Databricks 推出咗 AI Runtime(AIR),一個無伺服器運算層,畀用家按需要存取 NVIDIA A10 同 H100 GPU 做深度學習模型嘅訓練同微調,唔使自己搞基礎設施 。多節點分散式訓練同多 GPU 支援目前仲係 Beta 階段,服務專為電腦視覺、大型語言模型同深度學習推薦系統而設計
。
雙方擴充嘅合作仲包括改善針對代理工作負載嘅模型服務,以及全面支援 NVIDIA 嘅代理導向軟件棧(例如 NVIDIA Agent Toolkit、NIM 微服務),全部喺 Databricks lakehouse 嘅受管治企業數據上運行 。
NVIDIA 嘅加速運算技術已經整合到 Databricks Photon——高效能 SQL 引擎——入面,用嚟加快 AI Pipeline 嘅數據預處理同 ETL 工作 。NVIDIA CEO 黃仁勳話 NVIDIA 花咗五年時間先砌好令呢個加速變成可能嘅函式庫
。
兩間公司嘅合作好明確咁圍繞住一個趨勢:由靜態 AI 模型轉向可以自主執行多步驟任務嘅 AI 代理,呢啲代理需要數據、運算同編排嘅緊密結合。Databricks 嘅報告顯示,自主 AI 系統嘅採用率喺 2026 年錄得 327% 嘅驚人增長 。
另一個核心趨勢係:AI 代理必須建基於受管治、高品質嘅企業數據。合作強調將 NVIDIA 加速帶到 Databricks 嘅 Unity Catalog 管治 lakehouse,等代理可以喺可信嘅數據上推理,而唔係各自為政嘅零散來源 。
Databricks 同時投資開放協議(OpenSharing for Agent Skills)同代理構建工具(Agent Bricks、Lakebase 代理記憶),而 NVIDIA 亦同步擴大同 HPE 等夥伴嘅 AI Factory 合作——呢啲跡象顯示雙方嘅合作其實處於一個更廣泛嘅行業推動入面,目標係建立標準化、可投產嘅代理基礎設施 。
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