Cloudera 近日發佈 2026 年數據與人工智慧（AI）趨勢預測報告。報告指出，2026 年將是技術史上的一個轉折點，AI 將不再只是企業側寫的實驗項目，而是正式進入「融合時代」，全面轉化為驅動業務核心的「代理式 AI」（Agentic AI）與「智慧運作層」。
一、 Agentic AI：從實驗項目轉向運作引擎
根據 Cloudera 行業解決方案高級總監 Adrien Chenailler 的觀察，2026 年金融業等關鍵領域將不再把 AI 視為單一項目，而是讓 AI 坐上「駕駛座」。
- 金融業深度轉型： 零售銀行、投資機構與保險公司將跨越試點階段，AI 代理將直接從數據和業務流程中學習，成為營運的核心組成部分。
- 數據基礎建設的紅利： 多年來在數據現代化上的投入將在 2026 年迎來爆發，AI 代理將超越單純的定量任務（如信用評分或欺詐檢測），在風險、服務等所有工作流程中實現持續學習與自我優化。
二、 應用程式的激進變革：隨選即用的「拋棄式 App」
Cloudera 預測 AI 將從根本上改變應用程式的功能與構建方式。Cloudera EMEA 地區技術長 Christopher Royles 表示，未來的應用程式開發將從「指令式代碼」轉向「提示詞驅動」。
- 秒級開發： 透過幾行代碼或簡單的 Prompt，用戶即可生成臨時的、專門用途的模塊，取代原本昂貴的專用 App。這些「拋棄式 App」能在數秒內建成、重建，並透過自我學習不斷演進。
- AI 成為操作系統： AI 將扮演操作系統和開發者的雙重角色。例如，AI 可以自動協調團隊會議，完成任務後該功能模組即自動關閉，直到下次需要時再次動態生成。
三、 數據架構演進：Lakehouse 成為「智慧層」
Cloudera 策略長 Abhas Ricky 強調，2026 年 AI 的成功關鍵不在於部署了多少模型，而在於數據組織的品質與完整性。
- 智慧運作層： 數據湖倉（Data Lakehouse）將進化為動態的情報環境，具備背景化資訊、政策執行與決策路徑追蹤的能力，確保 AI 運算的透明度與可審計性。
- 統一記憶體架構（Unified Memory Architecture）： 企業將結合結構化數據、向量嵌入（Embeddings）與推理軌跡，使 AI 代理能在無需人類干預的情況下完成自我修正與長期推理。
四、 融合時代的開端：雲端與在地機房的界線模糊化
2026 年將是真正的融合元年，這意味著「雲端優先」或「在地優先」的爭論將結束，取而代之的是統一的管理平台。
資源極大化： 工作負載將根據安全性、合規性與效率，在最合適的地方運行。企業不再需要被迫選擇陣營，而是透過統一的架構將雲端與數據中心緊密連結。
能源效率成為 KPI： 隨著算力需求暴增，能源效率將從次要關注點躍升為企業的首要績效指標（KPI）。
五、 零售業與數據民主化
在零售業，AI 預計將產生 2,400 億至 3,900 億美元的經濟價值。
- 非技術人員參與開發： 根據 Gartner 預測，到 2026 年，75% 的新數據連結將由非技術員工完成。提供簡易的自服務（Self-service）平台，讓業務人員能即時串聯客戶互動與庫存數據，將是企業獲勝的關鍵。
總結
Cloudera 指出，2026 年企業競爭力的核心將不在於誰擁有「最大的模型」，而在於誰能最聰明地整合現有數據資源。在「融合時代」，AI 被視為一種全新的數位勞動力，透過堅實的數據架構（Data Fabric）與代理化流程，將從根本上改寫商業規則。