Tko ima veće baze podataka, pobijedit će u AI utrci

Kada je Snowflake objavio da preuzima Crunchy Data za 250 milijuna dolara, to je bio jasan znak da se bitka za dominaciju u području umjetne inteligencije, koja se nekoć vodila oko velikih jezičnih modela i naprednih grafičkih procesora, sada seli u ono što mnogi stručnjaci smatraju temeljem razvoja AI-ja - sloj baze podataka.

Samo dva tjedna ranije, Snowflakeov konkurent Databricks objavio je vlastitu akviziciju vrijednu milijardu dolara, preuzimanje Neona, još jednog startupa temeljenog na Postgresu. Otprilike u isto vrijeme, američka softverska kompanija Salesforce sklopila je ugovor vrijedan osam milijardi dolara za kupnju Informatica, specijaliziranog za upravljanje podacima.

Akvizicije potvrđuju da se utrka za izgradnju AI infrastrukture seli "niže u stacku". Iako sofisticirani modeli i dalje privlače pozornost javnosti, prava bitka sada se vodi oko toga tko može brže, pouzdanije i u većem obujmu isporučiti podatke spremne za AI.

Unatoč ograničenjima, AI alati često proizvode zadivljujuće "ljudske" rezultate. No, ti alati, bilo da se radi o AI kopilotima, chatbotovima ili asistentima, trebaju ogromne količine podataka kako bi to mogli činiti. Potrebni su im stalni tokovi strukturiranih i nestrukturiranih podataka, svježih, brzih i lako dostupnih. Ne govori se bez razloga je AI glup bez dobrih podataka.

Kako bi AI sustavi mogli brzo pristupati podacima i procesirati ih, što im omogućava razmišljanje, PostgreSQL, open-source baza podataka koja pokreće mnoge tradicionalne web aplikacije i poslovne sustave, postala je logičan izbor za tvrtke koje moderniziraju podatkovnu infrastrukturu, jer je pouzdana, široko prihvaćena i već dokazana u poslovnim okruženjima.

Zato tvrtke poput Snowflakea preispituju što moderna baza podataka zapravo treba biti. Za Snowflake, odgovor je ugradnja transakcijskih i za AI spremnih sustava duboko u samu platformu, čime korisnicima omogućuju jednostavnu podršku novoj generaciji inteligentnih radnih procesa.

Kombiniranjem generativne umjetne inteligencije s podacima unutar poduzeća, platforma omogućava netehničkom osoblju da postavlja upite kroz cijelu organizaciju, bez pisanja SQL-a ili potrebe za podrškom IT-a. Postavite pitanje prirodnim jezikom, i AI agent pronalazi odgovor, s kontekstom.

Prema izvješću Fivetrana o spremnosti na AI i podatke, 42 posto poduzeća navodi da je više od polovice njihovih AI projekata odgođeno, nije ispunilo očekivanja ili je propalo zbog loše pripremljenosti podataka, što dodatno naglašava rastući jaz između ambicija u području AI-ja i stvarne arhitekture.

Snowflakeova akvizicija Crunchy Data, Databricksovo preuzimanje Neona i velika investicija Salesforcea su pokušaji preuzimanja temeljnog sloja AI-ja. Pokazuju da dobavljači više ne žele samo "sjediti na vrhu" podatkovnog stacka. Oni ga žele posjedovati.

Za poduzeća to otvara ozbiljno pitanje - kome ćete povjeriti temelj vaše AI budućnosti?

Jer kako AI prelazi iz faze eksperimentiranja u fazu provedbe, pobjednici neće biti samo oni koji razvijaju najbolje modele, nego oni koji kontroliraju podatkovni stack. A to znači da baza podataka više nije pozadina enterprise AI-ja. Ona je sada prva linija, zaključuje Forbes u ovoj analizi.