סאפ רוכשת שתי חברות AI ביותר מ-400 מיליון דולר
דרמיו ופריור לאבס הם שני סטארט-אפים שמסייעים לארגונים לנתח נתונים טבלאיים ● הפתרונות שלהם ישולבו בהיצע ענן הנתונים העסקי של סאפ, שמצידה התחייבה להשקיע בנרכשות יותר ממיליארד יורו
חברת הענק סאפ הודיעה אתמול (ב') על שתי רכישות בהודעה אחת, כאשר שתיהן חברות שפועלות בעולם של ניתוח נתונים טבלאי מבוסס AI. הנרכשות הן דרמיו (Dremio) ופריור לאבס (Prior Labs). סאפ לא מסרה את סכומי הרכישות, אולם גורמים בענף העריכו אותן ביותר מ-400 מיליון דולר (ביחד). ענקית התוכנה הגרמנית הכריזה על השקעה של יותר ממיליארד יורו בחברות אלה.
מדובר בשני סטארט-אפים, האחד אמריקני והשני גרמני, שמסייעים לארגונים לנתח נתונים טבלאיים, כלומר מידע שמאוחסן בשורות ובעמודות. דרמיו ממוקמת בסנטה קלרה, קליפורניה, וגייסה יותר מ-300 מיליון דולר מאז הקמתה. אנליסטים העריכו את גובה הרכישה שלה בסכום שבין 350-400 מיליון דולר. פריור לאבס ממוקמת בברלין, גייסה 9.3 מיליון דולר ורכישתה מוערכת ב-20 מיליון.
דרמיו בנתה פלטפורמת ניהול נתונים, שיכולה לאחסן ולנתח כמויות גדולות של מידע עסקי. סוכן AI מובנה מאפשר למשתמשים להריץ שאילתות בלא לכתוב קוד SQL. הפלטפורמה בנויה על שני פרויקטים בקוד פתוח, Apache Iceberg ו-Apache Polaris – עובדה ששיחקה תפקיד מרכזי בהחלטת סאפ לרכישתה.
הענקית הגרמנית תעשה שימוש בטכנולוגיה של דרמיו כדי לשפר את היצע ענן הנתונים העסקי (ה-Business Data Cloud) שלה. זהו שירות ענני, שמאפשר לארגונים לשלב מערכי נתונים ממקורות שונים ולהפוך אותם לזמינים לעבודה מול מודלים של בינה מלאכותית.
פיליפ הרציג, סמנכ"ל הטכנולוגיות של סאפ, אמר כי "הבינה המלאכותית ארגונית לא מתעכבת משום שהמודלים לא מספיק טובים. זה נעצר כי הנתונים לא מוכנים לטיפול על ידי סוכני AI. דרמיו מבטלת את צוואר הבקבוק הזה".
"המטרה: להריץ עומסי עבודה אנליטיים ו-AI ביותר מהירות ויעילות"
בעוד שהטכנולוגיה של דרמיו מקלה על ניהול הנתונים שנמצאים בטבלאות, פריור לאבס מתמקדת בסיוע למשתמשים לנתח אותם. החברה פיתחה מודל בינה מלאכותית בשם TabPFN-2.5, שמותאם במיוחד לעיבוד מידע שמאוחסן בשורות ועמודות. כך הוא יכול למכן משימות ידניות.
סאפ תשלב את הטכנולוגיה של פריור לאבס בכמה מהמוצרים שלה, לרבות ענן הנתונים העסקי. הצוות של הנרכשת ימשיך לפעול באופן עצמאי בסאפ.
לפי סאפ, "הרכישות נועדו להאיץ את הבינה המלאכותית הסוכנית ולהרחיב את יכולת SAP Business Data Cloud לשלב נתונים SAP-יים ולא SAP-יים, כדי להריץ עומסי עבודה אנליטיים ובינה מלאכותית בצורה יעילה יותר, ובזמן אמת".












תגובות
(0)