В рамках значимого шага, способного изменить способы использования искусственного интеллекта корпорациями, Databricks, лидер в области управления данными и решений ИИ, объединила усилия с Anthropic, известной фирмой, занимающейся безопасностью и исследованиями в области ИИ. Компании объявили о значительном пятилетнем стратегическом сотрудничестве, направленном на глубокую интеграцию передовых моделей ИИ Claude от Anthropic непосредственно в платформу Databricks Data Intelligence Platform. Это знаковое соглашение обещает предоставить передовые возможности ИИ от Anthropic, включая последнюю модель Claude 3.7 Sonnet, обширной клиентской базе Databricks, насчитывающей более 10 000 организаций по всему миру. Основная цель амбициозна, но ясна: предоставить предприятиям возможность безопасно разрабатывать и внедрять интеллектуальных ИИ-агентов, способных к сложным рассуждениям, непосредственно используя их уникальные, проприетарные наборы данных в единой среде. Эта интеграция теперь доступна на основных облачных провайдерах — AWS, Azure и Google Cloud Platform — через платформу Databricks.
Преодоление сложностей внедрения корпоративного ИИ
Привлекательность искусственного интеллекта для современных предприятий неоспорима: он обещает трансформационную эффективность, новые клиентские впечатления и неиспользованные источники дохода. Тем не менее, путь к реализации этих преимуществ часто сопряжен со значительными препятствиями. Многие организации сталкиваются с практическими трудностями при переводе потенциала ИИ в ощутимую бизнес-ценность. Основное препятствие заключается в эффективном использовании обширных, часто разрозненных внутренних хранилищ данных. Создание моделей ИИ, особенно сложных агентов, способных к рассуждению и автономному выполнению задач, требует беспрепятственного доступа к этим корпоративным данным.
Однако несколько факторов усложняют этот процесс:
- Фрагментация и доступность данных: Корпоративные данные часто находятся в разрозненных системах, устаревших базах данных и различных облачных средах, что делает унифицированный доступ сложным и дорогостоящим. Подготовка этих данных для использования ИИ часто является ресурсоемким мероприятием.
- Проблемы безопасности и конфиденциальности: Использование конфиденциальных проприетарных данных для обучения и вывода ИИ поднимает критические вопросы безопасности и конфиденциальности. Организациям необходимы надежные механизмы для обеспечения конфиденциальности данных и предотвращения несанкционированного доступа или утечки, особенно при использовании сторонних моделей ИИ.
- Сложность разработки и развертывания: Создание, обучение, оценка и развертывание ИИ-агентов производственного уровня — сложная инженерная задача. Она требует специализированных знаний, сложных инструментов и тщательного тестирования для обеспечения надежности и точности.
- Управление и соответствие требованиям: Создание эффективных рамок управления для ИИ имеет первостепенное значение. Это включает управление версиями моделей, отслеживание происхождения данных, контроль прав доступа, мониторинг предвзятости или неправомерного использования и обеспечение соответствия развивающимся нормативным требованиям. Отсутствие сквозного управления часто препятствует масштабному внедрению ИИ.
- Обеспечение точности и надежности: ИИ-агенты должны предоставлять точные, надежные и контекстуально релевантные результаты, особенно при взаимодействии с критически важными бизнес-процессами или приложениями, ориентированными на клиента. Оценка производительности модели для конкретных корпоративных задач и обеспечение надежности остаются серьезной проблемой.
- Расчет возврата инвестиций (ROI): Демонстрация четкого ROI от инвестиций в ИИ может быть сложной, особенно на ранних стадиях. Высокие затраты, связанные с подготовкой данных, разработкой моделей, инфраструктурой и специализированными кадрами, требуют четкого пути к измеримым бизнес-результатам.
Именно этот сложный ландшафт проблем призвано решить стратегическое партнерство между Databricks и Anthropic, предлагая предприятиям упрощенный путь для преодоления этих препятствий и раскрытия истинного потенциала ИИ, применяемого к их уникальным данным.
Мощная синергия: объединение Data Intelligence с передовым ИИ
Сотрудничество между Databricks и Anthropic представляет собой слияние взаимодополняющих сильных сторон, создавая мощное решение для рынка корпоративного ИИ. Databricks предоставляет основополагающую Databricks Data Intelligence Platform, разработанную для объединения хранения данных, управления и возможностей ИИ в единой, целостной среде. Ее архитектура, построенная на парадигме lakehouse, позволяет организациям управлять структурированными и неструктурированными данными в масштабе, облегчая беспрепятственный доступ к данным для аналитики и рабочих нагрузок машинного обучения. Ключевые компоненты, такие как Mosaic AI, предлагают инструменты, специально разработанные для создания, развертывания и мониторинга моделей и агентов ИИ, упрощая сквозной жизненный цикл ИИ.
Anthropic, с другой стороны, предоставляет свое семейство передовых больших языковых моделей Claude. Известные своими продвинутыми способностями к рассуждению, умением следовать сложным инструкциям и сильным акцентом на безопасность и этические соображения благодаря подходу Constitutional AI, модели Claude предназначены для решения сложных реальных задач. Включение Claude 3.7 Sonnet, позиционируемой как первая на рынке гибридная модель рассуждений и лидер в задачах кодирования, еще больше расширяет возможности, доступные клиентам Databricks.
Встраивая модели Anthropic непосредственно в платформу Databricks, партнерство устраняет многие традиционные барьеры, связанные с интеграцией внешних сервисов ИИ. Эта нативная интеграция гарантирует, что мощь Claude может применяться непосредственно там, где находятся корпоративные данные, способствуя более безопасному, эффективному и управляемому подходу к созданию приложений ИИ на основе данных. Синергия заключается в объединении надежной инфраструктуры управления данными и управления Databricks с передовыми возможностями ИИ-рассуждений Anthropic, предлагая предприятиям лучший в своем классе инструментарий для разработки и развертывания сложных, надежных ИИ-агентов, адаптированных к их конкретному операционному контексту.
Раскрытие потенциала Claude в структуре Databricks
Интеграция моделей Claude от Anthropic в Databricks Data Intelligence Platform разработана для обеспечения бесшовности и мощности, делая передовые возможности ИИ легко доступными для широкого круга пользователей внутри организации. Это не просто API-соединение; это глубокое встраивание Claude в экосистему Databricks.
Ключевые аспекты этой интеграции включают:
- Нативная доступность: Пользователи могут взаимодействовать с моделями Claude непосредственно через знакомые интерфейсы Databricks. Это включает вызов моделей с помощью стандартных SQL-запросов, что является значительным преимуществом для аналитиков данных и специалистов, уже знакомых с SQL. Кроме того, модели доступны как оптимизированные конечные точки, позволяя специалистам по данным и разработчикам легко включать Claude в свои рабочие процессы машинного обучения и приложения.
- Доступность в разных облаках: Признавая мультиоблачную реальность современных предприятий, интегрированное предложение доступно на AWS, Azure и Google Cloud Platform, гарантируя, что организации могут использовать объединенную мощь Databricks и Anthropic независимо от предпочитаемого ими поставщика облачной инфраструктуры.
- Использование Claude 3.7 Sonnet: Немедленная доступность новейшей модели Anthropic, Claude 3.7 Sonnet, предоставляет пользователям доступ к передовым возможностям. Ее сильные стороны в гибридных рассуждениях и кодировании открывают новые возможности для решения сложных проблем и автоматизированной генерации или анализа кода непосредственно на платформе данных.
- Оптимизированная производительность: Нативная интеграция способствует оптимизации производительности и эффективности. Запуская модели Claude ближе к данным в среде Databricks, можно минимизировать задержку и значительно сократить затраты на передачу данных, связанные с вызовами внешних API.
Эта глубокая интеграция трансформирует способы использования больших языковых моделей организациями. Вместо того чтобы рассматривать ИИ как отдельный внешний сервис, требующий сложных конвейеров данных и обходных путей безопасности, Claude становится неотъемлемой частью рабочего процесса data intelligence, легко доступной для улучшения аналитики, автоматизации задач и стимулирования инноваций непосредственно из основы данных организации.
Развитие доменно-специфического интеллекта с корпоративными данными
Возможно, самое убедительное обещание партнерства Databricks-Anthropic заключается в его способности дать организациям возможность создавать высокоспециализированных ИИ-агентов, обладающих глубокими доменно-специфическими знаниями, полученными непосредственно из собственных проприетарных данных компании. Общие модели ИИ, хотя и мощные, часто не обладают нюансированным пониманием конкретной отрасли, корпоративного жаргона или внутренних процессов, необходимых для выполнения высокоценных корпоративных задач. Это сотрудничество напрямую устраняет этот пробел.
Интеграция облегчает создание сложных ИИ-агентов, способных к:
- Продвинутым рассуждениям и планированию: Модели Claude превосходно справляются с многоэтапными рассуждениями и планированием. В сочетании с доступом к уникальным данным организации через Databricks эти агенты могут решать сложные рабочие процессы. Например:
- В фармацевтике агент мог бы анализировать данные клинических испытаний вместе с медицинскими картами пациентов (с соответствующими мерами безопасности) и исследовательской литературой для выявления подходящих кандидатов для испытаний или прогнозирования потенциальных взаимодействий лекарств, оптимизируя сложный и трудоемкий процесс.
- В финансовых услугах агент мог бы анализировать модели транзакций, историю клиентов и рыночные данные в реальном времени для предоставления высоко персонализированных инвестиционных советов или выявления сложных мошеннических действий, которые могут ускользнуть от традиционных систем на основе правил.
- В производстве агент мог бы сопоставлять данные датчиков с оборудования, журналы технического обслуживания и информацию о цепочке поставок для точного прогнозирования отказов оборудования и проактивной оптимизации производственных графиков.
- Обработке больших и разнообразных наборов данных: Большое контекстное окно Claude позволяет ему обрабатывать и рассуждать над обширными объемами информации одновременно. Это крайне важно для корпоративных сценариев использования, часто включающих огромные и разнообразные наборы данных, хранящиеся в lakehouse Databricks.
- Кастомизации через RAG и Fine-Tuning: Платформа упрощает процесс адаптации моделей Claude. Организации могут легко реализовать Retrieval-Augmented Generation (RAG), автоматически создавая векторные индексы своих документов и данных в Databricks. Это позволяет ИИ-агенту извлекать релевантную, актуальную внутреннюю информацию для генерации более точных и контекстуально обоснованных ответов. Кроме того, платформа поддерживает fine-tuning (дообучение) моделей Claude на конкретных корпоративных наборах данных, обеспечивая более глубокую адаптацию к специфическому языку, процессам и областям знаний компании.
Применяя мощь рассуждений Claude непосредственно к проприетарным данным на единой платформе, предприятия могут выйти за рамки общих приложений ИИ и разработать действительно интеллектуальных агентов, которые понимают их уникальный операционный ландшафт, способствуя значительному улучшению эффективности, принятия решений и инноваций.
Создание основы доверия: интегрированное управление и ответственный ИИ
В эпоху ИИ доверие — это не просто желательный атрибут; это фундаментальное требование. Признавая это, партнерство Databricks и Anthropic уделяет особое внимание обеспечению надежного управления и содействию ответственным практикам разработки ИИ. Это достигается путем тесной интеграции методологий Anthropic, ориентированных на безопасность, с комплексной системой управления Databricks.
Ключевые элементы, лежащие в основе этой надежной экосистемы ИИ, включают:
- Унифицированное управление через Unity Catalog: Unity Catalog от Databricks служит центральной нервной системой для управления данными и ИИ на всей платформе. Он предоставляет единое, унифицированное решение для управления активами данных, моделями ИИ и связанными артефактами. В контексте интеграции с Anthropic, Unity Catalog обеспечивает:
- Детальный контроль доступа: Организации могут определять и применять точные разрешения, гарантируя, что только авторизованные пользователи или процессы могут получать доступ к определенным данным или взаимодействовать с моделями Claude.
- Сквозное отслеживание происхождения: Unity Catalog автоматически отслеживает происхождение данных и моделей ИИ на протяжении всего их жизненного цикла. Это обеспечивает критически важную видимость того, как модели были обучены, к каким данным они обращались и как используются их результаты, поддерживая аудитоспособность и соответствие нормативным требованиям.
- Управление затратами: Функции, такие как ограничение скорости запросов (rate limiting), позволяют организациям контролировать использование моделей Claude, эффективно управлять связанными затратами и предотвращать неожиданные перерасходы бюджета.
- Приверженность Anthropic безопасности: Философия разработки Anthropic глубоко укоренена в исследованиях безопасности ИИ. Их подход Constitutional AI включает обучение моделей ИИ соблюдению набора принципов или “конституции”, способствуя полезному, честному и безвредному поведению. Этот неотъемлемый акцент на безопасности дополняет возможности управления Databricks.
- Внедрение защитных механизмов: Интегрированная платформа позволяет организациям внедрять дополнительные защитные механизмы, адаптированные к их конкретной толерантности к риску и этическим принципам. Это включает мониторинг взаимодействий с моделями на предмет потенциального неправомерного использования, выявление и смягчение предвзятости, а также обеспечение того, чтобы системы ИИ работали в рамках заранее определенных этических границ.
- Поддержание производительности: Важно отметить, что этот акцент на управлении и безопасности разработан для работы совместно с, а не в ущерб, преимуществам производительности использования передовых моделей, таких как Claude. Цель состоит в том, чтобы обеспечить безопасную и ответственную среду без ущерба для мощности и полезности ИИ.
Объединяя унифицированную инфраструктуру управления Databricks с подходом Anthropic к проектированию ИИ “безопасность прежде всего”, партнерство предлагает предприятиям надежную основу для ответственной разработки, развертывания и управления ИИ-агентами. Этот интегрированный подход помогает укрепить доверие заинтересованных сторон, обеспечивает соответствие требованиям и позволяет организациям уверенно масштабировать свои инициативы в области ИИ.
Преимущество нативной интеграции: эффективность и безопасность
Критическим отличием партнерства Databricks-Anthropic является нативная интеграция моделей Claude в Data Intelligence Platform. Это резко контрастирует с подходами, которые полагаются исключительно на внешние вызовы API для доступа к большим языковым моделям. Преимущества этой глубокой интеграции для предприятий существенны.
- Сокращение перемещения данных: Когда модели ИИ интегрированы нативно, необходимость перемещать большие объемы потенциально конфиденциальных корпоративных данных за пределы безопасного периметра среды Databricks минимизируется или устраняется. Данные могут обрабатываться и анализироваться на месте, что значительно повышает уровень безопасности и снижает риски, связанные с передачей данных.
- Меньшая задержка и улучшенная производительность: Обработка данных и выполнение вывода ИИ на одной платформе снижает сетевую задержку по сравнению с вызовами внешних сервисов. Это приводит к более быстрому времени отклика для приложений ИИ, что крайне важно для сценариев использования в реальном времени и интерактивных агентов.
- Упрощенные рабочие процессы: Нативная интеграция упрощает процесс разработки. Инженеры данных, аналитики и специалисты по данным могут получать доступ к возможностям Claude, используя знакомые инструменты и интерфейсы (например, SQL или блокноты Python в Databricks), без необходимости управлять отдельными ключами API, протоколами аутентификации или коннекторами данных для внешнего сервиса ИИ.
- Экономическая эффективность: Устранение необходимости в обширном исходящем трафике данных (передача данных из облачной среды) может привести к значительной экономии средств, поскольку облачные провайдеры часто взимают плату за данные, покидающие их сети. Кроме того, оптимизированное использование ресурсов в рамках интегрированной платформы может способствовать общей экономической эффективности.
- Последовательное управление: Применение унифицированных политик управления Unity Catalog от Databricks становится гораздо проще, когда модель ИИ является частью платформы, а не внешним объектом. Контроль доступа, отслеживание происхождения и мониторинг применяются последовательно как к данным, так и к активам ИИ.
Этот нативный подход фундаментально упрощает архитектуру, необходимую для создания сложных ИИ-агентов, делая процесс более безопасным, эффективным и управляемым для предприятий по сравнению со сборкой разрозненных сервисов.
Подтверждение в реальном мире: обеспечение безопасного и масштабируемого ИИ
Практические преимущества этого интегрированного подхода уже признаны лидерами отрасли. Block, Inc., известная финансово-технологическая компания, является примером ценностного предложения. Как подчеркнула Jackie Brosamer, вице-президент по инжинирингу платформы данных и ИИ в Block, компания отдает приоритет практичным, ответственным и безопасным приложениям ИИ. Использование их стратегических отношений с Databricks позволяет Block получать доступ к передовым моделям, таким как Claude от Anthropic, непосредственно в их доверенной среде данных.
Block использует эту возможность для поддержки “codename goose”, их внутренней инициативы по созданию ИИ-агентов с открытым исходным кодом. Возможность развертывания моделей, таких как Claude, федеративным образом через Databricks предлагает критические преимущества:
- Гибкость и масштабируемость: Это позволяет Block беспрепятственно масштабировать свои возможности ИИ между различными командами и сценариями использования.
- Повышенная безопасность: Сохранение взаимодействий с моделями и обработки данных в их управляемой среде Databricks соответствует их строгим требованиям безопасности.
- Контроль пользователя: Этот подход сохраняет необходимый контроль над тем, как используются модели ИИ и как осуществляется доступ к данным.
Для Block интеграция Databricks-Anthropic — это не просто доступ к мощной модели; это наличие безопасной, гибкой и масштабируемой платформы для повышения эффективности и ответственного стимулирования инноваций во всей организации. Это реальное применение подчеркивает ощутимые преимущества объединения передового ИИ с надежной, управляемой платформой data intelligence.
Определение будущего курса Data-Driven Intelligence
Альянс между Databricks и Anthropic означает больше, чем просто техническую интеграцию; он отражает стратегическое видение будущего корпоративного ИИ, где сложный интеллект глубоко вплетен в ткань управления данными и руководства. Как сформулировал Ali Ghodsi, соучредитель и генеральный директор Databricks, растущий спрос на data intelligence — способность эффективно понимать данные и действовать на их основе — стимулирует потребность в таких мощных, интегрированных решениях. Предоставляя модели Anthropic безопасно и эффективно на Data Intelligence Platform, они стремятся дать предприятиям возможность создавать ИИ-агентов, точно настроенных на их конкретные операционные реалии, предвещая то, что Ghodsi видит как следующий этап корпоративного ИИ.
Вторя этому настроению, Dario Amodei, генеральный директор и соучредитель Anthropic, подчеркнул, что трансформация бизнеса с помощью ИИ происходит сейчас, а не в отдаленной перспективе. Он ожидает значительного прогресса в области ИИ-агентов, способных автономно справляться со сложными задачами. Предоставление Claude в легком доступе на Databricks дает клиентам необходимые инструменты для создания этих мощных, управляемых данными агентов, позволяя им сохранять конкурентное преимущество в эту быстро развивающуюся эру ИИ.
Это партнерство позиционирует Databricks Data Intelligence Platform как центральный узел, где организации могут не только управлять и анализировать свои данные, но и безопасно и эффективно наполнять их передовыми возможностями ИИ-рассуждений. Оно удовлетворяет критическую потребность предприятий в создании индивидуальных, надежных решений ИИ, использующих уникальную ценность, заключенную в проприетарных наборах данных. Демократизируя доступ к передовым моделям, таким как Claude, в рамках управляемой среды, Databricks и Anthropic прокладывают путь для нового поколения интеллектуальных приложений в различных отраслях — от ускорения исследований заболеваний и борьбы с изменением климата до выявления финансового мошенничества и персонализации клиентского опыта — в конечном итоге способствуя эволюции к действительно data-intelligent организациям.