重磅！中国 AI 数据基建产业迎来拐点：云器科技获 B 轮融资
近日，AI 数据基础设施服务商「云器科技」完成 B 轮融资，云器科技累计融资规模过亿美元，在 AI 数据领域引发广泛关注，这不仅是本土 AI 数据平台赛道的标志性事件，更预示着中国AI数据底座（AI + Data Infra）产业正式步入自主创新周期。
海外资本市场对数据底座商业化产品的热情持续高涨。
过去 18 个月，Databricks 估值约增长 3.1 倍，最新估值达 1340 亿美金；ClickHouse 估值约增长 7.5 倍。
且 Databricks 一级市场估值已超越上市公司 Snowflake —— 海外数据平台赛道热钱涌动。
资本市场对 Databricks 和类似技术栈的追捧，本质上是对 “Data + AI” 这一轮新增长飞轮的押注，数据作为核心生产要素的地位已无可撼动。
反观国内，过去几年却长期面临‘强需求、弱产品’的尴尬局面，缺少对标海外的商业化产品。
中国市场长期缺少 AI 数据底座的商业化产品，是为什么 ？
这种对标产品的缺位，源于三个结构性原因：
1）人力成本低，自建“看起来”更划算。
中国工程师成本远低于海外，企业倾向于用开源组件 + 自建团队的方式搭建数据平台。买商业产品要花钱，自己搭“好像”不花钱 —— 这笔账很多企业算了十几年。
2）技术源头在海外，中国习惯做跟随者。
Hadoop、Spark、PyTorch、ClickHouse —— 数据领域的核心技术栈几乎都源自海外开源社区，中国企业更多是使用者和贡献者，而非定义者。跟随者的位置很难成长出原创的技术，没有原创的技术就做不出引领性的商业产品。
3）云的接受度低，基础设施碎片化。
过去十几年，中国企业的数字化与云化进程是在高度压缩的时间内完成的，不同代际的技术方案在不同行业领域采用 —— CDH、各类开源组件、商业数据平台 —— 叠加交织，形成了复杂、碎片的基础设施形态。
结果就是：中国有世界级的数据规模，却长期没有世界级的数据平台公司。
为什么是现在？AI 数据基建产业或迎来崛起
我们观察到三个变量。
变量一：开源自建模式的天花板显现。
开源组件拼接的架构，早期确实省钱。但随着数据规模膨胀、业务复杂度上升，问题开始集中爆发：多套系统数据不一致、权限管控形同虚设、运维复杂度指数级增长。
企业开始算"真实总成本" —— 不只是 license 费用，还有人力成本、故障损失、迭代速度的拖累。
这笔账算清楚，自建的优势就没那么明显了。
OpenAI 不开源，Snowflake 不开源，Databricks 的核心能力也不开源。只有技术引领者才能定义商业化产品，而开源跟随者很难跨越这道门槛。
变量二：AI对数据基础设施提出了全新要求。
AI 三要素中，算法与算力正在快速商品化，差异化只能来自数据。
但 AI 需要的不是“有数据”，而是实时、统一、高质量的数据供给。80% 的企业数据是非结构化的"暗数据"，传统架构根本喂不进 AI。开源拼接模式在这件事上最弱 —— 而这恰恰是AI时代的刚需。
变量三：云的接受度大幅提高。
过去，很多企业不信任云、不愿意把数据交给第三方托管。
现在，随着企业的技术栈越来越碎片化，运维复杂度持续提高。企业开始普遍接受云上部署，企业级 SaaS 模式的接受度今非昔比。数据平台作为托管服务，不再是一个难以接受的选项。
为什么云器这样的本土厂商能从激烈的竞争中走出来？
技术上，采用第四代计算范式——增量计算。
其自研的 AI Lakehouse 产品精准攻克了AI落地过程中两大数据瓶颈，组装式数据架构与数据增量处理能力。作为没有历史包袱的创业公司，云器反而跑在了大厂前面。
商业上，坚持企业级托管。
云器与 Databricks、Snowflake 一样，走企业级 SaaS 路线，而非开源组装模式。开源方案在权限管控、审计合规、统一运维等方面天然缺失，而这些正是 AI 大规模调用企业数据时的刚需。
生态上，拥抱开放标准。
云器是开源湖仓标准格式 Apache Iceberg C++ 的主要贡献者，例如近期发布的 Apache Iceberg C++ 0.2.0 版本，云器科技作为该项目的主要推动者，贡献了其中 66% 的代码。此外，云器产品兼容国内外主流云平台，走云中立路线。企业无需迁移数据、不绑定单一厂商，即可快速部署。
三条路径指向同一个目标：为中国企业提供真正可用的AI原生数据平台。
本土厂商的突围，不仅是企业层面的竞争胜利，更填补了中国 AI 基础设施的短板。
云器服务的客户包括小红书、蚂蚁集团、快手等一线互联网企业，以及越来越多行业标杆企业开始采用云器科技的通用增量计算 GIC 引擎能力，实现一体化数据平台，为智能化数据应用布局数据管理能力并实现降本增效。在新能源车、智能制造、教育科技等数据密集型领域，本土厂商的解决方案正帮助企业激活“暗数据”价值，加速 AI 落地。
部分客户：
中国 AI 数据基础设施市场的竞争，已从“技术跟随”进入“创新引领”阶段。
本土厂商凭借对市场的深刻理解和针对性技术突破，不仅为中国企业部署及创新 AI 智能体提供了更优选择，也在全球数据基础设施变革中占据了一席之地。
未来，随着更多企业完成向 AI 原生架构的迁移，本土数据基础设施厂商或将成为全球行业变革的重要力量。
责任编辑： 星月
