IBM заплатила $11 млрд за Confluent — и присоединилась к бесплатной Agent Knowledge Foundation от Nvidia

Спустя семь месяцев после того, как IBM▲+0.28% — IBM, up 0.28 percent today 17 марта закрыла сделку по покупке Confluent за $11 млрд, появилась бесплатная версия купленного — и IBM оказалась с двух сторон сразу ². В среду на конференц-звонке по итогам III квартала глава компании Арвинд Кришна продвигал LLMD↗ как способ запускать большие модели в 5–10 раз дешевле — за счёт повторного использования обработанного контекста на GPU, уже имеющихся у клиентов ². LLMD — проект с открытым кодом, который IBM развивает вместе с Red Hat и Google.

На той же неделе Nvidia▼−0.19% — Nvidia, down 0.19 percent today расширила свой бесплатный Agent Toolkit до Agent Knowledge Foundation и назвала IBM в числе компаний, строящих решения на его основе ³.

Что принесли $11 млрд и что заменяет бесплатный слой

Confluent передаёт данные между системами компании по мере возникновения событий — на базе Apache Kafka, — чтобы ИИ-агент видел текущее состояние бизнеса, а не устаревший снимок. Выпущенный после закрытия сделки продукт Streamhouse непрерывно фиксирует эти данные реального времени и позволяет делать к ним запросы ².

Кришна сказал аналитикам, что 72% организаций сообщают о недостаточной инфраструктуре работы с данными в реальном времени ². Бесплатный стек Nvidia отвечает на ту же потребность иначе↗: Auto-Ontology превращает сырые корпоративные данные в бизнес-концепции, над которыми могут рассуждать агенты, модели Nemotron Retriever извлекают их, а среда исполнения OpenShell контролирует, что агентам позволено делать. Данные при этом не перемещаются, а правила управления ими не меняются ³.

В пакет также входят семейство открытых предиктивных моделей Kumo и чертежи NemoClaw — референсные архитектуры специализированных агентов ³. LLMD бьёт по издержкам, сокращая частоту, с которой обработанный контекст приходится пересчитывать ². Вытеснит ли что-то из них развёрнутый Streamhouse — не проверено; ни тот ни другой этого не заявляют.

Платный слой в цифрах

На прошлой неделе мы уже разбирали эту структуру↗: выручка софтверного сегмента составила $7,8 млрд против $7,21 млрд годом ранее, примерно половина прироста соответствует тому, что Confluent продавала самостоятельно, а отдельной строки выручки Confluent в отчётности нет, чтобы разделить эти части ¹. Новое здесь — направление, в котором движутся альтернативы.

21 октября DatabricksPVT$201.64B — Databricks, private, latest valuation $201.64B объявила об общей доступности AI Runtime — с бессерверными GPU Nvidia внутри Lakehouse с управлением данными ⁵⁶. Её Agent Memory, пока в бета-версии↗, даёт агентам постоянную память в базе данных Lakebase: они перестают заново открывать уже известные факты и повторять ошибки. В тестировании, результаты которого привела сама компания и которое независимой проверки не проходило, расход токенов сократился примерно на треть, а число завершённых корпоративных задач выросло втрое ⁵⁶.

На ком лежит риск

Nvidia продаёт GPU и среду исполнения под каждую версию этого слоя — у IBM, у Databricks и в бесплатной ³⁵. Риск — у акционеров IBM: срок купленной половины роста софтверного сегмента истекает во II квартале 2027 года, когда продажи приобретённой Confluent перестанут засчитываться в рост ¹. Ещё один риск — у покупателей бумаг Databricks, оценённых в августе в $190 млрд при операционной стоимости $68,7 млрд по оценке PitchBook↗ ⁷.

Контраргумент: бесплатные инструменты всё равно должен кто-то обслуживать, а Кришна утверждает, что цикл модернизации только начинается ². Переход на открытый код обычно происходит там, где его возможностей достаточно, а лицензия ничего не стоит, — и покупатель, выбирающий между лицензией Confluent и бесплатным стеком, сталкивается с конкретным вопросом: достаточно ли «достаточно хорошо». Результаты за II квартал 2027 года покажут, что IBM построила на самом деле ¹.