵任務的企業應用而言，也是安全可靠的。