后现代数据栈即人工智能

在经历了十年的成功之后， 现代数据栈已进入整合期 。下一步是什么？

后现代数据栈就是人工智能。

现代数据栈以一个简单承诺创造了超过 1000 亿美元的市值：通过 ETL 搬移数据，在云数据仓库中进行转换，在其之上放置语义层以统一指标定义，并通过 BI 进行分析。

这对结构化数据、表格中的数值数据非常有效。但人工智能和企业更依赖非结构化数据，例如通话记录、状态报告、网页搜索和 PDF。

语义层，尤其在拥有海量数据集的大型组织中，现在必须在规模上将结构化与非结构化信息结合起来，这一点至关重要，因为所有这些都会为人工智能提供数据并驱动智能代理。

一系列战略收购证明了这一转变已经在进行中。Datadog 收购 Metaplane¹、Snowflake 收购 Observe² 以及 ClickHouse 收购 Langfuse³ 是最具体的强化这种融合的战略举措。

收购方	目标	类别	值	日期
Datadog	Metaplane	数据可观测性	未披露	2025年4月
Snowflake	观察	可观测性	10亿美元	2026年1月
ClickHouse	Langfuse	LLM 可观测性	未披露	2026年1月

所有这些最初的收购都集中在可观测性与理解 AI 系统上。首先，数据量巨大且对维持 AI 创新的惊人速度至关重要。

其次，可观察性有助于为路线图提供信息：客户如何使用人工智能？他们在哪些方面没有成功？企业如何帮助他们增长与扩展？

我们将看到更多促成后现代与人工智能堆栈融合的收购，加速已经开始的整合。此外，这里未涵盖人工智能堆栈的许多部分，例如评估与智能体编排。

这些将是下一步。