Databricks і NVIDIA будують платформу для ери AI-агентів

AI Runtime: Безсерверні NVIDIA GPU

Databricks запустила AI Runtime — безсерверний обчислювальний рівень, який надає доступ до графічних процесорів NVIDIA A10 та H100 на вимогу для навчання та доналаштування моделей глибокого навчання без необхідності керувати інфраструктурою . Багатовузлове розподілене навчання та підтримка кількох GPU знаходяться на стадії бета-тестування, а сервіс призначений для комп'ютерного зору, великих мовних моделей (LLM) та систем рекомендацій на основі глибокого навчання .

Підтримка GPU в безкоштовній версії Databricks

Прискорення за допомогою NVIDIA GPU тепер доступне в безкоштовному тарифі Databricks, що знижує бар'єр для розробників, які хочуть експериментувати з AI-агентами .

Покращення сервісу моделей та стек для AI-агентів

Розширена співпраця включає покращене обслуговування моделей для робочих навантажень агентів та повну підтримку програмного стеку NVIDIA, орієнтованого на агентів (наприклад, NVIDIA Agent Toolkit, мікросервіси NIM), який працює на керованих корпоративних даних всередині Databricks lakehouse .

Прискорений двигун Photon на базі NVIDIA CUDA

Прискорені обчислення NVIDIA інтегровані в Databricks Photon — високопродуктивний SQL-двигун, який прискорює попередню обробку даних та ETL для конвеєрів AI . Генеральний директор NVIDIA Дженсен Хуанг зазначив, що знадобилося п'ять років, щоб створити бібліотеки, які зробили це прискорення можливим .

Індустріальні тенденції, що рухають співпрацю

Зростання «агентного» AI

Партнерство чітко окреслене в контексті переходу від статичних моделей AI до автономних, багатокрокових AI-агентів, які потребують тісного поєднання даних, обчислень та оркестрації. Звіт Databricks показує стрибок на 327% у впровадженні автономних систем AI напередодні 2026 року .

Процесор стає новим вузьким місцем

NVIDIA та Databricks роблять ставку на те, що продуктивність AI-агентів тепер обмежена головним процесором (який виконує планування, виклик інструментів та цикли пам'яті), а не лише пропускною здатністю GPU. Процесор Vera створений, щоб закрити цю прогалину .

Керовані дані як основа

Ключовою тенденцією є те, що агенти повинні діяти на основі керованих, високоякісних корпоративних даних. Партнерство наголошує на інтеграції прискорення NVIDIA в Databricks Unity Catalog-governed lakehouse, щоб агенти могли аналізувати довірені дані, а не розрізнені або некеровані джерела .

Розширення екосистеми

Databricks також інвестує у відкриті протоколи (OpenSharing для навичок агентів) та інструменти для створення агентів (Agent Bricks, Lakebase для пам'яті агентів), в той час як NVIDIA одночасно розширює свої партнерства з AI Factory (HPE та інші). Це позиціонує співпрацю в рамках ширшого індустріального руху до стандартизованої, виробничої інфраструктури для агентів .