本文来自微信公众号：投中网 （ID：China-Venture），作者：王满华，题图来自：视觉中国

Databricks完成千亿美元估值融资，CEO Ali Ghodsi因投资人狂热预约应接不暇。公司年收入增长50%，达37亿美元，通过战略并购扩展AI能力，市场份额领先。投资者期待IPO，但公司推迟上市计划以专注发展。

• 💰 巨额融资：最新K轮融资估值超1000亿美元，全球仅有少数未上市企业达此级别。

• 📞 投资热潮：CEO电话被爆打，因超额认购和190亿美元意向远超40亿初始计划。

• 🚀 业务增长：年收入达37亿美元，同比增长50%，客户覆盖全球60%以上财富500强企业。

• 🔧 并购扩张：通过收购MosaicML等公司，整合数据与AI技术提升平台竞争力。

• ⚔️ 财务优势：优于竞争对手Snowflake的收入增速，年化增长率为25%。

• 📈 市场期待：投资者争相入股千亿级标点，但公司推迟IPO以延后上市时间。

硅谷再次上演AI创富神话，这一次，直接催生了一家估值千亿美元的超级独角兽。

近日，数据分析和AI平台巨头Databricks宣布，已经签署了K轮融资的条款清单，预计将在现有投资者的支持下很快完成，此轮融资对应估值将超过1000亿美元（约合人民币7179.1亿元）。

截至目前，全球公认的估值超过千亿美元的未上市创业公司仅有3家，分别为SpaceX、OpenAI和字节跳动，且估值均超过3000亿美元。另有消息称，今年初埃隆·马斯克将xAI与社交媒体平台X合并后，新公司的估值也已突破1100亿美元。

而有意思的是，就在Databricks宣布新融资的两天后，另一家人工智能创企Anthropic也被曝出，正在洽谈筹集高达100亿美元的新资金。若交易顺利完成，其估值将从此前的615亿美元直接飙升至1700亿美元。

也就是说，全球第五家估值破千亿的独角兽宝座花落谁家，目前仍是一个悬念。

“CEO电话都被打爆了”

Databricks首席执行官Ali Ghodsi坦言，其实公司并不打算这么快再次融资。原因也很简单——去年12月，Databricks刚完成了一笔100亿美元的J轮融资。换句话说，公司现在并不缺钱。

之所以决定提前启动新一轮融资，主要是资本的热情难以拒绝。Ghodsi透露，投资人每天都在联系他，询问是否可以投资。“我的电话几乎被打爆了”。

而从外媒披露的交易细节来看，资本方也的确展现出了极大诚意。首先是估值方面，去年J轮融资后公司估值为620亿美元，而此轮则大幅跃升超过61%，直接突破千亿美元大关。

即便如此，据TechCrunch引述知情人士称，Databricks的新一轮融资仍吸引了a16z、Thrive Capital等多家知名机构竞相参与，并出现了“疯狂的超额认购”场面。

投资机构对Databricks的追捧并非偶然。事实上，这家公司自成立之初就一直是资本的宠儿。CVSource投中数据显示，自2013年成立以来，Databricks共完成了10轮融资，背后资方多达60余家，融资总额近200亿美元。

其中最值得称道的当属上文提到的J轮融资。当时这笔融资不仅吸引了包括Andreessen Horowitz、DST Global、GIC、Insight Partners、WCM Investment Management、安大略教师退休金计划和Wellington Management等十余家知名机构参与其中，还以100亿美元的融资规模创下了硅谷史上单笔最大融资纪录。

据Insight Partners的合伙人透露，起初Databricks仅计划在J轮融资中募集30亿至40亿美元。然而由于投资者热情空前，融资规模被迫一再上调——先是从40亿美元提升至80亿美元，后又增至100亿美元。最终，总投资意向金额竟达到惊人的190亿美元，远超最初计划。

为参与此次投资，Insight Partners甚至动用了原计划用于二级市场投资的基金份额，可见机构对其未来前景的极度看好。

而随着新一轮融资的落地，无论是从背后机构数量、融资规模还是估值来看，Databricks无疑都是硅谷当今最炙手可热的投资标的之一。

硅谷明星是如何炼成的？

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。

Databricks主要提供统一的数据与AI平台服务，帮助企业整合和处理大规模数据，用于数据工程、数据科学、机器学习与AI应用。

其中，“数据仓库+数据湖”一体的lakehouse平台是其拳头产品，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。这一成绩背后，除了团队强大的自研能力之外，还离不开其积极的并购策略。

典型案例就是对大模型公司MosaicML的收购。

MosaicML是OpenAI的竞争对手，其开源路线允许企业自定义模型。此前，该公司曾获得来自DCVC、AME Cloud Ventures、Lux等机构的注资。2023年6月，Databricks以13亿美元的价格收购了MosaicML，并迅速将其技术被融入到自身的Lakehouse平台，使客户能基于专有数据构建低成本语言模型。

此后，Databricks“买买买”的步伐逐渐加快。2023年10月，公司以1亿美元收购了数据复制初创公司Arcion；次年6月，公司又以近20亿美元的价格收购了初创公司Tabular。今年5月，Databricks则通过收购无服务器Postgres数据库公司Neon，以此切入AI Agent赛道。

凭借这一系列的战略性收购，Databricks不仅显著提升了技术整合能力，也在激烈的市场竞争中拿下了更多的市场份额。今年6月，Databricks高管在一场投资者活动上称，公司的年化收入会在7月份达到37亿美元（约合人民币265.6亿元），同比增长50%。

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%。

因此外界普遍认为，优于对手的财务增长表现，或许是Databricks在一级市场备受青睐的重要因素之一。

投资人都在等着Databricks上市

在接受CNBC采访时，Ali Ghodsi提到，投资人之所以对这轮融资表现得如此迫切，“肯定还有来自外部的大力推动”。

当前的美股市场中，类似Databricks这样的科技股展现出了巨大的投资潜力。以Figma为例，其在7月31日登陆纽交所，上市首日股价飙涨250%，市值超550亿美元。尽管经过多日调整，Figma的最新市值仍达到354亿美元，是IPO估值的两倍多。此外，大数据公司Palantir的股价也于8月12日创下历史新高。

二级市场的惊人表现，自然激发了投资者认购未上市科技公司股份的热情。而高速增长中的Databricks，无疑是其中最理想的标的之一。

这让我想起了一位从事老股交易的朋友曾分享过的观察。他告诉我，过去两年，市场上超级独角兽的老股需求激增，特别是字节跳动、OpenAI以及SpaceX的老股，更是到了一票难求的程度。据他描述，找到他表达过出资意愿的不乏国内买家，比如家族办公室、美元基金、高净值个人、上市公司等等。

“目前市场上市值达到千亿级别的未上市公司就那么几家，对于投资者而言，能拿到这些公司的股份，就等同于握住了未来的确定性。”如今看来，这份名单上还要加上Databricks的名字。

不过，对于那些渴望通过短线投资尽快变现的投资者来说，现实可能会让他们失望。Ghodsi在最新采访中表示，尽管华尔街对人工智能相关的事物胃口极大，但这轮融资将允许公司推迟IPO计划。