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El director ejecutivo de Databricks, Ali Ghodsi, describe el nuevo producto como el «mayor negocio» en la historia de su empresa, que ha lanzado varios productos hasta alcanzar su valoración actual de 43.000 millones de dólares.
Timothy Archibald para Forbes
El producto integra la tecnología MosaicML, que Databricks adquirió en junio por 1.300 millones de dólares.
Desde el Kenrick CaiPersonal de Forbes
DAtabricks realizó la mayor adquisición de la era de la IA creativa hasta la fecha cuando compró MosaicML por 1.300 millones de dólares en junio. Eso fue un margen de beneficio de casi 6 veces la valoración anterior de MosaicML de 222 millones de dólares: una «ganga», si le preguntas al director ejecutivo de Databricks, Ali Ghodsi: «En retrospectiva, habría pagado aún más».
El miércoles, Databricks anunció un nuevo producto que Ghodsi espera corrija ese sentimiento. Su empresa vende su software líder de datos «lakehouse» a empresas que buscan una forma de almacenar y analizar datos estructurados (piense en extractos bancarios) y no estructurados (como imágenes y archivos de texto sin formato). La nueva oferta, denominada Plataforma de inteligencia de datos, aprovechará la experiencia en inteligencia artificial generativa de MosaicML.
«Pienso en el lago como una pequeña plataforma. Es la base, y encima está el cielo», dijo Ghodsi. Forbes.
Ahora, en lugar de necesitar conocer lenguajes de codificación como Python para analizar los datos de una empresa, los empleados podrán hacer preguntas en inglés sencillo para obtener información sobre los datos, al igual que usar una versión básica de ChatGPT; finalmente permite muchas otras usuarios para crear. Uso de datos. Esto está impulsado por los enormes modelos de lenguaje de MosaicML, la tecnología central que ha impulsado la IA actual. Los clientes pueden entrenar estos modelos personalizados utilizando datos propietarios que hayan almacenado en Databricks.
«No tengo ninguna duda de que este es el futuro de todas las plataformas de datos: Databricks, Snowflake, (Google) BigQuery, etc.».
Entre los probadores beta, Ghodsi dijo que Databricks está viendo que muchos directores ejecutivos y ejecutivos utilizan el nuevo producto para responder preguntas que de otro modo tendrían que contratar personal técnico para resolverlas. En Tufts Medicine, algunos médicos utilizan la herramienta para revisar los datos de los pacientes. «Esto permite que muchas más personas en la organización obtengan conocimientos y realicen trabajos que antes sólo podían hacer los científicos de datos», dijo Ghodsi. «No tengo ninguna duda de que este es el futuro de todas las plataformas de datos: Databricks, Snowflake, (Google) BigQuery, etc.».
Como Databricks, que ocupa el puesto No. ForbesLa lista Cloud 100 se está preparando para una salida a bolsa muy esperada, una batalla en dos frentes contra rivales de plataformas de datos de larga data (Snowflake, su paralelo más cercano, está en el mercado público con una capitalización de mercado de 55 mil millones de dólares en negocios) y la nueva grupo de proveedores de modelado de IA liderados por OpenAI (N° 1 en Cloud 100) y Anthropic (N° 73). Databricks anunció que sus ingresos superaron los 1.500 millones de dólares en septiembre; Según un informe de octubre de The Information, OpenAI está alcanzando rápidamente los 1.300 millones de dólares.
Con ChatGPT, OpenAI redujo la carga de los consumidores para acceder a la IA y, hasta ahora, sus ingresos han estado dominados por los suscriptores de chatbot. Pero cada vez más empresas están utilizando modelos grandes como el GPT-4 o el Claude 2 de Anthropic para crear sus propias aplicaciones de IA, como la herramienta de productividad Notion, que presentó una nueva función impulsada por IA a principios de esta semana. Databricks ayuda a otros clientes a resolver el problema desde un ángulo diferente: en lugar de utilizar un modelo masivo, les ayuda a crear modelos más pequeños y más eficientes.
«Lo que estamos viendo con mayor interés es en las personas que tienen datos muy confidenciales sobre los cuales quieren construir su IA», dijo Ghodsi. «Les ayudamos a hacer eso». Databricks ya alquila alrededor de 15.000 GPU para estos fines, dijo Ghodsi, lo que significa que algunos clientes tendrán que esperar. El nuevo producto, que reduce la carga de los trabajadores para acceder a datos en estos modelos de IA personalizados, marca otro paso en la búsqueda de Databricks para hacerse un lugar en el espacio de la IA en rápido movimiento.
Aún así, queda por aprender a utilizar el producto. Cuando Ghodsi hizo una demostración de una versión Forbes, mensaje de dos preguntas «¡Oh, no! Se produjo un error interno». Luego, Databricks aclaró que se utilizó un conjunto de datos de muestra para la demostración y que un usuario tendría que estar bien versado en el tema para hacer las preguntas correctas que arrojarían respuestas útiles. El producto entonces estaría en No dejes obsoletos a los científicos de datos en el corto plazo. «Creo que seguirán existiendo y se volverán aún más importantes porque son los expertos que pueden corregir esos errores que ves», dice Ghodsi. .
Actualización: Databricks aclaró después de que se publicó la historia que la parte del producto que devolvió los mensajes de error todavía estaba en prueba beta y no formaba parte del lanzamiento del producto del miércoles. Databricks dijo que el producto actual tiene un asistente de conversación independiente que puede responder preguntas simples y planea lanzar uno mejorado pronto.
