Из-за роста тарифов и геополитической неопределенности процесс заключения сделок в большинстве отраслей замедлился, за исключением одной: неприглядного мира инфраструктуры обработки данных.
Компании, которые обрабатывают данные, используемые для создания продвинутых моделей искусственного интеллекта, стали очень востребованными объектами для традиционных технологических компаний, таких как Meta, Salesforce и ServiceNow, в борьбе за сохранение конкурентоспособности с такими компаниями, как OpenAI, Google и Anthropic.
“Искусственный интеллект без данных – это как жизнь без кислорода, его не существует”, – сказал Брайан Маршалл, глобальный соруководитель отдела инвестиционного банкинга в Citi.
“Из-за этого сейчас в сфере обработки данных царит дух времени, управляемый искусственным интеллектом”, – сказал Маршалл. Согласно предварительным данным, собранным Dealogic для Reuters, сделки в сфере технологий являются одним из немногих ярких пятен на мрачном рынке MA, на который приходится 421 миллиард долларов из 1,67 триллиона глобальных сделок, объявленных за первые пять месяцев этого года, или около 25% от общего объема MA.
Это примерно на 20% больше, чем в прошлом году, и на 17% больше, чем в 2023 году. Согласно данным, на технологические сделки с участием производителей программного обеспечения для искусственного интеллекта пришлось почти три четверти общей стоимости.
Скорость имеет значение
Управляющий директор Goldman Sachs Мэтью Лукас, который специализируется на слияниях и поглощениях, связанных со всеми аспектами вычислительной техники, сказал, что корпоративные данные, используемые в ИИ, являются “самой динамичной областью в разработке программного обеспечения на данный момент”.
“Существует очень сильное убеждение, что скорость имеет большое значение, что очень важно попасть туда первым, и это, как правило, помогает добиться успеха”, – сказал Лукас.
Разработчики программного обеспечения, которые помогают компаниям управлять своими данными в облачных системах, становятся все более ценным товаром, поскольку число таких потенциальных объектов стремительно сокращается. По мнению инвестиционных банкиров, такие компании, занимающиеся инфраструктурой корпоративных данных и аналитикой, как Confluent, Collibra, Sigma Computing, Matillion, Dataiku, Fivetran, Boomi и Qlik, в ближайшем будущем могут стать мишенью для поставщиков устаревших технологий. По их словам, эти компании могут помочь предприятиям лучше интегрировать, анализировать и хранить информацию.
Руководители Boomi, Dataiku, Fivetran и Qlik заявили, что их не удивило такое внимание.
“Беспорядочные, разрозненные данные уже давно подрывают попытки предприятий реализовать преобразующий потенциал аналитики. Сейчас, когда остро стоит вопрос о внедрении эффективного искусственного интеллекта, его исправление не просто необходимо — оно имеет жизненно важное значение”, – говорится в заявлении Флориана Дуэто, соучредителя и генерального директора Dataiku. Запросы на комментарии от Confluent, Collibra, Sigma Computing и Matillion были отправлены не сразу.
Устаревшие технологии приобретают
Только за последние несколько недель было заключено или закрыто несколько многомиллиардных сделок с компаниями, занимающимися инфраструктурой передачи данных.
В пятницу компания Meta объявила о сделке стоимостью 14,8 млрд долларов за 49% акций компании Scale AI, занимающейся маркировкой данных. В прошлом месяце Salesforce объявила о планах приобрести компанию Informatica, занимающуюся интеграцией данных, за 8 млрд долларов.
Искусственный интеллект меняет технологии, которые меняются раз в поколение, и это вынуждает несколько крупнейших платформ социальных сетей и производителей программного обеспечения покупать компании, которые помогают системам с поддержкой искусственного интеллекта работать бесперебойно. Согласно прогнозу поставщика технологических данных Gartner, в 2025 году расходы на генеративный ИИ во всем мире составят 644 миллиарда долларов, что на 76,4% больше, чем в 2024 году. В начале мая поставщик услуг по управлению ИТ ServiceNow заявил, что покупает платформу каталога данных Data.world, которая позволит ServiceNow лучше понимать бизнес-контекст, связанный с данными, заявили руководители, когда было объявлено об этом. По словам руководителей, приобретение компанией Salesforce компании Informatica, о котором было объявлено в конце прошлого месяца, позволит Salesforce лучше анализировать и усваивать разрозненные данные из своих внутренних и внешних систем, прежде чем передавать их в собственную систему искусственного интеллекта Einstein AI.
Буквально на следующий день IBM завершила сделку по приобретению поставщика услуг по управлению данными DataStax. IBM заявила, что сделка, о которой было объявлено в феврале, позволит ей управлять неструктурированными данными и обрабатывать их перед передачей на свою платформу искусственного интеллекта.
Плохой совет по ИИ
Эти сделки подчеркивают стратегическую важность владения всеми аспектами управления данными для разработчиков устаревшего программного обеспечения, и MA часто является самым быстрым способом достижения этой цели. Вместо создания сложных информационных систем с нуля они приобретают специалистов, которые могут помочь организовать, очистить и объединить данные в рамках всего бизнеса.
Потенциальные жертвы иногда становятся охотниками, как это было в случае, когда компания Databricks, лидер в области обработки данных и искусственного интеллекта, которая недавно была оценена в 62 миллиарда долларов, на прошлой неделе объявила о планах приобрести бессерверный менеджер баз данных Neon за 1 миллиард долларов.
Но организаторы сделок предупредили, что компании не могут просто купить какие-либо данные, ввести их в систему искусственного интеллекта и ожидать хороших результатов. В прошлом году Air Canada была признана ответственной в суде по мелким искам и вынуждена возместить стоимость авиабилетов после того, как один из ее чат-ботов с искусственным интеллектом дал клиенту плохой совет. По словам технических специалистов, подобные ошибки могут возникнуть, если в ИИ-движок импортируются неправильные нефильтрованные данные.
“Многие компании располагают огромным объемом данных, но, я думаю, они понимают, что нельзя просто так, без всякой организации, передавать все имеющиеся у вас данные в механизм искусственного интеллекта и надеяться, что он выдаст правильный ответ”, – сказал Брайан Мангино, партнер Latham Watkins.