Copo de nieve Y Ladrillo de datos Seguramente son empresas similares. Aunque cada uno se posiciona de manera un poco diferente, ambos brindan almacenamiento, procesamiento y control de datos en un contexto de nube. Ambos están organizando conferencias para clientes esta semana, y ambos están buscando formas de ayudar a los clientes a crear IA generativa y otras aplicaciones inteligentes además de los datos almacenados en esas plataformas.
Si eso no estaba claro antes, se hizo aún más evidente esta semana cuando Databricks anunció la adquisición de MosaicML por 1300 millones de dólares. Eso es mucho dinero para una startup, incluso una bien capitalizada como Databricks. La medida se produjo semanas después de que la compañía anunciara el lanzamiento de Dolly, un LLM de código abierto, y otra adquisición en la herramienta de gobierno de IA Okera.
Snowflake anunció el mes pasado que compraría Neeva, brindándole una herramienta de investigación y talento de ingeniería de inteligencia artificial de alto nivel. La compañía también compró Streamlit el año pasado, que permite a las empresas crear aplicaciones a partir de datos almacenados en Snowflake, y el miércoles anunció un nuevo servicio de contenedores y una asociación con Nvidia, que brinda a los clientes una forma de crear aplicaciones de inteligencia artificial generativa y ejecutarlas en las GPU de Nvidia. .
Todos estos movimientos (y otros) están diseñados con una cosa en mente: usar los datos almacenados en estos servicios como combustible para modelos de aprendizaje automático, especialmente modelos de lenguajes grandes. Ambas empresas quieren ayudar a los clientes a aprovechar todos estos datos almacenados en sus plataformas.
El vicepresidente de informática empresarial de Nvidia, Manuvir Das, hablando en el contexto del anuncio de asociación del miércoles con Snowflake, ve el cambio hacia un uso más práctico de los datos como una progresión lógica para Snowflake.
«El hecho de que Snowflake ahora esté dando el siguiente paso en el que dicen, está bien, no solo puedes mantener tus datos aquí y hacer algunas cosas obvias de procesamiento de datos en ellos, sino que aquí es donde todos pueden crear las aplicaciones que impulsa tu negocio porque tus datos están aquí. Eso es algo muy poderoso”, dijo Das a TechCrunch+.
De manera similar, Databricks se ve cada vez más como un lugar donde no solo puede almacenar datos y realizar las diversas tareas de datos asociadas, sino que también puede ser parte de una pila de datos completa, donde crea aplicaciones por arriba.
La adquisición de MosaicML esta semana fue parte de esa estrategia más amplia para poner los datos a trabajar en un contexto de IA, dijo Ray Wang, fundador y analista principal de Constellation Research. Esto es algo que fue difícil de hacer para Databricks, incluso con Dolly.
“El ángulo de la IA es facilitar la adquisición, administración, capacitación e implementación de LLM”, dijo Wang.
Ambas empresas se están moviendo claramente hacia la IA a través de adquisiciones, asociaciones y desarrollo de productos. Pero, ¿qué significa esto en términos de ingresos potenciales para el futuro de estas empresas, una de las cuales ya es pública y la otra que seguramente algún día lo será?
La demanda de IA empresarial no es ilusoria
Databricks y Snowflake están creciendo muy rápido. La información más reciente de Databricks indica que en su último año fiscal generó más de $1,000 millones en ingresos, creciendo más del 60%. Los resultados de Snowflake son igualmente impresionantes, registrando ingresos de 623,6 millones de dólares en su último trimestre, un 48 % más que en el mismo período del año anterior.