資料新創一個一個被收購，AI 為何迫使數據產業開始整合？
AI 公司和 AI 應用的成功取決於能否獲得高品質的資料，這使長期碎片化的資料產業開始變革與整合。根據《TechCrunch》與《Reuters》報導，近幾個月包括 Meta、Salesforce、IBM、Databricks、ServiceNow、Snowflake 等科技巨頭都紛紛收購或入股資料新創，目的是為了搶佔 AI 商機所需的資料處理能力。而形成這股整併趨勢背後，有兩大驅力。
從雜亂堆疊到全方位整合，資料產業進入重構階段
首先，《TechCrunch》指出，近十年間資料產業呈現高度碎片化現象，許多資料新創專注於資料堆疊的某一環節，而企業普遍採取「拼裝式」使用方法，把多個不同功能的資料管理解決方案綑綁在一起使用，但這種模式難以支撐 AI 自由穿梭資料尋找答案、建立應用的需求。Gartner 前分析師 Sanjeev Mohan 指出推動產業整合潮的原因之一，就是「客戶已經厭倦了眾多互不相容的產品。」
因此，大型企業透過併購填補自家平台缺口也就不令人意外。例如《CNBC》報導，Snowflake 以 2.5 億美元收購雲端資料庫軟體新創 Crunchy Data，目的就是希望簡化新服務的資料遷移流程，讓客戶更輕鬆查詢大量資料。
另一個例子是 Fivetran，該公司在過去 13 年專注幫助企業將資料匯入雲端資料庫，卻沒有提供將資料匯出功能。直到今年 5 月，Fivetran 才收購具備資料反向同步能力的 Census，完成資料流動的閉環。執行長 George Fraser 坦言，即使這兩項功能看似一體兩面，但背後所需技術截然不同，難以單靠內部團隊解決。
SnapLogic 執行長暨 Informatica 創辦人 Gaurav Dhillon 直言，企業若真想擁抱 AI，就必須對資料平台進行「大規模重構」。他指出，現在企業資料流動與管理的方式，與過去十年完全不同，資料不再只是 BI 報表或儲存系統，而是 AI 能否發揮效益的關鍵。
從募資寒冬到併購熱潮，AI 讓資料新創重拾價值
第二個資料產業整併的驅動力，來自資本市場變化。由於 IPO 市場持續低迷、募資困難，對許多資料新創來說，能被併購反而成了「最好的出路」。
《TechCrunch》根據投資機構 PitchBook 數據指出，從 2020 年至 2024 年，已有超過 3,000 億美元資金湧入資料相關新創，超過 24,000 筆交易，但隨著資本退潮，不少公司難以獨立存活，轉向併購成為合理選項。
然而在快速創新的市場中，收購成立於 ChatGPT 問世之前的公司，是否真能有效推動企業導入 AI？Dhillon 對於《TechCrunch》的提問持保留態度，不過他強調，「如要提供真正具創新的 AI 解決方案，重新想像企業運作，尤其是代理式企業（agentic enterprise），就必須進行大量的技術重整。」
AI 的演進速度遠超傳統資料堆疊的更新節奏，未來這波資料產業的整合如何創造實質價值，仍需時間驗證。
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《TechCrunch》、《Reuters》、《CNBC》，首圖來源：AI 工具生成