Het Zweedse Hopsworks schuift met het eigen AI Lakehouse een platform naar voor waarmee bedrijven sneller en beter AI-oplossingen kunnen bouwen. ‘En volledig Europees’, klinkt het strijdvaardig.
‘Sneller betere modellen in productie brengen dankzij een uniforme gegevenslaag voor AI’: ziedaar de visie van het Zweedse technologiebedrijf Hopsworks. Hun missie? ‘Het best presterende, open en modulaire AI Lakehouse bouwen dat alle AI-systemen kan aandrijven.’ Dat klinkt misschien nog wat cryptisch, maar CEO en mede-oprichter Jim Dowling vatte het even later zo samen: ‘Via onze technologie kun je je AI-modellen en pipelines binnen enkele weken al in productie brengen, waardoor de ROI sneller wordt bereikt dan met eender welk ander platform.’
De uitdagingen van AI
Dowling begon zijn presentatie op de afgelopen IT Press Tour met het benadrukken van de huidige uitdagingen in de AI-wereld. ‘48% van de modellen haalt het nooit tot productie’, aldus Dowling, verwijzend naar een onderzoek van Gartner. De belangrijkste oorzaak hiervan is volgens hem de versnippering van gegevens, waarbij teams en systemen niet goed op elkaar zijn afgestemd. Daarnaast wijst hij op de hoge kosten en lange doorlooptijden die gepaard gaan met het bouwen en onderhouden van een eigen AI-platform.
Het AI Lakehouse: een oplossing voor data-integratie
De oplossing? Niet per se zomaar je eigen AI-platform willen bouwen, maar durven vertrouwen op een bestaand platform zoals dat van – je raadt het al – Hopsworks: een AI Lakehouse-platform zoals dat heet. Dat AI Lakehouse-platform integreert data science, data engineering en machine learning in één samenhangend geheel. Het combineert de voordelen van een (beter bekend) data lake (een grote opslagplaats voor ongestructureerde gegevens, nvdr) met die van een data warehouse (een gestructureerde database voor analyse).
Een traditioneel datalake is in essentie een grote opslagplaats voor ongestructureerde gegevens. Hoewel het flexibel is en grote hoeveelheden gegevens kan opslaan, ontbreekt het vaak aan de structuur en tools die nodig zijn voor geavanceerde analyses en machine learning. Een AI Lakehouse gaat een stap verder door de flexibiliteit van een datalake te combineren met de structuur en mogelijkheden van een data warehouse. Dit maakt het mogelijk om gegevens rechtstreeks in het Lakehouse te analyseren en AI-modellen te trainen, zonder dat er complexe gegevenstransformaties nodig zijn.
Snelheid en openheid
Een van de belangrijkste USP’s van Hopsworks is de snelheid van hun platform. ‘Onze prestaties zijn tussen de 10 en 45 keer hoger dan die van onze concurrenten’, aldus Dowling die daarnaast ook het belang van openheid en een modulaire aanpak benadrukt. ‘We willen voorkomen dat er een gesloten platform ontstaat dat alles controleert’, aldus Dowling. Geen vendor lock-in dus.
Europese speler in de VS
Hopsworks richt zich voornamelijk op grotere ondernemingen die AI op grote schaal willen toepassen. Tot hun klanten behoren onder andere Arbetsförmedlingen, het grootste uitzendbureau in Zweden, en Allstate, een grote Amerikaanse verzekeringsmaatschappij. Want hoewel Hopsworks een Europees bedrijf is, zijn ze dus ook actief op de Amerikaanse markt.
Hopsworks concurreert met grote Amerikaanse spelers zoals Databricks, SageMaker (AWS) en Vertex AI (Google). Dowling erkent dat deze bedrijven stuk voor stuk een sterke positie hebben, maar is ervan overtuigd dat Hopsworks een rol te spelen heeft. ‘Weet je, veel klanten komen niet als eerste tot bij ons. Ze zijn dikwijls eerst bij een speler als Databricks gestart. Maar daar stellen ze vaak vast dat een en ander te traag werkt, dat er latency ontstaat door de Amerikaanse cloudomgevingen. Europese klanten zijn volgens mij dus echt gebaat bij een lokale oplossing met een single digit latency. Onze snelheid, de openheid, en de focus op het verbinden van de AI Lakehouse-wereld met de MLOps-omgevingen: dat zijn voor mij dé doorslaggevende argumenten’, klinkt het gedecideerd.
Tijdens zijn uiteenzetting en het vragenuurtje achteraf, lijkt het bijna of het de persoonlijke missie van Jim Dowling is om Europa op de kaart te zetten in de AI-wereld. Daar heeft zijn achtergrond bij het in Zweden gevestigde MySQL wel wat mee te maken. ‘MySQL had een Europees miljardenbedrijf kunnen worden. Maar het werd verkocht aan Oracle. En dat zie je zo vaak gebeuren. Voor mij is het duidelijk: Europa heeft wel degelijk het juiste talent om met nieuwe ideeën en concepten te komen, maar de Verenigde Staten hebben de expertise om ze snel en efficiënt op te schalen tot ‘big tech’’, aldus Dowling. Die wel wil bewijzen dat het toch kan vanuit Europa en daarom werk maakt van extra financiering om zowel op de Europese als Amerikaanse markt hun voetafdruk te vergroten. Daarnaast wil hij het platform verder ontwikkelen met een focus op ondersteuning voor large language models (LLMs) en het bouwen van AI met AI. Of dat allemaal effectief gaat lukken zal de toekomst uitwijzen, maar hun ambities zijn wel duidelijk. Of zoals Jim Dowling het zelf verwoordt: ‘We willen eigenlijk dat de geschiedenis later schrijft dat wij de eersten waren die een volledig AI-systeem met AI bouwden.’
Concurrentie uit Belgische hoek
Er zijn de Amerikaanse giganten, maar Hopsworks ziet ook ook toenemende concurrentie vanuit Europa, en dan met name van het Belgische Collibra. Hoewel Collibra zich traditioneel richtte op datagovernance en datakwaliteit, hebben ze hun aanbod volgens Dowling uitgebreid naar de bredere datamanagementmarkt, inclusief functies die overlappen met die van een AI Lakehouse. ‘Dit maakt van Collibra eigenlijk een directe concurrent van Hopsworks, vooral voor die bedrijven die op zoek zijn naar een geïntegreerde oplossing voor datamanagement en AI-ontwikkeling’, erkent Dowling.
Fout opgemerkt of meer nieuws? Meld het hier