一家380亿美元的数据巨头，要掀起企业「AI 化」革命

当地时间 6 月 28 日，美国知名数据平台 Databricks 举办了自己的年度大会——数据与人工智能峰会。会上，Databricks 公布了 LakehouseIQ、Lakehouse AI、Databricks Marketplace 、 Lakehouse Apps 等一系列重要新品。

无论是从峰会的名称，还是新产品的命名，都能看出这家知名数据平台，正在趁着大语言模型的东风，加速向 AI 转变的脚步。

Databricks 公司 CEO Ali Ghodsi 所说的数据和 AI 普惠化｜Databricks

就在大会开始之前，Databricks 刚刚宣布以 13 亿美元收购 AI 领域的新生力量 MosaicML，创下了当前 AI 领域收购纪录，可见公司在 AI 转型上的力度和决心。

正在前方参会的 PingCAP 创始人兼 CEO 刘奇告诉极客公园，Databricks 平台刚刚上线 AI 的企业级应用，就已经有超过 1500 家公司在上面进行模型训练，「数字超出预期」。同时，他认为 Databricks 由于之前在数据+ AI 方面的积累，让公司能在 AI 大火之际，迅速在之前平台基础上加入新产品，就能快速给出和大模型相关的服务。

「最关键的就是速度。」刘奇说道，在大模型时代，如何用更快的速度让大模型和现有产品整合，解决用户的痛点，可能是当下所有数据公司最大的挑战，同时也是最大的机会。

在会上，Databricks 推出了全新的「神器」LakehouseIQ。LakehouseIQ 承载着 Databricks 近期最大的发力方向之一——数据分析普惠化，即不掌握 Python 和 SQL 的普通人也能轻轻松松接入公司数据，用自然语言就能进行数据分析。

为达到这个目的，LakehouseIQ 被设计为一个功能合集，既可以被普通终端用户使用，也可以被开发者使用，针对不同的用户设计了不同的功能。

LakehouseIQ 产品图｜Databricks

对于开发者方面，发布了 LakehouseIQ in Notebooks，这项功能中，LakehouseIQ 可以利用大语言模型帮助开发人员完成、生成和解释代码，以及进行代码修复、调试和报告生成。

而对于普通的非程序员群体，Databricks 则提供了可以直接用自然语言交互的界面，背后由大语言模型驱动，可以直接用自然语言来搜索和查询数据。同时，该功能与 Unity Catalog 集成，让公司可以对数据的搜索和查询进行访问权限控制，只返回提问者被授权查看的数据。

自大模型推出以来，用自然语言对数据进行查询和分析，其实一直是一个数据分析方向的热点，许多公司在此方向都有所布局。包括 Databricks 的老对手 Snowflake，刚刚宣布的 Document AI 功能也是主打这个方向。

LakehouseIQ 自然语言查询界面｜Databricks

Databricks 的功能与 Snowflake 的功能还有一个差别，Snowflake 平台的 Document AI 功能，仅限于对文档中的非结构化数据进行查询，而 LakehouseIQ 适用于结构化的 Lakehouse 数据和代码。

此次发布会中，Databricks 发布了 Databricks Marketplace 和 Lakehouse AI，这与 Snowflake 这两天大会的重点也完全吻合，二者都主打将大语言模型部署到数据库环境中。

在 Databricks 的设想中，Databricks 未来既可以协助客户部署大模型，也提供成品的大模型工具。

Databricks 过去就有 Databricks Machine Learning 的品牌，在此次发布会上，Databricks 对其进行品牌全面的重新定位，升级为 Lakehouse AI，主打协助客户部署大模型。

Databricks 上线了 Databricks Marketplace。

在 Databricks Marketplace 中，用户可以接入经过筛选的开源大语言模型集合，包括 MPT-7B、Falcon-7B 和 Stable Diffusion，还可以发现和获取数据集、数据资产。Lakehouse AI 还包括一些大语言模型操作能力（LLMOps）。

Lakehouse AI  架构图｜Databricks

在协助客户部署大模型方向，Snowflake 与 Databricks 显现出了分歧。Snowflake 选择积极地与合作伙伴进行合作，而 Databricks 则试图将该功能作为其核心平台的本地特性添加进去。

而在提供成品工具方面，Databricks 宣布 Databricks Marketplace 未来还将可以提供 Lakehouse Apps。Lakehouse Apps 将直接在客户的 Databricks 实例上运行，它们可以与客户的数据集成，使用和扩展 Databricks 服务，并使用户能够通过单点登录体验进行互动。数据永远不需要离开客户的实例，没有数据移动和安全/访问问题。

这点则与 Snowflake 公司的产品从命名到功能上都直接撞车。Snowflake 公司与之相似的 Snowflake Marketplace 和 Snowflake Native App 已经上线，是其发布会的重点之一。彭博社就在 Snowflake 的大会上宣布了一个由彭博社提供的 Data License Plus (DL+) APP，允许客户在云端用几分钟时间就能配置一个随时可用的环境，内部设有完全建模的彭博订阅数据和来自多供应商的 ESG 内容。

在谈及这个令人印象深刻的数字时，PingCAP 刘奇认为，这说明企业应用 AI 的速度比预期的要快得多，「应用模型不一定要去训练模型，所以如果训练的都有 1500 家，那应用的肯定要比这个（数字）大的多得多。」

另一方面，这也表明 Databricks 在 AI 这个领域的布局相对完整。「它现在不仅仅是一个 Data Warehouse（数据仓库），一个  Datalake（数据湖）。现在它还提供：AI 的 training（训练）、AI 的 serving（服务），模型的管理等一整套。」

Ali Ghodsi 以计算和互联网的革命，类比大模型之于机器学习的变革｜Databricks

Databricks 全面向大模型升级。

过去，Databricks 在 AI 方面有很多积累，比如在建索引、查数据、预测工作负载等方面，用小模型来提高效率、降低时延。但是，以如此快的速度补上大模型的能力，还是让不少人意外。

在今天峰会全面展示的 AI 布局之前，Databricks 收购了 Okera（AI 数据治理），推出了自家的开源大模型 Dolly 2.0，又以 13 亿美元并购了 MosaicML，一连串的动作一气呵成。

对此，硅谷徐老师 Howie 认为，Databricks 和 Snowflake 这两个大会都可以比较明确地看出：两家公司的创始人认为，基于数据库、数据湖他们所做的行动、接下来会面临根本性的改变。按照一年前他们在做的思路，在未来几年行不通。

相应地，快速补齐大模型的能力，也意味着可以获得由于大模型带来的增量市场。

刘奇认为，没有大模型之前，很多的需求可能都不存在，但有了大模型之后，有了很多新增需求。「因为只有模型没有数据，干不了什么事情，特别是没有办法做出差异化。如果大家都是一个大模型，那你跟别人可能也没有差别。」

但比起大模型，峰会现场的观众似乎更关注小模型，因为小模型的几个优势：速度、成本、安全性。刘奇表示，基于自己独有的数据，做出差异化的模型，模型要足够小才能满足这三条：足够便宜、足够快、足够安全。

值得注意的是，Databricks 和 Snowflake 在日前都公布了它的营收数据，平台年营收增长在 60% 以上。相比整个市场软件支出放缓的大背景，这样的增长速度反映了数据越来越被关注。这次 Databricks 峰会的主题也是数据加 AI，但有了大模型，数据的价值还将越来越高。

大模型的到来，让数据自动生成成为可能，可以预见，数据量将指数级增长。怎么轻松地访问数据、怎么支持不同的数据格式、挖掘数据背后的价值，会成为越来越频繁的需求。

另一方面，今天很多企业还在还在探索观望将大模型接入企业软件，但考虑到安全、隐私、成本，敢直接用的，还很少。一旦通过将大模型直接部署到企业数据上，无需移动数据，部署大模型的门槛将被进一步降低，数据被消费的数量和速度都将被进一步释放。