2025年的外滩大会，无疑是Gen-AI（生成式AI）的加冕礼。当全球的目光都聚焦于大模型的璀璨与硬件算力的狂飙时，一个“隐形主角”正悄然决定着这场技术革命的最终走向。作为本届大会受邀的数据平台提供商，云器科技的亮相，释放了一个信号：AI时代的全新竞争，已从算力转向数据，从前端模型转向后端的“数据引擎”之争。

AI的基座：被重估的价值之问

一个简单却深刻的比喻：如果说，各类AI应用与大模型是我们这个时代的 “大脑”，负责思考、学习与创造；
 那么，驱动它运转不息的数据，就是维持生命的 “血液”。

在这幅图景中，现代数据平台扮演的角色，正是整个生命和循环系统。这套系统的使命就是将新鲜、纯净的“血液”（高质量数据），通过强劲、稳定的脉搏，泵送给“大脑”（AI应用），让其能清晰地思考，快速地反应。一套虚弱、低效的循环系统，根本无法支撑一个天才大脑的持续运转。

这个理解从根本上重构了AI时代的竞争格局。竞争的焦点不再仅仅是关注谁的“大脑”更聪明，而同时在关注谁能成为AI时代企业的坚实基座。全球市场已经用千亿美金的估值，为数据的价值投下了赞成票——Databricks和Palantir正是因为扮演了这个角色而备受追捧。

这自然引出了对于亚洲科技界最关键的问题：

谁在为中国的AI雄心，构建一颗强健的数据底座？谁，能成为亚洲的Databricks？

解构千亿美金蓝图：Databricks Lakehouse的八大核心支柱

要回答上述问题，我们必须先解构当前全球数据平台的标杆——估值近千亿美金的Databricks及其核心产品Lakehouse。通过分析社区、Gartner等第三方报告以及其官方文档，我们可以总结出Lakehouse架构最受市场认可的八大核心特征。

惊人的是，当我们把云器科技公开的技术路径与之对比时，发现了一条高度趋同的演进路线。

1. 统一的Lakehouse平台：一个底座服务所有数据负载

￮ Databricks：其核心价值主张就是让数据工程（Engineering）、商业智能（BI）和机器学习（ML）团队能在同一份、受治理的数据上协作，打破数据孤岛，减少复杂的ETL管道。

￮ 云器科技：同样主打“一体化数据底座”的理念，强调通过单一平台和引擎，统一承载批处理、流计算和交互式分析，从根源上解决数据割裂问题。

2. 开放的表格式：避免厂商锁定

￮ Databricks：以开源的Delta Lake为核心，并积极拥抱Apache Iceberg，确保数据的开放性和企业对数据的自主权。其Unity Catalog近年更强调对多表格式的统一治理。

￮ 云器科技：从设计之初就全面采用Iceberg+Parquet这一开放组合，同样向客户强调“数据自有”，确保企业数据资产不会被任何单一厂商绑定。

3.  端到端AI/ML生命周期集成：打造“AI-Ready”的数据底座

￮ Databricks： 作为开源MLflow的创立者，Databricks将这一行业公认的模型开发与管理工具，深度集成于Lakehouse平台。它提供从实验追踪、模型注册到部署的全托管服务，旨在将数据科学家和工程师无缝连接在同一平台上，统一管理数据与AI资产。

￮ 云器科技：承接Lakehouse 的默认范式，原生提供企业级语义层 + 模型算力编排能力，将AI当作一个引擎做设计。支持特征向量、权限与版本管理，支持批处理与在线推理队列、资源配额与弹性调度；以开放 API 对接企业现有的实验追踪/模型注册工具。

4. 批流一体与声明式管道：简化实时数据处理

￮ Databricks：通过Structured Streaming和Delta Live Tables（DLT），将批处理和流处理统一起来，用户只需声明业务逻辑，极大降低了实时数据开发的复杂度。

￮ 云器科技：理念更为激进，通过“单引擎，通用增量计算”，从计算层统一批、流、交互三类负载，天然地实现了企业数据处理链路的一致性。

5. 强大的统一治理：让数据可信、可用

￮ Databricks：Unity Catalog是其将数据治理“内生化”的关键一步，提供了统一的元数据、访问控制和数据血缘管理。

￮ 云器科技：同样在其产品中强调统一的元数据与治理口径，将数据治理能力内置于平台，而非作为外部附加组件。

6. 高性能查询引擎：追求极致性价比

￮ Databricks：持续迭代其自研的Photon引擎，并不断发布TPC-DS等基准测试结果，证明其在SQL查询上的卓越性能。

￮ 云器科技：在公开的性能对比中，同样侧重“性能×性价比”，其披露的测试数据显示，在同等成本下，相对开源Spark/Trino等引擎有数倍乃至十倍的性能优势。

7. 跨平台数据共享：打破生态壁垒

￮ Databricks：其开源的Delta Sharing协议，被誉为开放、安全的数据共享标准，允许数据在不同组织和平台间安全流动。

￮ 云器科技：通过其开放的Iceberg表格式，天然地实现了跨引擎、跨生态的互操作，数据可以被Spark、Flink、Trino等任何支持Iceberg的引擎直接消费。

8. 极致的实时分析能力：数据“新鲜度”是关键

￮ Databricks：将数据表（Table）同时作为批和流的源与汇，为实时分析提供了基础。

￮ 云器科技：将实时性作为核心卖点，其增量计算架构与内置的Kafka/CDC能力，旨在实现“分钟级增量入湖、秒级OLAP分析”，满足AI时代对数据新鲜度的极致追求。

DNA的相似，指向同一个未来

通过上述解构，市场与分析师对Databricks最买账的，是其“合一（统一底座）× 开放（表格式）× 治理（Unity Catalog）× 性能（Photon）× 实时（实时离线一体）x 生态（数据与云生态）”的组合拳。通过结合对比不同产品在架构和功能的设计原则，能够看到未来AI时代需要一个什么样的数据底座。两个产品在一体化底座的顶层设计、开放生态的选择，批流一体的实现、内置治理的思路，以及对高性能和实时性的不懈追求上，都呈现出高度相似的产品哲学和架构DNA。

这并非巧合，而是对AI时代数据基础设施终局的共同判断。

群雄逐鹿：不止一种通往“亚洲的Databricks”的路径？

当然，亚洲的科技赛道从不缺少重量级玩家。要探讨“谁是亚洲区的Databricks”，我们必须同时看其他参与者，他们主要分为两类：

1. 云巨头的“围城”：阿里、华为、腾讯

• 优势： 云巨头们手握巨大的资源、庞大的客户基础和强大的生态整合能力。他们的数据平台产品（如阿里的MaxCompute、华为的DWS/MRS）已在市场中占据一席之地，能够与自身的云服务深度绑定，为客户提供一站式解决方案。这是他们天然的“主场优势”。

• 劣势与挑战： 然而，巨头们的优势也可能成为他们的“围城”。

￮ 中立性困境： 他们的核心战略是巩固自身的云生态，这与客户日益增长的“多云/混合云”需求和避免“厂商锁定”的愿望存在天然矛盾。一家零售巨头会放心把核心数据完全放在另一家电商巨头的云平台上吗？中立的第三方平台在此拥有独特的信任优势。

￮ “大而全”的惯性： 数据平台只是巨头庞大业务版图中的一环。相比之下，像云器这样的创业公司，是“All in”数据基础设施这一件事，其产品迭代的专注度、对客户需求的响应速度和架构设计的纯粹性，往往能形成“单点极致”的突破力量。

2. 其他创业公司的“专精”路线

• 现状： 数据基础设施赛道同样涌现出了一批优秀的创业公司。他们中的许多选择了“专精”路线，比如专注于OLAP分析性能、数据仓库某一环节，或是在特定行业进行深耕。他们在各自的细分领域都取得了不俗的成绩。

• 路径差异： 与他们相比，云器科技所选择的道路，更接近Databricks的“平台化”和“一体化”的宏大叙事。它并非只解决某个单点问题，而是从第一天起就致力于构建一个统一的、覆盖数据全生命周期的“操作系统”。这条路更难走，需要更深厚的技术积累和更长远的战略耐心，但一旦成功，其天花板也最高。

因此，虽然赛道拥挤，但不同的玩家选择了不同的生态位和演进路径。云巨头强在生态捆绑，其他创业公司强在单点突破，而云器科技则将赌注压在了与Databricks最为相似的“一体化Lakehouse”这一终极形态上。

结论：一场关于“数据基建”的殊途同归与差异化竞争

回到我们最初的问题：谁是亚洲的Databricks？

从技术愿景、架构设计到核心能力来看，云器科技无疑是目前市场上，最接近这个答案的候选者之一。 它与Databricks共享了同一份关于AI时代数据基础设施的“终极蓝图”，这让它站在了正确的赛道上。

然而，一个更现实的问题是：挑战一个千亿美金市值的行业定义者，可能吗？

这并非一场简单的对标，更像是一场非对称的竞争。Databricks拥有强大的品牌、成熟的生态和巨大的研发投入，这些是其深厚的“护城河”。对于任何初创公司而言，挑战都极其艰巨。

因此，与其问“能否成为”，不如问“差异何在”。

云器科技的策略，似乎并非寻求全面替代，而是在几个关键点上，寻找结构性的突破机会：

1. 架构上的差异化选择： 当Databricks的“统一”仍需借助外部组件如Clickhouse拼接交互分析的能力，云器科技押注于“真·Kappa架构”的纯粹性，试图用更彻底的一体化来覆盖批、流、交互全场景。这是一种对未来架构的“信仰之跃”。

2. 极致的性价比作为突破口： 其公开的性能数据，无论倍数如何，都指向一个核心战略：在算力成本敏感的AI时代，用极致的10倍性能与成本优势，作为撬动市场的核心杠杆。（云器在之前公布了10x对比spark的性能，报告链接：https://www.yunqi.tech/resource/blogs/lakehouse-performance）

3. 更贴近本土市场的策略： 对亚洲主流云的全面覆盖、更灵活的私有化部署选项，这些并非简单的功能列表，而是深刻理解本土市场需求后做出的战略选择，旨在解决海外巨头“水土不服”的经典难题。

综上所述，“亚洲的Databricks”这个标签或许过于简化。我们看到的，更像是一场关于“终局”的殊途同归。

Databricks定义并引领了Lakehouse的主流范式，而云器科技则代表了新一代挑战者的一种可能：它们不再试图颠覆宏大的叙事，而是在巨人的蓝图之上，寻找那些因历史包袱或市场焦点不同而留下的“结构性机会”，并通过更纯粹的架构、更极致的性能和更灵活的本土化策略，来构筑自己的独特价值。

这场竞争的结局远未确定，但它的存在本身，标志着Lakehouse赛道正从“一家独大”走向“百花齐放”，而最终的受益者，将是所有身处AI浪潮中的企业。