2023年6月、サンフランシスコに拠点を置くデータソフトウェア企業であるDatabricksは、効率的な大規模言語モデルのトレーニングとデプロイを専門とするスタートアップMosaicMLを13億ドルで買収した。この買収は、MosaicMLのMPT（Mosaic Pretrained Transformers）モデルとトレーニングインフラをDatabricksのレイクハウスプラットフォームに統合し、企業が自社データ上でカスタム生成AIモデルを構築・デプロイできるようにすることを目的としていた。この動きにより、DatabricksはエンタープライズAI分野における重要な競争相手として位置づけられ、OpenAIやAnthropicの独自モデルに代わる選択肢を提供した。
この取引は、2023年に大手テック企業が生成AIスタートアップに多額の投資を行った広範なトレンドを反映していた。2013年にApache Sparkの開発者らによって設立されたDatabricksは、2023年3月に自社のオープンソースモデルであるDollyをすでに発表していた。MosaicMLの買収により、DatabricksはAI製品を拡張するための技術と人材を獲得し、特に外部APIに依存せずにプライベートデータでモデルをトレーニングしたい組織にとって有益となった。
背景と戦略的根拠
Databricksは長年にわたり、データウェアハウスとデータレイクの機能を組み合わせたレイクハウスアーキテクチャとデータ分析に注力してきた。2023年半ばまでに、ChatGPTやその他の生成AIツールの急速な台頭により、独自データを活用できるエンタープライズ向けソリューションへの需要が生まれていた。2021年にIon Stoica（Databricksの共同創業者でもある）らによって設立されたMosaicMLは、大規模言語モデルをコスト効率よくトレーニングおよびデプロイするためのプラットフォームを提供していた。そのMPTモデル（MPT-7BやMPT-30Bなど）はオープンソースで商用利用向けに設計されており、企業にとって魅力的だった。
買収は2023年6月26日に発表され、DatabricksのCEOであるAli Ghodsiは、両社の能力を組み合わせることで、顧客が自社データでモデルをトレーニングして「AIを所有」できるようになると強調した。13億ドルという価格は、わずか約6400万ドルの資金調達しか行っていなかったスタートアップにとって注目に値し、生成AIの戦略的重要性を反映していた。
MosaicMLの技術とチーム
MosaicMLの主要製品には、FlashAttentionなどの効率的な技術を用いてトレーニングされ、推論向けに最適化されたトランスフォーマーベースの言語モデルシリーズであるMPTが含まれていた。同社はまた、AWS、Azure、Google Cloudでの分散コンピューティングをサポートするトレーニングプラットフォームも提供していた。CEOのNaveen RaoとCTOのHanlin Tangが率いるチームは、AIインフラに関する深い専門知識を持っていた。
買収後、MosaicMLの技術は2023年に発表されたDatabricksのData Intelligence Platformに統合された。このプラットフォームは、レイクハウスのデータ管理と生成AI機能を組み合わせ、ユーザーがMosaicMLのトレーニングライブラリなどのツールを使用して自社データでモデルを微調整できるようにした。
Databricksの製品ポートフォリオへの影響
この買収により、DatabricksはAIに特化した複数の製品を立ち上げることができた。2023年、Databricksはオープンソースの命令チューニングモデルであるDolly 2.0を発表し、その後MosaicMLのモデルをプラットフォームに統合した。2024年までに、DatabricksはMosaicMLのトレーニング技術を活用した1320億パラメータの混合専門家モデルであるDBRXをリリースした。DBRXはGoogleやOpenAIのモデルと競合するように設計され、オープンウェイトとベンチマークでの高いパフォーマンスを提供した。
Databricksはまた、ユーザーの質問をSQLに変換するためにAIモデルを使用するデータクエリ用の自然言語インターフェースであるGenieも開発した。これらの製品により、DatabricksはAIモデルがエンタープライズデータでトレーニングされ、対話する「データインテリジェンス」のプロバイダーとして位置づけられた。
競争環境と市場の反応
MosaicMLの買収は、2023年のAI統合の波の一部だった。Microsoftなどの競合他社はOpenAIに多額の投資を行い、AmazonやGoogleは独自のAI戦略を追求した。Databricksは、オープンソースモデルとデータプライバシーを強調することで差別化し、独自データを外部のAIプロバイダーに送信することに慎重な企業にアピールした。
この取引は投資家に好評で、Databricksのその後の資金調達ラウンドに貢献した。2024年12月、Databricksは620億ドルの評価額で100億ドルを調達し、2025年12月までに40億ドルのシリーズLラウンド後、評価額は1340億ドルに達した。同社の収益は急速に成長し、2026年6月までに年間69億ドルに達したが、これはAI製品の採用が一部牽引した。
統合とその後の展開
買収後、MosaicMLはDatabricks内の部門として運営され、そのツールはDatabricksプラットフォームの一部となった。2024年、Databricksはデータ管理スタートアップのTabularを買収し、2025年にはサーバーレスデータベーススタートアップのNeonを買収して、データインフラをさらに拡張した。MosaicMLの技術は、2025年に発表されたAIエージェント構築用のAgent Bricksスイートを含む、DatabricksのAI製品の基盤であり続けた。
2025年、DatabricksはAnthropicおよびOpenAIと提携し、彼らのモデルをプラットフォームに統合し、自社のオープンソースモデルを補完した。これらの動きは、顧客に複数のAIオプションを提供しながら、オンプレミスまたはクラウドでカスタムモデルをトレーニングする能力を維持する戦略を反映していた。
財務および戦略的成果
13億ドルの買収は戦略的な賭けであり、生成AIがエンタープライズデータプラットフォームの中心となるにつれて報われた。Databricksの評価額は2023年の430億ドルから2026年8月には1900億ドルに増加し、収益は年間70億ドルの実行率に達した。MosaicMLによって可能になったAIへの注力は、この成長の主要な原動力だった。
しかし、この買収はAWSやMicrosoftとの競争など、課題にも直面した。これらの企業は独自のAIサービスを提供していた。Databricksは、2026年にMicrosoftと提携してAzureとCobaltプロセッサを使用するなど、クラウドプロバイダーとの統合を深めることで対応した。
遺産と業界への影響
MosaicMLの買収は、AIスタートアップ買収の先例を確立し、NvidiaやOpenAIなどの他の企業も同様の取引を行った。また、エンタープライズにおけるオープンソースモデルの重要性を浮き彫りにし、クローズドモデルの支配に挑戦した。データ管理とAIトレーニングを組み合わせるDatabricksのアプローチは、他のデータプラットフォームのモデルとなり、ビジネスにおける生成AIの発展に影響を与えた。
今日、MosaicMLの技術はDatabricksの製品に組み込まれており、そのチームはAIの研究開発に引き続き貢献している。この買収は、大規模言語モデルの商業化における重要な瞬間として記憶されており、企業が独自のAIシステムを構築し所有できることを実証した。