Snowflake y Databricks ayudan a los clientes a crear aplicaciones de IA generativa

Copo de nieve y ladrillos de datos son sin duda empresas similares. Si bien cada uno se posiciona de manera ligeramente diferente, ambos ofrecen almacenamiento, procesamiento y administración de datos en un contexto de nube. Ambos están organizando conferencias para clientes esta semana y están explorando formas de ayudar a los clientes a crear IA generativa y otras aplicaciones inteligentes basadas en los datos almacenados en esas plataformas.

Si eso no estaba claro antes, se hizo aún más claro esta semana cuando Databricks anunció que adquiriría MosaicML por la friolera de $ 1.3 mil millones. Eso es mucho dinero para una startup, incluso una bien capitalizada como Databricks. La medida se produce semanas después de que la compañía anunciara el lanzamiento de Dolly, un LLM de código abierto, y otra adquisición de la herramienta de gobierno de IA Okera.

Snowflake anunció el mes pasado que compraría a Neeva, proporcionándole una herramienta de búsqueda y un talento de primera en ingeniería de inteligencia artificial. 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 el poder de crear aplicaciones de IA generativa y ejecutarlas en las GPU de Nvidia.

Todos estos pasos (y otros) están orientados hacia un objetivo: 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 informática empresarial de Nvidia, Manuvir Das, avanza hacia un uso más práctico de los datos para una evolución lógica de Snowflake como parte del anuncio del miércoles de su asociación con Snowflake.

"El hecho de que Snowflake ahora lo lleve al siguiente paso y diga: 'Está bien, no solo puede mantener sus datos aquí y hacer el procesamiento de datos obvio en ellos, sino que aquí es donde puede construir todas las aplicaciones', eso impulsa tu negocio porque tus datos están aquí. Es algo muy poderoso", dijo Das a TechCrunch+.

Del mismo modo, Databricks se ve a sí mismo cada vez más como un lugar donde no solo puede almacenar datos y realizar las diversas tareas de datos asociadas con ellos, sino también ser parte de una pila de datos general sobre la cual crea aplicaciones.

La adquisición de MosaicML de esta semana fue parte de esa estrategia más amplia para poner los datos en un contexto de IA, dijo Ray Wang, fundador y analista principal de Constellation Research. Esto fue difícil para Databricks incluso con Dolly.

"El aspecto de la IA se trata de hacer que los LLM sean fáciles de adquirir, administrar, entrenar e implementar", dijo Wang.

Ambas empresas claramente se están moviendo fuertemente 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 la otra seguramente lo será en algún momento?

La demanda de IA empresarial no es una ilusión

Databricks y Snowflake están creciendo muy rápidamente. La información más reciente de Databricks sugiere que la compañía generó más de mil millones de dólares en ingresos el año fiscal pasado, mientras que creció más del 60 %. Los resultados de Snowflake son igualmente impresionantes: en su trimestre más reciente, la empresa registró ingresos de $623,6 millones, un 48 % más que en el mismo período del año anterior.