智東西
作者 陳駿達
編輯 心緣

又一家千億美元估值AI獨角獸即將誕生！

智東西8月20日報道，昨日，AI數據分析平臺Databricks宣布，該公司已經簽署了K輪融資的條款清單，預計將在現有投資者的支持下很快完成，這輪融資對Databricks的估值已經超過了1000億美元（約合人民幣7179.1億元），估值與8個月前的620億美元（約合人民幣4451.0億元）相比，上漲了超61%。

▲Databricks官宣新融資（圖源：Databricks官網）

據TechCrunch援引知情人士的消息稱，Databricks最新一輪融資規模約為10億美元（約合人民幣71.8億元），投資方包括a16z、Thrive Capital等，并且獲得了“瘋狂的超額認購”。

成立于2013年的Databricks，主要提供統一的數據與AI平臺服務，幫助企業整合和處理大規模數據，用于數據工程、數據科學、機器學習與AI應用，也能為電商、金融、醫療等領域的企業提供數據服務。其創始團隊中還有華人，聯合創始人兼首席架構師為Reynold Xin（辛湜）。

作為獨特的“湖倉一體”數據庫架構開創者，Databricks是數據智能領域的代表性企業，也是AI時代重要的數據基礎設施提供商。截至目前，有超過60%的財富500強企業采用了Databricks的數據智能平臺來管理數據，并將其與AI結合。

Crunchbase的數據顯示，Databricks目前是全球估值排名第八的獨角獸企業。完成K輪融資后，Databricks有望成為僅次于OpenAI、字節跳動、xAI，估值排名全球第四的AI獨角獸企業。

值得一提的是，英偉達也是Databricks的投資方之一，曾領投Databricks的I輪融資，規模為5億美元，但并未參與本輪融資。

Databricks稱，本輪融資中獲得的資金，將被用于加速Databricks的AI戰略，這包括進一步擴大企業級智能體服務Agent Bricks、投資面向AI Agent優化的新數據庫Lakebase，并支持未來的AI領域收購，深化AI研究。

一、成立12年估值1000億刀，客戶規模已突破1.5萬

Databricks的創始團隊由七位加州大學伯克利分校的教授和研究生組成，自2013年成立以來，陸續吸引了大約80家投資者的關注。

該公司的創始人大部分為加州大學伯克利分校AMPLab成員，共同打造了開源分布式計算框架Apache Spark，還創下數據排序速度的世界紀錄。后來，他們決定將相關技術商業化運作，Databricks應運而生。

▲Databricks七位創始人（圖源：福布斯）

據The Information報道，早期投資者稱，Databricks的創始人們對如何賺錢幾乎沒有直覺，董事會原本打算在外部聘請有經驗的領導者擔任CEO，但發現時任Databricks工程副總裁的Ali Ghodsi在員工中很有聲望。

接任CEO后，投資者對教授出身的Ghodsi還是有些遲疑。Ghodsi加緊研讀商業書籍，惡補了企業管理的方法。如今，他以親力親為地方式管理這家企業，高強度工作，風格強硬，并憑借這種方式帶領Databricks快速發展，也獲得了客戶的信賴。

▲Ali Ghodsi（圖源：Databricks）

Adobe的首席數據官Bin Mu曾如此評價Ghodsi：“如果我遇到一個大問題，他會在接下來的一個小時內解決這個問題。”

Databricks的創始人團隊中還有華人身影。其聯合創始人兼首席架構師為Reynold Xin（辛湜），他高中畢業后前往加拿大多倫多大學就讀本科，后續在加州大學伯克利分校AMPLab完成博士學業，畢業后直接參與Databricks的創立。

▲辛湜（圖源：linkedin）

“湖倉一體”架構是Databricks最重要的護城河之一。這一技術起源于DataBricks團隊創業前打造的Apache Spark項目，將數據倉庫的結構化數據存儲功能，與數據湖的非結構化和半結構化數據存儲能力融合，從而提升數據處理的效率與可靠性。

在AI時代，湖倉一體架構的價值愈發凸顯。AI訓練、推理過程中都需要使用到大量的結構化、半結構化和非結構化數據，湖倉一體架構能對這些數據統一存儲管理，支持實時數據攝入、處理和分析，還能彈性伸縮，從而降低存儲和計算成本。

湖倉一體架構也具備向量化檢索、與機器學習框架（如PyTorch）集成等AI原生設計，可簡化AI數據處理的流程。

2022年，OpenAI推出ChatGPT并引發全球AI熱潮后，Databricks聯合創始人兼CEO Ghodsi看到了AI對數據分析領域的巨大潛力，決定加大對AI技術的投資。當時，Databricks預計2022財年至2025財年期間的總現金消耗成本為15億美元。

2023年，Databricks還斥資13億美元收購了大模型創企MosaicML，此次收購幫助 Databricks在2024年3月份發布了一個開源模型，但并未推出后續版本，轉而使用開源模型。

Databricks的一體化數據智能平臺提供AutoML（自動化模型訓練）、Mosaic AI（模型部署）、AI Playground（無代碼互動測試）、Unity Catalog Agent工具管理、MLflow集成等AI服務，支持從數據管理、訓練、部署到監控的AI開發全流程，可整合大模型、工具鏈，與數據平臺無縫融合。

2024年時，Ghodsi稱，截至當年11月，包括Mosaic在內的生成式AI產品收入同比增長了300%。

二、連發多款AI Agent服務，年化收入達到37億美元

在去年年底拿下100億美元的巨額融資后，Databricks在AI領域的動作不斷，推出多款新產品與服務，還在收購市場斬獲一家AI創企。

Agent是近期Databricks投資、發展AI技術的主線。今年5月，Databricks宣布收購無服務器Postgres數據庫（一種開源的對象關系型數據庫）公司Neon。Neon使用AI Agent來驅動數據庫的配置，其平臺上八成的數據庫均由AI自動打造。

這筆交易的規模達到10億美元，Databricks可借此進一步消除傳統數據庫的彈性伸縮瓶頸，為AI Agent提供“AI優先”的底層數據庫功能。

收購Neon后不久，Databricks在今年6月推出了兩款Agent服務。

其中，Agent Bricks可用于自動化創建AI Agent，用戶只需提供對任務的簡單描述，并通過Databricks的數據庫向Agent提供企業數據，就能完成Agent創建。

Agent Bricks已經針對常見的行業用例進行了優化，比如結構化信息提取、知識輔助、自定義文本轉換和多智能體系統等，企業可以用其完成對電子郵件、法律文書等內容的處理。

Databricks還推出了Lakebase，這是一款用于AI應用和Agent的新型完全托管Postgres數據庫。

Lakebase由Databricks此前收購的Neon提供技術支撐，與Databricks的數據湖倉平臺Lakehouse深度整合，把業務數據和分析數據融合在一起，既能用來運行大規模分析，又能支持實時應用，滿足了AI Agent對快速查詢數據的需求。

這兩項服務起到了互補的作用，Agent Bricks顯著簡化了企業打造Agent的流程，而Lakebase能為這些Agent提供合適的數據庫。雖然都仍處在預覽階段，不過其易用性、生態整合度、兼容性等獲得了市場的認可。

各類AI服務的推出，也成為Databricks的新增長點。今年6月，Databricks高管在一場投資者活動上稱，該公司的年化收入會在7月份達到37億美元（約合人民幣265.6億元），同比增長50%。同時，Databricks的客戶數量已經達到了15000多家。

三、外部力量大力推動本輪融資，但還面臨多方競爭

Databricks已經成為硅谷當今最炙手可熱的投資標的之一，累計融資額近200億美元。收獲新一輪融資后，Ghodsi接受了CNBC的采訪，他稱在Figma完成IPO并股價飆升后，“他的手機被投資者轟炸了”，這輪融資“肯定有來自外部的大力推動”。

這也顯示出，投資方希望在Databricks這家同樣炙手可熱的AI企業IPO之前，分得一杯羹。在去年12月底官宣的J輪融資中，Databricks獲得了100億美元的巨額融資，創下當年度的融資紀錄，目前并不缺乏運營資金。

Ghodsi稱，目前投資者最關心的問題就是，Databricks的Agentic AI服務能否真正地自動化工作流程，有沒有給企業帶來價值？Ghodsi對此的回應是，這些服務仍處在早期階段，目前更注重解決企業的日常任務。

Databricks的本輪融資，印證了市場對此類新型AI數據基礎設施公司的濃厚興趣，不過，Databricks仍需面對來自Snowflake、甲骨文等對手的競爭。

成立時間與Databricks相仿的Snowflake，被普遍認為是前者的主要競爭對手之一。Snowflake源自云數據倉庫（Data Warehouse），主打結構化數據分析、易用性與企業級安全性。Databricks的Lakehouse則強調對結構化與非結構化數據的處理能力及AI/ML能力。

在AI時代，兩家公司的業務重合度不斷提升，都推出了數據Agent服務，在收購上也選擇了相同的方向——Snowflake于今年收購了Postgres數據庫創企Crunchy Data，與Databricks收購的Neon類似。Snowflake目前的市值約為642億美元，低于Databricks目前的估值。

▲Snowflake股價變動（圖源：雅虎財經）

甲骨文這樣的老牌數據庫企業，也在加緊布局AI相關的數據產品。甲骨文于2024年推出了生成式AI Agent服務，提供檢索增強生成（RAG）等功能。今年3月，該公司進一步推出AI Agent Studio，作為企業創建、擴展、部署和管理AI Agent和Agent團隊的綜合平臺，也能為Agent接入企業的自有數據。

諸如微軟Azure、谷歌云、AWS等大型云基礎設施公司也是這一市場中的重要參與者，并相繼推出了AI相關的數據服務。

咨詢公司IDC的報告顯示，2025年，在全球數據平臺軟件提供商中，Databricks在能力維度排名全球第一，與谷歌、甲骨文、Snowflake等共同處于領導者范疇，但在規模上略小于谷歌和Snowflake。

結語：Databricks接近自由現金流盈利，下一步會是IPO嗎？

多家分析機構指出，Databricks雖然仍在虧損，但在運營效率和成本控制上已有顯著改善，并有望在2025年實現自由現金流盈利。

隨著美股IPO市場回暖以及AI相關股票的驚人漲幅，投資者對Databricks潛在IPO的表現普遍看好——而近期一輪由投資者力推完成的融資，便成為最好的佐證。

不過，Databricks目前尚未提交IPO申請，其高管對相關事項的表述也較為模糊，僅透露有IPO意向，但未明確時間。