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2023-08-01 16:52:49
Snowflake和Databricks一直是数据库领域关注度非常高的两家公司,虽然同在一个地盘,但各有特色,竞争一直没有摆到台面上。而这一次的生成式AI浪潮,两家公司非常积极的通过收购布局,Snowflake完成了对Neeva(企业级AI搜索引擎)的收购,Databricks13亿美金收购MosaicML(ML模型部署),并低调宣布对OmniML(模型压缩)的收购。两家一改一直以来表面和睦、暗里较劲的态势,选择同一天举办公司最重要的年会,亮明自家的生成式AI布局,野心藏不住了。Snowflake2020年上市,目前市值579.2亿美金(2023.8.1),Databricks还未上市,根据上一轮融资,其估值已达到380亿美金。在生成式AI的加持下,Databricks的估值/未来上市市值能否追上Snowflake?Snowflake又能否更上一层楼?
Snowflake和Databricks都有良好的生态位,可以继续利用长期的结构性趋势,因为企业正在为生成式人工智能的转变做准备。随着生成式人工智能应用的广泛应用,这两家公司都试图将自己定位为战略性的多产品数据平台。以下是各自会议中的一些重要公告以及我们对每家公司整体人工智能战略的看法。
1)Snowflake的原生应用框架:通过允许开发人员创建、分发和变现应用程序,以新的方式利用数据,可基于Snowflake的数据云扩展。2)Snowpark容器服务:扩展数据可编程性和计算基础架构,以支持编程语言、访问第三方软件,并为托管全栈应用程序和LLM提供增强的安全性和治理。通过泛化Snowflake的计算平台,提供进一步的灵活性,使客户能够从底层(数据层)一直到UI层运行完整的端到端应用程序。3)其他重要公告:Snowpipe流式处理功能;动态表格(也称为材料化表格);DocumentAI(一项新服务,用于提取文档中的非结构化数据);以及IcebergTables。合作伙伴公告Snowflake宣布NVIDIA、Microsoft和Weights&Biases等几个重要合作伙伴。
1)LakehouseIQ:基于LLM的自然语言接口,用于搜索和查询数据,并强大地理解客户的数据、内部行话和使用模式,以了解客户的架构、文档、查询、系统等。2)LakehouseAI:Databricks在DatabricksML方面宣布了许多新功能,包括一些关于LLMOps的能力,例如整合数据、为机器学习准备数据集、微调和策划机器学习模型,以及部署模型本身。Databricks还宣布了关于向量搜索、特征服务和MLFlowGateway的许多功能。3)MosaicML:就在峰会开始之前,Databricks宣布以13亿美元收购MosaicML,该收购在峰会期间定位为“构建GenAI模型的机器”。4)其他值得注意的公告:DeltaLake3.0、MLFlow2.5支持不同后端LLMs、LakehouseApps和DatabricksLakehouseMonitoring智能监控。
尽管Snowflake和Databricks来自价值链的不同部分,并且它们的关系在过去十年的发展中发生了变化,但它们现在正处于一场奖励巨大的竞赛中。在Snowflake和Databricks之间逐渐升级的竞争中,最明显的赢家应该是他们的客户。这两家巨头正在快速为他们的平台添加新颖的产品和服务,构建“一站式商店”,供客户构建数据应用程序并利用LLMs。
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