Databricks и NVIDIA строят платформу для эпохи ИИ-агентов

AI Runtime: serverless GPU NVIDIA

Databricks запустила AI Runtime — serverless вычислительный слой, предоставляющий доступ по запросу к GPU NVIDIA A10 и H100 для обучения и тонкой настройки моделей глубокого обучения без инфраструктурных накладных расходов . Многоузловое распределённое обучение и поддержка нескольких GPU находятся в стадии бета-тестирования, а сервис предназначен для компьютерного зрения, больших языковых моделей (LLM) и систем рекомендаций на основе глубокого обучения .

Поддержка GPU в бесплатной версии Databricks

Ускорение GPU NVIDIA теперь доступно в бесплатном тарифе Databricks, что снижает барьер для разработчиков, желающих экспериментировать с ИИ-агентами .

Улучшения в обслуживании моделей и стек агентного ИИ

Расширенное сотрудничество включает улучшенное обслуживание моделей для агентных рабочих нагрузок и полную поддержку стека программного обеспечения NVIDIA для агентов (например, NVIDIA Agent Toolkit, микросервисы NIM), работающего на управляемых корпоративных данных внутри озера данных Databricks .

Ускоренный движок Photon с технологией NVIDIA CUDA

Ускоренные вычисления NVIDIA интегрированы в движок Databricks Photon — высокопроизводительный SQL-движок для ускорения предварительной обработки данных и ETL-конвейеров для ИИ . Генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг отметил, что на создание библиотек, обеспечивающих это ускорение, потребовалось пять лет .

Отраслевые тренды, стимулирующие сотрудничество

Расцвет агентного ИИ (Agentic AI)

Партнёрство явно строится вокруг перехода от статических ИИ-моделей к автономным, многошаговым ИИ-агентам, требующим тесной связи данных, вычислений и оркестрации. Отчёт Databricks показывает рост внедрения автономных ИИ-систем на 327% в преддверии 2026 года .

CPU становится новым узким местом

NVIDIA и Databricks делают ставку на то, что производительность ИИ-агентов теперь ограничивается центральным процессором (который выполняет планирование, вызов инструментов и циклы памяти), а не только пропускной способностью GPU. Процессор Vera CPU призван устранить этот разрыв .

Управляемые данные как основа

Ключевой тренд: агенты должны действовать на основе управляемых, качественных корпоративных данных. Партнёрство подчёркивает необходимость переноса ускорения NVIDIA в озеро данных Databricks, управляемое через Unity Catalog, чтобы агенты могли рассуждать на основе доверенных данных, а не разрозненных или неуправляемых источников .

Расширение экосистемы

Databricks также инвестирует в открытые протоколы (OpenSharing для навыков агентов) и инструменты создания агентов (Agent Bricks, Lakebase для памяти агентов), в то время как NVIDIA одновременно расширяет партнёрство в области AI Factory с HPE и другими. Это позиционирует данное сотрудничество в рамках более широкого отраслевого движения к стандартизированной, промышленной инфраструктуре для агентов .