Databricks positioned highest in execution and furthest in vision for the second consecutive year in Gartner Magic Quadrant

Databricks 在 Gartner 魔法象限中连续第二年在执行力和愿景方面位居首位 | Databricks 博客

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2026 年 6 月 24 日

Databricks 在 Gartner 魔法象限中连续第二年在执行力和愿景方面位居首位

被认定为数据科学和机器学习人工智能平台领域的领导者

作者：Craig Wiley、Kasey Uhlenhuth、Kayli Berlin 和 Cynthya Peranandam

摘要

• Gartner 将 Databricks 评为 2026 年人工智能平台魔法象限中的领导者，其在执行力方面位居最高，在愿景完整性方面最为领先。

• 我们认为从“DSML”转向“数据科学和机器学习人工智能平台”反映了市场的一个根本性转变：企业正在从构建模型转向部署基于代理的应用程序，这些应用程序需要以一流生产系统进行治理。

• 在单一平台上统一数据、人工智能和治理，使企业能够以所需的信任、安全性、可观测性和策略执行，将代理应用程序从构想转化为生产规模，由 Unity Catalog 和 Unity AI Gateway 提供支持。

企业正在迅速大规模部署代理应用程序，从后台微应用（用于自动化日常任务）到跨行业和部门驱动客户体验的代理。但通用基础模型如果与企业数据脱节，并且缺乏集中的治理控制，就无法满足这些代理和应用程序所需的准确性、合规性和业务上下文。同样关键的是，它们会带来风险：不受控制的模型和数据访问、政策不一致、缺乏可观测性以及分散的审计轨迹。

我们认为 Gartner 将这一类别从“数据科学和机器学习”重新归类为“数据科学和机器学习人工智能平台”证实了我们长期以来的观点：人工智能不再是边缘实验，而是现代企业的运营模式，以业务上下文为基础。

[在此下载报告的免费副本]

战略：在统一平台上构建、编排和治理代理应用程序

我们认为，我们在该类别中作为领导者的地位源于一个单一的哲学：没有数据战略，就无法拥有人工智能战略；没有治理战略，就无法实现规模扩展。虽然许多供应商将数据、模型、代理和治理的独立产品拼凑在一起，但 Databricks 提供了一个统一的平台。

这意味着您的一份数据副本、跨数据和人工智能的一层治理，以及在生产环境中构建、监控和控制代理的一致方式。通过统一湖房（Lakehouse）、Lakebase、Agent Bricks 和 Unity Catalog，我们为从开发人员到业务用户的所有团队提供了一个单一的位置，将企业数据转化为可信、合规、生产级的代理和应用程序。借助 Unity AI Gateway，组织可以实现集中化的策略执行、模型访问控制、使用跟踪、成本管理以及对每个请求和响应的实时防护措施。

代理时代的核心创新

1. 基于您的数据进行推理的代理人工智能

代理的价值取决于它们能够推理的数据和上下文。借助 Agent Bricks，团队可以构建生产就绪的定制代理，这些代理会自动优化成本和质量，基于 Databricks 湖房中的受控企业数据，并由 Lakebase 支持，Lakebase 是我们提供的无服务器、兼容 Postgres 的操作存储，用于代理状态和应用程序。代理可以获取正确的信息，一致地解释业务语义，并以企业所需的准确性和可靠性采取行动。YipitData 使用这种方法扩展了非结构化数据智能，实现了公司覆盖率提高 20 倍，开箱即用的标签准确率达到 92-95%。

业务用户可以通过 Databricks Genie One 和 Genie Agents 获得可信的洞察并采取代理行动，这些功能由 Genie Ontology 提供支持，Genie Ontology 提供业务上下文，基于您的数据。easyJet 正在利用这种灵活性，基于 Lakebase、Agent Bricks 和 Apps 重新构想航空零售。

2. 设计上开放且灵活

构建者需要自由快速行动而不被锁定。Databricks 本地支持所有前沿模型（如 OpenAI、Anthropic、Google）和领先的开源模型（如 Meta、Qwen、DeepSeek 等），因此团队可以更换模型而无需重新谈判合同或重写应用程序。开发人员可以使用他们偏好的 AI 编码代理（如 Cursor 或 Replit）以及新的元工具 Omnigent 进行编码。他们可以连接到受控湖库，并通过 Databricks Apps 在几天内发布代理应用程序。

3. 数据、模型、代理和应用程序的统一治理

没有治理的创新无法扩展。Unity Catalog 和 Unity AI Gateway 提供了对 Databricks 上托管以及外部的每个数据资产、模型、代理、MCP 服务器、应用程序和工具的端到端治理，所有内容都在一个统一的记录系统中。端到端权限确保没有任何东西可以访问超出其权限范围的内容，无论是前沿模型还是嵌入面向客户的应用程序中的自主代理。Block 使用 Unity Catalog 在业务部门之间统一其 AI 和数据资产，而 Novo Nordisk 已将 1.57 亿美元以上的净新价值归因于受控的、由 AI 驱动的临床试验优化。

下一步

我们认为，这一认可验证了我们在各行各业所看到的趋势：统一且受控的数据和 AI 平台与导致第一波企业 AI 延迟的碎片化堆栈之间的差距正在扩大。随着代理应用程序从实验转向关键业务，它们需要统一的数据、AI 和治理。我们邀请您加入我们的旅程，继续改变世界构建、治理和扩展智能的方式。

[阅读完整的 2026 年 Gartner® Magic Quadrant™ 数据科学和 AI 平台报告]

Gartner，《AI 平台数据科学和机器学习平台的 Magic Quadrant》，Yogesh Bhatt、Afraz Jaffri、Diarmuid Curran，2026 年 6 月 22 日。

GARTNER 是 Gartner, Inc. 及其附属公司在美国和国际上注册的商标和服务标志，MAGIC QUADRANT 是 Gartner, Inc. 及其附属公司的注册商标，此处使用已获许可。版权所有。

Gartner 不对研究出版物中描述的任何供应商、产品或服务表示认可，也不建议技术用户仅选择评级最高或其他指定的供应商。Gartner 的研究出版物包含 Gartner 研究机构的观点，不应被解释为事实陈述。Gartner 对本研究的所有明示或暗示的保证（包括适销性或特定用途适用性的保证）均不承担责任。

此图表由 Gartner, Inc. 发布，作为更大研究文件的一部分，应在整个文件的背景下进行评估。Gartner 文档可根据要求从 Databricks 获取。

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