【导读】Databricks完成新一轮融资，投后估值达1880亿美元

　　中国基金报记者莫琳

　　近日，Databricks宣布签署新一轮战略融资的条款清单，老股东Coatue Management领投，规模约为30亿美元，估值为1880亿美元（约合人民币1.27万亿元），预计夏末交割。

　　这是Databricks在不足半年时间内完成的第二轮大规模融资——上一轮于今年2月完成，融资规模超过50亿美元。完成这次融资之后，Databricks累计融资总额已接近300亿美元。

　　Databricks本轮融资的目标估值为1750亿美元，最终以1880亿美元落地，超出市场预期。在投资人眼中，它与OpenAI、Anthropic并列，是当下最受期待的IPO候选者之一。

　　由于OpenAI和Anthropic均已提交上市申请，Databricks首席执行官Ali Ghodsi表示“2026年是一个糟糕的上市年份”，公司上市的时间窗口最早可能在2027年。

从伯克利实验室到硅谷独角兽

首席架构师来自深圳

　　Databricks脱胎于加州大学伯克利分校的开源项目Apache Spark，2013年由七位研究者创立，主要业务是将Spark商业化，销售给企业。

　　其中，联合创始人兼首席架构师辛湜（Reynold Xin）是毕业于深圳中学的“80后”，也是7个人中唯一的东方面孔。

　　据媒体报道，辛湜（Reynold Xin）出生于1986年，祖籍广东潮汕，初高中就读于深圳中学。彼时的他已开始与朋友合作开发网站，展现出对技术的热情。高中毕业后，辛湜前往加拿大多伦多大学就读工程科学专业，2010年赴加州大学伯克利分校攻读计算机博士。正是在伯克利，他结识了日后共同创业的伙伴们。

　　在伯克利期间，辛湜与Ali Ghodsi、Ion Stoica等人共同参与研发了开源数据分析引擎Apache Spark。Spark通过内存计算机制，将数据处理效率提升至以往的数十倍，并统一了批处理与流计算等多种计算范式，逐渐崛起为新一代大数据基础设施的核心。

它靠什么赚钱？

　　一家不做聊天大模型，也不直接面对消费者的公司，靠什么赚钱？答案藏在产品矩阵里。过去两年，Databricks的产品发布有一个共同指向：帮企业把AI真正跑起来。

　　最核心的产品是Unity AI Gateway，一个AI网关，也是本轮融资的主要投向。企业可以在这里统一接入各家大模型，谁调了什么模型、花了多少钱、是否合规，都有记录和管控。

　　CEO Ali Ghodsi表示，企业已经过了“无脑烧Token”的阶段，想要每项任务都使用性价比最高的模型。网关就是干这个调度工作的。

　　收入是最好的证明。数据显示，截至2026年6月，Databricks年化营收达54亿美元，同比增长65%，并且已经实现正向自由现金流，客户超过2万家，壳牌、阿迪达斯、NBA都在名单上。

　　其中，人工智能产品的年化销售额超过14亿美元。公司目前拥有800家年消费额超过100万美元的客户，以及70家年消费额超过1000万美元的大客户。

　　成本端有个细节值得关注：Ghodsi近期透露，内部测试显示智谱GLM 5.2已经能够处理最高难度的编码任务，总成本显著低于Anthropic和OpenAI的闭源模型，公司正在生产环境里用它来降低成本。对于Kimi等中国开源模型，Ali Ghodsi认为Kimi K3的发布是“游戏规则的改变者”。

　　对于此次融资的原因， Ali Ghodsi直言：“公司的算力已严重告急”。Ghodsi在近期接受CNBC采访时表示：“我们的GPU正在耗尽。”

　　他强调，GPU短缺并非短期规划层面的挑战，而是当下切实制约业务运营的瓶颈。Databricks旗下开源AI模型托管业务的需求急剧攀升，已令多个地区的GPU容量告罄。此次融资因此成为维持正常运营的必要之举，而非单纯的扩张性融资。