डेटाब्रिक्स $188 बिलियन वैल्यूएशन पर पहुंचा, AI गति तेज हो रही है
डेटाब्रिक्स के महत्वाकांक्षी फंडिंग राउंड ने बिग डेटा से AI में इसके बदलाव को दर्शाया, जो वैल्यूएशन में एक महत्वपूर्ण छलांग है।
मुख्य बिंदु
- डेटाब्रिक्स ने 2026 तक कोएटु द्वारा संचालित एक नए फंडिंग राउंड में $188 बिलियन की वैल्यूएशन की घोषणा की।
- कंपनी ने इस वर्ष अकेले $5 बिलियन जुटाए हैं, जो $134 बिलियन की वैल्यूएशन से बढ़ी है।
- डेटाब्रिक्स अधिक किफायती चीनी-आधारित ओपन-वेट AI मॉडल जैसे Z.ai के GLM 5.2 का उपयोग करने के लिए जाना जाता है।
डेटाब्रिक्स, एक कंपनी जो कभी बिग डेटा युग में फली-फूली, अब AI की लहर पर नई ऊंचाइयों तक जा रही है। इसने कोएटु द्वारा संचालित एक नए फंडिंग राउंड की घोषणा की है, जो इसे $188 बिलियन पर मूल्यवान बनाता है। जबकि जुटाई गई सटीक राशि अभी तक का खुलासा नहीं हुआ है, अन्य रिपोर्टें लगभग $3 बिलियन होने का सुझाव देती हैं।
2013 में स्थापित, डेटाब्रिक्स ने शुरुआत में व्यवसायों को क्लाउड में बड़ी मात्रा में डेटा संग्रहीत और विश्लेषण करने में मदद की। हालांकि, हाल के वर्षों में, इसने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) में एक प्रमुख खिलाड़ी के रूप में अपने आप को फिर से ब्रांड किया है। यह परिवर्तन इतना सफल रहा है कि इसने इस वर्ष अकेले $5 बिलियन की फंडिंग सुरक्षित करने में कामयाबी हासिल की है, जो पाँच महीने पहले $134 बिलियन की वैल्यूएशन से बढ़ी है।
कंपनी का रणनीतिक पिवट इस समय आ रहा है जब व्यवसाय ऐसे AI समाधान की मांग कर रहे हैं जो पारंपरिक सॉफ्टवेयर के समान सुरक्षा और शासन प्रदान करते हों। डेटाब्रिक्स ने लेकबेस और यूनिटी सहित कई AI उपकरण जारी करके इसे हासिल किया है, जो एंटरप्राइज के लिए AI एकीकरण को सुचारु बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
डेटाब्रिक्स की एक उल्लेखनीय रणनीति अधिक किफायती ओपन-वेट मॉडलों को अपनाना है, जो ऐसे AI मॉडल हैं जिनके अंतर्निहित कोड को कोई भी उपयोग और संशोधित कर सकता है। विशेष रूप से, यह कोडिंग कार्यों के लिए Z.ai के GLM 5.2 मॉडल का समर्थन करता है, लागत दक्षता पर जोर देते हुए प्रदर्शन से समझौता नहीं करता है। यह दृष्टिकोण कई व्यवसायों के साथ प्रतिध्वनित हुआ है जो AI खर्चों को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करना चाहते हैं।
पिछले हफ्ते, CEO अली गॉडसी ने डेटाब्रिक्स के अपने सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के लिए AI लागतों को अनुकूलित करने के आंतरिक परीक्षणों से अंतर्दृष्टि साझा की। परिणामों से पता चला कि GLM 5.2 जैसे ओपन मॉडल न केवल जटिल कोडिंग कार्यों को अच्छी तरह से संभालते हैं, बल्कि हार्नेस की पसंद भी लागत को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करती है। हार्नेस एक ऐसा उपकरण है जो एक AI मॉडल के संदर्भ और निर्देशों को प्रबंधित करता है। डेटाब्रिक्स ने ओपन-सोर्स हार्नेस, पाई को विशेष रूप से प्रभावी पाया।
AI मॉडल और उपकरणों के इस रणनीतिक उपयोग ने डेटाब्रिक्स को एक महत्वपूर्ण AI कंपनी के रूप में अपनी प्रतिष्ठा को मजबूत करने में मदद की है, जो बदले में निवेशकों के लिए इसकी अपील को बढ़ाता है।
अगला क्या होता है?
डेटाब्रिक्स के लिए, आगे का रास्ता AI में नवाचार करना और विकसित एंटरप्राइज जरूरतों को पूरा करने के लिए अपने उत्पादों को परिष्कृत करना शामिल है। व्यवसायों और डेवलपर्स के लिए, इसका मतलब है कि कुशल, किफायती AI उपकरणों तक पहुंच जो उनकी मौजूदा प्रणालियों में निर्बाध रूप से एकीकृत हो सकते हैं। यदि आप अपने संगठन में AI का प्रबंधन कर रहे हैं, तो डेटाब्रिक्स द्वारा समर्थित ओपन-वेट मॉडल और हार्नेस का अन्वेषण करने पर विचार करें, वे प्रदर्शन और बचत दोनों प्रदान कर सकते हैं।
