Databricks的中國挑戰(zhàn)者：一場“純粹”對“廣度”的戰(zhàn)爭
2025年的外灘大會，無疑是Gen-AI（生成式AI）的加冕禮。當全球的目光都聚焦于大模型的璀璨與硬件算力的狂飆時，一個“隱形主角”正悄然決定著這場技術革命的最終走向。作為本屆大會受邀的數據平臺提供商，云器科技的亮相，釋放了一個信號：AI時代的全新競爭，已從算力轉向數據，從前端模型轉向后端的“數據引擎”之爭。
AI的基座：被重估的價值之問
一個簡單卻深刻的比喻：如果說，各類AI應用與大模型是我們這個時代的 “大腦”，負責思考、學習與創(chuàng)造；
那么，驅動它運轉不息的數據，就是維持生命的 “血液”。
在這幅圖景中，現(xiàn)代數據平臺扮演的角色，正是整個生命和循環(huán)系統(tǒng)。這套系統(tǒng)的使命就是將新鮮、純凈的“血液”（高質量數據），通過強勁、穩(wěn)定的脈搏，泵送給“大腦”（AI應用），讓其能清晰地思考，快速地反應。一套虛弱、低效的循環(huán)系統(tǒng)，根本無法支撐一個天才大腦的持續(xù)運轉。
這個理解從根本上重構了AI時代的競爭格局。競爭的焦點不再僅僅是關注誰的“大腦”更聰明，而同時在關注誰能成為AI時代企業(yè)的堅實基座。全球市場已經用千億美金的估值，為數據的價值投下了贊成票——Databricks和Palantir正是因為扮演了這個角色而備受追捧。
這自然引出了對于亞洲科技界最關鍵的問題：
誰在為中國的AI雄心，構建一顆強健的數據底座？誰，能成為亞洲的Databricks？
解構千億美金藍圖：Databricks Lakehouse的八大核心支柱
要回答上述問題，我們必須先解構當前全球數據平臺的標桿——估值近千億美金的Databricks及其核心產品Lakehouse。通過分析社區(qū)、Gartner等第三方報告以及其官方文檔，我們可以總結出Lakehouse架構最受市場認可的八大核心特征。
驚人的是，當我們把云器科技公開的技術路徑與之對比時，發(fā)現(xiàn)了一條高度趨同的演進路線。
1. 統(tǒng)一的Lakehouse平臺：一個底座服務所有數據負載
? Databricks：其核心價值主張就是讓數據工程（Engineering）、商業(yè)智能（BI）和機器學習（ML）團隊能在同一份、受治理的數據上協(xié)作，打破數據孤島，減少復雜的ETL管道。
? 云器科技：同樣主打“一體化數據底座”的理念，強調通過單一平臺和引擎，統(tǒng)一承載批處理、流計算和交互式分析，從根源上解決數據割裂問題。
2. 開放的表格式：避免廠商鎖定
? Databricks：以開源的Delta Lake為核心，并積極擁抱Apache Iceberg，確保數據的開放性和企業(yè)對數據的自主權。其Unity Catalog近年更強調對多表格式的統(tǒng)一治理。
? 云器科技：從設計之初就全面采用Iceberg+Parquet這一開放組合，同樣向客戶強調“數據自有”，確保企業(yè)數據資產不會被任何單一廠商綁定。
3. 端到端AI/ML生命周期集成：打造“AI-Ready”的數據底座
? Databricks： 作為開源MLflow的創(chuàng)立者，Databricks將這一行業(yè)公認的模型開發(fā)與管理工具，深度集成于Lakehouse平臺。它提供從實驗追蹤、模型注冊到部署的全托管服務，旨在將數據科學家和工程師無縫連接在同一平臺上，統(tǒng)一管理數據與AI資產。
? 云器科技：承接Lakehouse 的默認范式，原生提供企業(yè)級語義層 + 模型算力編排能力，將AI當作一個引擎做設計。支持特征向量、權限與版本管理，支持批處理與在線推理隊列、資源配額與彈性調度；以開放 API 對接企業(yè)現(xiàn)有的實驗追蹤/模型注冊工具。
4. 批流一體與聲明式管道：簡化實時數據處理
? Databricks：通過Structured Streaming和Delta Live Tables（DLT），將批處理和流處理統(tǒng)一起來，用戶只需聲明業(yè)務邏輯，極大降低了實時數據開發(fā)的復雜度。
? 云器科技：理念更為激進，通過“單引擎，通用增量計算”，從計算層統(tǒng)一批、流、交互三類負載，天然地實現(xiàn)了企業(yè)數據處理鏈路的一致性。
5. 強大的統(tǒng)一治理：讓數據可信、可用
? Databricks：Unity Catalog是其將數據治理“內生化”的關鍵一步，提供了統(tǒng)一的元數據、訪問控制和數據血緣管理。
? 云器科技：同樣在其產品中強調統(tǒng)一的元數據與治理口徑，將數據治理能力內置于平臺，而非作為外部附加組件。
6. 高性能查詢引擎：追求極致性價比
? Databricks：持續(xù)迭代其自研的Photon引擎，并不斷發(fā)布TPC-DS等基準測試結果，證明其在SQL查詢上的卓越性能。
? 云器科技：在公開的性能對比中，同樣側重“性能×性價比”，其披露的測試數據顯示，在同等成本下，相對開源Spark/Trino等引擎有數倍乃至十倍的性能優(yōu)勢。
7. 跨平臺數據共享：打破生態(tài)壁壘
? Databricks：其開源的Delta Sharing協(xié)議，被譽為開放、安全的數據共享標準，允許數據在不同組織和平臺間安全流動。
? 云器科技：通過其開放的Iceberg表格式，天然地實現(xiàn)了跨引擎、跨生態(tài)的互操作，數據可以被Spark、Flink、Trino等任何支持Iceberg的引擎直接消費。
8. 極致的實時分析能力：數據“新鮮度”是關鍵
? Databricks：將數據表（Table）同時作為批和流的源與匯，為實時分析提供了基礎。
? 云器科技：將實時性作為核心賣點，其增量計算架構與內置的Kafka/CDC能力，旨在實現(xiàn)“分鐘級增量入湖、秒級OLAP分析”，滿足AI時代對數據新鮮度的極致追求。
DNA的相似，指向同一個未來
通過上述解構，市場與分析師對Databricks最買賬的，是其“合一（統(tǒng)一底座）× 開放（表格式）× 治理（Unity Catalog）× 性能（Photon）× 實時（實時離線一體）x 生態(tài)（數據與云生態(tài)）”的組合拳。通過結合對比不同產品在架構和功能的設計原則，能夠看到未來AI時代需要一個什么樣的數據底座。兩個產品在一體化底座的頂層設計、開放生態(tài)的選擇，批流一體的實現(xiàn)、內置治理的思路，以及對高性能和實時性的不懈追求上，都呈現(xiàn)出高度相似的產品哲學和架構DNA。
這并非巧合，而是對AI時代數據基礎設施終局的共同判斷。
群雄逐鹿：不止一種通往“亞洲的Databricks”的路徑？
當然，亞洲的科技賽道從不缺少重量級玩家。要探討“誰是亞洲區(qū)的Databricks”，我們必須同時看其他參與者，他們主要分為兩類：
1. 云巨頭的“圍城”：阿里、華為、騰訊
? 優(yōu)勢： 云巨頭們手握巨大的資源、龐大的客戶基礎和強大的生態(tài)整合能力。他們的數據平臺產品（如阿里的MaxCompute、華為的DWS/MRS）已在市場中占據一席之地，能夠與自身的云服務深度綁定，為客戶提供一站式解決方案。這是他們天然的“主場優(yōu)勢”。
? 劣勢與挑戰(zhàn)： 然而，巨頭們的優(yōu)勢也可能成為他們的“圍城”。
? 中立性困境： 他們的核心戰(zhàn)略是鞏固自身的云生態(tài)，這與客戶日益增長的“多云/混合云”需求和避免“廠商鎖定”的愿望存在天然矛盾。一家零售巨頭會放心把核心數據完全放在另一家電商巨頭的云平臺上嗎？中立的第三方平臺在此擁有獨特的信任優(yōu)勢。
? “大而全”的慣性： 數據平臺只是巨頭龐大業(yè)務版圖中的一環(huán)。相比之下，像云器這樣的創(chuàng)業(yè)公司，是“All in”數據基礎設施這一件事，其產品迭代的專注度、對客戶需求的響應速度和架構設計的純粹性，往往能形成“單點極致”的突破力量。
2. 其他創(chuàng)業(yè)公司的“專精”路線
? 現(xiàn)狀： 數據基礎設施賽道同樣涌現(xiàn)出了一批優(yōu)秀的創(chuàng)業(yè)公司。他們中的許多選擇了“專精”路線，比如專注于OLAP分析性能、數據倉庫某一環(huán)節(jié)，或是在特定行業(yè)進行深耕。他們在各自的細分領域都取得了不俗的成績。
? 路徑差異： 與他們相比，云器科技所選擇的道路，更接近Databricks的“平臺化”和“一體化”的宏大敘事。它并非只解決某個單點問題，而是從第一天起就致力于構建一個統(tǒng)一的、覆蓋數據全生命周期的“操作系統(tǒng)”。這條路更難走，需要更深厚的技術積累和更長遠的戰(zhàn)略耐心，但一旦成功，其天花板也最高。
因此，雖然賽道擁擠，但不同的玩家選擇了不同的生態(tài)位和演進路徑。云巨頭強在生態(tài)捆綁，其他創(chuàng)業(yè)公司強在單點突破，而云器科技則將賭注壓在了與Databricks最為相似的“一體化Lakehouse”這一終極形態(tài)上。
結論：一場關于“數據基建”的殊途同歸與差異化競爭
回到我們最初的問題：誰是亞洲的Databricks？
從技術愿景、架構設計到核心能力來看，云器科技無疑是目前市場上，最接近這個答案的候選者之一。 它與Databricks共享了同一份關于AI時代數據基礎設施的“終極藍圖”，這讓它站在了正確的賽道上。
然而，一個更現(xiàn)實的問題是：挑戰(zhàn)一個千億美金市值的行業(yè)定義者，可能嗎？
這并非一場簡單的對標，更像是一場非對稱的競爭。Databricks擁有強大的品牌、成熟的生態(tài)和巨大的研發(fā)投入，這些是其深厚的“護城河”。對于任何初創(chuàng)公司而言，挑戰(zhàn)都極其艱巨。
因此，與其問“能否成為”，不如問“差異何在”。
云器科技的策略，似乎并非尋求全面替代，而是在幾個關鍵點上，尋找結構性的突破機會：
1. 架構上的差異化選擇： 當Databricks的“統(tǒng)一”仍需借助外部組件如Clickhouse拼接交互分析的能力，云器科技押注于“真·Kappa架構”的純粹性，試圖用更徹底的一體化來覆蓋批、流、交互全場景。這是一種對未來架構的“信仰之躍”。
2. 極致的性價比作為突破口： 其公開的性能數據，無論倍數如何，都指向一個核心戰(zhàn)略：在算力成本敏感的AI時代，用極致的10倍性能與成本優(yōu)勢，作為撬動市場的核心杠桿。（云器在之前公布了10x對比spark的性能，報告鏈接：https://www.yunqi.tech/resource/blogs/lakehouse-performance）
3. 更貼近本土市場的策略： 對亞洲主流云的全面覆蓋、更靈活的私有化部署選項，這些并非簡單的功能列表，而是深刻理解本土市場需求后做出的戰(zhàn)略選擇，旨在解決海外巨頭“水土不服”的經典難題。
綜上所述，“亞洲的Databricks”這個標簽或許過于簡化。我們看到的，更像是一場關于“終局”的殊途同歸。
Databricks定義并引領了Lakehouse的主流范式，而云器科技則代表了新一代挑戰(zhàn)者的一種可能：它們不再試圖顛覆宏大的敘事，而是在巨人的藍圖之上，尋找那些因歷史包袱或市場焦點不同而留下的“結構性機會”，并通過更純粹的架構、更極致的性能和更靈活的本土化策略，來構筑自己的獨特價值。
這場競爭的結局遠未確定，但它的存在本身，標志著Lakehouse賽道正從“一家獨大”走向“百花齊放”，而最終的受益者，將是所有身處AI浪潮中的企業(yè)。
