Khi Anthropic giới thiệu Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP), họ hứa hẹn sẽ đơn giản hóa việc sử dụng các tác nhân. MCP cho phép một AI hiểu các công cụ nào có sẵn cho nó: tìm kiếm web, chỉnh sửa tệp, & soạn thảo email chẳng hạn. Mười tháng sau, chúng tôi đã phân tích 200 công cụ MCP để hiểu các loại nào mà các nhà phát triển thực sự sử dụng. Ba mô hình sử dụng đã xuất hiện từ dữ liệu: Các công cụ hạ tầng phát triển chiếm ưu thế với 54% tổng số phiên mặc dù chỉ bằng một nửa số máy chủ có sẵn. Truy cập terminal, tạo mã, & truy cập hạ tầng là những công cụ phổ biến nhất. Trong khi lập trình, các kỹ sư được hưởng lợi từ khả năng đẩy lên GitHub, chạy mã trong terminal, & khởi động cơ sở dữ liệu. Những công cụ này giúp tối ưu hóa quy trình làm việc & giảm thiểu việc chuyển đổi ngữ cảnh. Việc truy xuất thông tin chiếm 28% số phiên với ít công cụ hơn, cho thấy hiệu quả cao. Tìm kiếm web, cơ sở tri thức, & truy xuất tài liệu là những người chơi chính. Những hệ thống này có khả năng được sử dụng nhiều hơn trong sản xuất, thay mặt cho người dùng, hơn là trong quá trình phát triển. Mọi thứ khác bao gồm giải trí, quản lý cá nhân, sáng tạo nội dung, chia sẻ 18% còn lại. Các công cụ gợi ý phim, quản lý tác vụ, & lịch đua xe Công thức 1 lấp đầy các ngách cụ thể. Việc áp dụng MCP vẫn còn sớm. Không phải tất cả các AI đều hỗ trợ MCP. Trong số những AI hỗ trợ, Claude, Claude Code, Cursor đứng đầu danh sách (điệp âm trong AI). Các sản phẩm tập trung vào nhà phát triển & những người áp dụng công nghệ sớm là phần lớn người dùng. Nhưng khi việc sử dụng công cụ AI của người tiêu dùng tăng lên & hỗ trợ MCP mở rộng, chúng ta nên mong đợi thấy sự đa dạng lớn hơn trong việc sử dụng công cụ.

$4 tỷ doanh thu hàng năm. Hiện có hai gã khổng lồ dữ liệu đều đạt đến mốc này sau khi Databricks công bố đã vượt qua ngưỡng. Đây là cơ hội để so sánh hai công ty dữ liệu hàng đầu tại một giao điểm doanh thu. Cả hai đều đạt doanh thu 4 tỷ đô la. Mỗi công ty tuyên bố có hơn 650 khách hàng trả hơn 1 triệu đô la mỗi năm. Mỗi công ty đều tự hào về tỷ lệ giữ chân khách hàng ròng mạnh (140% so với 125%). Databricks đang tăng trưởng 50% so với 28% của Snowflake và trong thị trường tư nhân, công ty này giao dịch với mức giá cao hơn cho tỷ lệ tăng trưởng đó. Snowflake đã tăng tốc trở lại nhưng muộn hơn khoảng một năm so với Databricks. So sánh định giá với doanh thu hàng năm cho thấy Databricks đang giao dịch với mức giá cao hơn 35% so với Snowflake. Databricks được định giá 100 tỷ đô la trong thị trường tư nhân trong khi Snowflake giao dịch ở mức 75,9 tỷ đô la công khai. Trong thị trường này, mỗi 1% tăng trưởng sẽ thêm 0,3 lần vào hệ số định giá. Với lợi thế tăng trưởng 22 điểm của Databricks, mức chênh lệch 35% có thể thực sự không phản ánh đúng sự khác biệt về quy mô doanh nghiệp cuối cùng. Mức chênh lệch này phản ánh sự khan hiếm của các nền tảng dữ liệu tăng trưởng cao trên thị trường công khai. Hiện tại không có gì tương đương với Databricks. Palantir với mức tăng trưởng 39% giao dịch ở mức 75 lần (không phải là tỷ lệ hàng năm). Rubrik, trong giai đoạn chuyển tiếp từ on-prem sang đám mây, giao dịch ở mức 15 lần với mức tăng trưởng 44%. Mức chênh lệch định giá 35% phản ánh cả sự tăng trưởng vượt trội của Databricks và cược của thị trường vào AI. Với doanh thu AI đã đạt 1 tỷ đô la và thúc đẩy nhu cầu tính toán tương ứng, Databricks đã định vị mình ở trung tâm của xu hướng giá trị nhất trong phần mềm doanh nghiệp. 1. $100 tỷ/$4 tỷ = 25 lần so với $75,9 tỷ/$4,1 tỷ 18,5 lần.