Databricks为何不惜高价收购MosaicML，应该如何看待？

　　最近Databricks宣布斥资高达13亿美元收购生成式人工智能初创公司MosaicML，这引发了行业内的一场轩然大波。

　　MosaicML主打生成式AI平台，这家刚刚起步三年的初创公司，由两名前英特尔高管Naveen Rao和Hanlin Tang创立，公司规模不大，仅62名员工，却卖出高价肯定是有原因的。

　　MosaicML发布了两款开源大型语言模型——MPT-7B和MPT-30B，尤其是上周发布的MPT-30B，在H100上完成了8k上下文长度的训练，性能优于原始GPT-3 ，让其名声大噪，其客户就包括Oracle等业界巨头。

　　这次交易不仅彰显了当前人工智能市场的火热程度，同时也是云数据库市场正在发生剧变的一个信号。在更大的背景下看，Databricks与Snowflake的竞争一直如火如荼。

　　有意思的是，Databricks与Snowflake竟在同一天举办了自己的2023年度大会，其实，国外公司卷起来一点不比国内逊色。而且两家公司的大会主题都与AI有关。Snowflake邀请了NVIDIA的CEO黄仁勋，而Databricks则请来了微软的CEO萨蒂亚·纳德拉。

　　显然，两家都在争夺成为新一代的数据云，这无疑是企业市场的最大金矿。赢得这个市场，意味着成为企业最优数据存储中心以及数据科学和ML/AI工作的平台。

　　为了赢得这个竞争，Databricks和Snowflake都在提升他们的ML/AI能力。

　　其中，Databricks历来都有自研的ML/AI产品，最近甚至发布了自家的大模型——Dolly。同时，也与Dataiku这样的龙头ML/AI合作伙伴建立了深度的合作关系。

　　除了自研和合作伙伴关系，Databricks和Snowflake都在通过收购来提升自身的实力。Snowflake去年斥资8亿美元收购了Streamlit，并在今年以1.5亿美元的价格收购了AI搜索公司Neeva。Databricks的收购历史也同样令人关注，其中以本次对MosaicML的收购最为引人瞩目。

　　Databricks以高价收购MosaicML，无疑是其向非关系型数据库市场发起了一次强烈的冲击。更深层次的含义可能是，Databricks试图通过MosaicML来彻底改变处理数据的方式，甚至可能重新定义传统的关系型数据库。

　　"神经网络模型可以被看作是一种数据库，尤其是在我们谈论生成模型的时候"，MosaicML的联合创始人兼首席执行官Naveen Rao在交易达成前的一次访谈中这样表示。

　　他进一步解释说，"从更高的视角来看，数据库就是一套高度结构化的端点，通常包含某种数据的行和列，然后，基于这些数据，我们就有了组织这些数据的模式（schema）。"

　　Rao提到，与像Oracle这样的传统关系数据库或MongoDB这样的文档数据库不同，这些数据库的模式是预先设定的。而对于大型语言模型，"模式是从数据中挖掘出来的，它基于数据生成一种隐含的表达，它是灵活的。" 查询也是灵活的，这与SQL这样的固定查找方式不同，SQL在传统数据库中占主导地位。

　　"所以，从根本上来说，你只是让数据库的输入、模式和输出更加灵活，但它依然是一个数据库。"Rao补充说，"在大型语言模型的形式下，这种数据库可以处理那些传统结构化数据存储难以处理的大数据。"

　　总体上，这场收购折射出整个行业对于生成式AI技术和云数据库技术的高度重视。MosaicML的神经网络模型可能会对传统数据库产生深远影响，将会引领数据库技术朝着更加智能化和灵活化的方向发展。

　　然而，这一切是否能如期实现，关键还在于Databricks如何融合并应用新收购的技术，以及市场是否会接受这种可能颠覆性的改变。