再获「2026数智化转型升级先锋人物」!郭炜硅谷归来谈全球化出海、Data Agent与代际变革

在 AI Agent 重塑全球软件范式与产业秩序的当下,“技术出海”与“数据智能”已成为企业跨越周期、打造核心竞争力的关键钥匙。

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近日,由数智猿与数据猿联合主办、中关村科学城公司协办,中国互联网协会数字化转型与发展工作委员会及上海大数据联盟联合支持的“2026第六届数智化转型升级发展论坛——暨 Agent & AI 出海趋势论坛”在京成功举办。

再获「2026数智化转型

升级先锋人物」奖项

在此次盛会上,备受瞩目的《2026数智化转型升级先锋人物》榜单正式揭晓。白鲸开源 CEO 郭炜凭借在开源生态建设、Data Agent 创新及全球化技术赋能方面的卓越贡献荣登榜单,再次获颁大会官方奖杯与荣誉证书。

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★丨上榜获奖人:郭炜

郭炜,白鲸开源CEO,毕业于北京大学,师从数据仓库领域专家唐世渭教授,拥有20余年数据仓库与大数据领域实践经验。郭炜长期致力于开源数据基础设施与dataops生态建设,曾任万达电商数据部总经理、联想大数据平台负责人、易观CTO,并在Teradata、IBM、中金公司等机构担任大数据相关职位。作为Apache顶级项目创建者及ClickHouse华人社区推动者,郭炜持续推动中国开源生态发展,致力于让更多人更简单、高效地使用数据。

观点:“人和Agent 共生”才是企业级AI战争的关键点

郭炜认为,企业AI竞争的核心已从数据存储和模型能力,转向谁能成为企业智能化时代的核心入口。在AI时代,谁接住用户任务,谁拿到上下文,谁决定调用哪个系统,谁定义Agent的动作边界,谁就会掌握下一代企业软件的主入口。未来的入口之争,本质上不是工具入口之争,而是企业组织结构的定义权之争...>查看完整全文

智破边界:从硅谷前沿

到全球化增长路径

作为开源老兵与 Apache 基金会成员,郭炜不仅是知名开源项目的发起人与布道者,更带领白鲸开源——这一国内为数不多拥有全球顶级 Apache 项目(Apache DolphinScheduler 和 Apache SeaTunnel)商业化运营能力的开源原生企业,在前沿 Data Agent(数据智能体)领域持续破局。

白鲸开源是做什么的?

在大会圆桌论坛上,郭炜以 「AI Agent——打破出海边界,释放全球增长潜力」 为主题,与多位行业专家展开了深度对话。结合近期深入硅谷考察、拜访 60 余位海外 AI 创业者的洞察,他带来了极具实践价值的行业前瞻观点:

在大会的圆桌论坛上,多位嘉宾畅谈了关于「AI Agent——打破出海边界,释放全球增长潜力」的话题,抛出了许多真知灼见,对于出海问题有深刻的洞见。

郭炜先生近期赴硅谷考察一个月,参加了 Data+AI Summit 与 Snowflake 等头部活动,深度拜访了 60 余位海外 AI 创业者,在圆桌上畅谈了这一话题下细分问题的观点,特此整理成文:

1. “不出海就出局”?软件与 ToB 领域的必然选择

问: 很多人说“不出海就出局”,这个观念朗朗上口但容易洗脑,您认同吗?

郭伟: 从不同行业来看不太一样。如果你从事软件行业,我觉得这句话是对的。因为各个市场的发展阶段不同,美国软件行业是成熟市场,而国内软件市场还在逐步上升阶段。

反过来,在制造业或 ToC 领域,中国比美国更有优势。美国人口基数相对小且非常个性化,也没有像微信这样统一的平台,流量分散在 WhatsApp、Instagram 等众多平台。因此在美国做 ToB 比较适合,做 ToC 不如国内。

2. Data+AI 还是 AI+Data:企业级 Agent 的入口之争

AI竞争中,数据企业价值凸显?


问: 您这一次美国行之后,是否看到在这一轮 AI 竞争中,数据类企业的价值与机会格外凸显?

郭伟: 像 Databricks 和 Snowflake 这类企业级数据公司,在美国正与 Copilot、OpenAI 竞争企业 Agent 的入口。

中国目前还没完全进入这个状态,大家依然在关注大模型或办公入口(如豆包、飞书等)。但实际上,企业里最重要的资产还是自有数据,如何在私有数据之上做 AI,是大家面临的核心机遇。

3. 全球化新格局:合规门槛、地区选择与中国优势


问: 结合当前国际形势,您怎么看中国企业的全球化出海?

郭伟: 在当前的国际形势下,企业出海不得不面对复杂的选择。美国市场虽然庞大,但门槛比以前高很多,比如必须有当地公司和合规法人等,加上通胀原因导致成本高昂,对财务要求极高。

相比之下,在中东、东南亚和拉美等对华友好地区,不用过度教育市场。中国科技企业和产品在这些区域非常有竞争力。中国制造已经从“便宜”进化到“质量好”,甚至在智能制造领域全球领先。如何开拓当地市场、做好 Marketing & Sales,是这一代企业家需要解决的新课题。

4. 中国 AI 应用爆发力:第二梯队的快速跟进与效率优势


问: 相比欧洲等保守地区,我们对新兴事物的拥抱态度是好事吗?

郭伟: 不止欧洲,我们在人工智能和 AI 应用的落地效率上甚至比美国大多数地区都要强。除去硅谷一小部分快速使用 Agent 的尖端创业者,美国中部等广大区域对新兴工具(如 Code Agent、OCR 等)的关注和接受速度其实并不快。

中国在这一波产业革命中具备独特优势:从底层算力、电力到开源模型,再到民间对新兴事物的极高接受度,已到了爆发点。作为跟进速度极快的“第二梯队”,中国的产业升级速度甚至可能超越美国,并在这一波产业革命中扮演重要角色。

5. AI 落地瓶颈:商业闭环与“卷”的技术探索

问: 当企业和个人都应用了 Agent,却面临“收入没涨、大家更卷”的问题,该如何寻找突破点?

郭伟: 目前我们找到了更好的工具和更高效的处理方法,大幅提升了处理效率,但商业闭环仍需要进一步探索。在出海等新的产业机会与场景中,必须把高效的处理能力转化为商业价值,找到真正的突破口。

6. 硅谷创业生态重构:旧金山的年轻浪潮

问: 硅谷当前的创业环境和创投氛围发生了哪些变化?

郭伟: 现在硅谷传统区域被认为是“老登”聚集的地方,以 Facebook 等老牌互联网大厂为主;真正的 AI 创业者都集中在旧金山。创业者非常年轻,很多大学没毕业或刚毕业,投资环境极其热烈,呈现供需两旺的状态。AI 时代的新一波 Agent 创业人群正在迅速崛起。

7. 迎战“老登”危机:Agent 时代的软件研发与敏捷迭代

问: 面对年轻一代新兴力量的崛起,传统团队与创业者该如何调整心态与产品策略?

郭伟: 是“老登”还是“新登”,关键看心态。今年初我们重写了软件,因为未来的核心用户是 Agent。此前我们官网沿用了传统的海外 SaaS 风格,被硅谷不到 30 岁的年轻创业者吐槽是“老登官网”,这促使我们深刻反思。

新一代创业者的需求完全不同:过去美国 SaaS 可以隔天回邮件、软件 3 个月发一次版;现在用户要求 5 分钟学会使用 Agent卡批次错误 1 分钟内自恢复。在 Code Agent 和 Cloud Code 助推下,产品迭代从原来的两周一发版变成了一天一发版,甚至半天一发版。对他们而言,耽误半小时就相当于浪费了 1/4 的工作时间。

因此,我们必须保持开放、拥抱新市场,为这群年轻的创业者打造高效工具,他们才是未来的主角。

白鲸开源将持续深耕Data Agent

在 AI Agent 重塑全球软件范式与产业秩序的当下,“技术出海”与“数据智能”已成为企业跨越周期、打造核心竞争力的关键钥匙。正如郭炜所言,未来的终局是为 Agent 做工具、为新一代创业者提供生产力引擎。白鲸开源也将持续深化在 Data Agent 领域的研发与布局,以更敏捷的响应、更可靠的数据打通与校验能力,助力更多中国及全球企业在 AI 时代的全球化大潮中乘风破浪。

关于白鲸开源

白鲸开源是国内少有的两个全球顶级 Apache 项目背后的原生公司。目前,白鲸开源正全力深耕 Data Agent 领域,帮助企业打通内部私有数据,实现自动化数据编程与校验,为企业数字化转型与全球化拓展注入核心技术动力。

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白鲸开源



白鲸开源是一家开源原生的DataOps商业公司,是国家高新技术企业,由多个Apache Foundation Member成立,80%员工都是 Apache Committer,运营2个全球Apache开源项目(DolphinScheduler, SeaTunnel)。白鲸开源已根据全球最佳实践发布商业版产品WhaleStudio(含白鲸数据调度平台WhaleScheduler和白鲸数据集成平台WhaleTunnel)。我们致力于打造下一代开源原生的DataOps 平台,助力企业在大数据和云时代,智能化地完成多数据源、多云及信创环境的数据集成、调度开发和治理,以提高企业解决数据问题的效率,提升企业分析洞察能力和决策能力。



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公司网站:www.whaleops.com
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运营开源项目


目前,北京白鲸开源科技有限公司运营着已经从 Apache 基金会毕业的大数据工作流调度平台 Apache DolphinScheduler,以及数据集成平台 Apache SeaTunnel,诚邀全球伙伴加入开源共建!

Apache DolphinScheduler:
仓库地址:https://github.com/apache/dolphinscheduler
官网:https://dolphinscheduler.apache.org/

Apache SeaTunnel:
仓库:https://github.com/apache/seatunnel
官网:https://seatunnel.apache.org/

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