لقد هبت رياح النماذج الكبيرة بشكل حتمي على صناعة البيانات الضخمة ، ورائحة البارود ليست صغيرة.
يقترب هذا التعاسة ، فقد لاحظ أحدهم أن Databricks و Snowflake ، وهما "الأعداء القدامى" لصناعة البيانات الضخمة ، اختارا أهم قمة سنوية لكل منهما في نفس الوقت من 26 إلى 29 يونيو.
هذا شيء لم يحدث منذ سنوات عديدة.
ليس ذلك فحسب ، بل قاموا أيضًا "بالإجماع" بتحويل موضوع مؤتمر هذا العام إلى مكان أقرب إلى الذكاء الاصطناعي. أطلق Databricks على المؤتمر مباشرةً اسم "Data + AI Summit" ، وبنقرة واحدة على الموقع الرسمي يوجد "Generation AI" ضخم:
أضافت Snowflake أيضًا ميزة كبيرة إلى مؤتمرها ، "أكبر مؤتمر حول البيانات والتطبيقات والذكاء الاصطناعي":
هذا يظهر ماذا؟ إنه يظهر أن الشركتين تجبران المشاركين بشكل صارخ على اتخاذ قرار: إذا ذهبت إلى اجتماعهم ، فقد يكون الأوان قد فات بالنسبة لنا للعودة مرة أخرى.
يجب أن تعلم أن هاتين الشركتين ، واحدة في سان فرانسيسكو والأخرى في لاس فيغاس ، تستغرقان 9 ساعات بالسيارة و 1.5 ساعة بالطائرة. يريد المشاركون أن يكون لديهم مخلب سمكة ودب ، وأخشى أن يضطروا إلى رمي ما يكفي.
يأتي الشيء الكبير التالي ، ليس فقط الوقت الذي يتزامن ، فقد دعت الشركتان ضيوفًا مهمين لإلقاء كلمات رئيسية - دعت Databricks الرئيس التنفيذي لشركة Microsoft Satya Nadella (Satya Nadella) ، Snowflake هو الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia Huang Renxun.
الجميع رئيس.
قام بعض مستخدمي الإنترنت بتذكير الجميع بأنه منذ انعقاد قمتي الشركتين في نفس الوقت ، "إذا لم تكن قد اخترت جانبًا بعد ، فقد حان الوقت للاختيار".
بالطبع ، هناك أيضًا العديد من الأشخاص المستعدين للركض على كلا الجانبين. يخطط مدير منتجات Striim John Kutay للتحدث في كلا المؤتمرين ، ولكنه سيقيم أيضًا "المسافة والوقت بين لاس فيجاس وسان فرانسيسكو".
سأله أحد مستخدمي الإنترنت الذي لم يتخذ قراره بشأن خطابه على Databricks ، "أريد أن أذهب ، لكن علي أن أذهب إلى SF عندما يحين الوقت ، للأسف".
في هذا الصدد ، كان لدى أحد مستخدمي الإنترنت حلم شائن ، "لقد حلمت للتو أن الجميع مصاب بالتاج الجديد في مؤتمر Snowflake ، لأن Snowflake لم يريدنا أن نشارك في قمة Databricks ..."
يعتبر كل من Snowflake و Databricks حاليًا رائدين في شركات تحليل البيانات الضخمة. تم تأسيس الأول في عام 2021 وتم طرحه للاكتتاب العام في سبتمبر 2020. وارتفع سعر السهم بنسبة 111.6٪ في اليوم الأول من الإدراج ليغلق عند 253.93 دولارًا أمريكيًا ، مما يجعله أكبر اكتتاب عام للبرمجيات في تاريخ الولايات المتحدة.
بالإضافة إلى ذلك ، تتضمن قائمة المساهمين في Snowflake أيضًا مستثمرين مشهورين مثل Salesforce و Buffett.
تأسست Databricks في عام 2013 ، وهي حاليًا شركة يونيكورن فائقة في السوق الأولية.في عام 2021 ، تلقت جولتين متتاليتين من التمويل على نطاق واسع بمستوى 1 مليار دولار أمريكي ، مع تقييم يصل إلى 38 مليار دولار أمريكي (بيانات 2021) .
وقد اعتاد بعض الممارسين الصينيين على تسميته "مصنع الطوب".
لا تقارن الشركتان بالعالم الخارجي فحسب ، بل تتنافسان دائمًا مع بعضهما البعض بشكل علني وسري.
أشهر مكالمة في عام 2021. في ذلك الوقت ، مع رؤية Snowflake تحقق قيمة سوقية تبلغ 100 مليار من خلال الاعتماد على مستودع البيانات السحابية ، لم تستطع Databricks البقاء ثابتة ، ونشرت مقالًا يقول إن تقنية بحيرة البيانات الخاصة بها سجلت رقمًا قياسيًا جديدًا في اختبار TPC-DS المعياري.
النقطة المهمة هي أن Databricks يسلط الضوء أيضًا على دراسات الجهات الخارجية التي تُظهر ما يصل إلى 2.5 مرة من الأداء الفعلي لـ Snowflake.
بعد عشرة أيام ، استجاب سنوفليك ، وأصدر نتائج الاختبار الخاصة به ، بينما زعم أن استنتاجات مقارنة الأداء التي نشرتها Databricks تفتقر إلى الاكتمال ، وأن البحث نفسه كان معيبًا.
أكد مؤسس Snowflake أيضًا أن مثل هذه المعايير لا معنى لها ، ونشر نتائج قياس قاعدة البيانات في هذا العصر "يحول الاتصالات التقنية العادية إلى وسيلة للتحايل التسويقية تفتقر إلى النزاهة."
رد Databricks غير راغب في ذلك مرة أخرى ، ونشر المؤسس مدونة ، هذه المرة باتهام أكثر خطورة: لقد غير Snowflake بالفعل بيانات إدخال TPC-DS لنتائج الاختبار.
منذ ذلك الحين ، لم يتوقف الاختناق المتبادل بين الاثنين.
في محادثة مع المستثمر مات تورك العام الماضي ، لم يخجل علي قدسي ، الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Databricks ، من الحديث عن المنافسة مع Snowflake.
لقد تفاخر تجاريًا أولاً بأن Snowflake لديه "على الأرجح أفضل مستودع بيانات في السوق" ، و "Databricks و Snowflake سوف يتعايشان ربما في 70٪ من العملاء".
للإضافة هنا ، تستخدم Snowflake بشكل أساسي تقنية مستودع البيانات ، بينما تستخدم Databricks تقنية بحيرة البيانات ، والتي تعد أيضًا الاختلاف الرئيسي بين الفكرتين التقنيتين.
ثم روج علي قدسي لبحيرة البيانات الخاصة به ، "لدى موفري الحوسبة السحابية العامة حافز لدفع المزيد من الناس لتخزين البيانات في بحيرات البيانات الخاصة بهم ... أعتقد أن نموذج بحيرة البيانات سيفوز."
لم ينته السعي وراء أداء المنتج بعد ، والآن تتطلع Databricks و Snowflake سرًا على النموذج الكبير.
أصدرت Databricks نموذجًا مفتوح المصدر للغة كبيرة يسمى Dolly (من المفترض أن يكون تكريمًا لـ Dolly ، أول نعجة مستنسخة) في مارس من هذا العام ، قائلاً إنه "مقابل 30 دولارًا ، خادمًا ، وثلاث ساعات ، يمكننا تعليم دوللي تبدأ في التفاعل في المستوى البشري ".
من الواضح أن هذا يستهدف المنتجات ذات العتبة الأعلى مثل ChatGPT ، مما يعني أن الذكاء الاصطناعي لم يعد شيئًا لا تستطيع سوى شركات التكنولوجيا الكبيرة تحمله ، فبدون الكثير من التمويل ، يمكن لأي شخص تطوير ذكاء اصطناعي يشبه الإنسان حقًا.
ثم أصدرت Databricks Dolly 2.0 ، وهو إصدار تكراري مفتوح المصدر لنموذج اللغة الكبيرة ، في أبريل.
تعمل Snowflake أيضًا على زيادة حجم النماذج الكبيرة باستمرار ، حيث نشرت مقالة في أبريل تفيد بأنها تبني منصة تركز على البيانات للذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغات الكبيرة ، وشرحت بالتفصيل أساس القيام بذلك والتأثير الذي ستحدثه.
في مايو التالي ، أعلنت Snowflake عن استحواذها على شركة Neeva لإضافة البحث التوليدي القائم على الذكاء الاصطناعي إلى نظامها الأساسي السحابي للبيانات.
على الرغم من أن الشركتين لم تتدخل بعد في منطقة بعضهما البعض فيما يتعلق بنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة ، إلا أن التوقيت المتداخل لهذه القمة السنوية قد أوضح بالفعل مواقفهما.
ومن المثير للاهتمام ، أنه عندما يبحث شخص ما عن "مؤتمر Snowflake" على Google ، فإن النتيجة الأولى هي رابط المؤتمر الخاص بـ Databricks ، متبوعًا بـ Snowflake.
وهو ما يعادل القول بأن Databricks اشترت الكلمات الرئيسية للمنافسين لبيع إعلاناتهم الخاصة.
وجدنا أيضًا أنه عندما بحث Google عن "Databricks + Snowflake" في نفس الوقت ، كان أول اثنان عبارة عن إعلانات (تم عرض هذه النتيجة ديناميكيًا) - لا تزال Databricks تعلن عن إنجازاتها في المركز الأول من ترتيب العطاءات ، ولكن الثانية هي مقدم خدمة فنية ، وهو يروج لخدمته لمساعدة العملاء على الانتقال إلى Snowflake. يعد هذا الإطلاق أكثر إثارة للاهتمام من موقفين لتقديم العطاءات المباشرة اكتشفهما شخص ما في وقت سابق. لا يزال من الممكن تفسير قواعد البيانات على أنها (من حيث الهجوم التجاري) أكثر عدوانية .الجانب الأقوى والأكثر قتالية ، ولكن في المنافسة بين الاثنين ، يبحث بعض مزودي الخدمات الفنية أيضًا عن فرص عمل ، ويبدو أنهم يعتقدون أن هناك حاجة أكبر للانتقال إلى Snowflake ...
على أي حال ، معركة كبيرة على وشك أن تبدأ من جديد. الآن لا يوجد نقص في المفسدين في مجال النماذج الكبيرة.عندما يتعلق الأمر بـ Databricks و Snowflake ، فقد يصبح السؤال من سيقتل أولاً.
شاهد النسخة الأصلية
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
تمزق النماذج الكبيرة صناعة قواعد البيانات: تسمح Databricks و Snowflake للمطورين باختيار الجوانب
النص: لي هيزي المحرر: VickyXiao
لقد هبت رياح النماذج الكبيرة بشكل حتمي على صناعة البيانات الضخمة ، ورائحة البارود ليست صغيرة.
يقترب هذا التعاسة ، فقد لاحظ أحدهم أن Databricks و Snowflake ، وهما "الأعداء القدامى" لصناعة البيانات الضخمة ، اختارا أهم قمة سنوية لكل منهما في نفس الوقت من 26 إلى 29 يونيو.
هذا شيء لم يحدث منذ سنوات عديدة.
ليس ذلك فحسب ، بل قاموا أيضًا "بالإجماع" بتحويل موضوع مؤتمر هذا العام إلى مكان أقرب إلى الذكاء الاصطناعي. أطلق Databricks على المؤتمر مباشرةً اسم "Data + AI Summit" ، وبنقرة واحدة على الموقع الرسمي يوجد "Generation AI" ضخم:
يجب أن تعلم أن هاتين الشركتين ، واحدة في سان فرانسيسكو والأخرى في لاس فيغاس ، تستغرقان 9 ساعات بالسيارة و 1.5 ساعة بالطائرة. يريد المشاركون أن يكون لديهم مخلب سمكة ودب ، وأخشى أن يضطروا إلى رمي ما يكفي.
يأتي الشيء الكبير التالي ، ليس فقط الوقت الذي يتزامن ، فقد دعت الشركتان ضيوفًا مهمين لإلقاء كلمات رئيسية - دعت Databricks الرئيس التنفيذي لشركة Microsoft Satya Nadella (Satya Nadella) ، Snowflake هو الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia Huang Renxun.
الجميع رئيس.
قام بعض مستخدمي الإنترنت بتذكير الجميع بأنه منذ انعقاد قمتي الشركتين في نفس الوقت ، "إذا لم تكن قد اخترت جانبًا بعد ، فقد حان الوقت للاختيار".
سأله أحد مستخدمي الإنترنت الذي لم يتخذ قراره بشأن خطابه على Databricks ، "أريد أن أذهب ، لكن علي أن أذهب إلى SF عندما يحين الوقت ، للأسف".
بالإضافة إلى ذلك ، تتضمن قائمة المساهمين في Snowflake أيضًا مستثمرين مشهورين مثل Salesforce و Buffett.
تأسست Databricks في عام 2013 ، وهي حاليًا شركة يونيكورن فائقة في السوق الأولية.في عام 2021 ، تلقت جولتين متتاليتين من التمويل على نطاق واسع بمستوى 1 مليار دولار أمريكي ، مع تقييم يصل إلى 38 مليار دولار أمريكي (بيانات 2021) .
وقد اعتاد بعض الممارسين الصينيين على تسميته "مصنع الطوب".
لا تقارن الشركتان بالعالم الخارجي فحسب ، بل تتنافسان دائمًا مع بعضهما البعض بشكل علني وسري.
أشهر مكالمة في عام 2021. في ذلك الوقت ، مع رؤية Snowflake تحقق قيمة سوقية تبلغ 100 مليار من خلال الاعتماد على مستودع البيانات السحابية ، لم تستطع Databricks البقاء ثابتة ، ونشرت مقالًا يقول إن تقنية بحيرة البيانات الخاصة بها سجلت رقمًا قياسيًا جديدًا في اختبار TPC-DS المعياري.
بعد عشرة أيام ، استجاب سنوفليك ، وأصدر نتائج الاختبار الخاصة به ، بينما زعم أن استنتاجات مقارنة الأداء التي نشرتها Databricks تفتقر إلى الاكتمال ، وأن البحث نفسه كان معيبًا.
أكد مؤسس Snowflake أيضًا أن مثل هذه المعايير لا معنى لها ، ونشر نتائج قياس قاعدة البيانات في هذا العصر "يحول الاتصالات التقنية العادية إلى وسيلة للتحايل التسويقية تفتقر إلى النزاهة."
في محادثة مع المستثمر مات تورك العام الماضي ، لم يخجل علي قدسي ، الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Databricks ، من الحديث عن المنافسة مع Snowflake.
لقد تفاخر تجاريًا أولاً بأن Snowflake لديه "على الأرجح أفضل مستودع بيانات في السوق" ، و "Databricks و Snowflake سوف يتعايشان ربما في 70٪ من العملاء".
للإضافة هنا ، تستخدم Snowflake بشكل أساسي تقنية مستودع البيانات ، بينما تستخدم Databricks تقنية بحيرة البيانات ، والتي تعد أيضًا الاختلاف الرئيسي بين الفكرتين التقنيتين.
ثم روج علي قدسي لبحيرة البيانات الخاصة به ، "لدى موفري الحوسبة السحابية العامة حافز لدفع المزيد من الناس لتخزين البيانات في بحيرات البيانات الخاصة بهم ... أعتقد أن نموذج بحيرة البيانات سيفوز."
لم ينته السعي وراء أداء المنتج بعد ، والآن تتطلع Databricks و Snowflake سرًا على النموذج الكبير.
أصدرت Databricks نموذجًا مفتوح المصدر للغة كبيرة يسمى Dolly (من المفترض أن يكون تكريمًا لـ Dolly ، أول نعجة مستنسخة) في مارس من هذا العام ، قائلاً إنه "مقابل 30 دولارًا ، خادمًا ، وثلاث ساعات ، يمكننا تعليم دوللي تبدأ في التفاعل في المستوى البشري ".
ثم أصدرت Databricks Dolly 2.0 ، وهو إصدار تكراري مفتوح المصدر لنموذج اللغة الكبيرة ، في أبريل.
تعمل Snowflake أيضًا على زيادة حجم النماذج الكبيرة باستمرار ، حيث نشرت مقالة في أبريل تفيد بأنها تبني منصة تركز على البيانات للذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغات الكبيرة ، وشرحت بالتفصيل أساس القيام بذلك والتأثير الذي ستحدثه.
في مايو التالي ، أعلنت Snowflake عن استحواذها على شركة Neeva لإضافة البحث التوليدي القائم على الذكاء الاصطناعي إلى نظامها الأساسي السحابي للبيانات.
ومن المثير للاهتمام ، أنه عندما يبحث شخص ما عن "مؤتمر Snowflake" على Google ، فإن النتيجة الأولى هي رابط المؤتمر الخاص بـ Databricks ، متبوعًا بـ Snowflake.
على أي حال ، معركة كبيرة على وشك أن تبدأ من جديد. الآن لا يوجد نقص في المفسدين في مجال النماذج الكبيرة.عندما يتعلق الأمر بـ Databricks و Snowflake ، فقد يصبح السؤال من سيقتل أولاً.