Jeden z najdroższych startupów na świecie – programista IT Databricks – powstał wbrew jego woli. Osiem lat temu jej założyciele, pracując na uczelni, wymyślili narzędzie do przewidywania przyszłych zdarzeń na podstawie analizy danych i zaoferowali je biznesowi za darmo. Jak naukowcy, którzy nie próbowali zarabiać pieniędzy, dzięki swojemu wynalazkowi stali się miliarderami? 0 udostępnień
W sali konferencyjnej na 13. piętrze centrum biznesowego w San Francisco panowała napięta atmosfera. Był listopad 2015 r., a producent oprogramowania Databricks, który został uruchomiony dwa lata wcześniej przez siedmiu naukowców z Berkeley, nie zaczął zarabiać, chociaż wszyscy mieli o tym na ustach.
Niezręczny temat pojawiał się raz po raz na tym spotkaniu zarządu. Startup spędził pięć miesięcy, próbując znaleźć pieniądze, ale inwestorzy venture capital, widząc jego marną sprzedaż, nie spieszyli się z nim. Partner w firmie venture capital NEA Pete Sonsini, obecny inwestor w Databricks, nie widział innego wyjścia – podniósł rękę na korzyść i uratował firmę, zapewniając jej awaryjny zastrzyk w wysokości 30 milionów dolarów.
Kolejnym punktem porządku obrad jest nowy lider. CEO i założyciel Databricks, Ion Stoica, zgodził się opuścić startup i wrócić do pracy jako profesor na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley. Oczywistym posunięciem było zatrudnienie doświadczonego dyrektora naczelnego z Doliny Krzemowej, co główny konkurent Databricks, deweloper Snowflake, zrobił dwukrotnie w drodze do rekordowego debiutu giełdowego w zeszłym roku. Ale zamiast tego, za namową Stoiki i innych współzałożycieli Databricks, CEO został Ali Godsey, jeden z założycieli startupu, który w tym czasie był wiceprezesem ds. inżynierii.
Nieznajomy wśród swoich: jak zatrudniony dyrektor generalny Frank Slutman poprowadził największe IPO firmy Snowflake w historii branży IT
Niektórzy członkowie zarządu byli naturalnie zakłopotani. „Jaki jest sens w zastępowaniu jednego założyciela-profesora innym?” – wspomina Ben Horowitz, pierwszy inwestor venture capital, który zainwestował w Databricks. On również początkowo był sceptycznie nastawiony do powierzenia działalności naukowcowi, który nigdy wcześniej nie prowadził firmy. Doszli do kompromisu – dla Godsey wyznaczyli okres próbny jednego roku.
Teraz Horowitz jest gotów przyznać, że 42-letni Godsey został najlepszym CEO spośród setek CEO z portfolio Andreessen Horowitz. Databricks jest o krok od zostania najbardziej odnoszącą sukcesy firmą venture capital w branży oprogramowania: start-up został niedawno wyceniony na 28 miliardów dolarów, 110 razy więcej niż wtedy, gdy Godsey był promowany po raz pierwszy. Databricks ma obecnie ponad 5000 klientów, a Forbes szacuje, że przychody firmy mogą wzrosnąć z około 275 milionów dolarów w zeszłym roku do ponad 500 milionów dolarów w tym roku. Startup znalazł się w gronie 50 najlepszych firm AI, zajmując piąte miejsce wśród 100 najlepszych firm w chmurze zeszłego roku, i przygotowuje się do IPO, które będzie jednym z najbardziej lukratywnych IPO w historii oprogramowania. Dzięki sukcesowi Godsey na świecie pojawiło się co najmniej trzech nowych miliarderów: on sam, 56-letni Stoyka i główny inżynier Databricks Matei Zacharia, który ma 36 lat. Wszystkie z nich, według Forbesa, posiadają udziały od 5% do 6% o wartości 1,4 miliarda dolarów lub więcej.
Wszystko to wygląda jeszcze bardziej niewiarygodnie, biorąc pod uwagę, że wielu założycieli startupów, w szczególności Godsey, tak pasjonowało się karierą akademicką, że nie chcieli zakładać firmy ani nawet pobierać pieniędzy za swoją technologię – oprogramowanie do analizy i transformacji danych o nazwie Apache Iskra. Kiedy jednak naukowcy zaoferowali firmom narzędzie open source, powiedziano im, że technologia „nie jest gotowa do sprzedaży korporacjom”. Innymi słowy, Databricks musiało spieniężyć swój rozwój.
„Byliśmy bandą hippisów z Berkeley i po prostu chcieliśmy zmienić świat” – mówi Godsey. „Powiedzieliśmy im:„ Weź program za darmo ”, a oni powiedzieli:„ Nie, musimy zapłacić ci milion dolarów ”.
Jak zbudować biznes o wartości 800 milionów dolarów, oszczędzając pracownicy call center od stresu wykorzystujący sztuczną inteligencję
Technologia Databricks wykorzystuje sztuczną inteligencję do łączenia kosztownych ustrukturyzowanych hurtowni danych do analizy z tanimi hurtowniami danych surowych – „jeziora danych” – w tak zwane domy na jeziorze. Użytkownicy wprowadzają swoje dane, a sztuczna inteligencja (AI) dokonuje prognoz. Na przykład firma maszynowa John Deere instaluje w maszynach czujniki do pomiaru temperatury silnika i czasu pracy, a Databricks wykorzystuje te surowe dane do przewidywania, kiedy ciągnik się zepsuje. Firmy e-commerce używają oprogramowania do przewidywania, jakie zmiany w ich witrynach doprowadzą do wzrostu sprzedaży. Rozwój służy również do identyfikacji intruzów – zarówno na giełdach, jak i w sieciach społecznościowych.
Przychody Databricks w przyszłym roku mogą zbliżyć się do 1 miliarda dolarów, sugeruje Sonsini. Godsey uważa, że znak 100 miliardów dolarów jest całkiem możliwy do osiągnięcia – a nawet konserwatywny. Prosta matematyka: oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji do użytku korporacyjnego to już bilion dolarów rynku i bez wątpienia będzie się rozwijał. Jeśli lider tego segmentu zajmie tylko 10% rynku, zarobi „wiele, wiele setek miliardów”, zauważa Godsey.
Uciekinier przed rewolucją
Cztery lata po wybuchu wojny iracko-irańskiej (1980-1988), kiedy pierwszy najwyższy przywódca Iranu, ajatollah Ruhollah Chomeini, w nadziei na utrzymanie władzy, nasilił represje wobec swoich przeciwników politycznych, ofiarą rewolucji padła zamożna rodzina Godsi. i zostali zmuszeni do porzucenia swojej własności i ucieczki do Szwecji jest pierwszym krajem, który wydaje im wizy. Był rok 1984 i dla pięcioletniego Ali Godsey, którego wspomnienia z ojczyzny są kakofonią bombardowań i syren, był to początek podróży, która trwała dziesięciolecia.
Początkowo rodzina mieszkała w tanich akademikach, skąd byli nieustannie eksmitowani po kilku miesiącach, gdy tylko właściciel dowiedział się, że cała rodzina mieszka w pokoju zamiast studentów. Czasami spotykali się z nieprzyjemnymi komentarzami i obelgami, takimi jak svartskalle (dosłownie „czarna głowa”), co jest obraźliwym szwedzkim określeniem dla ciemnoskórych imigrantów. Przenosząc się z jednego upośledzonego obszaru Sztokholmu do drugiego, Godsey i jego młodsza siostra byli zmuszeni do ciągłej zmiany szkoły i nawiązywania nowych znajomości. Uważa, że to właśnie ta obfitość różnorodnych kontaktów wyjaśnia jego obecne umiejętności społeczne.
Jego talent inżynierski również pojawił się wcześnie. Rodzice Godsey nie mogli kupić nowych prezentów dla swoich dzieci, ale dla Ali udało im się znaleźć używany Commodore 64 – komputer stacjonarny z magnetofonem. Mogła grać w gry wideo, ale magnetofon był beznadziejnie zepsuty, co tłumaczyło niską cenę. Zaciekawiony czwartoklasista zaczął czytać instrukcje i wkrótce wymyślił, jak pisać własne gry. „Stałem się jednym z geeków, których przytłoczyła technologia” – mówi Godsey z uśmiechem.
To hobby przetrwało podczas studiów na Uniwersytecie Środkowoszwedzkim w cichym, przemysłowym mieście Sundsvall, gdzie Godsey spędził dodatkowy rok, aby zdobyć tytuł magistra inżynierii komputerowej i zarządzania przedsiębiorstwem. Następnie wstąpił do Royal Institute of Technology, szwedzkiego odpowiednika MIT lub Caltech, gdzie w 2006 roku uzyskał tytuł doktora. (doktorat) z informatyki.
Amazon, Alphabet i Salesforce inwestują w start-up Big Data
W 2009 roku 30-letnia Godsey przyjechała do Stanów Zjednoczonych jako wizytujący naukowiec na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley i po raz pierwszy zobaczyła Dolinę Krzemową. Pomimo krachu dot-comów i nowego kryzysu zaledwie dziewięć lat temu, innowacyjność była u szczytu. Facebook istnieje dopiero od pięciu lat i nie został jeszcze upubliczniony. Airbnb i Uber działają od niespełna roku. A jeszcze kilka młodych startupów zaczęło się właśnie chwalić, że ich technologia przewyższa ludzką w wykonywaniu wysoce wyspecjalizowanych zadań.
„Okazało się, że jeśli strzepnie się kurz z algorytmów sieci neuronowych z lat 70. tyle danych i sprzętu, wyniki są nadludzkie ”- mówi Godsey.
Startupy krzeseł
Godsey mogła pozostać w Ameryce na podstawie wizy dla cudzoziemców o wybitnych zdolnościach. W Berkeley poznał Matei Zacharię, wówczas 24-letniego studenta. Połączyli siły i zaczęli tworzyć program do manipulacji danymi Apache Spark. Naukowcy chcieli odtworzyć to, co duże firmy IT robią z sieciami neuronowymi, ale bez złożonego interfejsu. „Nasz zespół jako pierwszy pomyślał o tym, jak uprościć pracę z bardzo dużą ilością danych dla osób, których główne zainteresowania życiowe nie są związane z tworzeniem oprogramowania” – mówi Zachariya.
Apache Spark odniósł sukces i to bardzo udany. W 2014 roku program ustanowił rekord świata w szybkości sortowania danych i zdobył dla Zachariasza najlepszą dysertację roku z informatyki. Mając nadzieję, że firmy zaczną używać swojego narzędzia, Godsey i Zachariah udostępnili kod publicznie, ale szybko zdali sobie sprawę, że nie jest on popularny.
„Rynek pobił rekord wszech czasów”: Wyniki Venture Capital 2020 rok
W 2012 roku, po serii spotkań w tanich indyjskich jadłodajniach, siedmiu naukowców zgodziło się założyć startup o nazwie Databricks. Źródłem mądrości przedsiębiorczości byli doradcy akademiccy Zachariasza, szanowani naukowcy Scott Schenker i Ion Stoica. Mieli odpowiednie doświadczenie – rumuński Stoica był top managerem w startupie streamingowym Conviva, szacowanym na 300 milionów dolarów, a Schenker kierował firmą informatyczną Nicira, którą VMware kupił w 2012 roku za około 1,3 miliarda dolarów, dyrektor Databricks i Zachariasz – główny inżynier. Schenker, który dołączył do zarządu, ale formalnie nie został pracownikiem firmy, zorganizował pierwsze spotkanie pierwszej inwestorki Niciry Ben Horowitz z badaczami, którzy prawie zrezygnowali z tej możliwości.
„Pomyśleliśmy i zdecydowaliśmy :„ Nie chcemy brać od niego pieniędzy, ponieważ nie jest naukowcem ”, mówi Godsey. „Chcieliśmy po prostu zdobyć trochę finansowania początkowego, może kilkaset tysięcy dolarów, a następnie programować przez rok i zobaczyć, co się stanie”.
W letnie popołudnie, w swoim nowym biurze w pobliżu kampusu uniwersyteckiego, założyciele Databricks siedzieli w sali konferencyjnej, zastanawiając się, ile pieniędzy nie mogą odmówić. Horowitz spóźnił się godzinę. „Przedtem straszne korki w twoim Berkeley” – wyjaśnił i natychmiast zabrał się do rzeczy. – Chłopaki, nie będę z wami negocjował. Po prostu złożę ofertę i albo się zgodzisz, albo nie ”. Horowitz zaoferował 14 milionów dolarów, gdy firma została wyceniona na prawie 50 milionów dolarów. Nie było odmowy.
„Te pomysły mają trwałość” – wyjaśnia Horowitz. „Dla większości ludzi finansowanie zalążkowe to właściwa decyzja, ale nie dla tych facetów”.
Technologia dla mas: na jakie trendy spoglądają inwestorzy w 2021
Na czele startupu
Rack wkrótce przyciągnął drugiego inwestora venture capital, partnera NEA Pete'a Sonsiniego, również absolwenta UCLA, którego znał z czasów pracy w Conviva. Firma Sonsini była największym udziałowcem Convivy, a w 2014 roku inwestor zainwestował w Databricks, którego przychody były wówczas bliskie zeru, wyłącznie ze względu na potencjał. „Miałem poprowadzić pierwszą rundę finansowania, ale Horowitz wyprzedził mnie” – mówi Sonsini. Inwestycja o wartości 33 milionów dolarów pozwoliła startupowi osiągnąć wycenę 250 milionów dolarów zaledwie 13 miesięcy po założeniu.
„W 2015 roku Apache Spark był popularny jak ciepłe bułeczki” — wspomina Godsey. W nadziei na przyspieszony wzrost Databricks przeniósł swoją siedzibę ze skromnego biura w Berkeley na 13. piętro wieżowca w finansowej dzielnicy San Francisco. Pechowa liczba nie przeszkadzała zespołowi. „Wynajęliśmy biuro taniej i pomyśleliśmy: „Świetna okazja” — wspomina Godsey. Jednak niepowodzenia zaczęły się kilka miesięcy później.
„Nie jesteśmy na rynku zbyt długo”, wyjaśnia Horowitz. Wielkie ryby, takie jak Amazon Web Services i Cloudera, wyprzedziły Databricks i wdrożyły Apache Spark w swoich produktach. „Wszyscy nasi konkurenci rozmawiali o tym, jak lubią Apache Spark”, mówi Godsey. „Ale nie mieliśmy prawie żadnych dochodów”./p>
Po objęciu urzędu w styczniu 2016 r. Godsey jako pierwszy podjął trzy decyzje. Pierwszym było zrekrutowanie do działu sprzedaży osób, które potrafiły negocjować z dyrektorami IT korporacji. Drugim jest zaproszenie „ludzi, którzy już to zrobili” na stanowiska kierownicze. Trzecim jest tworzenie oryginalnych elementów programu, aby wykwalifikowani sprzedawcy mieli coś do sprzedania. W tamtych czasach technologia Databricks była zbyt publiczna. „Nie mieliśmy nic specjalnego, ponieważ [inne firmy] korzystały z całego Apache Spark za darmo”, mówi Godsey.
Jak założyciel Groupon chce walczyć z rakiem za pomocą dużych zbiorów danych
Rok później zespół zarządzający Databricks został całkowicie odnowiony, a znaleźli się w nim weterani branży IT, którzy pomogli z sukcesem dotrzeć do takich klientów jak AppDynamics i Alteryx. Godsey zaoferował starym top managerom możliwość pozostania pod warunkiem, że będą podlegać nowym pracownikom. „Jeśli ludzie byli wystarczająco sprytni, powstrzymywali swoją dumę” – mówi. Tylko dwóch z siedmiu dyrektorów zrezygnowało.
Nowa platforma Databricks okazała się popularna, ponieważ lepiej wykorzystywała rdzeń Sparka niż naśladowców. „Ledwo rozumieli Apache Spark” – mówi Godsey. A ponieważ założyciele byli również twórcami Apache Spark, opracowali i wdrożyli nowe opcje w Databricks na długo przed wydaniem. „Zawsze byliśmy rok lub dwa przed wszystkimi innymi”.
Sprzedaż w końcu zaczęła gwałtownie rosnąć i do 2016 r. osiągnęła 12 milionów dolarów. „Pierwszy rok był tak imponujący, że stało się jasne, że Ali powinien pozostać dyrektorem generalnym” – mówi Horowitz. Po raz kolejny wierząc w startup, inwestor wysłał list polecający do CEO Microsoft Satyi Nadelli. W liście ogłosił Databricks awangardą rewolucji sztucznej inteligencji i big data. Odpowiedź Nadelli nadeszła natychmiast. „Umieścił w kopii kierownictwo firmy Microsoft i nagle wszyscy naprawdę chcieli nawiązać z nami bliską współpracę” — mówi Godsey, który od wielu lat na próżno próbował dotrzeć do firmy Microsoft. Obie firmy zdecydowały się zintegrować Databricks bezpośrednio z Azure, usługą chmurową Microsoftu, która miała 59,5 miliarda dolarów sprzedaży na koniec 2020 r. Przedstawiciele handlowi Microsoftu promują teraz Azure Databricks wśród potencjalnych klientów, a gigant z Redmond zainwestował w Godsey w 2019 r.
Godsey twierdzi, że sposób działania Databricks jest całkowicie przejrzysty: wystarczy wprowadzić ogromne ilości danych do algorytmów, aby nauczyć sztuczną inteligencję analizowania danych i tworzenia na ich podstawie prognoz. „To nie jest jakiś sekretny przepis, o którym nikt nie wie”.
Jednak konkurenci, którzy później zaczęli, często muszą nadrobić zaległości w przetwarzaniu danych lub sztucznej inteligencji. „Jako naukowcy myśleliśmy wielce i myśleliśmy: 'Co wydarzy się w przyszłości?' To było prawie science fiction ”- mówi Godsey.
W międzyczasie Databricks wykroczył daleko poza Apache Spark. W 2018 roku wydała MLflow, narzędzie do zarządzania projektami do uczenia maszynowego, a rok później ogłosiła technologię Delta Lake, która zamienia istniejące jeziora danych w domy nad jeziorem, dzięki czemu firmy nie muszą zaczynać od zera. Oba programy okazały się bardzo udane. Według Godsey, Apache Spark to tylko 5% powodów, dla których klienci korzystają z Databricks.
„Każdy inny programista open source nadal robi ten sam produkt, od którego zaczął. Databricks wykroczył daleko poza Apache Spark ”- mówi Horowitz. Stając się wczesnym inwestorem w spółce, był w stanie zająć 38. miejsce na Liście Forbes Midas, która obejmuje największych inwestorów IT. Zakładając, że Andreessen Horowitz zachował swój pełny udział w startupie, początkowe zainwestowane 14 milionów dolarów zamieniło się teraz w 8,9 miliarda dolarów.
Jeden z najdroższych startupów
W lutym Databricks zebrał 1 miliard dolarów, ugruntowując swoją pozycję jednego z najcenniejszych startupów na świecie. Nowe infuzje zapewniły mu imponujące środki do walki o kontrakty z największymi firmami na świecie. Głównym konkurentem firmy jest Snowflake, niedawno notowany dostawca hurtowni danych, który współpracował z firmą trzy lata temu. Nawet dzisiaj 70% użytkowników Databricks jest jednocześnie klientami Snowflake, mówi Brent Braislin, analityk IT w Piper Sandler. Jednak napięcia między firmami rosną.
„Snowflake to niewątpliwie niesamowita firma na świetnej pozycji, ale mają profesjonalnego dyrektora generalnego” – mówi Horowitz. – Jak długo tam zostanie? Prawdopodobnie nie na długo ”. Jest przekonany, że Databricks dzięki zespołowi założycielskiemu, który jest całkowicie zanurzony w biznesie, nie zostanie wyprzedzony przez nikogo w tej dziedzinie.
Przyszłe Tesle i Amazony: pięć mało znanych firm, które może dać inwestorom zyski z przestrzeni
„Wszystkie dobre decyzje systemowe, które firma Databricks podjęła w ciągu ostatnich trzech lub czterech lat, zostały podjęte w firmie Snowflake osiem lat temu”, mówi Christian Kleinerman, starszy wiceprezes ds. rozwoju produktów w firmie Snowflake, komentując aktualizacje hurtowni danych Databricks. Przyznaje jednak, że w następnej fazie rozwoju Snowflake stworzy centrum, w którym użytkownicy będą mogli przesyłać swoje dane do sztucznej inteligencji i że będą one wykorzystywane w „bardzo podobny” sposób do podejścia Databricks.
W każdym razie, według Godsey, Snowflake jest tylko jednym z czterech konkurentów. Reszta to „wielka trójka” świata chmury: Amazon, Microsoft i Google. Sytuacja nie jest łatwa, ponieważ wszyscy są inwestorami Databricks. Ale od dawna tworzą własne programy do analizy danych.
Godsey rozumie zagrożenie, jakie dla biznesu stwarzają duże firmy IT i nowi uczestnicy. „Myślę, że większość ludzi, którzy mnie dobrze znają, powie ci, że jestem najbardziej niepokojącym dyrektorem generalnym, jakiego spotkali” – mówi.
„To dla mnie naturalne, bo dorastałem w czasie wojny. Jeśli w dzieciństwie widzisz ludzi umierających na ulicach, wiesz, że w każdej chwili wszystko może się zmienić.” Godsey organizuje co roku szkolenie swoich pracowników w duchu „niebo upadło”: muszą stworzyć szczegółowy plan działania na wypadek wysychania rynku lub spowolnienia wzrostu gospodarczego.
< strong> Jak startup, w który wierzył Masayoshi Son. zamierza przewidywać choroby za pomocą sztucznej inteligencji
Podczas pandemii te testy warunków skrajnych pomogły firmie Databricks przetrwać okres maksymalnych turbulencji, kiedy koronawirus zmusił firmy do przejścia długiej podróży cyfrowej transformacji w ciągu kilku miesięcy. Firma otwiera teraz biura i tworzy armię techników i menedżerów sprzedaży na całym świecie, od Australii i Indii po Japonię i Szwecję.
Tymczasem w San Francisco Godsey martwi się znacznie bardziej palącym problemem – jego syn ma raka nerki. Po całonocnej wizycie na izbie przyjęć, zastanawia się nad naszym czasem. Technologia i analiza danych są już wystarczająco zaawansowane, aby pomóc Godseyowi i jego żonie zidentyfikować genetyczne predyspozycje ich syna do choroby jeszcze przed pojawieniem się guza. Databricks i inne firmy pomagają firmom farmaceutycznym i medycznym w kolejnej fazie – szukaniu nowych leków z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.
„Gdyby to się stało 10-15 lat temu, umarłby. Choroba zostałaby wykryta dopiero wtedy, gdy zaczęłaby wymiotować, a rak zaatakowałby już całe ciało, mówi Godsey. „Takie technologie pomagają”.
Przetłumaczyła Natalia Balabantseva