Databricks在Gartner DSML平台报告中拔得头筹

Gartner发布了2025年数据科学和机器学习（DSML）平台魔力象限报告。在今年评估的16家供应商中，Databricks从去年的并列第一脱颖而出，独占鳌头。谷歌和微软紧随其后，分别位列第二和第三。

报告指出，如今的DSML平台用户不再局限于传统的分析或经典机器学习算法，而是越来越多地利用大型语言模型（LLM）和其他基础模型来自动化业务任务。Gartner的一项调查发现，超过一半的DSML用户正在利用AI功能获取自动化洞察，或通过自然语言查询来开发AI。

在领导者象限中，Databricks凭借其全面的平台、稳定的领导力和持续的市场成功占据榜首。Gartner称赞Databricks在“执行能力”和“愿景完整性”两个维度上都获得了最高分。不过，其学习曲线较陡、竞争产品的改进以及某些功能在不同云平台上的可用性不足是需要注意的问题。

谷歌的Vertex AI平台排名第二，与Gemini系列基础模型深度集成。主要优势包括统一治理、RAG支持和与客户的共同创新历史。复杂性、外部支持和多种RAG解决方案的存在是潜在风险。

微软的Azure ML位列第三，提供面向数据科学家、AI工程师和开发人员的广泛功能。实验功能、强大的生态系统和灵活的定价是亮点，但与OpenAI模型的性能差距缩小、Copilot的有限可用性和品牌混乱是顾虑。

亚马逊AWS凭借SageMaker和Bedrock基础模型也处于领先位置。SageMaker Unified Studio的推出、强大的AI应用生态系统和负责任的AI能力受到好评，但集成灵活性、基础模型使用率和成本监控仍需改进。

Dataiku、Altair、DataRobot和IBM也在领导者象限中占据一席之地。Dataiku专注于数据科学和客户支持；Altair通过收购Cambridge Semantics增强了知识库能力；DataRobot通过产品更新和AI转型获得提升；IBM的watsonx提供了广泛的工具和基础模型。

在远见者象限中，H2O.ai拥有最完整的愿景，专注于小语言模型、微调和AI代理。Snowflake首次入围，其统一结构化与非结构化数据的愿景受到赞赏。Domino Data Lab、Cloudera和SAS也在该象限中，各自展现了不同的优势。

阿里巴巴云是挑战者象限的唯一代表，其PAI平台在计算资源和数据科学基础设施上表现出色，但东南亚以外的采用率较低。

利基玩家象限包括Alteryx和MathWorks。Alteryx正在通过Alteryx One Platform重塑自身，而MathWorks的MATLAB和Simulink在工业领域广泛应用。

Anaconda、KNIME和Posit（原RStudio）今年被从报告中移除。

总体而言，Gartner分析师强调，生成式AI是重要的催化剂，但将数据、模型、代码和基础设施整合成可靠可扩展的产品仍是挑战。复合AI系统将成为标准方法，进一步巩固DSML平台的重要性。