🔥 【ETF 槓杆代幣交易嘉年華】火熱進行中!總獎池 $100,000,單人最高 $5,000
📅 活動時間:2025/06/16 08:00 - 2025/07/02 08:00(UTC+8)
⏳ 倒計時:僅剩 7天,速來參與!
🚀 活動一:新用戶專屬獎池 20,000 USDT
✅ 新手福利:活動期間,首次交易任意一筆 ETF,立領 5 USDT
✅ 進階獎勵:ETF 交易量 滿 500 USDT,再領 5 USDT
💸 活動二:交易激勵獎池 80,000 USDT
🏆 交易越多,獎勵越高!單人最高獎勵 $5,000
📢 立即行動,鎖定收益
👉 立即參與:https://www.gate.com/campaigns/1180
#ETF交易 # #杠杆代币#
大模型讓數據庫行業撕起來了:Databricks和Snowflake讓開發者選邊站
文:李禾子編輯:VickyXiao
大模型的風已經不可避免地刮到了大數據行業,火藥味還不小。
這不快臨近了有人注意到,兩家大數據行業的“宿敵”Databricks和Snowflake,今年雙雙把各自一年一度最重要的峰會選在了同一時段——6月26日-29日舉辦。
這可是這麼多年來都沒有過的事。
不僅如此,他們還“不約而同”把今年大會的主題都往AI靠攏了。 Databricks直接給大會取名叫“Data+AI Summit”,官網一點進去就是一個碩大的“Generation AI”:
要知道這倆公司,一個在舊金山,一個在拉斯維加斯,自駕要9個小時,飛機也得飛1個半小時。參會者想兼得魚和熊掌,怕不是要折騰個夠嗆。
下面重頭戲來了,不僅時間重合,兩家公司都各自請到了重磅嘉賓來發表主題演講——Databricks請到的是微軟的CEO薩蒂亞·納德拉(Satya Nadella),Snowflake則是英偉達CEO黃仁勳。
個個都是大佬。
有網友提醒大家,鑑於兩家公司的峰會在同一時間舉辦,“如果你還沒選邊站,那麼現在該你選擇的時候到了”。
有還沒做好決定的網友問他在Databricks上的發言內容會是啥,“我想去,但是到時候還得趕去SF,唉。”
此外,Snowflake的股東名單裡還不乏Salesforce和巴菲特這樣大名鼎鼎的投資方。
創辦於2013年的Databricks則是目前一級市場中的超級獨角獸,曾在2021年連續獲得兩輪10億美元級別的大額融資,估值高達380億美元(2021年數據)。
一些中國從業者也更習慣叫它“磚廠”。
兩家公司不僅經常被外界拿來做比較,彼此之間也總是明著暗著各種較勁。
最著名的一次喊話是在2021年。當時眼看著Snowflake靠著雲數據倉庫就做到了千億市值,Databricks坐不住了,發了一篇文章稱其數據湖技術創下了TPC-DS基準測試新記錄。
接著過了十天,Snowflake做出回應,發布了自己的測試結果,同時稱Databricks公佈的性能比較結論缺乏完整性,而且研究本身也存在缺陷。
Snowflake創始人還強調這種基準測試沒什麼意義,在這個年代發布數據庫基準測試結果是“將正常的技術交流變成了缺乏完整性的營銷噱頭”。
在去年和投資人Matt Turck的一次對話中,Databricks的聯合創始人兼CEO Ali Ghodsi還不避諱地談到了與Snowflake的競爭。
他先是商業性地誇了下Snowflake有著“可能是市場上最好的數據倉庫”,並且“Databricks與Snowflake將共存於可能70%的客戶中”。
這裡補充一點,Snowflake主要用的是數據倉庫技術,Databricks用的則是數據湖技術,這也是兩家技術思路最主要的不同。
接著Ali Ghodsi就宣傳起了自家的數據湖,“公有云計算供應商有動力推動更多人把數據存到他們的數據湖中……我認為數據湖的範式將獲勝。”
產品性能上的你追我趕還沒完,現在Databricks和Snowflake又暗戳戳在大模型上較上勁了。
Databricks在今年3月發布了一個名叫Dolly(據說是為了向第一隻克隆羊多莉致敬)的開源大語言模型,稱“只需30美元、一台服務器和三個小時,我們就能教Dolly開始進行人類級別的交互”。
Databricks接著又在4月發布了該大語言模型的開源迭代版本Dolly 2.0。
Snowflake這邊也在不斷炒作大模型,在4月發布文章稱正在為生成式AI和大語言模型搭建一個以數據為中心的平台,並在文中詳細解讀了這麼做的依據和將帶來的影響。
隨後的5月,Snowflake宣布收購初創公司Neeva,以在其數據云平台中添加基於AI的生成搜索。
有趣的是,有人在谷歌搜索“Snowflake conference”,出來的第一個結果卻是Databricks家的大會鏈接,其次才是Snowflake的。
不論如何,一場大戰又要打響了。現在大模型領域不缺攪局者,到了Databricks和Snowflake這裡,興許就成了誰先乾掉誰的問題。