Confluent2025财年年报业绩会议总结
一、开场介绍
会议时间与地点：2025财年，在美国新奥尔良举办的Current大会。
主持人说明：会议旨在探讨人工智能的兴起、智能系统构建、数据流式传输与实时数据的应用，还包括Kafka、Flink等技术的深入交流及产品发布。
管理层发言摘要：
杰伊·克雷普斯（首席执行官兼联合创始人）：指出行业正从商业智能时代迈向人工智能时代，强调实时数据和数据流式传输在构建智能系统、实现AI驱动行动中的核心作用，提出“Confluent Intelligence”概念，涵盖上下文数据、流式代理和传统机器学习模型三大能力。
二、财务业绩分析
核心财务数据：暂无信息
关键驱动因素：暂无信息
三、业务运营情况
核心业务表现：
数据流式传输平台：基于Apache Kafka构建，支持高可靠性、高吞吐量的数据传输，已在全球150,000多个组织中使用，拥有超过1,800个Kafkameetup。
产品更新：Apache Kafka 4.0和4.1版本发布，完成从Zookeeper到Craft的迁移，消费者重平衡等性能显著提升；Kafka队列功能（Queues for Kafka）进入开放预览阶段，支持消息队列语义。
新兴业务：
Confluent Intelligence：推出实时上下文引擎（Early Access）、流式代理（Open Preview），提供异常检测等内置AI功能，可在Confluent Cloud的Flink服务中使用。
数据集成与存储：Table Flow功能支持将Kafka数据实时同步至Iceberg、Delta等格式的表，已支持AWS，Azure版本进入早期访问，实现数据从流式传输到分析生态的无缝流动。
市场拓展：与Anthropic、Salesforce、Marriott、Metronome等建立合作，将数据流式传输与AI、CRM、酒店服务、 monetization等场景结合，推动实时数据在各行业的应用。
研发投入与成果：持续投入Kafka、Flink等核心技术研发，推出Quora（云原生Kafka引擎）、Confluent Private Cloud（私有云部署方案）、Unified Stream Manager（统一流管理工具）等，提升平台性能、易用性和成本效益。
四、未来展望及规划
短期目标：
推进实时上下文引擎、流式代理等功能的完善与商用，拓展查询能力，支持更丰富的用例。
加强与Anthropic等合作伙伴的协作，深化在AI领域的应用集成。
中长期战略：
实现数据流式传输的普及（“ubiquitous streaming”），将其打造为现代应用和业务的基础，推动数据处理从批处理向实时流处理转变。
持续完善“Confluent Intelligence”，强化上下文数据管理、AI代理构建和传统机器学习的融合，助力企业构建更智能、高效的业务系统。
五、问答环节要点
AI发展与企业应用：
雷切尔·泰西尔（Anthropic应用AI负责人）：AI已从聊天机器人、线性输入输出阶段，发展到多 layer 代理架构阶段，企业正从单一实验、沙盒探索转向跨业务线嵌入AI，构建代理工作流，“上下文是关键”，数据架构基础对AI成功应用至关重要。
企业面临的挑战：数据分散在结构化和非结构化系统中，需整合实时与历史数据，MCP（模型上下文协议）是连接AI与外部数据的重要方式，但需解决数据访问控制、质量和集成等问题。
客户案例分享：
拉杰什·坎达萨米（万豪国际集团应用开发与架构副总裁）：万豪通过Confluent的Kafka平台实现数据实时流式传输，将合作伙伴集成时间从6-9个月缩短至6周，提升客户体验，强调实时数据、数据产品化和AI应用对业务的价值。
科斯莫·沃尔夫（Metronome首席技术官）：Metronome基于Confluent的Kafka构建实时monetization基础设施，处理数百亿事件，实现亚秒级延迟和100%准确性，支持灵活的计费模型，认为实时数据是现代企业的核心竞争力。
六、总结发言
管理层强调实时数据和数据流式传输是构建智能系统、实现AI驱动业务行动的基础，Confluent将通过技术创新（如Kafka队列、Quora引擎、Table Flow等）和生态合作，持续完善数据流式传输平台，推动“Confluent Intelligence”的发展，助力企业实现从数据到行动的转化，打造更高效、智能的未来业务模式。