6月22日凌晨，OpenAI在官网宣布，收购实时搜索和数据分析公司Rockset。
Rockset所有员工和产品将与OpenAI的ChatGPT等进行深度整合，为企业、开发者和普通用户提供搜索和数据分析功能，以便更好地利用本地数据。
也就是说，ChatGPT即将发布一些强大的可视化实时数据分析、检索功能，同时将为OpenAI进军搜索引擎做准备。
双方没有公布具体的收购金额，但Rockset的融资总金额已经达到1.17亿美元，所以，收购价格肯定是在1亿美元以上。
公开资料显示，Rockset成立于2016年，总部位于美国加利福尼亚州，由Venkat Venkataramani和Dhruba Borthakur联合创立。二人曾在Facebook（现在的Meta）担任重要技术职位，拥有丰富的大规模数据处理和分布式系统开发经验。
Rockset曾在2018年11月获1850万美元A轮融资;2020年10月获4000万美元B系列;2023年8月获4400万美元B系列;其他融资还包括种子轮300万美元、债务融资700万美元。主要投资者包括红杉资本、格林资本、K5等知名投资机构。
产品方面，Rockset提供一种实时分析数据库，能够高效地处理和分析结构化、半结构化以及非结构化数据，其核心技术是“Converged Indexing”，结合了倒排索引、列式存储和稀疏索引，能够加速数据查询效率。
Rockset可以自动为所有输入数据创建多维索引无需人工干预，这极大减少了数据库管理的复杂性;多维索引支持快速的数据检索，能实现毫秒级的查询响应时间，这对实时分析和需要即时响应的应用至关重要。
此外，Rockset 的架构具有很高的灵活性，支持结构化和半结构化数据，可处理多种数据类型和格式，这种灵活性使得Rockset能够适应不同的数据源和应用场景。
在实时性方面，Rockset 能够快速摄取和索引新数据，使查询结果始终反映最新信息，这对于需要实时洞察的业务场景非常重要。其设计还充分考虑了可扩展性，能够根据需求自动扩展资源，使系统能够处理大规模数据和高并发查询。这一设计简化了数据处理流程，整合了数据摄取、转换和查询功能，减少了系统复杂性。
成本方面，自动化索引和优化可以减少人力成本，而高效的查询性能则可以降低算力资源成本。Rockset 能够快速适应数据模式的变化，无需预先定义架构，这对于处理不断变化的数据源特别有用。
关于本次收购，Rockset首席执行官Venkat Venkataramani在官网发布了一篇长文，他表示，在过去的几年时间，大模型的产品、商业化落地迎来大爆发，各行业都在研究如何在实际业务中使用这些技术。
Rockset拥有非常深厚的数据搜索和分析技术，我们将与OpenAI一起为客户提供安全、可控、强大的数据服务，同时一起共建AGI。
OpenAI首席运营官BradLightcap表示，我们很高兴能将Rockset的功能集成到OpenAI产品矩阵中，其强大的数据搜索和分析可帮助用户将数据转化为可操作信息。
