Snowflake 和 Databricks 正在將其服務中的資料運用起來
導言
Snowflake 和 Databricks 都是在雲端環境中提供資料儲存、處理和管理服務的相似公司。這兩家公司都在本週舉辦客戶大會，並致力於幫助客戶在這些平臺上建立生成性人工智慧應用程式和其他智慧應用程式。Databricks 最近宣布以 13 億美元的價格收購了 MosaicML，此舉使這一點更加明顯。這是一筆相當大的交易金額，即使對於像 Databricks 這樣資本充裕的新創企業來說也是如此。此舉發生在該公司宣布釋出名為 Dolly 的開源 LLM（多模態模型學習）以及收購 AI 治理工具 Okera 的數週之後。Snowflake 上個月宣布收購 Neeva，從而獲得一個搜尋工具和一些高階 AI 工程人才。該公司去年還收購了 Streamlit，該工具可讓企業從 Snowflake 儲存的資料中構建應用程式。在本週，Snowflake 宣布推出了一項新的容器服務，並與 Nvidia 建立了合作夥伴關係，使客戶可以構建生成性人工智慧應用程式並在 Nvidia GPU 上執行。所有這些舉措（以及其他舉措）的設計都是為了以這些服務中儲存的資料作為機器學習模型，特別是大型語言模型的燃料。兩家公司都希望幫助客戶充分利用儲存在其平臺上的所有這些資料。
以資料為基礎的人工智慧應用的商業價值
Databricks 和 Snowflake 都在快速增長。來自 Databricks 的最新訊息表明，在其最近的財政年度中，該公司的收入超過 10 億美元，增長率超過 60％。Snowflake 的業績同樣令人矚目，在其最近的一季度中，其收入達到 6.236 億美元，相比去年同期增長 48％。
這些數位顯示了企業對人工智慧的需求不是虛幻的，而是真實存在的。隨著資料量的急劇增加，企業越來越意識到利用儲存在其平臺上的資料來建立智慧應用程式的重要性。Databricks 和 Snowflake 透過收購、合作夥伴關係和產品開發等方式明確表明，它們正在努力滿足客戶對人工智慧的需求。
從盈利角度來看，這對這些公司的未來是否有影響？
無論是 Databricks 還是 Snowflake，這兩家公司都在全力發展人工智慧領域，透過收購、合作夥伴關係和產品開發來實現這一目標。從現有的業績數位來看，這兩家公司都取得了驕人的成績。
然而這種高速增長是否能帶來持續的盈利一直是一個尚未確保的問題。隨著競爭的加劇和市場需求的變化，這兩家公司必須保持創新和敏捷，以繼續引領行業。此外隨著人工智慧技術的快速發展，市場對於這類技術的價值和應用方式也在不斷演變。
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