Platform güreşinde on milyarlarca dolar, bulut verisi üreten yapay zeka savaşı

Yazar: Vivek Sabrina, Kaynak: Silikon Tavşan Yarışı

Resim kaynağı: Unbounded AI aracı tarafından oluşturulmuştur

Snowflake ve Databricks her zaman veri tabanı alanında çok ilgi görmüş iki firma olmuştur.Aynı sitede olmalarına rağmen her birinin kendine has özellikleri vardır ve rekabet masaya yatırılmamıştır.

Bu üretici yapay zeka dalgasında, iki şirket satın almalar yoluyla çok aktif. sade bir şekilde OmniML (Model Sıkıştırma) edinimi.

İki şirket, yüzeydeki uyum ve gizli rekabet durumlarını değiştirdiler ve şirketin en önemli yıllık toplantısını aynı gün düzenlemeyi seçtiler, üretken AI düzenlerini vurguladılar ve hırsları gizlenemez.

Snowflake 2020'de 57,92 milyar ABD Doları (2023.8.1) cari piyasa değeri ile halka açılacak. Databricks henüz listelenmedi. Son finansman turuna göre değeri 38 milyar ABD Dolarına ulaştı. Üretken yapay zekanın nimetiyle, Databricks'in değerlemesi/gelecekteki listeleme piyasa değeri Snowflake'i yakalayabilir mi? Snowflake onu bir sonraki seviyeye taşıyabilecek mi?

Madrona'nın ortağı Vivek ve Snowflake'e yatırım yapan yatırımcı Sabrina, üretken yapay zeka alanında güreşen iki şirket hakkındaki görüşlerini paylaştı.

En önemli oyunculardan ikisi olan Databricks ve Snowflake sırasıyla San Francisco ve Las Vegas'ta yıllık konferanslarını düzenlediğinden (Databricks'in Veri ve Yapay Zeka Zirvesi ve Snowflake'in Zirvesi), geçen hafta veri ve yapay zeka alanındaki uygulayıcılar için büyük bir haftaydı. .

Bu iki devin büyük etkinliklerini aynı hafta içinde düzenlemeye karar vermesi tesadüf değil. **Snowflake ve Databricks son on yıldır hem arkadaş hem de rakip oldular, ancak bu hafta artık birbirlerinin ezeli rakipleri olduklarını ve yeni savaş alanının yapay zeka olduğunu açıkça ortaya koydu. ** Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, her iki konferanstaki tartışma ve duyuruların çoğu üretken yapay zeka etrafında dönüyordu. Temel mesaj, üretken bir AI stratejisi oluşturmak için her şirketin bir veri stratejisiyle başlaması gerektiğidir.

Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, hem Databricks hem de Snowflake, bu yolculukta müşterileri neden en iyi şekilde destekleyebileceklerini açıkladılar.

Değer zincirinin farklı noktalarında yola çıkan, hatta bir zamanlar stratejik ortaklık olan iki şirket, yapay zekanın bu yeni çağında nasıl bu kadar çetin rakiplere dönüştü?

Daha derine inelim.

[Hızlı sorumluluk reddi beyanı: Madrona, Snowflake'in C Serisi turuna yatırım yaptı ve halen şirkette bazı hisselere sahip. 】

01Snowflake: Veri Ambarından Veri Bulutuna

Snowflake, 2012 yılında Benoît Dageville ve Thierry Cruanes tarafından kuruldu. Oracle'da uzun yıllar çalışmış iki veritabanı uzmanıdırlar ve çoğu veri ambarının "sağlamlaştırılmış, pahalı ve kullanımı zor" olduğunu keskin bir şekilde gözlemlerler. Dageville ve Cruanes, Vectorwise'ın eski CEO'su Marcin Zukowski ile geleceğin veri ambarını üç temel ilkeye dayalı olarak oluşturmak için ortaklık kurdu:

1. Tamamen bulut tabanlı mimari;

2. Neredeyse sınırsız genişleme elde etmek için bilgi işlem ve depolamayı ayırın;

3. Bilgi işlem kaynak kullanımında esneklik, sorgu işlemede benzeri görülmemiş hız ve esneklik sağlar. Bugün Snowflake, "yalnızca" bir bulut veri ambarından, müşterilere verilerine erişmeleri, verileri oluşturmaları, işbirliği yapmaları ve bunlardan para kazanmaları için tek bir platform sağlayan bir "veri bulutu" haline geldi. On yıldan biraz daha uzun bir süre içinde Snowflake, 55 milyar dolarlık bir halka açık şirket haline geldi ve 6.000'den fazla müşteriye ve birçok Fortune 500 şirketine hizmet verdi. Snowflake, büyük hiper ölçekli bulut sağlayıcıları (Azure, AWS ve GCP) ile güçlerini birleştirdi ve şimdi daha fazla dikkat için yapay zekaya odaklanmış durumdalar.

Bu hedefe ulaşmak için yapay zeka ve makine öğrenimi alanında aşağıdakiler dahil bir dizi satın alma ve ürün lansmanı gerçekleştirdiler:

1. Snowpark, veri bilimcilerin uçtan uca makine öğrenimi iş yükü geliştirme, devreye alma ve düzenleme için tercih ettikleri programlama dilini kullanmalarına olanak tanır. Snowpark ile müşteriler, makine öğrenimi modellerini eğitmek ve daha fazla tahmine dayalı analitik çalıştırmak için verilerini alabilir, analiz edebilir ve dönüştürebilir.

2. Streamlit, Snowflake'in Mart 2022'de 800 milyon dolara satın aldığı veri odaklı bir uygulama oluşturma aracıdır. Streamlit, müşterilerin yalnızca birkaç satır kodla yoğun veri kullanan uygulamalar geliştirmesini sağlar. Streamlit, ön uç web uygulamaları aracılığıyla veri analizi görevlerini ve makine öğrenimi modeli çıktısını bağlamsallaştırma sürecini basitleştirir.

3. Snowflake'in bu yılın başlarında satın aldığı bir şirket olan Neeva, kurumsal etkileşimi hızlandırmayı ve verilerle aramayı özellikle daha diyaloglu bir şekilde hedefliyor.

02Databricks: Göl Evi İnşa Edin

Databricks, Snowflake'ten sadece bir yıl sonra, 2013 yılında kuruldu. Endüstri pratisyenleri olan Benoit ve Theyry'den farklı olarak Databricks, akademi ve açık kaynak topluluğuyla derin bağları olan bir grup insan tarafından kuruldu.

Mevcut CEO Ali Ghodsi de dahil olmak üzere yedi kurucu, UC Berkeley'de AMPLab araştırmacılarıydı ve büyük ölçekli veri işleme için açık kaynaklı bir birleşik analitik motoru olan Apache Spark'ı tasarladı. Spark, büyük ölçekli veri mühendisliği, veri bilimi ve makine öğreniminde önemli bir rol oynayan en büyük ve en çok kullanılan veri işleme çerçevelerinden biri haline geldi.

Databricks'in orijinal hedefi, Spark'ın büyük kuruluşların ihtiyaç duyduğu tüm özellikleri (yönetim, destek, barındırma vb.) sağlayan kurumsal düzeyde bir sürümünü piyasaya sürerek Spark'ı ticarileştirmekti. Databricks daha sonra verileri, analitiği ve yapay zekayı birleştiren yenilikçi "Lakehouse Platformu"na dönüştü. Birleşik Lakehouse konsepti, "entegrasyon, depolama, işleme, yönetişim, paylaşım, analitik ve yapay zekayı" tek bir platformda birleştirir.

Geçtiğimiz on yılda Databricks, 38 milyar dolarlık 2021 değerlemesi ile dünyanın en değerli özel şirketlerinden biri haline geldi ve yakın zamanda 1 milyar dolarlık bir gelir kilometre taşına ulaştı. On binlerce kurumsal müşteriye ve açık kaynak kullanıcısına hizmet veriyorlar ve en yüksek profilli halka arzlardan biri olarak kabul ediliyorlar. Tüm bu büyümenin ortasında, MosaicML'nin 1,3 milyar $'lık satın alınması (aşağıda daha fazlası) ve açık kaynak kodlu Dolly'nin açık kaynak kullanımı dahil olmak üzere yakın zamanda gerçekleşen dikkate değer satın almalar ve ürün lansmanları ile kendilerini giderek daha fazla yapay zeka lideri olarak konumlandırdılar. 30 dolardan daha az bir ücret karşılığında eğitilebilir.

03 AI'da Çarpışma

İşletmeler üretken yapay zekaya geçişe hazırlanırken, hem Snowflake hem de Databricks uzun vadeli yapısal trendlerden yararlanmaya devam etmek için iyi bir konumda. Üretken yapay zeka uygulamaları daha yaygın hale geldikçe, her iki şirket de kendilerini stratejik çok ürünlü veri platformları olarak konumlandırmaya çalışıyor. İlgili konferanslarından bazı önemli duyuruları ve her şirketin genel yapay zeka stratejisini ele alışımızı burada bulabilirsiniz.

Snowflake Ana Duyurusu:

Geliştirici Duyurusu

1. Snowflake'in yerel uygulama çerçevesi: Geliştiricilerin verileri yeni şekillerde kullanmak için uygulamalar oluşturmasına, dağıtmasına ve para kazanmasına izin vererek Snowflake'in veri bulutuna dayalı olarak genişletilebilir.

2. Snowpark Konteyner Hizmeti: Programlama dillerini desteklemek, üçüncü taraf yazılımlara erişmek ve tam yığın uygulamaları ve LLM'yi barındırmak için gelişmiş güvenlik ve yönetişim sağlamak için veri programlanabilirliğini ve bilgi işlem altyapısını genişletin. Snowflake'in bilgi işlem platformunu genelleştirerek daha fazla esneklik sağlanır ve müşterilerin alt katmandan (veri katmanı) UI katmanına kadar eksiksiz uçtan uca uygulamaları çalıştırmalarına olanak sağlanır.

3. Diğer önemli duyurular: Snowpipe akış yetenekleri; Dinamik Tablolar (Materyalleştirilmiş Tablolar olarak da bilinir); Document AI (belgelerden yapılandırılmamış verileri ayıklamak için yeni bir hizmet) ve Iceberg Tabloları.

İş Ortağı DuyurusuSnowflake, NVIDIA, Microsoft ve Weights & Biases dahil olmak üzere birkaç önemli iş ortağını duyurdu.

1. NVIDIA ile ortaklık, NeMo kurumsal geliştirme çerçevesini Snowflake'in veri bulutuna yerleştirmeyi planlıyor; bu, Snowflake müşterilerinin Snowflake'te depolanan tescilli verileri kullanarak LLM'ler ve yapay zeka tabanlı uygulamalar oluşturmasına ve devreye almasına olanak sağlayacak.

2. Microsoft ile işbirliği, Microsoft Azure'un OpenAI ve Azure AI/ML hizmetleri etrafındaki yeni ürün entegrasyonlarına odaklanarak Azure ile ortaklığı genişletecektir. İşbirliği, iş yüklerini ve müşterileri veri bulutuna getirme potansiyeline sahiptir.

3. Önde gelen bir MLOps platformu olan Weights & Biases ile işbirliği yapan Snowflake'in kapsayıcı hizmeti, Weights & Biases'in Snowflake veri bulutundaki makine öğrenimi modellerinin, LLM'lerin ve LLM odaklı uygulamaların yinelemeli gelişimini hızlandırmasını sağlar. Sonuç olarak, bu iş birliği işletmelerin ve kullanıcıların üretken yapay zekayı daha kolay bir şekilde oluşturmasına ve bunlardan yararlanmasına yardımcı olacaktır.

4. Bu iki şirkete ek olarak Snowflake, Alteryx, Hex, Dataiku, RelationalAI, Pinecone ve diğerleri ile birçok başka ortaklık duyurdu.

FİKRİMİZ

Yakın zamana kadar Snowflake, mevcut yeteneklerine üretken yapay zeka ekleme planlarını açıklamadı ve birçok yatırımcı, Snowflake'in bu alanda, özellikle Databricks ile karşılaştırıldığında rekabet etme yeteneğiyle ilgili endişelerini dile getirdi. Ancak 2023 zirvesinde Snowflake güçlü bir vizyon sunarak kendisini güvenilir bir veri bulutu sağlayıcısı olarak konumlandırdı ve bununla üretken yapay zeka etrafında güçlü bir hikaye oluşturdu.

Snowflake'in Nvidia ile ortaklığı ve Snowpark konteyner hizmetinin duyurulması, onları AI veri yığınında daha uygun bir oyuncu haline getiriyor. Aktarmak istedikleri temel nokta, müşterilerin Snowflake veri bulutunda LLM'lere ve yapay zeka tabanlı uygulamalara güvenli bir şekilde erişmesine, bunları geliştirmesine ve dağıtmasına olanak tanırken, Nvidia GPU'ları ve yapay zeka yazılımı ile hızlandırılmış bilgi işlem sağlar.

Hikayeleri ve mesajları etkileyici olsa da, yapay zeka alanında Databricks'e göre hala yetersiz olduklarını düşünüyoruz...

Databricks ana duyurusu:

Geliştirici Duyurusu

1. LakehouseIQ: Verileri aramak ve sorgulamak için LLM tabanlı doğal dil arabirimi ve müşterinin mimarisini, belgelerini, sorgularını, sistemlerini vb. anlamak için müşteri verilerini, dahili jargonu ve kullanım modellerini güçlü bir şekilde anlamak.

2. **LakehouseAI: **Databricks, verileri entegre etme, makine öğrenimi için veri kümeleri hazırlama, makine öğrenimi modellerinde ince ayar yapma ve düzenleme ve modelleri kendilerinin dağıtma gibi bazı LLMOps yetenekleri dahil olmak üzere Databricks ML'deki bir dizi yeni özelliği duyurdu. . Databricks ayrıca Vector Search, Feature Services ve MLFlow Gateway ile ilgili bir dizi özelliği duyurdu.

3. MosaicML: Zirveden hemen önce Databricks, zirve sırasında "GenAI modelleri oluşturmak için makine" olarak konumlandırılan MosaicML'yi 1,3 milyar dolara satın aldığını duyurdu.

4. **Diğer önemli duyurular: **Delta Lake 3.0, MLFlow 2.5, farklı arka uç LLM'lerin, Lakehouse Uygulamalarının ve Databricks Lakehouse Monitoring'in akıllı şekilde izlenmesini destekler.

fikrimiz

Databricks, verileri, yapay zeka modellerini, izleme ve yönetişim yeteneklerini Lakehouse platformunda bir araya getirerek yapay zekaya birleşik bir yaklaşım getiriyor. Sonuç olarak Databricks, müşterilerin GenAI çözümlerini daha verimli geliştirmelerini sağlar ve müşteriler, Databricks'i makine öğrenimi geliştirmede ortalama olarak daha hızlı, daha uygun maliyetli ve kullanımı daha kolay olan güvenilir bir iş ortağı olarak algılar.

Halihazırda yapay zeka yığınında önemli bir oyuncu olarak kabul edilen Databricks, açık kaynaklı talimat takip LLM ve büyük bir MosaicML satın alımı olan Dolly gibi modellere yapılan yatırımlar yoluyla GenAI'deki liderliğini sağlamlaştırdı. Databricks, GenAI startup'larının kendi özel verilerini büyük teknoloji şirketlerine bağlı kalmadan uygun maliyetli bir şekilde kullanarak kendi yapay zeka modellerini eğitip devreye almalarının en iyi yolu olarak Lakehouse'larını vurgulamaya devam etti.

**04 İleriye baktığımızda ne bekleyebiliriz? **

Üretken AI çılgınlığı sekiz aydan fazla bir süredir devam etse de, geçen hafta Snowflake ve Databricks'in uzayda akıl ve pazar payı için bir yarış içinde olduğunu açıkça ortaya koydu. Peki, bu artan rekabetten ne bekleyebiliriz?

1. Satın almalar devam edecek → Hem Snowflake hem de Databricks, genel stratejilerini tamamlayan küçük şirketleri satın almaya devam etmek için nispeten iyi bir konumda. Snowflake'in bilançosunda yaklaşık 4 milyar dolar nakit varken, Databricks'in ticaret için yüksek bir değeri var. Bu arada, yüzlerce yapay zeka ve veri aracı girişimi, kuru bir halka arz pazarında bir çıkış noktası bulmaya can atıyor. Neeva ve MosaicML'nin bu devlerin son satın alımları olacağını ve pazarda konsolidasyon olacağını düşünmüyoruz.

2. Müşteriler faydalanacaktır → Snowflake ve Databricks arasındaki artan rekabette, açık ara kazanan onların müşterileri olmalıdır. İki dev, platformlarına hızla yeni ürünler ve hizmetler ekleyerek müşterilerin veri uygulamaları oluşturması ve LLM'lerden yararlanması için "tek duraklı mağazalar" kuruyor. Bu platform iyileştirmesi, yapay zekaya erişimi demokratikleştirmeye yardımcı olacak ve veri bilimcilerin, veri mühendislerinin ve yapay zeka uygulayıcılarının daha anlamlı bir şekilde işbirliği yapmasına olanak tanıyacak.

3. Azure ve AWS daha fazla kar elde edecek → Snowflake ve Databricks yapay zeka pazarında daha da genişlemeye devam ettikçe, çoğunlukla Azure ve AWS tarafından sağlanan çok fazla bilgi işlem gücüne ihtiyaç duyacaklar. Veri mühendisi Anant Packidurali bunu zekice gözlemliyor. Nvidia'nın AI'dan faydalandığı gibi, Snowflake ve Databricks'in bilgi işlem ihtiyaçları için altyapı sağlayan hiper ölçekli bulut hizmeti sağlayıcıları, AI yarışını kim kazanırsa kazansın kazanmaya devam ediyor.

İşletmeler, üretken yapay zeka stratejilerini desteklemek için verilere giderek daha fazla güvenirken, hem Snowflake hem de Databricks'in bu nesiller arası değişimden yararlanmak için iyi bir konumda olduğuna inanıyoruz. Değer zincirinin farklı parçalarından gelmelerine ve ilişkileri son on yılda gelişmesine rağmen, şimdi büyük ödülleri olan bir yarış içindeler.