人工智能正迫使数据行业走向整合——但这并非故事全貌
本文信息来源：techcrunch
数据产业正面临一场剧烈变革。
市场正在整合。如果过去两个月的交易动态能说明什么——Databricks 以 10 亿美元收购 Neon 和 Salesforce 以 80 亿美元吞下云管理公司 Informatica——那么更大的整合浪潮正在形成。
这些被收购公司虽然在数据技术栈中的规模、成立时间和专注领域各不相同，但都有一个共同点：收购方希望它们的技术能成为推动企业采用人工智能的关键拼图。
表面看来，这一战略合乎逻辑。
AI 公司和 AI 应用的成功取决于能否获取优质的底层数据。没有优质数据，就根本谈不上价值——这是企业风投机构的共识。TechCrunch 在 2024 年 12 月进行的调查显示，企业风投认为数据质量是 AI 初创企业脱颖而出的关键 。虽然部分参与这些交易的公司已非初创企业，但这一观点依然成立。
数据集成公司 SnapLogic 现任董事长兼 CEO、Informatica 联合创始人兼前 CEO 高拉夫·迪隆（Gaurav Dhillon）近日接受 TechCrunch 采访时也呼应了这一观点。
“企业数据管理和流转方式正在经历彻底重构，”迪隆表示，”想要把握 AI 发展机遇，就必须大规模重构数据平台。这正是当前数据领域并购频发的原因——因为这是构建稳健 AI 战略的基础。”
但在当今快速创新的市场中，这种收购 ChatGPT 前时代公司的策略真能促进企业 AI 应用吗？答案尚不明确。Dhillon 同样心存疑虑。
“AI 领域没有天生的专家，这个市场才诞生三年，”Dhillon 谈及当前后 ChatGPT 时代的 AI 市场时表示，”对于大企业而言，要提供 AI 创新来重塑企业——特别是智能代理型企业——需要进行大量的技术重构才能实现。”
碎片化的数据格局
过去十年间，数据行业已发展成一张庞大而分散的网络——这为行业整合创造了成熟条件。它需要的只是一个催化剂。仅 2020 至 2024 年间，PitchBook 数据显示就有超过 3000 亿美元资金通过 2.4 万笔交易投入数据类初创企业。
与 SaaS 等其他行业类似，数据行业也未能逃过这样的趋势：过去十年的风险投资热潮导致大量初创企业获得风投资金 ，这些企业往往只瞄准某个特定领域，有些甚至围绕单一功能构建业务。
当需要 AI 在数据中爬取答案或构建应用程序时，当前将多个专注不同领域的数据管理解决方案捆绑在一起的行业标准就行不通了。
大型企业正寻求收购能够填补其数据堆栈现有空白的初创公司，这一趋势合情合理。典型案例便是 Fivetran 于五月收购 Census 的交易——没错， 这次收购正是以 AI 之名进行的 。
Fivetran 主要帮助企业将数据从多源头迁移至云端数据库。在其运营的前 13 年里，该平台不允许客户将数据反向移出数据库，而这正是 Census 提供的功能。这意味着在此次收购前，Fivetran 客户需要与第二家公司合作才能构建端到端解决方案。
需要澄清的是，这并非对 Fivetran 的贬低。交易达成时，Fivetran 联合创始人兼 CEO 乔治·弗雷泽向 TechCrunch 表示，虽然数据进出仓库看似一体两面，实则复杂得多；该公司甚至曾尝试自主研发解决方案，最终却放弃了这一计划。
“从技术层面来说，如果你查看这些服务的底层代码，它们其实大不相同，”弗雷泽当时表示，”要实现这个目标，需要解决一系列截然不同的问题。”
这种情况有助于说明数据市场在过去十年间的转变。对于前高德纳分析师、现运营自主数据趋势咨询公司 SanjMo 的桑吉夫·莫汉而言，这类场景正是当前整合浪潮的主要推动力。
“这种整合是由客户对众多互不兼容的产品感到厌倦所驱动的，”莫汉指出，”我们生活在一个非常有趣的世界，这里有大量不同的数据存储解决方案，你可以选择开源方案，也可以采用 Kafka，但我们在元数据领域是失败的。数十种产品都在捕获部分元数据，但为了实现各自功能，这些元数据存在大量重叠。”
对初创企业有利
莫汉表示，更广泛的市场也在此发挥了作用。他指出，数据类初创企业正面临融资困境，被收购总比被迫停业或背负债务要好。对收购方而言，新增功能能赋予他们更强的定价话语权和对标竞争对手的优势。
“如果 Salesforce 或谷歌不收购这些公司，那么它们的竞争对手很可能会出手，”PitchBook 高级新兴科技分析师德里克·埃尔南德斯告诉 TechCrunch。”当前最优秀的解决方案正在被收购。即使你拥有获奖的解决方案，我也不认为保持独立经营的前景最终能胜过被大型[收购方]收入囊中。”
这一趋势为被收购的初创企业带来了巨大好处。风险投资市场正渴求退出渠道，而当前 IPO 市场的静默期并未给它们留下太多机会。被收购不仅提供了退出途径，在许多情况下还为这些创始团队提供了继续发展的空间。
莫汉对此表示赞同，并补充道许多数据初创企业正面临着当前市场退出渠道不畅和风险投资复苏缓慢的双重困境。
“在现阶段，收购对他们来说是一个更有利的退出策略，”埃尔南德斯表示。”因此我认为，双方都有很强的动力去达成这些交易。Informatica 就是一个很好的例子，即使相比去年 Salesforce 与他们洽谈时的价格有所折让，但根据他们董事会的判断，这仍然是最佳解决方案。”
接下来会发生什么
但这一收购策略能否实现买家的目标，仍存疑问。
正如 Dhillon 所指出的，被收购的数据库公司并非专为快速变化的 AI 市场而设计。此外，如果拥有最佳数据的公司能赢得 AI 领域，那么数据和 AI 企业保持独立实体还有意义吗？
“我认为很大价值在于将主要 AI 参与者与数据管理公司合并，”埃尔南德斯表示。”我不认为独立的数据管理公司有特别动力保持现状，某种程度上就像在企业与 AI 解决方案之间扮演第三方角色。”
