Copo de nieve y ladrillos de datos Seguramente son empresas similares. Si bien 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 estas plataformas.
Si eso no estaba claro antes, se hizo aún más evidente esta semana cuando Databricks anunció que adquiriría MosaicML por $ 1.3 mil millones. Eso es mucho dinero para una startup, incluso una bien capitalizada como Databricks. El movimiento se produjo semanas después de que la compañía anunciara que lanzaría 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, dándole una herramienta de búsqueda y algunos talentos 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 los 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: utilizar los datos almacenados en estos servicios como combustible para modelos de aprendizaje automático, especialmente modelos de lenguaje extenso. Ambas empresas quieren ayudar a los clientes a aprovechar todos estos datos almacenados en sus plataformas.
El vicepresidente de computación 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 se está moviendo en el siguiente paso donde dicen, OK, no solo puedes mantener tus datos aquí y hacer las cosas obvias de procesamiento de datos en ellos, sino que este es el lugar donde puedes construir todo. las aplicaciones que impulsan a su empresa porque sus 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 con eso, sino que también puede ser parte de una pila de datos completa, donde crea aplicaciones en la parte superior.
La adquisición de MosaicML de esta semana fue parte de esta estrategia más amplia para poner los datos a trabajar en un contexto de IA, dijo Ray Wang, fundador y analista principal de Constellation Research. Eso es algo que fue difícil de hacer para Databricks, incluso con Dolly.
“El ángulo de la IA se trata de facilitar la adquisición, administración, capacitación e implementación de LLM con facilidad”, dijo Wang.
Ambas empresas claramente se están moviendo con fuerza hacia la IA a través de adquisiciones, asociaciones y desarrollo de productos. Pero, ¿qué significa eso desde una perspectiva de ingresos potenciales para el futuro de estas empresas, una de las cuales ya es pública y otra que seguramente lo estará eventualmente?
La demanda de IA empresarial no es ilusoria
Databricks y Snowflake están creciendo muy rápidamente. La información más reciente de Databricks indica que en su año fiscal más reciente generó más de mil millones de dólares en ingresos, con un crecimiento de más del 60 %. Los resultados de Snowflake son igualmente impresionantes, registrando $623,6 millones en ingresos en su trimestre más reciente, un 48 % más que en el mismo período del año anterior.
