Databricks-ის აღმასრულებელი დირექტორი: SaaS არ კვდება, თუმცა ხელოვნური ინტელექტი მას მალე შეუმჩნეველს გახდის

ორშაბათს კომპანია Databricks-მა გამოაცხადა, რომ მისმა წლიურმა შემოსავალმა (run rate) 5.4 მილიარდ დოლარს მიაღწია, რაც წინა წელთან შედარებით 65%-იანი ზრდაა. აღსანიშნავია, რომ ამ თანხიდან 1.4 მილიარდ დოლარზე მეტი უშუალოდ ხელოვნური ინტელექტის (AI) პროდუქტებზე მოდის.

კომპანიის თანადამფუძნებელმა და აღმასრულებელმა დირექტორმა, ალი ღოდსიმ, TechCrunch-თან საუბრისას განმარტა, რომ ამ ზრდის მაჩვენებლების გასაჯაროება იმ ფონზე გადაწყვიტა, როდესაც ბაზარზე ბევრს მსჯელობენ იმაზე, თუ როგორ გაანადგურებს AI ტრადიციულ SaaS (პროგრამული უზრუნველყოფა, როგორც სერვისი) ბიზნესს. მისი თქმით, Databricks-ისთვის ხელოვნური ინტელექტი მხოლოდ ზრდის და გამოყენების ინტენსივობის წყაროა.

ამავდროულად, ღოდსი ცდილობს Databricks-ი SaaS-ის კატეგორიას დააშოროს, რადგან კერძო ბაზრები მას უფრო მეტად AI კომპანიად აღიქვამენ. ორშაბათს კომპანიამ ოფიციალურად დაასრულა 5 მილიარდი დოლარის მოზიდვის რაუნდი, რის შედეგადაც მისი საბაზრო ღირებულება 134 მილიარდ დოლარად შეფასდა. გარდა ამისა, კომპანიამ 2 მილიარდი დოლარის საკრედიტო ხაზიც მოიპოვა.

მონაცემთა საწყობები და ბუნებრივი ენის ინტერფეისი

მიუხედავად AI ამბიციებისა, Databricks კვლავ საუკეთესოდ არის ცნობილი, როგორც ღრუბლოვანი მონაცემთა საწყობების (data warehouse) მომწოდებელი. მონაცემთა საწყობი არის ადგილი, სადაც საწარმოები ინახავენ დიდი მოცულობის ინფორმაციას ბიზნეს ანალიტიკისთვის. ღოდსიმ განსაკუთრებული ყურადღება გაამახვილა ერთ AI პროდუქტზე, რომელიც მონაცემთა საწყობის გამოყენებას ზრდის: ეს არის LLM (დიდი ენობრივი მოდელი) მომხმარებლის ინტერფეისი, სახელად Genie.

Genie არის მაგალითი იმისა, თუ როგორ შეუძლია SaaS ბიზნესს ჩაანაცვლოს ტრადიციული ინტერფეისი ბუნებრივი ენით. მაგალითად, ღოდსი მას იყენებს იმის გასარკვევად, თუ რატომ იზრდება საწყობის გამოყენება და შემოსავალი კონკრეტულ დღეებში. სულ რამდენიმე წლის წინ, ასეთი მოთხოვნა საჭიროებდა სპეციფიკურ ტექნიკურ ენაზე კოდის წერას ან სპეციალური რეპორტის დაპროგრამებას. დღეს კი, ნებისმიერი პროდუქტი LLM ინტერფეისით ხელმისაწვდომია ნებისმიერი მომხმარებლისთვის.

SaaS ინდუსტრიის მთავარი საფრთხე

ხელოვნური ინტელექტის მხრიდან SaaS-ისთვის საფრთხე არ მდგომარეობს იმაში, რომ საწარმოები უარს იტყვიან თავიანთ „ჩანაწერების სისტემებზე“ (systems of record) და მათ შინაურული მეთოდებით შექმნილი ვერსიებით ჩაანაცვლებენ. ჩანაწერების სისტემები ინახავს კრიტიკულ ბიზნეს მონაცემებს გაყიდვების, მომხმარებელთა მხარდაჭერისა თუ ფინანსების შესახებ. ასეთი სისტემების გადატანა ძალიან რთული და შრომატევადი პროცესია.

ღოდსის აზრით, რეალური საფრთხე იმაშია, რომ ადამიანებს აღარ დასჭირდებათ კონკრეტული პროდუქტების — მაგალითად, Salesforce-ის, ServiceNow-ს ან SAP-ის — ვიწრო სპეციალისტებად ჩამოყალიბება. როგორც კი ინტერფეისი უბრალო ენა ხდება, პროდუქტები „უხილავი“ ხდება და მხოლოდ ტექნიკურ ინფრასტრუქტურას ემსგავსება.

„მთელ მსოფლიოში მილიონობით ადამიანი სწავლობდა ამ ინტერფეისების გამოყენებას. სწორედ ეს იყო ამ ბიზნესების ყველაზე დიდი დამცავი ბარიერი (moat)“, — აღნიშნა ღოდსიმ.

ახალი შესაძლებლობები და კონკურენცია

SaaS კომპანიები, რომლებიც აითვისებენ LLM ინტერფეისებს, შესაძლოა გაიზარდონ, როგორც ამას Databricks აკეთებს. თუმცა, ეს ასევე გზას უხსნის AI-ზე ორიენტირებულ კონკურენტებს, რათა შესთავაზონ ალტერნატივები, რომლებიც უკეთ მუშაობენ ხელოვნურ ინტელექტთან და აგენტებთან. სწორედ ამიტომ შექმნა Databricks-მა Lakebase — მონაცემთა ბაზა, რომელიც სპეციალურად AI აგენტებისთვისაა შექმნილი.

ამ ახალმა პროდუქტმა ბაზარზე ყოფნის რვა თვის განმავლობაში ორჯერ მეტი შემოსავალი მოიტანა, ვიდრე თავის დროზე მონაცემთა საწყობმა იმავე პერიოდში. ღოდსი ამას ადარებს „ბავშვებს“, სადაც ახალი პროდუქტი გაცილებით სწრაფად იზრდება.

სამომავლო გეგმები და IPO

მიუხედავად მასშტაბური დაფინანსების მოზიდვისა, Databricks-ი ამ ეტაპზე არ გეგმავს არც დამატებითი ინვესტიციების მოზიდვას და არც საჯარო ბაზარზე გასვლას (IPO). აღმასრულებელი დირექტორის თქმით, ახლა IPO-სთვის ხელსაყრელი დრო არ არის.

მისი სტრატეგიაა, კომპანია იყოს მაქსიმალურად კაპიტალიზებული, რათა დაცული იყოს ბაზრის შესაძლო ვარდნისგან, როგორც ეს 2022 წელს მოხდა საპროცენტო განაკვეთების მკვეთრი ზრდისას. სოლიდური საბანკო ანგარიში კომპანიას მრავალწლიან სტაბილურობასა და განვითარების შესაძლებლობას უნარჩუნებს.