Databricks 在 Iceberg Summit 2026 上宣布 Apache Iceberg v3 在其平台进入公开预览。Iceberg v3 带来三项核心能力：行血缘（Row Lineage，每行携带永久 ID 和修改序列号，使 CDC 成为表的原生属性）、删除向量（Deletion Vectors，逻辑删除无需重写数据文件，写入性能比 copy-on-write 快最多 10 倍）、以及 VARIANT 类型（半结构化数据以原生列类型存储，无需 schema 迁移即可查询新字段）。通过 Delta Lake UniForm 实现"写一次 Delta，以 Iceberg 格式随处读取"。
Databricks 4 月 9 日宣布通过 Delta Sharing 协议共享从外部 Iceberg Catalog 联邦的外部 Iceberg 表进入公开预览。数据提供方可将外部 Iceberg 表添加到共享中，接收方以只读格式访问，无需将数据复制到 Databricks 环境内。
Snowflake 4 月 9 日宣布 Data Clean Rooms 全新 Collaboration API 正式 GA（API 版本 14.3）。新架构支持完全对称的多方协作，具有灵活的角色分配和细粒度的数据访问控制，适用于任意数量的参与者。同步新增协作配置管理 API 和操作可靠性改进。
Oracle 在 AI World Tour（纽约）发布 26ai 重大更新，建立 Gold/Platinum/Diamond 三级可用性架构。Platinum 级灾难故障转移 <30 秒（比 19c 快 4 倍），无额外费用；Diamond 级 <3 秒零数据丢失。安全层面推出 Deep Data Security（专为 AI Agent 设计的细粒度数据授权）和后量子密码学支持。
Azure Databricks 4 月 9 日在 Unity Catalog 管道的 Pipelines DELETE API 中新增 cascade 字段（Beta）。默认 cascade=true 删除管道时同时删除所有关联的物化视图、流式表和视图；设置 cascade=false 可在删除管道后保留关联表（表变为非活跃状态）。
Iceberg Summit 2026（4月8-9日，旧金山）首次扩展为两天线下活动。核心技术讨论包括：V4 版本中 metadata.json 可选性设计、Russell Spitzer 推进的单文件提交（one-file commits）可大幅降低提交延迟，以及 Péter Váry 提出的高效列更新提案——仅写入更新列到单独文件、读取时拼接，直接面向 AI/ML 宽表场景。
Parquet ALP（Adaptive Lossless floating-Point）编码规范已完成最终审查，正式接受投票预计本周内完成。ALP 通过分别编码浮点数的指数和尾数部分实现更优压缩率，直接提升 ML 特征存储和科学计算场景的存储效率。
核心观点：Snowflake CEO 在 TechCrunch Equity 播客中阐述公司战略转型方向：从数据仓库公司转变为「随数据交付」的 AI 平台。核心判断是聊天机器人时代正在结束，真正的价值在于能自主执行复杂业务任务的智能体。公司已推出数百项 AI 功能并对内部团队架构进行全面重组。
核心观点：Constellation Research 首席分析师 Holger Mueller 评价称，Oracle Diamond 级 MAA 达到可用性新巅峰——零停机、零数据丢失的可用性水平，不仅传统实时信用卡处理需要，需要 24/7 访问当前数据的 AI Agent 应用同样需要。这明确提高了 AI 时代真正关键任务数据架构的标准。
核心数据：阿里云（3月18日，涨幅 5%~34%，CPFS 智算版涨 30%）、百度智能云（3月18日，5%~30%）、腾讯云（4月9日，AI 算力/TKE/EMR 统一涨 5%，5月9日生效）。
腾讯云成为一个月内第三家宣布涨价的主要云厂商。涨价从模型调用层（腾讯云 3 月混元涨价 463%）传导到底层算力层（4 月 EMR 涨 5%），核心驱动力是 AI Agent 爆发带来的算力供需失衡。IDC 预测到 2030 年全球活跃 AI 智能体将达 22.16 亿。
为什么值得继续看：4 月 8-9 日在旧金山举办的 Iceberg Summit 2026 汇聚了 70+ 场技术分享。Databricks 在此宣布 Iceberg v3 公开预览，Snowflake 同期公布 Iceberg V3 支持路线图和治理可移植性计划，Cloudera 发布含 Iceberg 优化器的混合平台升级。三大阵营在同一场活动上竞相展示 Iceberg 投入。
需要等待什么信号确认：Snowflake Iceberg V3 功能的实际 GA 时间、Databricks Iceberg v3 从公开预览到 GA 的节奏、各平台 Iceberg v3 功能的实际性能基准对比。
为什么值得继续看：Cloudera 4 月 8 日在 Iceberg Summit 上宣布平台重大升级，核心亮点包括：延长支持至 2032 年、Lakehouse Optimizer 自动优化 Iceberg 表（查询性能 +38%、存储开销 -36%）、Cloud Bursting（本地数据中心弹性扩展到云端无需数据复制）、跨平台实时 Iceberg 表共享。
需要等待什么信号确认：Cloud Bursting 和跨平台 Iceberg 表共享的实际可用时间和客户验证案例。
为什么值得继续看：Iceberg 和 Arrow 社区同步在讨论 AI 生成代码的披露标准和代码溯源要求，预计 Summit 后将产出正式政策。这可能成为开源数据生态中 AI 辅助开发的第一个正式治理框架。
需要等待什么信号确认：正式政策文档发布，以及是否会被其他 Apache 项目（如 Spark、Flink）采纳。