編者按：

每年仲夏之際，全球兩大數據平臺巨頭 Snowflake、Databricks 均會召開各自的年度大會，成為數據圈的“超級碗”。隨著競爭的加劇，Snowflake、Databricks 把 2023 年度重磅市場大會放在相同日期（6.26-6.29），充滿著火藥味。大會召開在即，云器科技作為專注數據領域的創(chuàng)業(yè)公司，策劃一系列文章，從主題演講、重點發(fā)布、客戶案例等方面對比和解讀這兩個年度大會。本文是第一篇，對兩個大會做前瞻對比，并預測最值得聽的場。

發(fā)布會 Snowflake 搶到最重磅嘉賓， 但 Databricks 在生成式 AI 方向布局更早

Snowflake 和 Databricks 的 2023 年度市場大會都是在 6 月 26 日至 29 日舉行，但地點不同，前者在拉斯維加斯，后者在舊金山。為了緊扣熱點更吸引眼球，兩家公司的大會主題都與 AI 和大模型有關，并邀請了重量級的嘉賓，Snowflake 請到了英偉達 CEO 黃仁勛，Databricks 請到了微軟 CEO 薩蒂亞·納德拉。

布局方面，主打 Data+AI 口號的 Databricks 顯然更面向 AI，也布局更早。主推的 Lakehouse 湖倉一體架構天然更支持 AI 存儲和計算，之后收購了由前 Google LLC 和 Dropbox Inc. 工程師創(chuàng)立的 AI 存儲公司 Rubicon Inc. 近期推出自己的大語言開源模型 Dolly 和 Dolly 2.0。Databricks 將 Data+AI 的口號走的很徹底。而 Snowflake 去年年度大會的最重磅發(fā)布是收購 Streamlit 并面向數據應用構建生態(tài)，直到大語言模型火爆之后，才收購了 Neeva.ai（智能搜索公司），開始其在這個領域的布局。

展示各自的優(yōu)勢和差異化： Snowflake 和 Databricks 在產品和技術上并不盡相同。

Snowflake 更專注于圍繞數據分析的數據倉庫和查詢處理，而 Databricks 更專注于數據科學和機器學習，本次大會兩方在努力突出他們在 Lakehouse 市場的優(yōu)勢和差異化。據 Enterprise Technology Research 調研，36% 的 Snowflake 客戶同時也是 Databricks 的客戶，客戶也在同時使用獲得兩者最大化組合優(yōu)勢（從 Snowflake 獲得分析的優(yōu)勢，從 Databricks 獲得 AI 的優(yōu)勢）。

從會議安排看，數據平臺是核心，AI 是噱頭

從會議的主題演講看，Snowflake 會繼續(xù)強調和推動DataCloud為核心的數據一體化和共享能力，基于Streamlit的一體化應用開發(fā)，以及生成式 AI 的可能性。特別值得一提的是，開源的Iceberg成為發(fā)布會介紹的關鍵字。在此，我們給出今年大會的一個合理猜測：Snowflake 會支持基于 iceberge 的開放數據架構，向湖倉一體邁進！

而反觀 Databricks 的主題演講，主線就非常明確且有持續(xù)性，重點強調三方面：LLM、Lakehouse Platform、OpenSource 軟件。LLM 是今年新增的熱點，也非常貼合 Data+AI 的定位。Lakehouse 經過 3 年持續(xù)推進，已經成為數據平臺的新標準。OpenSource 作為老牌領域，今年新增大量的生態(tài)話題，包括一度看作競對的 Presto/Trino 等。面對 Snowflake SaaS 化服務極致簡單的競爭壓力，Databricks 選擇聯合開源生態(tài)的力量。

兩會的主題演講都不約而同的強調生成式 AI，但如果看具體 session 組織，就會發(fā)現 AI 是噱頭，真正的主線依然在高速增長的數據平臺領域。（兩家今年均聲明 60% 的年化營收增長，在經濟整體下行的今天，數據平臺增長速度相當亮眼）。

Snowflake 年度發(fā)布會一共有 400 場 Session 之多，DataPlatform、DataApplication、DataAnalytics 是三個最大的主題，占據了一半的場次。ML/AI 相關的領域話題僅占 15%?？紤]到 Snowflake 當前數據平臺“一哥”的位置，這種“守正 + 出奇”的會議安排就不讓人意外。

而 Databricks 的議題安排略顯不同。DataEngineering 作為主線占據 1/4 的議題，之后是 ML/DataScience 部分，要注意這里面的 ML/DataScience 并不僅僅是生成式 AI，而是包含了大量“傳統(tǒng)”的機器學習和算法部分（例如 SparkML）。特別的，在這些 session 的介紹中，Databricks 最重點強調的是 Lakehouse 架構對 AI 的支持，以及 Data+AI 的各種最佳實踐。Databricks 自己的大語言模型 dolly 并不是重點，真正宣傳 Dolly 的 session 僅有 3 個。

綜合起來看，盡管生成式 AI 是話題上的亮點，兩家不約而同的重點強調“自己的數據平臺能力本身和可擴展性，可以容易的集成生成式 AI 在內的多種計算模型”。

前瞻，兩個發(fā)布會最大看點在哪里？

結合筆者的經驗和發(fā)布會的內容，筆者大膽預測如下可能的方向演進和重磅發(fā)布：

Snowflake 的重點方向和重磅發(fā)布：

方向從數倉進一步轉型湖倉一體，改變封閉數倉的缺陷，發(fā)布支持基于 Iceberg 的開放數據格式。

發(fā)布內置的 AI 模型部署和推理能力，會更多的結合 LLM，通過 Snowflake 釋放 LLM 大型語言模型的力量。

Data + Application 一體化，推進 Operational Analytics。

Databricks 的重點方向和重磅發(fā)布：

借生成式 AI 的東風，繼續(xù)大力推進 Data+AI 的概念。同時借力對 AI 的支持，競爭 Snowflake（會有實際客戶案例比較 Databricks 和 Snowflake）

全鏈路實時化和增量化會成為重點方向（每天 40% 的 topic 與全鏈路實時增量化相關）

大幅增加企業(yè)級數據平臺能力的建設和宣傳（包括數據質量，數據加密這些 Databricks 的傳統(tǒng)弱項，這些 topic 占每天主題的 20%）

未來 AI 時代需要什么樣的數據平臺支撐？

看過上述對比和前瞻分析，讀者應該能感受到濃濃的火藥味，可見兩家的技術競爭已經是數據平臺全面或一體化綜合能力的競爭。

筆者認為，AI 大火的今天，我們更應該關注的焦點，還是應該回歸到支撐 AI 的基礎數據平臺能力，回歸到“支點”上。從兩方大會的日程安排上，也可以得到充分印證。

Snowflake 大會的支點由數據倉庫 + 數據安全 + 數據應用三個方向共計 400 多個 session 組成。數據倉庫強相關的話題是 Snowflake 的基本盤，而數據應用主題延續(xù)了 Snowflake 在 2022 年秋季 Build 大會上通過 Streamlit 構建應用的熱點，并增強了數據科學和機器學習的主題方向。

Databricks 大會的支點由 300 多個 session 構成，涵蓋了數據工程，數據科學，機器學習，深度學習，自然語言處理，計算機視覺，數據分析，數據治理，數據倫理等和 ETL/ELT 數據處理、數據科學等數據湖上場景更為密切的支點型主題方向。很明顯，Databricks 在泛 AI 領域對主題做了更多細分，包括機器學習、數據科學、深度學習、自然語言處理、計算機視覺。特別的一點是 Databricks 在數據倫理方面開辟了新的主題。

站在國內視角，也會激發(fā)我們思考數據平臺演進的脈絡。這里推薦這篇文章《從 Hadoop 到 Snowflake，2023 年數據平臺路在何方？_InfoQ 精選文章》的梳理。

盡管兩方大會的共同主旋律“通過 Data + 生成式 AI 重塑企業(yè)”，但筆者這里可以大膽預先總結一下兩個峰會的內容套路：“生成式 AI 搭臺，Data+Analytics 唱戲”。

我們會持續(xù)關注會議的進展，并同步報道最新情況，看上述預測是否準確，請大家持續(xù)關注。