軟體公司 Cloudera 推出一套預先建構的 AI 開發套件 Cloudera Blueprints，旨在透過整合輝達技術並支援地端部署，加速企業特別是受監管產業的 AI 應用開發與上線。
軟體公司 Cloudera 於週二宣布推出 Cloudera Blueprints，這是一套預先建構的 AI 開發套件，旨在協助企業客戶更有效率地建立和部署人工智慧應用程式（AI Agent）。新平台整合輝達（Nvidia）的 Nvidia Agent Toolkit，讓企業能在 Cloudera 環境中，結合輝達的 AI 參考工作流程與 Cloudera 既有的資料管理、安全及治理能力。
Cloudera Blueprints 特別針對高度監管的產業推出加速器，這些產業通常擁有大量終端用戶資料。例如，針對金融機構，提供了「建立自己的交易基礎模型」（Build Your Own Transaction Foundation Model），可用於詐騙偵測、風險管理及客戶體驗優化。醫療保健產業則有「環境醫療保健 Agent」（Ambient Healthcare Agents），能自動化臨床文件工作。此外，還有專為電信公司設計的「電信網路配置規劃 AI Agent」及供企業辨識 AI 生成影片內容的「合成影片偵測」功能。
根據 Information Services Group, Inc.（ISG）分析師 David Menninger 指出，由於資料安全、隱私、營運成本和規模擴展等考量，有三分之二的組織正在企業內部自行架設的伺服器環境（on-premises）評估或試行 AI 專案。Cloudera Blueprints 允許客戶在任何環境中運行 AI，對於那些因法規要求而無法輕易將資料移至雲端的受監管產業而言，這項能力尤其重要。
麥肯錫公司（McKinsey）2026 年的報告顯示，年營收超過 10 億美元的組織中，只有 40% 成功規模化部署 AI Agent，相較一年前的 27% 有所成長。而年營收低於 10 億美元的組織，成功規模化部署的比例僅有 22%。Cloudera 的目標正是加速並標準化 AI 採用者的 Agentic 專案，簡化 AI 開發流程。
SanjMo 創辦人兼負責人 Sanjiv Mohan 強調，無論是機器學習或現在的 AI 專案，90% 的時間都花在資料準備上，許多團隊在資料存取、準備與治理方面都面臨挑戰。Cloudera Blueprints 將輝達的參考工作流程與企業所需的管線、安全和資料譜系捆綁，這對於那些資料必須儲存在地端或主權環境、且無法隨意轉移到 AI 運行地點的受監管公司來說至關重要。
BARC U.S. 分析師 Kevin Petrie 認為，Cloudera 與輝達的整合極具價值，但他同時也指出，Databricks、Snowflake 和 AWS 等競爭對手也與輝達合作，因此 Cloudera 的整合是否能構成顯著競爭優勢仍有待觀察。Cloudera Blueprints 採用開放源碼基礎，提供自由選擇 AI 模型、基礎設施和部署環境的彈性，並整合了 Nvidia NIM microservices 和 Nemotron models，以提供更快速、更簡單的開發流程。
儘管 Blueprints 有助於簡化複雜流程，Sanjiv Mohan 也提醒，它並非 AI 開發挑戰的萬靈丹。他建議，若要提升其有效性，Cloudera Blueprints 應提供更明確的指南，說明如何適應客戶本身的資料、內建評估與可觀察性工具，並公布不同部署環境下的成本與性能數據。