数据行业正处在一场剧变的前夜。整合的信号愈发清晰，过去两个月的几桩大买卖——Databricks以10亿美元拿下Neon，Salesforce豪掷80亿美元收购云管理公司Informatica——似乎预示着这股势头正越来越猛。

被收购的公司，无论规模大小、成立时间长短，或是专注数据架构中的哪个细分领域，背后都有一个共同的驱动力：买家们寄望于这些技术，能成为推动企业拥抱人工智能（AI）所缺失的关键一环。

从表面看，这个策略合乎逻辑。AI公司及其应用的成败，很大程度上取决于能否获得高质量的基础数据支撑。没有它，价值便无从谈起。这一点，企业风险投资（VC）界也深表认同。新媒网跨境了解到，外媒在2024年12月进行的一项调查中，众多企业风投表示，数据质量是决定AI初创公司能否脱颖而出并取得成功的关键因素。尽管近期被收购的并非全是初创公司，但这一观点依然成立。

数据集成公司SnapLogic的董事长兼CEO、Informatica联合创始人兼前CEO高拉夫·迪隆（Gaurav Dhillon，美国籍）在外媒近期的访谈中也呼应了这一点。“企业管理和流转数据的方式正在经历一场彻底的变革，”迪隆表示，“如果人们想抓住AI带来的机遇，就必须大刀阔斧地重构他们的数据平台。这正是我们看到这些数据领域收购案频发的原因，因为这是构建稳健AI战略的基础。”

碎片化的数据版图

过去十年间，数据行业已发展成一个庞大且碎片化的网络——这为整合提供了成熟的条件，只待一个催化剂。新媒网跨境获悉，仅从2020年到2024年，就有超过3000亿美元的资金通过超过2.4万笔交易投向了数据领域的初创公司。

数据行业也未能幸免于其他行业（如SaaS）曾经历的趋势：上一个十年的风投热潮催生了大量初创公司，它们往往只瞄准一个非常具体的领域，甚至有些是围绕单一功能构建的。当企业希望AI能够在数据海洋中搜寻答案或构建应用时，当前那种将一堆各自为政的数据管理解决方案捆绑在一起的行业标准，就显得力不从心了。

因此，大型公司寻求收购那些能填补其数据架构空白、实现无缝对接的初创公司，便顺理成章。Fivetran（美国公司）今年5月收购Census（美国公司）就是一个典型的例子——是的，这次收购同样打着AI的旗号。

Fivetran的核心业务是帮助公司将数据从各种来源迁移到云端数据库。在其前13年的运营中，它并未提供将数据从这些数据库反向导出的功能，而这恰恰是Census所提供的。这意味着在收购之前，Fivetran的客户需要与另一家公司合作才能实现端到端的解决方案。

需要澄清的是，这并非贬低Fivetran。交易发生时，Fivetran的联合创始人兼CEO乔治·弗雷泽（George Fraser，美国籍）向外媒解释，虽然数据的导入和导出看似一体两面，实则技术复杂程度迥异；公司甚至曾尝试自研解决此问题但最终放弃。“从技术角度看，如果你深入观察这些服务底层的代码，它们其实大不相同，”弗雷泽当时说，“解决这个问题需要攻克截然不同的技术难题。”

这种情况生动地说明了数据市场在过去十年间的演变。对于前高德纳（Gartner）分析师、现运营自有数据趋势咨询公司SanjMo的桑吉夫·莫汉（Sanjeev Mohan，美国籍）而言，这类场景正是当前并购浪潮的主要驱动力之一。“推动整合的是客户对众多互不兼容产品的厌倦，”莫汉指出，“我们身处一个有趣的世界，有大量不同的数据存储解决方案，你可以选择开源，可以使用Kafka（一种流行的分布式流处理平台），但我们在元数据管理这一环节是缺失的。数十种产品都在捕获部分元数据，但为了实现各自的功能，它们之间存在大量重叠。”

初创企业的机遇

莫汉补充道，更广阔的市场环境也在起作用。数据初创公司正面临融资困境，相比停业或背负债务，被收购无疑是更好的出路。对于收购方而言，增加新功能意味着更强的定价能力和超越同行的竞争优势。

“如果Salesforce或谷歌（美国公司）不收购这些公司，那它们的竞争对手很可能会出手，” PitchBook（美国数据分析公司）的高级新兴科技分析师德里克·埃尔南德斯（Derek Hernandez，美国籍）向外媒表示，“目前被收购的都是最优解决方案。即使你拥有获奖的解决方案，我也很难说保持私有化的前景最终能胜过被更大买家收购。”

这股趋势对获得收购的初创公司而言益处显著。风投市场渴求退出渠道，而当前IPO（首次公开募股）市场的沉寂并未给它们留下太多机会。被收购不仅提供了退出路径，在许多情况下，还为创始团队提供了继续发展的空间。

莫汉对此表示赞同，并指出许多数据初创公司正感受到当前市场在退出渠道和风投资金复苏缓慢方面的压力。埃尔南德斯也强调：“在现阶段，收购对他们来说是更为有利的退出策略。因此我认为，双方都很有动力促成这些交易。Informatica就是一个很好的例子，尽管相比去年Salesforce的报价有所折让，但根据其董事会的判断，这仍然是最佳选择。”

前路几何？

然而，这种收购策略能否真正达成买家的目标，疑虑犹存。

正如迪隆所指出的，被收购的数据库公司，其设计初衷未必是为了轻松应对快速变化的AI市场。此外，如果拥有最佳数据的公司将赢得AI世界，那么数据公司和AI公司保持独立实体是否还有意义？

“我认为大量价值蕴藏于将主要的AI参与者与数据管理公司合并之中，”埃尔南德斯分析道，“我不认为一家独立的数据管理公司有特别强的动力保持独立，并甘愿扮演企业用户与AI解决方案之间的第三方角色。” 新媒网跨境认为，数据与AI的深度融合，或许才是未来竞争格局的决胜点。数据作为AI的“燃料”与“基石”，其获取、治理、流通的效率和质量，将直接决定AI应用的深度和广度。行业整合能否打通数据孤岛，构建起支撑未来智能应用的高效数据基础设施，仍需时间检验。

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