最後的拒絕者低頭了：Google 與 Microsoft 加入 Apache Ossie，讓 AI 看懂企業資料的開放標準

過去一年，全球兩大軟體公司在這十年來最重要的資料標準競賽中始終缺席。本週，這個局面在短短几天內畫下句點：Microsoft 已正式列名 Apache Ossie 生態系頁面，而 The Information 報導 Google 也已加入，成為「最新一家投身這個產業聯盟的大型軟體公司」——這個聯盟的目標，是讓 AI 工具真正看得懂企業資料。

表面上看，這是一則枯燥的管線工程公告。但骨子裡，這是 AI 資料大戰中最後兩個拒絕者的默默投降，也代表產業終於對 Agent 們不斷追問的問題達成共識：「營收」到底是什麼意思？

Apache Ossie 是什麼

Apache Ossie（孵化中）的前身，是 Snowflake 於 2025 年 9 月發起的 Open Semantic Interchange（OSI）。它於 2026 年中進入 Apache 軟體基金會孵化器，並在 7 月以新名字重新出發，規格與程式碼都放在 GitHub 上，由 Apache 專案治理。

它的使命看似狹窄：標準化語意模型（semantic model）在分析、AI 與 BI 平台之間的交換。語意模型是定義企業指標的那一層——資料集、欄位、關聯，以及「淨營收」「活躍用戶」這些度量背後的計算邏輯。每個認真做資料的平台都有一套，但在此之前，沒有任何兩套說同一種語言。同一個商業概念，在 Power BI 的 DAX、Snowflake 的 Semantic View、Looker 的 LookML 裡，可能有三種互不相容的寫法。

這份規格為資料集、欄位、關聯與指標定義了標準欄位，讓寫一次的語意模型能被任何相容工具讀取與執行。在本週之前，已有超過 50 個組織加入——發起者 Snowflake 之外，還包括 Databricks、Salesforce、AtScale、ThoughtSpot、dbt 等，Nvidia 與 Oracle 也是這個生態系中最響亮的名字。

為什麼 Microsoft 的轉向令人意外

以 Microsoft 的歷史來看，這則新聞才會如此令人吃驚。整整一年，Microsoft 待在標準之外，讓 Power BI 的語意模型鎖在 DAX 裡，只為 Power BI 服務。更糟的是，Microsoft 先前還曾主動阻擋合作夥伴將第三方資料工具直連 Power BI——這個舉動被普遍解讀為替 Microsoft Fabric 圍起護城河、犧牲 Snowflake 與 Databricks 的利益，也是新興 AI 資料大戰的一條戰線。

這個姿態現在死了。證據具體且公開：

• Microsoft 已列名 Apache Ossie 生態系頁面，與 Snowflake、Databricks、Salesforce、AtScale 並列。
• Apache Ossie 的 GitHub 儲存庫裡有一套 Microsoft 轉換器，能把 Power BI 與 Fabric 的語意模型轉成 Ossie 格式，也能轉回來。
• Power BI 團隊發布部落格文章，確認對 Apache Ossie 的承諾，承諾協助客戶「定義一次語意上下文，就能跨生態系重複使用，無需重複資料或商業邏輯」。公司表示，目前與 Snowflake 的合作聚焦在跨平台語意層轉換。

值得注意的是，Microsoft 不是空著手、也不是閉著嘴加入的。Power BI 團隊同時宣布，打算推動 DAX 成為 Ossie 認可的查詢語言，並擴大對本體論（ontology）的支援，實現它所謂的「平台無關的營運智慧」。換句話說：Microsoft 願意互操作，但它也要這個標準說它的語言。

至於 Google——The Information 於 9 月 30 日報導其加入——則補上了最後一塊拼圖。這家同時擁有 Looker 與 BigQuery、並持續在其上打造自家 Universal Semantic Layer 的公司，如今也走進了帳篷內，只是對外說明得少得多。

真正的推力：AI Agent 打不開 Power BI

這個大轉向背後的戰略邏輯，不是外交溫情，而是算術。

當今幾乎沒有企業只依賴單一供應商。資料同時躺在 Snowflake、Databricks、BigQuery 與 Redshift 裡。而對這些資料提出的問題，越來越不是來自 Power BI 或 Excel，而是來自 Claude、ChatGPT 與 Cursor——這些 AI Agent 根本不會去開啟任何 BI 工具。一個只在單一工具內有效的語意模型，對每一個不啟動該工具的 Agent 來說，等於不存在。

正如 AtScale 的 Chris Lynch 本週所言：「未來需要的是一個異質堆疊，讓任何資料庫都能連上任何 LLM 或 SaaS 應用程式。」Microsoft 的客戶早在 Microsoft 之前就做了這個決定。當整個產業對「如何描述一個指標」達成共識，拒絕者的格式就成了唯一沒有其他工具讀得懂的格式——Microsoft 把這筆帳算清楚了。

時機同樣關鍵。2026 年，Agentic Analytics 正從展示品走向正式的生產管線，而每一個碰企業資料的 Agent，都需要可信賴、機器可讀的商業指標定義。沒有語意層的 Text-to-SQL 會產出一臉自信的胡說八道；有了它，產出的數字才會跟 CFO 算的一樣。Ossie 正是這份信任的傳輸層。

還沒解決的問題

這個標準有其真實的限制，必須說清楚。Ossie 給了產業一套共同的方法，把指標的意義寫下來——但總還是要有人負責把它算出來，而且每次、對每個提問的工具，都要算出一模一樣的結果。兩家廠商可以匯入同一份 Ossie 模型，卻因為執行引擎不同而算出分歧的數字。這個「計算機問題」，正是 AtScale（其 ACE 引擎能在客戶選定的任何平台上運算 Ossie 定義的指標）與各大平台如今競爭的地盤。

孵化中的專案也還沒完全回答治理問題：如何跨團隊為語意模型做版本管理、如何認證轉換器的保真度，以及如何調解 DAX 爭取成為認可查詢語言的企圖心，與其他成員奠基於 SQL 和既有語意工具的路線。Apache 孵化是一段過程，不是終點線。

為什麼重要

本週的意義不在於兩個標誌被加到一個網頁上，而在於對專屬、高牆花園式語意模型的最後一場可信豪賭，被放棄了。一年前 Snowflake 發起 OSI 時，這個開放標準看起來像邊緣者的聯盟。隨著 Microsoft 與 Google 的加入，中立格式如今成了預設值——而任何還在押注「語意模型只在自家圍牆內有效」的廠商，都得向客戶解釋為什麼。

對企業來說，近期红利是更便宜、更可靠的 AI 分析：Agent 讀到的是同一個「總營收」定義，而不是去調和五種版本。對 AI 產業來說，這是讓 Agent 值得被託付數字的一小步，但卻是真實的一步。互通性的故事向來不刺激，但這一則改寫了地圖。

Apache Ossie 突圍這一年給我們的教訓，和 HTTP、SQL 與 USB 教過的一樣：當格式大戰拖得夠久，市場最終會選擇那扇所有人都走得進的門。本週，最後兩個巨人走了進來。