Databricks 估值达 1880 亿美元，AI 转型获资本加持

Databricks 近日宣布完成新一轮融资，公司估值达到 1880 亿美元，由 Coatue 领投。据多家媒体报道，本轮融资规模约为 30 亿美元，预计将在今年夏季晚些时候正式交割。值得注意的是，Databricks 在资金尚未到账时即对外披露了估值数字，创投圈人士透露，参与本轮的投资机构众多，公司没有理由隐藏这一亮眼的估值。

一年半内四轮融资，估值翻三倍

Databricks 过去一年半的融资节奏极为密集，估值持续走高：

• 2024 年 12 月：J 轮 100 亿美元融资，估值 620 亿美元（当时创纪录）
• 2025 年 9 月：K 轮 10 亿美元融资，估值 1000 亿美元
• 2026 年 2 月：L 轮 50 亿美元融资，估值 1340 亿美元
• 2026 年 7 月（本轮）：估值跃升至 1880 亿美元

由于融资轮次过于频繁，Databricks 字母表告急的话题甚至在社交平台上成为 meme，有网友戏称要开启「Series AA」的预警通知。

从大数据平台到 AI 平台的转型

Databricks 创立于 2013 年，最初以云端大数据存储与分析软件起家，在传统大数据时代积累了深厚的客户基础。ChatGPT 问世后，企业开始要求 AI 能力具备与传统企业软件同等的安全与治理水准，Databricks 凭借其托管的海量企业数据，迅速转型为 AI 服务商。

围绕这一战略，Databricks 陆续推出多款 AI 产品：

• Lakebase：专为 AI 智能体设计的数据库
• Unity：AI 网关
• Omnigent：可同时管理多个智能体的「元编排框架」

押注中文开源模型，主打成本优势

Databricks 成为 2026 年企业采用高性价比中文开源权重模型（underlying code 公开、允许修改的模型）的代表案例之一。公司尤为推崇 Z.ai 的 GLM 5.2，将其定位为编程场景的主力模型。

CEO Ali Ghodsi 上周公开了内部基准测试结果，Databricks 让 AI 模型完成其 3000 名软件工程师的真实编程任务。结果显示：

• 开源模型（尤其是 GLM 5.2）已能胜任最高难度的编程任务
• 在总成本上低于 Anthropic、OpenAI 的闭源模型
• 模型选择只是成本控制的一个维度，harness（包裹模型的智能体编程工具，如 Codex、Claude Code）的选择对成本影响同样显著
• 开源 harness Pi 在上下文管理方面表现优秀，是兼顾成本与质量的优选

博客文章总结道：「教训不在于某个 harness 总是更便宜，也不在于原生 harness 更差。模型选择只是拼图的一块。」

AI 标签拉动估值跃升

虽然 Databricks 并非以 AI 实验室起家，但成功完成品牌形象重塑后，AI 光环显著放大了其融资能力。资本市场对 AI 相关概念的追捧力度由此可见一斑——即便是 Jersey Mike's 三明治这样的消费品牌，也在其 S-1 文件中提及 AI 达 22 次。Databricks 的案例进一步印证了这一趋势：传统企业软件公司只要成功转型 AI 叙事，就能在估值上获得显著溢价。