Databricks 正在以 1880 億美元估值籌集一輪新的戰略融資，該消息於 7 月 16 日公佈。此舉使其成爲全球最有價值的私營科技公司之一。本輪融資由 Coatue Management 領投，將爲公司人工智能產品套件的擴張提供資金支持，包括 Unity AI Gateway 以及其 Genie 自然語言查詢界面。
此次融資標誌着該公司今年僅在第二輪融資中籌集資金，而其估值相較此前一次融資已大致翻了一番。
Databricks 的估值甩開競爭對手
1880 億美元的估值使該公司在市值層面領先於大多數公開上市的企業軟件公司。該平臺於 7 月 16 日宣佈本輪融資，確認該估值遠高於兩家數據平臺領域的直接競爭對手——Snowflake 和 MongoDB 的合計市值，差距很大。
新資本將加速三條產品線的發展。
Unity AI Gateway 是一個集中式層，用於讓企業在整個組織範圍內路由、監控並治理對大型語言模型的調用。Genie 是一種自然語言界面，使業務用戶無需編寫代碼，就能用純英語查詢數據倉庫。
LakebaseSAN（公告中點名的第三條產品線）將公司的湖倉架構擴展到結構化的 AI 訓練數據。
湖倉（Lakehouse）是一種混合型數據存儲架構：既結合了數據湖的靈活性（數據湖存儲的是原始的、未處理的文件），又具備傳統數據倉庫的性能與治理控制。該公司率先提出這一概念，並在此後將其打造成商業平臺的基礎。
企業客戶在同一個環境中使用它來訓練 AI 模型、開展分析，並管理合規數據。
從伯克利實驗室到 1880 億美元的數據帝國
Databricks 由加州大學伯克利分校的一組研究人員於 2013 年創立。這些研究人員打造了 Apache Spark，這是一種開源的分佈式數據處理框架。Spark 成爲企業計算中使用最廣泛的數據工具之一。隨後，該團隊將其商業化爲託管雲服務。
該公司在 2010 年代的雲採用浪潮中穩步增長，但 2023 年和 2024 年的生成式 AI 熱潮改變了其發展軌跡。
能夠攝取、清洗並治理大型語言模型背後訓練數據的平臺需求，促使企業客戶大規模採用該平臺。其估值從 2023 年的 430 億美元上升到 2024 年底的 620 億美元，隨後隨着《財富》500 強範圍內 AI 基礎設施支出進一步加劇，增速又出現明顯加速。
爲什麼企業級 AI 需要數據層
估值飆升反映出一種結構性押注：AI 的瓶頸不在模型本身，而在其下方的數據。
訓練大型語言模型需要乾淨、帶標籤並經過治理的數據。在生產環境中運行則要求輸出能夠被追蹤、審計並糾正。
在企業規模下，兩個任務都絕非易事。
大多數大型組織會將數據分散存儲在數十個系統、雲服務提供商和數據格式中，而這些都沒有被設計來爲 AI 管道服務。Databricks 出售的是把這些“零件”連接起來的關鍵“粘合劑”。
例如，它的 Unity Catalog 產品會在每一張表和模型資產之間追蹤數據血緣。這項能力是越來越多的受監管行業在將 AI 部署到面向客戶的系統之前所日益要求的。
一份路透社今天早些時候發佈的報道指出，部分投資者開始爲更緩慢的超級規模（hyperscaler）支出增長做準備，並擔心拋物線式上漲的 AI 芯片估值可能不可持續。該平臺位於堆棧中模型提供商的下一層，出售的是無論客戶使用哪種前沿模型都仍然有用的基礎設施。
這種定位或許在一定程度上解釋了：即便圍繞 AI 資本開支（capex）可持續性的疑問四起，投資者仍願意將該公司估值定在 1880 億美元。
Coatue 的押注以及接下來會發生什麼
Coatue Management 是一家總部位於紐約的對衝基金與風險投資機構，以其在科技領域後期階段的佈局而聞名。它在本輪融資中的主導作用，表明其信心：即便包括亞馬遜網絡服務（Amazon Web Services）、微軟 Azure 和谷歌雲（Google Cloud）在內的大型雲服務商各自推動自家競爭性數據平臺，Databricks 仍有能力穩固其作爲企業 AI 默認數據層的地位。
1880 億美元的估值也會爲潛在 IPO 重新設定新的基準。
多年來，該公司一直被視爲企業軟件領域最受期待的公開上市公司之一。到達如此規模意味着：如果、以及當 IPO 出現時，它將躋身自 Meta Platforms 於 2012 年上市以來最大的科技上市行列。
7 月 16 日的公告中沒有給出公開發行的時間表。
接下來要觀察的是，營收增長能否繼續爲這個估值倍數提供支撐。企業級 AI 基礎設施支出一直很強勁，但合同仍然集中在相對少數的大型客戶手中。
如果《財富》500 強的 AI 部署預算出現任何放緩，將會給支撐 1880 億美元這一數字的增長率帶來壓力。
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