当我们去年首次与 Omni 合作时，我们相信语义层将成为企业从人工智能中驱动价值的关键基础设施。从那时起，很多事情都发生了变化；世界已经基本上追上了科林、杰米、克里斯和 奥姆尼 团队相信了很长时间。
整个企业采用人工智能的步伐急剧加快，数据准确性的风险也随之急剧上升。问题不再是公司是否可以访问他们的数据。人工智能很大程度上解决了这个问题。现在，任何员工都可以用简单的英语提出复杂的业务问题，并在几秒钟内收到答案。问题是他们是否可以信任它。每个企业都有自己的语言，而这种语言并不存在于专栏中；它存在于上下文中。 “已完成的交易”和“收入”对于公司中的每个团队（有时对于公司内的每个贡献者）意味着不同的含义。如果没有业务逻辑的受控层来支持人工智能输出，速度可能会成为一种负担：你越快得到答案，你就能越快地对错误的答案采取行动。
缺少的不是更多的数据或更好的模型。它是一个对企业实际运作方式进行编码的系统。这种从访问作为约束到信任作为约束的转变正是 Omni 所期望的，也是他们一直在构建的目标。
今天，我们很荣幸能够领导 Omni 的 C 轮融资，加倍深化我们与联合创始人 Colin Zima、Jamie Davidson 和 Chris Merrick 的合作关系。
当我们领导 B 系列时，我们支持一个论点：语义层将成为人工智能驱动的世界中的关键基础设施，并且 Omni 团队拥有罕见的经验和信念组合来正确构建它。
凭借数十年在 Looker、Google、Stitch 和 dbt 构建数据和 BI 产品来之不易的经验，Colin、Jamie 和 Chris 很早就认识到，数据人工智能从根本上来说是一个语言问题，而不是建模问题。传统工具迫使人们学习模式。人工智能颠倒了这种逻辑：系统通常必须了解企业的实际想法。 Omni 的受控上下文图对这种理解进行编码，将人工智能从仅仅响应性的东西转变为可靠正确的东西，并基于可信的业务逻辑。
自从我们去年主导 Omni 的 B 轮融资以来，执行速度非常惊人。在人工智能的大力支持下，该团队继续专注、快速地交付产品，扩大了平台的深度及其对广大用户的可访问性，显着降低了数据访问的障碍，同时保持了企业用例所需的信任和准确性。重要的是，这个受控上下文层超出了 Omni 的本机界面。用户可以直接从 Claude、ChatGPT 和 Gemini 等工具查询受治理的数据，每个查询都继承相同的业务逻辑和权限。用户仍使用他们已经依赖的工具；数据仍由 Omni 管理。这种架构选择使 Omni 不仅成为分析的语义基础，而且成为跨企业运行的新兴人工智能代理系统的语义基础。
这种产品驱动的转变体现在客户如何采用 Omni，因为我们相信产品体验已经从令人惊叹变为真正神奇。该公司不仅赢得了企业的青睐，而且还在企业内部进行深入扩张，从最初的采用发展到全公司范围的部署，因为数据和分析之外的团队能够更快地访问可信数据。 竹人力资源，我们在董事会的位置，就是这种模式的一个强有力的例子。该公司使用 Omni 在短短四个月内为 30,000 多人部署了 AI 分析，如今公共用户数量迅速增长到超过 100,000 名。这种扩展模式反映了我们看到 Omni 客户群中出现的更广泛的采用模式，希望为最终客户和用户实现数据洞察民主化。
展望未来，我们相信机会远远超出任何单一产品类别。人工智能时代的分析不再是构建仪表板，而是建立共享理解，以便人类和机器可以根据相同的事实来源进行操作。我们认为，未来的工作将通过与日常工作流程中嵌入的实时、可信数据的无缝交互来塑造。 Omni 的语义层有助于打开通向未来的大门，以受管控、一致且可扩展的方式将 AI 与真实的业务环境连接起来。
我们很自豪能够加深与一个具有清晰愿景和不懈执行速度的团队的合作伙伴关系。随着人工智能采用的加速，建立一个将数据与决策连接起来的集中式治理层变得越来越紧迫。我们相信 Omni 具有独特的优势，可以迎接这一时刻，并为企业人工智能奠定基础。
我们对 Omni 的未来感到非常兴奋。我们鼓励大家 尝试一下 对于他们自己来说，实在是太神奇了！
发布日期：
2026 年 4 月 23 日
.jpg)
