Databricks & Anthropic: Định hình AI Doanh nghiệp

Trong một động thái quan trọng được dự báo sẽ định hình lại cách các tập đoàn tận dụng trí tuệ nhân tạo, Databricks, một thế lực trong lĩnh vực quản lý dữ liệu và giải pháp AI, đã hợp tác với Anthropic, một công ty nghiên cứu và an toàn AI nổi tiếng. Hai công ty đã công bố một thỏa thuận hợp tác chiến lược kéo dài 5 năm nhằm tích hợp sâu các mô hình AI Claude tinh vi của Anthropic trực tiếp vào Nền tảng Trí tuệ Dữ liệu (Data Intelligence Platform) của Databricks. Thỏa thuận mang tính bước ngoặt này hứa hẹn mang lại khả năng AI tiên tiến của Anthropic, bao gồm cả mô hình Claude 3.7 Sonnet mới nhất, cho cơ sở khách hàng rộng lớn của Databricks, lên tới hơn 10.000 tổ chức trên toàn cầu. Mục tiêu cốt lõi đầy tham vọng nhưng rõ ràng: trao quyền cho các doanh nghiệp phát triển và vận hành một cách an toàn các agent AI thông minh có khả năng suy luận phức tạp, trực tiếp sử dụng các bộ dữ liệu độc quyền, duy nhất của họ trong một môi trường thống nhất. Sự tích hợp này hiện có thể truy cập được trên các nhà cung cấp đám mây lớn—AWS, Azure và Google Cloud Platform—thông qua nền tảng Databricks.

Điều hướng sự phức tạp của việc áp dụng AI trong doanh nghiệp

Sức hấp dẫn của trí tuệ nhân tạo là không thể phủ nhận đối với các doanh nghiệp hiện đại, hứa hẹn mang lại hiệu quả chuyển đổi, trải nghiệm khách hàng mới lạ và các nguồn doanh thu chưa được khai thác. Tuy nhiên, con đường để hiện thực hóa những lợi ích này thường đầy rẫy những trở ngại đáng kể. Nhiều tổ chức thấy mình đang vật lộn với những thách thức thực tế trong việc chuyển đổi tiềm năng AI thành giá trị kinh doanh hữu hình. Một trở ngại chính nằm ở việc sử dụng hiệu quả các kho dữ liệu nội bộ khổng lồ, thường bị phân mảnh. Việc xây dựng các mô hình AI, đặc biệt là các agent tinh vi có khả năng suy luận và thực hiện nhiệm vụ tự động, đòi hỏi quyền truy cập liền mạch vào dữ liệu doanh nghiệp này.

Tuy nhiên, một số yếu tố làm phức tạp quá trình này:

• Phân mảnh và Khả năng truy cập dữ liệu: Dữ liệu doanh nghiệp thường nằm trong các hệ thống khác nhau, cơ sở dữ liệu cũ và các môi trường đám mây đa dạng, khiến việc truy cập thống nhất trở nên khó khăn và tốn kém. Việc chuẩn bị dữ liệu này cho việc sử dụng AI thường là một công việc đòi hỏi nhiều tài nguyên.
• Mối quan tâm về Bảo mật và Quyền riêng tư: Việc sử dụng dữ liệu độc quyền nhạy cảm để đào tạo và suy luận AI đặt ra các câu hỏi quan trọng về bảo mật và quyền riêng tư. Các tổ chức cần các cơ chế mạnh mẽ để đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu và ngăn chặn truy cập hoặc rò rỉ trái phép, đặc biệt là khi tận dụng các mô hình AI của bên thứ ba.
• Sự phức tạp của Phát triển và Triển khai: Việc tạo, đào tạo, đánh giá và triển khai các agent AI cấp sản xuất là một thách thức kỹ thuật phức tạp. Nó đòi hỏi chuyên môn chuyên sâu, công cụ tinh vi và thử nghiệm nghiêm ngặt để đảm bảo độ tin cậy và chính xác.
• Quản trị và Tuân thủ: Thiết lập các khung quản trị hiệu quả cho AI là điều tối quan trọng. Điều này bao gồm quản lý phiên bản mô hình, theo dõi nguồn gốc dữ liệu, kiểm soát quyền truy cập, giám sát sự thiên vị hoặc lạm dụng và đảm bảo tuân thủ các quy định đang phát triển. Việc thiếu quản trị đầu cuối thường cản trở việc áp dụng AI trên quy mô lớn.
• Đảm bảo Độ chính xác và Tin cậy: Các agent AI phải cung cấp kết quả đầu ra chính xác, đáng tin cậy và phù hợp với ngữ cảnh, đặc biệt là khi tương tác với các quy trình kinh doanh quan trọng hoặc các ứng dụng hướng tới khách hàng. Việc đánh giá hiệu suất mô hình đối với các nhiệm vụ cụ thể của doanh nghiệp và đảm bảo độ tin cậy vẫn là một thách thức đáng kể.
• Tính toán Lợi tức Đầu tư (ROI): Việc chứng minh ROI rõ ràng từ các khoản đầu tư AI có thể khó khăn, đặc biệt là trong giai đoạn đầu. Chi phí cao liên quan đến chuẩn bị dữ liệu, phát triển mô hình, cơ sở hạ tầng và nhân tài chuyên môn đòi hỏi một con đường rõ ràng để đạt được kết quả kinh doanh có thể đo lường được.

Chính bối cảnh phức tạp của những thách thức này mà quan hệ đối tác chiến lược giữa Databricks và Anthropic nhằm giải quyết, cung cấp một con đường hợp lý cho các doanh nghiệp vượt qua những trở ngại này và khai phá tiềm năng thực sự của AI được áp dụng cho tài sản dữ liệu độc đáo của họ.

Sức mạnh tổng hợp: Kết hợp Trí tuệ Dữ liệu với AI tiên tiến

Sự hợp tác giữa Databricks và Anthropic đại diện cho sự hội tụ của các thế mạnh bổ sung, tạo ra một giải pháp mạnh mẽ cho thị trường AI doanh nghiệp. Databricks cung cấp Nền tảng Trí tuệ Dữ liệu (Data Intelligence Platform) nền tảng, được thiết kế để thống nhất kho dữ liệu, quản trị và khả năng AI trong một môi trường duy nhất, gắn kết. Kiến trúc của nó, được xây dựng dựa trên mô hình lakehouse, cho phép các tổ chức quản lý dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc ở quy mô lớn, tạo điều kiện truy cập dữ liệu liền mạch cho khối lượng công việc phân tích và học máy. Các thành phần chính như Mosaic AI cung cấp các công cụ được thiết kế đặc biệt để xây dựng, triển khai và giám sát các mô hình và agent AI, đơn giản hóa vòng đời AI đầu cuối.

Mặt khác, Anthropic mang đến gia đình các mô hình ngôn ngữ lớn Claude tiên tiến của mình. Nổi tiếng với khả năng suy luận tiên tiến, thành thạo trong việc tuân theo các hướng dẫn phức tạp và nhấn mạnh mạnh mẽ vào các cân nhắc về an toàn và đạo đức thông qua phương pháp Constitutional AI, các mô hình Claude được thiết kế để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp trong thế giới thực. Việc bao gồm Claude 3.7 Sonnet, được nhấn mạnh là mô hình suy luận lai đầu tiên trên thị trường và dẫn đầu trong các tác vụ mã hóa, càng nâng cao khả năng có sẵn cho khách hàngcủa Databricks.

Bằng cách nhúng các mô hình của Anthropic trực tiếp vào nền tảng Databricks, quan hệ đối tác loại bỏ nhiều rào cản truyền thống liên quan đến việc tích hợp các dịch vụ AI bên ngoài. Sự tích hợp gốc này đảm bảo rằng sức mạnh của Claude có thể được áp dụng trực tiếp tại nơi dữ liệu doanh nghiệp cư trú, thúc đẩy một cách tiếp cận an toàn hơn, hiệu quả hơn và được quản trị tốt hơn để xây dựng các ứng dụng AI dựa trên dữ liệu. Sức mạnh tổng hợp nằm ở việc kết hợp cơ sở hạ tầng quản lý dữ liệu và quản trị mạnh mẽ của Databricks với khả năng suy luận AI hàng đầu của Anthropic, cung cấp cho các doanh nghiệp một bộ công cụ tốt nhất để phát triển và triển khai các agent AI tinh vi, đáng tin cậy phù hợp với bối cảnh hoạt động cụ thể của họ.

Khai phá tiềm năng của Claude trong cấu trúc Databricks

Việc tích hợp các mô hình Claude của Anthropic vào Nền tảng Trí tuệ Dữ liệu Databricks được thiết kế để mang lại sự liền mạch và sức mạnh, giúp các khả năng AI tiên tiến dễ dàng tiếp cận với nhiều người dùng trong một tổ chức. Đây không chỉ đơn thuần là một kết nối API; nó đại diện cho sự nhúng sâu của Claude vào hệ sinh thái Databricks.

Các khía cạnh chính của sự tích hợp này bao gồm:

• Khả năng truy cập gốc: Người dùng có thể tương tác với các mô hình Claude trực tiếp thông qua các giao diện Databricks quen thuộc. Điều này bao gồm việc gọi các mô hình thông qua các truy vấn SQL (SQL queries) tiêu chuẩn, một lợi thế đáng kể cho các nhà phân tích dữ liệu và chuyên gia đã quen thuộc với SQL. Ngoài ra, các mô hình có sẵn dưới dạng điểm cuối được tối ưu hóa (optimized endpoints), cho phép các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển dễ dàng kết hợp Claude vào quy trình làm việc và ứng dụng học máy của họ.
• Tính khả dụng trên nhiều đám mây: Nhận thức được thực tế đa đám mây của các doanh nghiệp hiện đại, ưu đãi tích hợp có sẵn trên AWS, Azure và Google Cloud Platform, đảm bảo rằng các tổ chức có thể tận dụng sức mạnh tổng hợp của Databricks và Anthropic bất kể nhà cung cấp cơ sở hạ tầng đám mây ưa thích của họ.
• Tận dụng Claude 3.7 Sonnet: Tính khả dụng ngay lập tức của mô hình mới nhất của Anthropic, Claude 3.7 Sonnet, cung cấp cho người dùng quyền truy cập vào các khả năng tiên tiến. Điểm mạnh của nó trong suy luận lai (hybrid reasoning) và mã hóa (coding) mở ra những khả năng mới cho việc giải quyết vấn đề phức tạp và các tác vụ tạo hoặc phân tích mã tự động trực tiếp trong nền tảng dữ liệu.
• Hiệu suất được tối ưu hóa: Tích hợp gốc tạo điều kiện cho hiệu suất và hiệu quả được tối ưu hóa. Bằng cách chạy các mô hình Claude gần hơn với dữ liệu trong môi trường Databricks, độ trễ có thể được giảm thiểu và chi phí truyền dữ liệu liên quan đến các lệnh gọi API bên ngoài có thể giảm đáng kể.

Sự tích hợp sâu này biến đổi cách các tổ chức có thể sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn. Thay vì coi AI như một dịch vụ riêng biệt, bên ngoài đòi hỏi các đường ống dữ liệu phức tạp và các giải pháp bảo mật tạm thời, Claude trở thành một phần nội tại của quy trình làm việc trí tuệ dữ liệu, sẵn sàng để tăng cường phân tích, tự động hóa các tác vụ và thúc đẩy đổi mới trực tiếp từ nền tảng dữ liệu của tổ chức.

Nuôi dưỡng Trí tuệ Chuyên ngành với Dữ liệu Doanh nghiệp

Có lẽ lời hứa hấp dẫn nhất của quan hệ đối tác Databricks-Anthropic nằm ở khả năng trao quyền cho các tổ chức xây dựng các agent AI chuyên môn cao sở hữu kiến thức chuyên ngành (domain-specific knowledge) sâu sắc, bắt nguồn trực tiếp từ dữ liệu độc quyền của chính công ty. Các mô hình AI chung chung, mặc dù mạnh mẽ, thường thiếu sự hiểu biết tinh tế về một ngành cụ thể, biệt ngữ công ty hoặc quy trình nội bộ cần thiết cho các nhiệm vụ doanh nghiệp có giá trị cao. Sự hợp tác này trực tiếp giải quyết khoảng cách đó.

Sự tích hợp tạo điều kiện cho việc tạo ra các agent AI tinh vi có khả năng:

• Suy luận và Lập kế hoạch Nâng cao: Các mô hình Claude vượt trội trong việc suy luận và lập kế hoạch đa bước. Khi kết hợp với quyền truy cập vào dữ liệu duy nhất của tổ chức thông qua Databricks, các agent này có thể giải quyết các quy trình công việc phức tạp. Ví dụ:
  • Trong dược phẩm, một agent có thể phân tích dữ liệu thử nghiệm lâm sàng cùng với hồ sơ sức khỏe bệnh nhân (với các biện pháp bảo vệ thích hợp) và tài liệu nghiên cứu để xác định các ứng cử viên phù hợp cho các thử nghiệm hoặc dự đoán các tương tác thuốc tiềm ẩn, hợp lý hóa một quy trình phức tạp và tốn thời gian.
  • Trong dịch vụ tài chính, một agent có thể phân tích các mẫu giao dịch, lịch sử khách hàng và dữ liệu thị trường thời gian thực để cung cấp lời khuyên đầu tư được cá nhân hóa cao hoặc phát hiện các hoạt động gian lận tinh vi có thể né tránh các hệ thống dựa trên quy tắc truyền thống.
  • Trong sản xuất, một agent có thể tương quan dữ liệu cảm biến từ máy móc, nhật ký bảo trì và thông tin chuỗi cung ứng để dự đoán chính xác các hỏng hóc thiết bị và tối ưu hóa lịch trình sản xuất một cách chủ động.
• Xử lý các bộ dữ liệu lớn và đa dạng: Cửa sổ ngữ cảnh lớn của Claude cho phép nó xử lý và suy luận trên một lượng lớn thông tin đồng thời. Điều này rất quan trọng đối với các trường hợp sử dụng doanh nghiệp thường liên quan đến các bộ dữ liệu khổng lồ và đa dạng được lưu trữ trong lakehouse của Databricks.
• Tùy chỉnh thông qua RAG và Tinh chỉnh (Fine-Tuning): Nền tảng đơn giản hóa quá trình điều chỉnh các mô hình Claude. Các tổ chức có thể dễ dàng triển khai Retrieval-Augmented Generation (RAG) bằng cách tự động tạo các chỉ mục vector của tài liệu và dữ liệu của họ trong Databricks. Điều này cho phép agent AI truy xuất thông tin nội bộ liên quan, cập nhật để tạo ra các phản hồi chính xác hơn và có cơ sở ngữ cảnh hơn. Hơn nữa, nền tảng hỗ trợ tinh chỉnh (fine-tuning) các mô hình Claude trên các bộ dữ liệu doanh nghiệp cụ thể, cho phép thích ứng sâu hơn với ngôn ngữ, quy trình và lĩnh vực kiến thức cụ thể của công ty.

Bằng cách đưa sức mạnh suy luận của Claude trực tiếp vào dữ liệu độc quyền trong một nền tảng thống nhất, các doanh nghiệp có thể vượt ra ngoài các ứng dụng AI chung chung và phát triển các agent thực sự thông minh hiểu được bối cảnh hoạt động độc đáo của họ, thúc đẩy những cải tiến đáng kể về hiệu quả, ra quyết định và đổi mới.

Thiết lập Nền tảng Tin cậy: Quản trị Tích hợp và AI Có trách nhiệm

Trong kỷ nguyên AI, sự tin cậy không chỉ là một thuộc tính mong muốn; đó là một yêu cầu cơ bản. Nhận thức được điều này, quan hệ đối tác Databricks và Anthropic đặt trọng tâm mạnh mẽ vào việc cung cấp quản trị mạnh mẽ và thúc đẩy các thực tiễn phát triển AI có trách nhiệm. Điều này đạt được bằng cách tích hợp chặt chẽ các phương pháp luận tập trung vào an toàn của Anthropic với khung quản trị toàn diện của Databricks.

Các yếu tố chính củng cố hệ sinh thái AI đáng tin cậy này bao gồm:

• Quản trị Thống nhất qua Unity Catalog: Unity Catalog của Databricks đóng vai trò là hệ thống thần kinh trung ương cho quản trị dữ liệu và AI trên toàn nền tảng. Nó cung cấp một giải pháp duy nhất, thống nhất để quản lý tài sản dữ liệu, mô hình AI và các tạo phẩm liên quan. Trong bối cảnh tích hợp Anthropic, Unity Catalog cho phép:
  • Kiểm soát Truy cập Chi tiết (Fine-Grained Access Control): Các tổ chức có thể xác định và thực thi các quyền chính xác, đảm bảo rằng chỉ những người dùng hoặc quy trình được ủy quyền mới có thể truy cập dữ liệu cụ thể hoặc tương tác với các mô hình Claude.
  • Theo dõi Nguồn gốc Đầu cuối (End-to-End Lineage Tracking): Unity Catalog tự động theo dõi nguồn gốc của dữ liệu và mô hình AI trong suốt vòng đời của chúng. Điều này cung cấp khả năng hiển thị quan trọng về cách các mô hình được đào tạo, dữ liệu chúng đã truy cập và cách kết quả đầu ra của chúng đang được sử dụng, hỗ trợ khả năng kiểm toán và tuân thủ quy định.
  • Quản lý Chi phí: Các tính năng như giới hạn tốc độ (rate limiting) cho phép các tổ chức kiểm soát việc sử dụng các mô hình Claude, quản lý chi phí liên quan một cách hiệu quả và ngăn chặn việc vượt ngân sách không mong muốn.
• Cam kết về An toàn của Anthropic: Triết lý phát triển của Anthropic bắt nguồn sâu sắc từ nghiên cứu an toàn AI. Phương pháp Constitutional AI của họ bao gồm việc đào tạo các mô hình AI tuân thủ một bộ nguyên tắc hoặc một “hiến pháp”, thúc đẩy hành vi hữu ích, trung thực và vô hại. Sự tập trung vốn có vào an toàn này bổ sung cho khả năng quản trị của Databricks.
• Triển khai các Rào cản An toàn: Nền tảng tích hợp cho phép các tổ chức triển khai các rào cản an toàn bổ sung phù hợp với khả năng chấp nhận rủi ro và các nguyên tắc đạo đức cụ thể của họ. Điều này bao gồm giám sát các tương tác mô hình để phát hiện khả năng lạm dụng, phát hiện và giảm thiểu sự thiên vị, và đảm bảo rằng các hệ thống AI hoạt động trong các ranh giới đạo đức được xác định trước.
• Duy trì Hiệu suất: Quan trọng là, sự nhấn mạnh vào quản trị và an toàn này được thiết kế để hoạt động song song, thay vì cản trở, các lợi thế về hiệu suất của việc sử dụng các mô hình tiên phong như Claude. Mục tiêu là cung cấp một môi trường an toàn và có trách nhiệm mà không ảnh hưởng đến sức mạnh và tiện ích của AI.

Bằng cách kết hợp cơ sở hạ tầng quản trị thống nhất của Databricks với thiết kế AI ưu tiên an toàn của Anthropic, quan hệ đối tác cung cấp cho các doanh nghiệp một khung vững chắc để phát triển, triển khai và quản lý các agent AI một cách có trách nhiệm. Cách tiếp cận tích hợp này giúp xây dựng lòng tin của các bên liên quan, đảm bảo tuân thủ và cho phép các tổ chức tự tin mở rộng quy mô các sáng kiến AI của họ.

Lợi thế của Tích hợp Gốc: Hiệu quả và Bảo mật

Một điểm khác biệt quan trọng của quan hệ đối tác Databricks-Anthropic là tích hợp gốc (native integration) các mô hình Claude trong Nền tảng Trí tuệ Dữ liệu. Điều này hoàn toàn trái ngược với các phương pháp chỉ dựa vào các lệnh gọi API bên ngoài để truy cập các mô hình ngôn ngữ lớn. Lợi ích của sự tích hợp sâu này là rất lớn đối với các doanh nghiệp.

• Giảm thiểu Di chuyển Dữ liệu: Khi các mô hình AI được tích hợp gốc, nhu cầu di chuyển khối lượng lớn dữ liệu doanh nghiệp nhạy cảm tiềm ẩn ra bên ngoài vành đai an toàn của môi trường Databricks được giảm thiểu hoặc loại bỏ. Dữ liệu có thể được xử lý và phân tích tại chỗ, tăng cường đáng kể tình trạng bảo mật và giảm thiểu rủi ro liên quan đến việc truyền dữ liệu.
• Độ trễ thấp hơn và Hiệu suất được cải thiện: Việc xử lý dữ liệu và thực hiện suy luận AI trong cùng một nền tảng giúp giảm độ trễ mạng so với việc thực hiện các lệnh gọi đến các dịch vụ bên ngoài. Điều này dẫn đến thời gian phản hồi nhanh hơn cho các ứng dụng AI, điều này rất quan trọng đối với các trường hợp sử dụng thời gian thực và các agent tương tác.
• Quy trình làm việc được đơn giản hóa: Tích hợp gốc hợp lý hóa quy trình phát triển. Các kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích và nhà khoa học có thể truy cập các khả năng của Claude bằng các công cụ và giao diện quen thuộc (như SQL hoặc sổ ghi chép Python trong Databricks) mà không cần quản lý các khóa API, giao thức xác thực hoặc trình kết nối dữ liệu riêng biệt cho một dịch vụ AI bên ngoài.
• Hiệu quả Chi phí: Loại bỏ nhu cầu về việc xuất dữ liệu rộng rãi (truyền dữ liệu ra khỏi môi trường đám mây) có thể dẫn đến tiết kiệm chi phí đáng kể, vì các nhà cung cấp đám mây thường tính phí cho dữ liệu rời khỏi mạng của họ. Hơn nữa, việc sử dụng tài nguyên được tối ưu hóa trong nền tảng tích hợp có thể góp phần vào hiệu quả chi phí tổng thể.
• Quản trị Nhất quán: Việc áp dụng các chính sách quản trị thống nhất của Unity Catalog của Databricks trở nên đơn giản hơn nhiều khi mô hình AI là một phần của nền tảng, thay vì một thực thể bên ngoài. Kiểm soát truy cập, theo dõi nguồn gốc và giám sát được áp dụng nhất quán trên cả tài sản dữ liệu và AI.

Cách tiếp cận gốc này về cơ bản đơn giản hóa kiến trúc cần thiết để xây dựng các agent AI tinh vi, làm cho quy trình trở nên an toàn hơn, hiệu quả hơn và dễ quản lý hơn cho các doanh nghiệp so với việc ghép nối các dịch vụ khác nhau lại với nhau.

Xác thực trong Thế giới Thực: Cho phép AI An toàn và Có thể Mở rộng

Những lợi ích thiết thực của cách tiếp cận tích hợp này đã được các nhà lãnh đạo ngành công nhận. Block, Inc., một công ty công nghệ tài chính nổi tiếng, là minh chứng cho đề xuất giá trị này. Như Jackie Brosamer, Phó Chủ tịch Kỹ thuật Nền tảng Dữ liệu và AI tại Block, đã nhấn mạnh, công ty ưu tiên các ứng dụng AI thực tế, có trách nhiệm và an toàn. Việc tận dụng mối quan hệ chiến lược của họ với Databricks cho phép Block truy cập các mô hình tiên tiến như Claude của Anthropic trực tiếp trong môi trường dữ liệu đáng tin cậy của họ.

Block đang sử dụng khả năng này để cung cấp năng lượng cho “codename goose”, sáng kiến agent AI nội bộ, mã nguồn mở của họ. Khả năng triển khai các mô hình như Claude theo cách liên kết (federated manner) thông qua Databricks mang lại những lợi thế quan trọng:

• Linh hoạt và Khả năng mở rộng: Nó cho phép Block mở rộng quy mô khả năng AI của mình một cách liền mạch trên các nhóm và trường hợp sử dụng khác nhau.
• Bảo mật Nâng cao: Việc giữ các tương tác mô hình và xử lý dữ liệu trong môi trường Databricks được quản trị của họ phù hợp với các yêu cầu bảo mật nghiêm ngặt của họ.
• Kiểm soát Người dùng: Cách tiếp cận này duy trì quyền kiểm soát thiết yếu đối với cách các mô hình AI được sử dụng và cách dữ liệu được truy cập.

Đối với Block, việc tích hợp Databricks-Anthropic không chỉ là việc truy cập một mô hình mạnh mẽ; đó là việc có một nền tảng an toàn, linh hoạt và có thể mở rộng để thúc đẩy hiệu quả cao hơn và thúc đẩy đổi mới một cách có trách nhiệm trong toàn tổ chức. Ứng dụng trong thế giới thực này nhấn mạnh những lợi ích hữu hình của việc kết hợp AI tiên tiến với một nền tảng trí tuệ dữ liệu mạnh mẽ, được quản trị.

Vạch ra Lộ trình Tương lai của Trí tuệ Dựa trên Dữ liệu

Liên minh giữa Databricks và Anthropic không chỉ biểu thị một sự tích hợp kỹ thuật; nó phản ánh một tầm nhìn chiến lược cho tương lai của AI doanh nghiệp, nơi trí tuệ tinh vi được đan xen sâu sắc vào cấu trúc quản lý và quản trị dữ liệu. Như Ali Ghodsi, Đồng sáng lập và CEO của Databricks, đã trình bày, nhu cầu ngày càng tăng về trí tuệ dữ liệu (data intelligence)—khả năng hiểu và hành động dựa trên dữ liệu một cách hiệu quả—đang thúc đẩy nhu cầu về các giải pháp tích hợp, mạnh mẽ như vậy. Bằng cách đưa các mô hình của Anthropic lên Nền tảng Trí tuệ Dữ liệu một cách an toàn và hiệu quả, họ đặt mục tiêu trao quyền cho các doanh nghiệp xây dựng các agent AI được tinh chỉnh phù hợp với thực tế hoạt động cụ thể của họ, báo hiệu điều mà Ghodsi coi là giai đoạn tiếp theo của AI doanh nghiệp.

Lặp lại tình cảm này, Dario Amodei, CEO và Đồng sáng lập của Anthropic, nhấn mạnh rằng sự chuyển đổi kinh doanh của AI đang diễn ra ngay bây giờ, chứ không phải là một viễn cảnh xa vời. Ông dự đoán sự tiến bộ đáng kể trong các agent AI có khả năng tự xử lý các nhiệm vụ phức tạp. Việc cung cấp Claude sẵn có trên Databricks cung cấp cho khách hàng các công cụ thiết yếu để xây dựng các agent mạnh mẽ, dựa trên dữ liệu này, cho phép họ duy trì lợi thế cạnh tranh trong kỷ nguyên AI đang phát triển nhanh chóng này.

Quan hệ đối tác này định vị Nền tảng Trí tuệ Dữ liệu Databricks như một trung tâm nơi các tổ chức không chỉ có thể quản lý và phân tích dữ liệu của họ mà còn có thể truyền vào đó các khả năng suy luận AI tiên tiến một cách an toàn và hiệu quả. Nó giải quyết nhu cầu quan trọng của doanh nghiệp về việc xây dựng các giải pháp AI đáng tin cậy, đặt làm riêng, tận dụng giá trị độc đáo bị khóa trong các bộ dữ liệu độc quyền. Bằng cách dân chủ hóa quyền truy cập vào các mô hình tiên tiến như Claude trong một khuôn khổ được quản trị, Databricks và Anthropic đang mở đường cho một thế hệ ứng dụng thông minh mới trên các ngành công nghiệp đa dạng—từ việc đẩy nhanh nghiên cứu bệnh tật và chống biến đổi khí hậu đến phát hiện gian lận tài chính và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng—cuối cùng thúc đẩy sự phát triển hướng tới các tổ chức thực sự thông minh về dữ liệu.