摘要：AI数据分析公司Databricks宣布其J轮融资目标为100亿美元（约合人民币728亿元），目前已完成86亿美元（约合人民币626亿元），超越了OpenAI在10月获得的65亿美元融资（约合人民币473亿元）。

作者 | 汪越
编辑 | 漠影

智东西12月18日报道，单轮融资超700亿元！已搞定近9成，这是刚刚诞生的全球AI创企融资新纪录。

AI数据分析公司Databricks宣布其J轮融资目标为100亿美元（约合人民币728亿元），目前已完成86亿美元（约合人民币626亿元），超越了OpenAI在10月获得的65亿美元融资（约合人民币473亿元）。

本轮融资由Thrive Capital领投，Andreessen Horowitz、DST Global、GIC、Insight Partners和WCM Investment Management等知名投资机构共同参与。

这笔融资使Databricks的估值达到了620亿美元（约合人民币4517亿元），较2023年的430亿美元（约合人民币3133亿元）有了显著增长，领先于其主要竞争对手Snowflake，后者的最新市值约为570亿美元（约合人民币4152亿元）。

▲Databricks年度经常性收入（ARR）变化（图源：SACAR）

Databricks还披露了以下关键数据：

1、截至2024年10月31日的第三季度，同比增长超过60%；

2、预计在2025年1月31日结束的第四季度，收入运行率将超过30亿美元（约合人民币219亿元），自由现金流首次为正；

3、非GAAP订阅毛利率持续保持在80%以上；

4、拥有超过500个客户，年收入运行率超过100万美元（约合人民币728万美元）；

5、其智能数据仓库产品Databricks SQL的收入运行率已达到6亿美元（约合人民币44亿元），同比增长超过150%。

简而言之，Databricks是一个致力于帮助企业和组织更高效管理和分析数据的平台。它不仅能在海量数据中提取有价值的信息，还通过平台支持AI和机器学习应用的落地。

▲Databricks产品线（图源：SACAR）

由于人工智能的空前热潮，Databricks最近几个季度的增长势头迅猛。为了继续满足不断增长的市场需求，该公司计划将此次融资资金用于开发新的AI产品、进行战略性收购，并大幅扩展国际市场。

Databricks的创始团队由七位加州大学伯克利分校的教授和数据科学家组成。经过11年在云计算领域的深耕，Databricks已发展为全球最具价值的私营公司之一。

▲Databricks七位创始人（图源：福布斯）

自成立以来，Databricks迅速吸引了强大的投资支持。首轮融资由a16z联合创始人Ben Horowitz提供，金额为1400万美元。

此后，公司陆续吸引了大约80家投资者的关注，至今已累计融资86亿美元（约合人民币626亿元），投资者包括Thrive Capital、Andreessen Horowitz、DST Global、GIC、Insight Partners等全球知名机构。

Databricks并未透露关于IPO的新信息，但联合创始人兼首席执行官Ali Ghodsi在11月的Cerebral Valley AI峰会上谈道，如果考虑上市，最早可能在明年年中进行。

作为数据湖仓（Lakehouse）架构的先驱，Databricks创新地将数据仓库的结构化数据存储功能与数据湖的非结构化和半结构化数据存储能力融合，极大提升了数据处理的效率与可靠性。

公司还推出了Delta Lake等技术，帮助用户在单个平台上处理各类数据，进行更深层次的分析。

据The Information报道，2022年，OpenAI推出ChatGPT并引发全球AI热潮后，Ghodsi看到了AI对数据分析领域的巨大潜力，决定加大对AI技术的投资。

随着AI和机器学习的迅速发展，数据基础设施层面的创新成为Databricks、Snowflake等公司收入增长的重要推动力。

▲Databricks联合创始人兼首席执行官Ali Ghodsi（图源：The Information）

2022年，面对利率上升和经济衰退，许多科技公司采取裁员和缩减开支的措施，但Ali Ghodsi却选择了不同的战略，专注于公司增长。Databricks通过大规模招聘销售和工程人员，员工规模几乎翻倍，同时还进行了多项收购，推动了公司的扩展。

2023年，Databricks以13亿美元（约合人民币95亿元）收购了AI初创公司MosaicML。此举帮助Databricks在2024年3月发布了开源生成式AI模型DBRX，但该模型市场销售表现不佳。

2024年12月，Databricks宣布与Meta合作，引入Llama 3.3 70B模型，支持客户利用Mosaic AI与Llama 3.3共同构建企业AI Agent。

Ali Ghodsi称，截至2024年11月，Mosaic的收入（现包括所有Databricks生成式AI产品）同比增长了300%，标志着Databricks在AI业务的投入逐渐见效。

截至目前，全球超过一万家组织，包括Block、Comcast、Condé Nast、Rivian、Shell（壳牌）等，以及超过60%的财富500强企业，都在使用Databricks的数据智能平台来管理数据并将其与AI结合使用。

随着AI浪潮的推进，数据基础设施公司正进入一个竞争日益激烈的新时代。AWS、谷歌、甲骨文、微软、Databricks 和 Snowflake 等企业成为这一领域的主要玩家，既有合作也有激烈竞争，市场格局正在快速变化。

Databricks和Snowflake是目前在统一云原生数据平台领域的两大竞争者。虽然两家公司成立相差仅一年，最初它们的产品是互补的。随着Databricks在查询性能上的提升，以及Snowflake逐步加入AI功能，两者的竞争逐渐加剧。

Databricks的核心产品Delta Lake是一种增强型数据湖，支持事务存储层并能与AWS、Azure、Google Cloud等云平台深度集成。Snowflake以其现代化的SQL数据仓库解决方案定位自己，处理结构化数据并提供强大的数据共享功能。

两家公司在产品定位上的差异，使得它们的竞争不仅仅局限于市场份额的争夺，还涉及到对未来技术方向的不同选择。

▲Snowflake与Databricks产品路线图（图源：IBA GROUP）

自2020年上市以来，Snowflake的市值已攀升至569亿美元（约合人民币4145亿元），预计2024年收入突破34亿美元（约合人民币248亿元）。而Databricks虽然尚未上市，但凭借其在生成式AI领域的早期布局和快速增长的AI业务，已经成为Snowflake的强有力竞争对手。

▲Snowflake股价和市值（图源：富途牛牛）

除了Databricks和Snowflake，微软、谷歌、AWS等大型云基础设施公司也在加速布局与AI相关的数据产品，进一步加剧了市场竞争。

谷歌的BigQuery在数据分析和AI计算上具备强大优势，成为Databricks和Snowflake的主要挑战者；亚马逊AWS凭借其成熟的云计算基础设施，结合SageMaker等AI服务，持续抢占AI数据处理市场份额；微软通过推出Fabric数据平台，加强了对数据基础设施市场的渗透，成为Databricks的一大威胁。

在此竞争格局中，甲骨文也不甘示弱，迅速加速进军生成式AI市场，推出了OCI Generative AI服务，为企业客户提供构建AI模型的工具。2023年9月，甲骨文的数据库服务被整合进Microsoft Azure，为微软客户提供更加完善的AI数据基础设施解决方案。

虽然Databricks与微软的关系一直密切，Databricks曾依赖微软Azure平台提供云计算基础设施，但随着微软推出Fabric平台，Databricks开始减少对微软的依赖，转而加强与Google Cloud和AWS的合作。

五年前，Databricks约50%的收入来自微软Azure平台。如今，Databricks的收入来源已经趋于多元化，来自微软和AWS的收入大致相等。

Databricks凭借强大的技术和增长的AI需求，吸引了全球顶尖投资者，本轮融资总额已超过86亿美元。但伴随公司扩张的，是巨额的研发和收购支出，虽然其AI战略逐步见效，但依然未实现正向自由现金流。

随着竞争加剧和经济不确定性，Databricks能否保持高增长并找到可持续的盈利模式，仍是关键问题。目前的烧钱模式推动了公司发展，如何在未来实现盈利，将是投资者关注的焦点。

Databricks能否在激烈竞争中脱颖而出，并最终转化为稳定的盈利来源，决定了其能否持续领跑全球数据智能市场。

来源：智东西一点号