百亿美金的应用软件扳手腕

试运行越来越多的预测性系统性。

2）Streamlit是一个数据资料飞轮的应用于程序重构应用软件，Snowflake于2022年3月末以8亿美元注资。Streamlit使供应商都能仅有通过几行代码联合开发数据资料密集型应用于程序。Streamlit简化时了通过以前后端Web应用于程序对数据资料系统性任务和工具学仿真输出开展上下原文化时的流程。

3）Neeva是Snowflake月末份早些时候注资的日本公司，目的减速跨国企业与数据资料的交互和搜寻，尤其是以越来越具对话性的形式开展。

Databricks: 重构Lakehouse

Databricks以前身于2013年，仅有比Snowflake晚一年。与Benoit和Theirry是行业各行各业不尽相同，Databricks是由一群与学术界和Linux一个社区显现出密切关系一脉相承的民间团体创始人的。仅限于现任CEO Ali Ghodsi在内的七位创始人是UC Berkeley的AMPLab研究所，他们构思了Apache Spark，这是一个适用大规模数据资料解决问题的Linux为统一系统性增压器。Spark早已蓬勃发展沦为最大且最常用的数据资料解决问题框架之一，在大规模数据资料二期工程、数据资料社会科学和工具学各个方面起着举足轻重功用。

Databricks起初的目标是低运输成本时Spark，推出了跨国OpenBSD的Spark旧版，共享了大型组织所无需的所有功能性（要务、默许、转交等）。Databricks随后蓬勃发展沦为创一新“Lakehouse的平台”，为统一了数据资料、系统性和计算出来机系统。为统一的Lakehouse内涵将“集成、传输、解决问题、要务、共享、系统性和计算出来机系统”融为一体在一个的平台上。

在基本上的十年里面，Databricks已沦为当今世界净值最极低的私人机构日本公司之一，2021年净值达到380亿美元，并于近期借助于了10亿美元的年收入开端。他们为为数众多的跨国企业供应商和Linux软件共享服务项目，并被视作最受瞩目的IPO之一。在所有这些下降里面，他们越来越将自己导向为计算出来机系统科技产业领域的领导者，并近来开展了举足轻重的注资和系列产品发布，仅限于以13亿美元注资MosaicML（下原文将越来越参考介绍），并Linux了Dolly，这是一种以少于30美元的运输成本训练的堆栈调优LLM。

AI里面的碰撞

Snowflake和Databricks都有较差的环境保护位，可以再次为了让长期的结构性趋势，因为跨国企业正要为生成式计算出来机系统的演变认真匆忙。随着生成式计算出来机系统应用于的运用于于，这两家日本公司都试图将自己导向为策略性的多系列产品数据资料的平台。下述是各自小组会议里面的一些举足轻重告示以及我们对每家日本公司主体计算出来机系统策略的说法。

Snowflake主要告示：

联合自由软件告示

1）Snowflake的原生应用于框架：通过强制联合API建立、试用和变现应用于程序，以一新形式为了让数据资料，可基于Snowflake的数据资料皓适配。

2）Snowpark容器服务项目：适配数据资料可编程性和计算出来中间件，以默许Ja、回访第三方软体，并为转交全栈应用于程序和LLM共享提升的人身耐用性和要务。通过时间推移时Snowflake的计算出来的平台，共享实质性的灵活性，使供应商都能从底层（数据资料层）直至到UI层试运行零碎的后端到后端应用于程序。

3）其他举足轻重告示：Snowpipe流式解决问题功能性；动态示例（也叫作胶合板化时示例）；Document AI（一项新服务项目，适用提取原文件里面的非一个通用数据资料）；以及Iceberg Tables。

协力伙伴告示

Snowflake达成协议NVIDIA、Microsoft和Weights Bell Biases等几个举足轻重协力伙伴。

1）与NVIDIA的协力计划将其NeMo跨国企业联合开发框架映射到Snowflake的数据资料皓里面，这将使Snowflake的供应商都能重构和协同作战LLMs和基于计算出来机系统的应用于程序，为了让传输在Snowflake里面的专有数据资料。

2）与Microsoft的协力将适配与Azure的协力伙伴联系，重点是围绕Microsoft Azure的OpenAI和Azure AI/ML服务项目开展新系列产品整合。该协力有可能将原文书工作负载和供应商引入数据资料皓。

3）与Weights Bell Biases这家领先的MLOps的平台的协力，Snowflake的容器服务项目使Weights Bell Biases都能减速在Snowflake数据资料皓里面开展ML仿真、LLMs和LLM飞轮应用于的正则表达式联合开发。最终，这项协力将努力跨国企业和软件越来越得心应手地重构和为了让生成式计算出来机系统。

4）除了这两家日本公司，Snowflake还达成协议了与Alteryx、Hex、Dataiku、RelationalAI、Pinecone等日本公司的许多其他协力伙伴联系。

我们的说法

直到近来，Snowflake未披露任何在现有灵活性上去掉生成式计算出来机系统的计划，许多房地产者对Snowflake在这个科技产业领域（尤其是与Databricks相比）的竞争获胜灵活性说明担忧。然而，在2023年的年会上，Snowflake展示了一个庞大的希冀，将自己导向为可忠诚的数据资料皓共享商，并依此营造了一个与生成式计算出来机系统涉及的庞大故事。

Snowflake与Nvidia的协力，以及Snowpark容器服务项目的达成协议，使他们在AI数据资料堆栈里面沦为一个越来越具初步的行动者。他们想要传递的主体说法是，他们可以让供应商在Snowflake数据资料皓里面人身安全地回访、联合开发和协同作战LLMs和基于计算出来机系统的应用于程序，同时共享Nvidia GPU和AI软体的减速计算出来。

虽然他们的故事和传递的信息令人眼中深刻，但我们普遍认为他们在计算出来机系统科技产业领域相较于Databricks仍然始终保持劣势状态...

Databricks主要告示：

联合自由软件告示

1）LakehouseIQ：基于LLM的重构接口，适用搜寻和核对数据资料，并庞大地理解供应商的数据资料、内部行话和适用模式，以洞察供应商的架构、原文件、核对、系统等。

2）LakehouseAI：Databricks在Databricks ML各个方面达成协议了许多插件，仅限于一些关于LLMOps的灵活性，例如整合数据资料、为工具学匆忙数据资料集、见下原文和策划工具学仿真，以及协同作战仿真本身。Databricks还达成协议了关于矢量搜寻、特征服务项目和MLFlow Gateway的许多功能性。

3）MosaicML：就在年会开始之以前，Databricks达成协议以13亿美元注资MosaicML，该注资在年会期间导向为“重构GenAI仿真的一台”。

4）其他许多人注意的告示：Delta Lake 3.0、MLFlow 2.5默许不尽相同后后端LLMs、Lakehouse Apps和Databricks Lakehouse Monitoring电脑监测。

我们的说法

Databricks通过将数据资料、计算出来机系统仿真、监测和要务灵活性整合到Lakehouse的平台里面，实行了为统一的计算出来机系统工具。因此，Databricks使供应商都能越来越极低效地联合开发他们的GenAI解决方案，并且供应商普遍认为Databricks是一个许多人忠诚的协力伙伴，平均而言，在工具学联合开发各个方面越来越短时间内、越来越经济、越来越易于适用。

虽然Databricks早已被视作计算出来机系统堆栈里面的关键因素行动者，但通过对仿真（如Dolly，一个Linux的堆栈跟著LLM）的房地产以及对MosaicML的关键因素注资，Databricks在GenAI科技产业领域巩固了其领导权势。Databricks再次强调他们的Lakehouse是GenAI草创跨国企业训练和协同作战自己的计算出来机系统仿真的最佳形式，以运输成本实效的形式为了让自己的专有数据资料，而不受大型科技产业日本公司的束缚。

展望未来，我们可以所想什么呢？

尽管生成式计算出来机系统的热潮早已持续了8个多月末，但基本上一周确切断定，Snowflake和Databricks正要告一段落竞争获胜，角力这个科技产业领域的认知和低价份额。

那么，我们可以对这种加剧的竞争获胜有哪些所想？

1.注资将再次开展→ Snowflake和Databricks都相较有较差的环境保护位来再次注资与其主体策略总括的小日本公司。Snowflake在其国有资产负债表上拥有左右40亿美元的现金，而Databricks则拥有可适用结算的极低净值。同时，数百家AI和数据资料应用软件草创跨国企业心中在干旱的IPO低价见到出口。我们不普遍认为Neeva和MosaicML会是这些两大之以前一次注资，低价将出现整合。

2.供应商将充分利用→ 在Snowflake和Databricks中间日渐升级的竞争获胜里面，最显著的赢家无论如何是他们的供应商。这两家两大正要短时间内为他们的的平台去掉大胆的系列产品和服务项目，重构“咨询服务店面”，供供应商重构数据资料应用于程序并为了让LLMs。这种的平台提升将适度本土化时回访计算出来机系统，并让数据资料社会研究团队、数据资料技术人员和计算出来机系统各行各业都能越来越有意义地开展协力。

3.Azure和AWS将赚取越来越多的盈余→ 随着Snowflake和Databricks再次在AI低价上实质性兼并，它们将无需要大量的计算出来灵活性，主要由Azure和AWS共享。数据资料技术人员Anant Packidurali敏锐地检视到这一点。与Nvidia在AI里面充分利用一样，为Snowflake和Databricks的计算出来无需要共享基础设施的超大规模皓服务项目共享商无论谁在AI竞争获胜里面获胜，都将赢取利益。

随着跨国企业对数据资料的依赖程度越来越极低，以默许其生成式计算出来机系统策略，我们相信Snowflake和Databricks都始终保持较差的以前面，可以为了让代人的演变。尽管它们来自价值链的不尽相同一小，并且它们的联系在基本上十年的蓬勃发展里面发生了变化时，但它们今日正始终保持连串奖励更大的竞赛里面。

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