Databricks正在筹集超过40亿美元的L轮融资，这将使这家数据分析和人工智能软件公司的估值达到1340亿美元，较其今年夏天的上一轮融资增长了34%。

这家总部位于旧金山的公司还表示，截至10月底，其年度经常性收入已突破48亿美元，高于几个月前宣布的40亿美元。Databricks的盈利模式是出租分析能力、AI工具以及其他基于云的软件，这些软件利用已准备好用于AI的数据来构建企业技术系统。

Databricks的最新一轮融资由Insight Partners、Fidelity Management & Research Co.和摩根大通资产管理公司（J.P. Morgan Asset Management）领投，Andreessen Horowitz（a16z）也参与其中。

目前，公司在公开上市前等待的时间越来越长，且最终上市时的规模通常要大得多。许多公司发现它们可以在私募市场筹集到资金，那里的披露规则要宽松得多，而且它们可以更好地控制股权结构。

尽管如此，Databricks仍显得有些特立独行。根据PitchBook美国风险投资研究总监Kyle Stanford的说法，L轮融资并不常见，预计也不会变得更加普遍。

资金用途与扩张计划

Databricks联合创始人兼首席执行官Ali Ghodsi表示，公司计划利用这笔现金投资于其核心数据分析产品和AI软件，并允许其员工进行二级市场股票出售（即老股套现）。

Ghodsi表示，作为硅谷最有价值的私营公司之一，Databricks预计明年将招聘约600名应届大学毕业生。总体而言，Databricks计划在亚洲、欧洲和拉丁美洲增加数千个新工作岗位。它还将投资聘请通常薪资高昂的AI研究人员。据Ghodsi称，该公司的AI实验室目前拥有约100名员工。

Databricks一直是AI热潮的受益者，这一热潮部分依赖于私有企业数据来为企业定制先进的AI模型。该公司表示，其数据仓库产品（可用作AI服务的底层数据平台）在10月底突破了10亿美元的收入运行率。

今年早些时候，Databricks与AI巨头OpenAI和Anthropic达成了协议，帮助向企业客户销售AI服务。这两个合作伙伴关系都旨在鼓励客户构建自己的AI Agents，即可以代表人类执行任务的独立机器人。

虽然一些公司开始看到其AI代理投资的回报，但许多公司仍处于开发该技术的早期阶段。

市场观点与IPO前景

Ghodsi将公司的收入运行率增长（他说同比增长超过55%）归因于企业正在构建“使用AI的数据密集型应用程序”这一理念。

Ghodsi指出，这些通常是用AI构建的应用程序需要像Databricks这样的平台充当后端数据库。

“越来越清楚的是，大型语言模型正变成一种大宗商品，”他说。“秘诀在于，‘作为一家公司，你有数据吗？’而且通常得是海量的数据。”

多年来，Databricks一直处于IPO的观察名单上，但Ghodsi表示他尚未决定确切的IPO时间。

Ghodsi说，他从2021年至2022年间发生的“大规模修正”中吸取了教训，当时公开市场的同行公司进行了大规模裁员。

“我认为这极大地削弱了它们的潜力和本可以取得的成就，我认为这让它们倒退了好几年，”他说。“如果那种情况可能发生，我想避免陷入那种境地。”

Databricks成立于2013年，由七位加州大学伯克利分校博士创立，创始人是大名鼎鼎的开源数据分析引擎Apache Spark的最初创建者。

值得一提的是，在Databricks的创始团队中，还出现了华人的身影。其联创兼首席架构师Reynold Xin（辛湜）是一名中国人，高中毕业后前往加拿大多伦多大学就读本科，后又在加州大学伯克利分校完成博士学业，毕业后，他与同学共同创立了Databricks。

“数据仓库+数据湖”一体的lakehouse平台是Databricks的拳头产品，客户可以在该平台上统一数据、分析和AI部署，以便管理企业数据，快速构建自己的生成式人工智能解决方案，并且能够降低存储和计算成本。

截至目前，Databricks的客户数量已经达到了15000多家。Block、Comcast、康泰纳仕、Rivian、壳牌以及《财富》500强中的60%以上的公司，都是其重要用户。

根据2024年底标普全球市场情报公司的数据，Databricks是美国增长最快的软件公司之一。眼下，巴菲特投资的Snowflake被视为Databricks最大的竞争对手。而根据公开信息，该公司预期在截至明年1月的财年里，收入约为45亿美元，年增长率为25%。

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