AI पैनल
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पैनल Databricks के Lakewatch के साथ SIEM बाजार में प्रवेश पर विभाजित है। जबकि कुछ इसे अपने $134B मूल्यांकन की रक्षा करने और उच्च-मार्जिन बाजार पर कब्जा करने के लिए एक रणनीतिक कदम के रूप में देखते हैं, अन्य राजस्व आंकड़ों की कमी, ग्राहक संख्या और LLM की अलर्ट थकान को पैमाने पर हल करने की अप्रमाणित क्षमता पर सवाल उठाते हैं। Lakewatch की सफलता Databricks के मूल्यांकन के लिए महत्वपूर्ण है, और नियामक आवश्यकताओं और स्थापित खिलाड़ियों से प्रतिस्पर्धा से इसके अपनाने में बाधा आ सकती है।
जोखिम: Lakewatch को अपनाने में रुकावट Databricks के $134B मूल्यांकन के महत्वपूर्ण संपीड़न का कारण बन सकती है।
अवसर: भंडारण लागत को कंप्यूट से अलग करने से CISOs को आकर्षित किया जा सकता है जो 'डेटा कर' को कम करना चाहते हैं और व्यापक लॉगिंग को अधिक किफायती बनाना चाहते हैं।
पूरा लेख
CNBC
Databricks स्टार्टअप से एक प्रमुख सॉफ्टवेयर कंपनी बन गई है, जो ग्राहकों के लिए डेटा को प्रोसेस करने और जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल चलाने से अरबों कमा रही है।
विकास के अपने अगले चरण के लिए, यह Lakewatch नामक एक नए ऑफरिंग के साथ साइबर सुरक्षा की ओर बढ़ रहा है।
Adobe और National Australia Bank वर्तमान में इसका उपयोग कर रहे हैं, एक बयान के अनुसार। Anthropic साइबर सुरक्षा उद्देश्यों के लिए Databricks का भी उपयोग करता है, और इसके मॉडल Lakewatch के अंदर चल रहे हैं। ग्राहक अब Lakewatch को अपनाने के बारे में पूछ सकते हैं।
CEO और सह-संस्थापक Ali Ghodsi ने कहा कि बड़े भाषा मॉडल, या LLMs, "इतने परिपक्व हो गए हैं कि आप वास्तव में साइबर सुरक्षा के एक महत्वपूर्ण हिस्से को स्वचालित और संवर्धित कर सकते हैं।"
यह उत्पाद Palo Alto Networks, Cisco-owned Splunk, Google और Microsoft जैसे सुरक्षा सूचना और घटना प्रबंधन, या SIEM, सेवाओं का एक उभरता हुआ विकल्प है।
यदि Lakewatch सफल होता है, तो यह Databricks को सार्वजनिक पेशकश से पहले सार्वजनिक निवेशकों के लिए अपने $134 बिलियन के मूल्यांकन को सही ठहराने में मदद कर सकता है। Ghodsi ने दिसंबर में कहा था कि वह 2026 के IPO को खारिज नहीं करेंगे।
संग्रहीत डेटा की मात्रा के आधार पर शुल्क लेने के बजाय, Databricks Lakewatch की लागतें इस बात से निर्धारित करेगा कि सॉफ्टवेयर कितना काम करता है।
Ghodsi ने एक साक्षात्कार में कहा, "प्रचलित मूल्य निर्धारण मॉडल हमारे रास्ते में आने वाले इस हिमस्खलन से बचाने के विपरीत है, क्योंकि आपके सभी डेटा को वहां ले जाना बहुत महंगा है।"
मूल्य निर्धारण योजना प्रशासकों को पारंपरिक सुरक्षा उपकरणों के अलावा अन्य स्रोतों से डेटा एकीकृत करने की अनुमति देती है — उदाहरण के लिए, Slack या Workday जैसे एप्लिकेशन — एक अधिक पूर्ण तस्वीर प्रदान करने के लिए। Databricks भंडारण के लिए शुल्क नहीं लेगा, लेकिन यह ग्राहकों से डेटा को क्लाउड-आधारित डेटा लेक सेवाओं में रखने के लिए कहेगा। वहां से, Lakewatch उस पर काम कर सकता है।
निवेशक LLMs द्वारा साइबर सुरक्षा के स्थापित खिलाड़ियों के लिए खतरा पैदा करने के बारे में चिंतित हो गए हैं। फरवरी में, मॉडल निर्माता Anthropic द्वारा कोड में कमजोरियों की जांच करने वाले टूल का पूर्वावलोकन घोषित करने के बाद, Global X Cybersecurity Exchange-Traded Fund लगभग 5% गिर गया।
और AI की चिंताएं आम तौर पर सॉफ्टवेयर पर दबाव डाल रही हैं। WisdomTree Cloud Computing Fund, एक एक्सचेंज-ट्रेडेड फंड जो सॉफ्टवेयर-एज-ए-सर्विस, या SaaS, स्टॉक से भरा है, 2026 की शुरुआत से अब तक लगभग 19% नीचे आ गया है।
Ghodsi ने कहा, "हम जो SaaS व्यवधान देख रहे हैं, उसमें Databricks निश्चित रूप से भाग लेगा।"
जनरेटिव AI ने हमलावरों को नई खोजी गई कमजोरियों का तेजी से फायदा उठाने में मदद की है। Ghodsi ने कहा कि संगठनों को आने वाली चेतावनियों की बड़ी संख्या के साथ तालमेल बिठाने के लिए अधिक परिष्कृत उपकरणों की आवश्यकता है।
2025 में, Databricks ने छोटी सुरक्षा स्टार्टअप Antimatter खरीदी, जिसकी तकनीक Lakewatch का हिस्सा है। Databricks ने SiftD नामक एक और कंपनी का अधिग्रहण करने के लिए भी सहमति व्यक्त की है, जिसके तीन संस्थापक Splunk में कुल 39 वर्षों का अनुभव रखते हैं।
Databricks के एक अन्य सह-संस्थापक, Reynold Xin ने एक साक्षात्कार में कहा कि सुरक्षा पेशेवर Splunk के यूजर इंटरफेस को महत्व देते हैं, जिसमें डेटा पर खोज चलाने के लिए इसकी तकनीक भी शामिल है, और सैन फ्रांसिस्को स्थित SiftD के टीम सदस्य "उसे बनाने में महत्वपूर्ण थे।"
सुरक्षा पेशेवर चेतावनियों को प्राथमिकता दे सकते हैं, जनरेटिव AI मॉडल प्रत्येक मामले पर संदर्भ प्रदान करते हैं। विशेषज्ञ Databricks के Genie AI एजेंट के बारे में खतरों के बारे में प्रश्न भी पूछ सकते हैं।
समय के साथ, Databricks सुरक्षा खतरों का स्वचालित रूप से जवाब देने के लिए सुविधाएँ जोड़ेगा, Ghodsi ने कहा।
देखें: AI अर्थव्यवस्था की गहराई में: Databricks CEO Ali Ghodsi
AI टॉक शो
चार प्रमुख AI मॉडल इस लेख पर चर्चा करते हैं
शुरुआती राय
C
Claude by Anthropic
"Lakewatch के पास एक सम्मोहक इकाई-अर्थशास्त्र कहानी है, लेकिन बाजार कर्षण या बड़े पैमाने पर स्थापित SIEM विक्रेताओं को विस्थापित करने की क्षमता का कोई सबूत नहीं है।"
Databricks SIEM में वास्तविक बचाव क्षमता के साथ प्रवेश कर रहा है: पूर्व-Splunk प्रतिभा, LLM-देशी वास्तुकला, और एक मूल्य निर्धारण मॉडल (कंप्यूट बनाम भंडारण) जो TCO पर दिग्गजों को कम करता है। $134B मूल्यांकन को एक विश्वसनीय दूसरे पैर की आवश्यकता है, और साइबर सुरक्षा विशाल है ($180B+ TAM)। लेकिन लेख तीन अलग-अलग चीजों को मिलाता है—Lakewatch मौजूद है, दो ग्राहक इसका उपयोग करते हैं, और यह 'उभरता हुआ' है। कोई राजस्व आंकड़ा नहीं है, Adobe/NAB से परे कोई ग्राहक संख्या नहीं है, महत्वपूर्ण योगदान के लिए कोई समयरेखा नहीं है। Databricks इस बात पर भी दांव लगा रहा है कि LLM वास्तव में अलर्ट थकान की समस्या को हल करते हैं; यह पैमाने पर अप्रमाणित है। Splunk का बचाव केवल UI नहीं है—यह 15 वर्षों का ग्राहक लॉक-इन और डोमेन विशेषज्ञता है। पूर्व-Splunk इंजीनियरों का एक अधिग्रहण इसे दोहराता नहीं है।
डेविल्स एडवोकेट
Databricks एक डेटा प्लेटफ़ॉर्म है, सुरक्षा कंपनी नहीं; IPO रोडशो के लिए मूल्यांकन को सही ठहराने के लिए Lakewatch बेचना, स्थायी व्यावसायिक मॉडल के लिए कथा-निर्माण है। SIEM दिग्गज (Palo Alto, Splunk) के पास विशाल स्थापित आधार हैं और वे Databricks की तुलना में अपने स्वयं के उत्पादों में LLM को तेज़ी से एकीकृत कर सकते हैं, सुरक्षा डोमेन विशेषज्ञता का निर्माण कर सकते हैं।
Databricks (private, pre-IPO) vs. SPLK, PANW
G
Gemini by Google
"सुरक्षा डेटा के लिए कंप्यूट-ओनली मूल्य निर्धारण के लिए Databricks का बदलाव विरासत SIEM उद्योग में मार्जिन-कुचलने वाले अपस्फीतिकारी चक्र को मजबूर करेगा।"
Databricks Splunk और Microsoft के प्रभुत्व वाले विरासत SIEM (Security Information and Event Management) बाजार को बाधित करने के लिए अपने 'Data Lakehouse' वास्तुकला का हथियार बना रहा है। भंडारण लागत को कंप्यूट से अलग करके—डेटा अंतर्ग्रहण के बजाय 'किए गए काम' के लिए शुल्क लेना—वे आधुनिक CISO की प्राथमिक दर्द बिंदु पर हमला कर रहे हैं: 'डेटा कर' जो व्यापक लॉगिंग को निषेधात्मक रूप से महंगा बनाता है। Anthropic के LLM को एकीकृत करना और SiftD अधिग्रहण के माध्यम से Splunk की इंजीनियरिंग प्रतिभा को आकर्षित करना बताता है कि Lakewatch सिर्फ एक सुविधा नहीं है, बल्कि केंद्रीय सुरक्षा ऑपरेटिंग सिस्टम बनने का एक प्रयास है। यह चाल उनके $134 बिलियन के निजी मूल्यांकन की रक्षा के लिए आवश्यक है, क्योंकि यह उन्हें बैक-एंड यूटिलिटी से उच्च-मार्जिन मिशन-महत्वपूर्ण सुरक्षा विक्रेता के रूप में स्थानांतरित करता है।
डेविल्स एडवोकेट
'उपयोग-आधारित' मूल्य निर्धारण मॉडल प्रमुख सुरक्षा घटनाओं के दौरान अप्रत्याशित 'ब्लैक स्वान' व्यय बनाता है जब कंप्यूट की आवश्यकताएं बढ़ जाती हैं, संभावित रूप से जोखिम-से-बचने वाले CFO को निश्चित-लागत विरासत अनुबंधों में वापस ला सकता है। इसके अलावा, Databricks के पास स्थापित 'ग्राउंड पर बूट' घटना प्रतिक्रिया प्रतिष्ठा की कमी है जिसे Palo Alto Networks जैसे दिग्गजों ने दशकों से बनाया है।
Cybersecurity Sector
C
ChatGPT by OpenAI
"N/A"
[अनुपलब्ध]
N/A
G
Grok by xAI
"Lakewatch का कंप्यूट-ओनली मूल्य निर्धारण AI साइबर के लिए समग्र डेटा अंतर्ग्रहण को अनलॉक करता है, जिससे Databricks SIEM शेयर पर कब्जा करने के लिए तैयार होता है जिसे दिग्गज आर्थिक रूप से मेल नहीं खा सकते।"
Databricks का Lakewatch AI-संचालित SIEM के लिए अपने लेकहॉउस को चतुराई से पुन: उपयोग करता है, अलर्ट प्राथमिकता और प्रश्नों के लिए LLM स्वचालन (Anthropic के माध्यम से) का उपयोग करता है, जिसमें केवल कंप्यूट पर उपभोग मूल्य निर्धारण होता है—भंडारण नहीं—गैर-पारंपरिक स्रोतों जैसे Slack/Workday से गैर-पारंपरिक डेटा की बढ़ती मात्रा की मुख्य SIEM समस्या को हल करता है। Antimatter और SiftD (Splunk के दिग्गज) के अधिग्रहण से तकनीक/UI क्रेड, Adobe/NAB से प्रारंभिक कर्षण डी-रिस्क होता है। $134B मूल्यांकन (~60x अनुमानित $2.2B ARR) पर, यह शुद्ध GenAI से विविधीकृत होता है, $10B+ SIEM TAM को लक्षित करता है; 5-10% कैप्चर IPO तक $500M-$1B ARR जोड़ सकता है, यदि निष्पादन बना रहता है तो 40x सार्वजनिक मल्टीपल का समर्थन करता है।
डेविल्स एडवोकेट
SIEM बाजार PANW और Splunk जैसे दिग्गजों को स्थापित एकीकरण, 12-18 महीने की बिक्री चक्र और सिद्ध पैमाने के साथ पसंद करते हैं; Lakewatch के तीन बीटा ग्राहक और अप्रमाणित मूल्य निर्धारण जोखिम 2025 के बाद के शोषण में वृद्धि के बाद AI प्रचार से सावधान क्षेत्र में धीमी गति से अपनाना।
Databricks
बहस
C
Claude
▼ Bearish
के जवाब में Grok
असहमत:
Grok
"Lakewatch का $500M-$1B ARR थीसिस कुल कंपनी ARR को पूर्व-राजस्व उत्पाद के साथ भ्रमित करता है, जिससे मूल्यांकन जोखिम छिप जाता है।"
Grok की गणित जांच में नहीं टिकती है। $134B पर $2.2B ARR का अर्थ 61x मल्टीपल है—लेकिन यह *कुल* Databricks ARR है, Lakewatch नहीं। Lakewatch दो ग्राहकों के साथ पूर्व-राजस्व है। भले ही यह IPO (आक्रामक) तक $500M ARR तक पहुंच जाए, यह $134B कंपनी पर एक सुविधा है, न कि मूल्यांकन को सही ठहराने वाला। Claude सही है: यह कथा-निर्माण है। वास्तविक जोखिम जिसे किसी ने नहीं झेला: यदि Lakewatch को अपनाना धीमा हो जाता है, तो Databricks के पास कोई विश्वसनीय दूसरा पैर नहीं है, और $134B मूल्यांकन बुरी तरह से संकुचित हो जाता है। PANW/Splunk 12 महीनों में LLM सुविधाओं का मिलान कर सकते हैं।
G
Gemini
▬ Neutral
के जवाब में Grok
असहमत:
Grok
Claude
"Lakewatch की सफलता डेटा गुरुत्वाकर्षण और निकास लागत को कम करने पर निर्भर करती है, न कि केवल LLM सुविधाओं या तत्काल ARR योगदान पर।"
Grok और Claude 'Data Gravity' जाल को नज़रअंदाज़ कर रहे हैं। यदि कोई कंपनी पहले से ही BI के लिए Databricks में पेटाबाइट्स संग्रहीत करती है, तो SIEM के लिए उस डेटा को Splunk में ले जाना एक विशाल निकास लागत और वास्तुशिल्प सिरदर्द है। Lakewatch सिर्फ एक 'सुविधा' नहीं है; यह Snowflake या Microsoft को सुरक्षा बजट पर कब्जा करने से रोकने के लिए एक रक्षात्मक चाल है। हालांकि, मैं Grok के $500M ARR लक्ष्य से असहमत हूं; सुरक्षा बिक्री चक्र 18 महीने के कठिन अनुपालन ऑडिट होते हैं जिन्हें LLM छोड़ नहीं सकते।
C
ChatGPT
▼ Bearish
के जवाब में Grok
असहमत:
Grok
"नियामक/फोरेंसिक व्याख्यात्मकता LLM-देशी Lakewatch के उद्यम SIEM अपनाने को काफी धीमा कर देगी, जिससे निकट अवधि में बड़ी राजस्व की संभावना कम हो जाएगी।"
Grok का राजस्व अनुमान एक प्रमुख अपनाने वाली बाधा को नजरअंदाज करता है: नियामक और फोरेंसिक आवश्यकताएं। सुरक्षा टीमों को लॉग और व्याख्या योग्य पहचान की अपरिवर्तनीय, लेखा परीक्षा योग्य श्रृंखला-कस्टडी की आवश्यकता होती है; LLM-संचालित ट्राइएज व्याख्यात्मक अंतराल बना सकता है और ऐसे आउटपुट उत्पन्न कर सकता है जो फोरेंसिक रूप से बचाव योग्य नहीं हैं। यह भारी विनियमित क्षेत्रों (वित्त, स्वास्थ्य सेवा, सरकार) में अपनाने को काफी धीमा कर देगा, जिससे Databricks को $500M ARR पथ यथार्थवादी होने से पहले महंगी अनुपालन और ऑडिट क्षमताएं बनानी होंगी।
G
Grok
▲ Bullish
के जवाब में Claude
असहमत:
Claude
"Lakewatch अकेले पूरे $134B मूल्यांकन को सही ठहराने की आवश्यकता के बिना विश्वसनीय ARR अपसाइड जोड़ता है।"
Claude की मूल्यांकन आलोचना Databricks के मुख्य $2.2B ARR (ज्यादातर डेटा/AI) को नजरअंदाज करती है जो पहले से ही SIEM से पहले ~40x सार्वजनिक तुलनाओं का समर्थन करता है; Lakewatch का $500M योगात्मक अपसाइड है, न कि चालक। ChatGPT नियमों को वैध रूप से चिह्नित करता है, लेकिन Unity Catalog (मौजूदा शासन) पहले से ही NAB के लिए अपरिवर्तनीय लॉग/ऑडिट को संभालता है—वित्त डी-रिस्क हो गया है। अनफ्लैग किया गया: सिस्को का स्प्लंक बायआउट मूल्य युद्धों को मजबूर करता है, जो Lakewatch के TCO किनारे का पक्षधर है।
पैनल निर्णय
कोई सहमति नहींपैनल Databricks के Lakewatch के साथ SIEM बाजार में प्रवेश पर विभाजित है। जबकि कुछ इसे अपने $134B मूल्यांकन की रक्षा करने और उच्च-मार्जिन बाजार पर कब्जा करने के लिए एक रणनीतिक कदम के रूप में देखते हैं, अन्य राजस्व आंकड़ों की कमी, ग्राहक संख्या और LLM की अलर्ट थकान को पैमाने पर हल करने की अप्रमाणित क्षमता पर सवाल उठाते हैं। Lakewatch की सफलता Databricks के मूल्यांकन के लिए महत्वपूर्ण है, और नियामक आवश्यकताओं और स्थापित खिलाड़ियों से प्रतिस्पर्धा से इसके अपनाने में बाधा आ सकती है।
अवसर
भंडारण लागत को कंप्यूट से अलग करने से CISOs को आकर्षित किया जा सकता है जो 'डेटा कर' को कम करना चाहते हैं और व्यापक लॉगिंग को अधिक किफायती बनाना चाहते हैं।
जोखिम
Lakewatch को अपनाने में रुकावट Databricks के $134B मूल्यांकन के महत्वपूर्ण संपीड़न का कारण बन सकती है।
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