Snowflake и Databricks заставляют работать данные, хранящиеся в их сервисах

Snowflake и Databricks заставляют работать данные, хранящиеся в их сервисах

Снежинка и блоки данных наверняка похожие компании. Хотя каждый позиционирует себя немного по-разному, оба обеспечивают хранение, обработку и управление данными в облачном контексте. Обе компании проводят конференции для клиентов на этой неделе, и обе ищут способы помочь клиентам создавать генеративный ИИ и другие интеллектуальные приложения на основе данных, хранящихся на этих платформах.

Если раньше это было неясно, то на этой неделе это стало еще более очевидным, когда Databricks объявила о приобретении MosaicML за крутые 1,3 млрд. долл.. Это большие деньги для стартапа, даже такого хорошо капитализированного, как Databricks. Этот шаг был сделан через несколько недель после того, как компания объявила о выпуске Dolly, LLM с открытым исходным кодом, и еще одном приобретении инструмента управления ИИ Okera.

В прошлом месяце объявила, что покупает Neeva, предоставляя ей инструмент поиска и несколько высококлассных специалистов в области искусственного интеллекта. В прошлом году компания также купила Streamlit, который позволяет компаниям создавать приложения на основе данных, хранящихся в Snowflake, а в среду она объявила о новом контейнерном сервисе и партнерстве с Nvidia, что дает клиентам возможность создавать генеративные приложения ИИ и запускать их на графических процессорах Nvidia. .

Все эти шаги (и другие) разработаны с одной целью: использовать данные, хранящиеся в этих сервисах, в качестве топлива для моделей машинного обучения, особенно для больших языковых моделей. Обе компании хотят помочь клиентам воспользоваться всеми этими данными, хранящимися на их платформах.

Вице-президент Nvidia по корпоративным вычислениям Манувир Дас, выступая в связи с объявленным в среду партнерским соглашением со Snowflake, считает переход к более практическому использованию данных логическим продолжением Snowflake.

«Тот факт, что Snowflake теперь движется к следующему шагу, где они говорят: хорошо, вы не только можете хранить свои данные здесь и выполнять над ними очевидные действия по обработке данных, но это место, где вы можете построить все приложения, которые управляют вашей компанией, потому что ваши данные прямо здесь. Это очень мощная вещь», — сказал Дас TechCrunch+.



Точно так же Databricks все чаще рассматривается как место, где вы можете не только хранить данные и выполнять различные задачи с данными, связанные с этим, но вы также можете быть частью целого стека данных, где вы создаете приложения поверх.

Приобретение MosaicML на этой неделе было частью этой более широкой стратегии по использованию данных в контексте ИИ, сказал Рэй Ван, основатель и главный аналитик Constellation Research. Это было трудно для Databricks, даже с Долли.

«Угол ИИ заключается в том, чтобы упростить приобретение, управление, обучение и развертывание LLM», — сказал Ван.

Обе компании явно активно продвигаются к ИИ посредством приобретений, партнерства и разработки продуктов. Но что это означает с точки зрения потенциальных доходов для будущего этих компаний, одна из которых уже является публичной, а другая, несомненно, в конечном итоге будет там?

Спрос на корпоративный ИИ не иллюзорен

Databricks и Snowflake очень быстро растут. Последняя информация от Databricks указывает на то, что за последний финансовый год компания получила доход более 1 млрд. долл., увеличившись более чем на 60%. Результаты Snowflake также впечатляют: выручка в последнем квартале составила 623,6 млн долларов, что на 48% больше, чем в прошлом году.