Databricks покупает Neon за $1 млрд: ставка на серверный PostgreSQL как основу для ИИ будущего

Данные необходимы для обучения ИИ-моделей и обеспечения их релевантности. Многочисленные исследования подтверждают: без качественных данных проекты в области ИИ обречены на провал. С появлением трендов вроде "вибр-кодинга" (vibe coding) и агентного ИИ критически важна технология баз данных, которую можно оперативно развертывать по мере необходимости, используя серверный подход (serverless) в современной разработке.

В этом контексте неудивительно, что базы данных стали стратегически важным активом.

Наглядным подтверждением этому стала прошедшая на этой неделе покупка компанией Databricks стартапа Neon, специализирующегося на серверном PostgreSQL. Neon, основанный в 2022 году, был приобретен за ошеломляющие $1 млррд. Эта сумма поражает, учитывая, что всего два года назад стартап привлек лишь $46 млн в рамках раунда финансирования серии B.

Особый интерес вызывает то, что сама Databricks является поставщиком решений для работы с данными, известным своей платформой "озера данных" (data lakehouse). Компания не раз позиционировала себя как альтернативу традиционным базам данных, предлагая структуру data lake для выполнения запросов. Возникает вопрос: чего же не хватало Databricks, заставив выложить миллиард долларов? О чем это говорит в контексте реальных потребностей корпоративного ИИ?

Функционально ключевым фактором стала необходимость удовлетворения запросов разработчиков, создающих приложения на основе агентного ИИ. По данным Neon, свыше 80% баз данных на ее платформе создаются именно ИИ-агентами.

Что такое серверный PostgreSQL и почему он важен?

Хотя Neon – стартап, лежащая в его основе технология базы данных отнюдь не нова.

PostgreSQL – одна из старейших и наиболее надежных платформ баз данных с открытым исходным кодом, ведущая свою историю с 1996 года. Это реляционная СУБД (система управления базами данных), использующая таблицы и строки, с исключительной стабильностью, заслужившей доверие организаций на протяжении десятилетий. Основная ветка PostgreSQL развивается с ежегодным циклом релизов. Последняя стабильная версия, PostgreSQL 17, вышла в сентябре 2024 года.

Благодаря открытости, PostgreSQL получила широкое распространение и множество вкладов в развитие. Раньше ее часто сравнивали с проприетарными решениями, такими как Oracle. Однако в 2025 году PostgreSQL прочно стоит на собственных ногах.

Согласно рейтингу DB-Engines, PostgreSQL занимает четвертое место по популярности среди СУБД, уступая Microsoft SQL Server, MySQL и Oracle. Отчет "The State of PostgreSQL 2024" от Timescale отмечает растущую роль этой СУБД как предпочтительного выбора для ИИ-приложений. Ее зрелость, предсказуемость и повсеместная доступность – ключевые факторы привлекательности.

Однако сам по себе PostgreSQL – это лишь ядро СУБД. Предоставление его как серверной услуги – вопрос эксплуатации и развертывания. Главное преимущество любой серверной базы данных – простота управления. Вместо постоянного запуска выделенного экземпляра БД с закрепленными ресурсами, серверное решение активируется по требованию. Такой подход особенно привлекателен для разработчиков, стремящихся быстро создавать приложения. Разработка с использованием ИИ делает его еще ценнее, так как базы данных могут создаваться и развертываться программно.

На рынке серверного PostgreSQL представлено множество игроков

Все крупные облачные провайдеры (гиперскейлеры) уже много лет предлагают свои версии сервиса PostgreSQL.

У Google есть несколько решений, включая AlloyDB, у Microsoft – Azure Database for PostgreSQL, у AWS – Amazon RDS for PostgreSQL и Amazon Aurora. Каждый из них также предоставляет серверные опции, то есть БД по запросу.

Множество небольших вендоров также присутствуют на рынке: Timescale, EDB, NetApp Instaclustr. Более того, почти два года назад Databricks уже приобретала другого поставщика серверного PostgreSQL – bit.io, который был одним из первых конкурентов Neon.

Как выяснилось, цели и возможности bit.io существенно отличались от Neon.

«Вместе с командой Neon мы стремимся создать максимально дружественную для разработчиков и ИИ-агентов платформу баз данных», – заявил VentureBeat Фил Шин (Phil Shin), старший директор по корпоративному развитию и венчурным проектам Databricks. «Напротив, покупка bit.io была связана не столько с Postgres, сколько с улучшением взаимодействия с разработчиками, особенно в процессах пробного использования и самообслуживания».

Шин добавил, что приобретение bit.io значительно повлияло на создание в Databricks бесшовной процедуры регистрации.

Место серверного PostgreSQL в корпоративной экосистеме СУБД

Хотя Neon со своей серверной реализацией PostgreSQL существует всего несколько лет, коммерческий вендор EDB работает с 2004 года и предлагает линейку собственных коммерчески поддерживаемых продуктов на базе PostgreSQL.

Мэтт Йонкович (Matt Yonkovit), вице-президент по продуктам EDB, заявил VentureBeat, что покупка Neon – это мощный сигнал доверия к Postgres как к фундаментальной технологии для ИИ и аналитики.

«Это подтверждает то, во что мы давно верим: Postgres становится все более центральным элементом современных стеков данных, – сказал Йонкович. – Серверный подход идеально подходит для сред разработки/тестирования и быстрого старта ИИ-проектов. Но по мере роста этих задач предприятиям потребуются производительность, соответствие требованиям и контроль суверенной платформы».

Йонкович отметил, что серверные СУБД хорошо справляются с краткими всплесками нагрузки и небольшими задачами. Они могут быстро масштабироваться вверх/вниз или полностью отключаться при простое, что значительно снижает затраты на вычислительные мощности, энергопотребление и хранение. Однако, по его мнению, есть и компромиссы.

«Существенная проблема серверных решений – риск усложнения управления суверенными данными, так как вы не можете контролировать, где именно обрабатываются данные, если только не имеете строго ограниченного пула ресурсов», – пояснил Йонкович.

Сила серверного PostgreSQL для агентного ИИ

Подход Neon к серверному PostgreSQL разделяет хранение данных и вычисления, что делает платформу удобной для разработчиков и изначально ориентированной на ИИ. Это также обеспечивает автоматическое масштабирование и функциональность "ветвления" (branching), аналогичную работе системы контроля версий Git с кодом.

Хьюн Пак (Hyoun Park), генеральный директор и главный аналитик Amalgam Insights, отметил, что Databricks является пионером во внедрении и масштабировании ИИ-проектов.

«Одна из больших проблем в ИИ – управление хранением и вычислениями, связанными с данными, – сказал Пак VentureBeat. – Потребности в том и другом будет все сложнее предсказать в мире агентного ИИ, где запросы конечных пользователей могут мгновенно порождать неожиданные требования к хранилищу или вычислениям для решения задачи».

Пак объяснил, что серверный подход Neon с авто-масштабированием важен для ИИ, поскольку позволяет агентам и проектам расти по мере необходимости, не связывая искусственно потребности в хранении и вычислениях. Он добавил, что для Databricks это полезно как для сценариев с агентами, так и для поддержки кастомных моделей, созданных после приобретения Mosaic AI.

Что это означает для лидеров в сфере корпоративного ИИ

Для предприятий, стремящихся быть в авангарде ИИ, это приобретение сигнализирует о сдвиге в инфраструктурных требованиях для успешной реализации ИИ.

Тезис о критической важности данных для ИИ не нов. Однако ключевым инсайтом является понимание, что способность оперативно развертывать базы данных абсолютно необходима для успеха агентного ИИ. Сделка подтверждает: даже передовым компаниям в области данных требуются специализированные серверные возможности СУБД для поддержки ИИ-агентов, которые создают и управляют базами данных программно.

Организациям следует осознать, что традиционные подходы к базам данных могут ограничить их ИИ-инициативы. В то время как гибкие, мгновенно масштабируемые серверные решения обеспечивают динамическое распределение ресурсов, необходимое современным ИИ-приложениям.

Для компаний, все еще формирующих свою ИИ-стратегию, это приобретение – сигнал: при выборе инфраструктуры баз данных приоритетом должны быть серверные возможности, способные быстро адаптироваться к непредсказуемым рабочим нагрузкам ИИ. Это превращает стратегию управления базами данных из технического вопроса в конкурентное преимущество для предоставления оперативных и эффективных ИИ-решений.