“Snowflake劲敌”Databricks完成30亿美元战略融资：估值跃升至1880亿美元，AI数据平台价值持续重估

智通财经APP获悉，全球领先的数据分析与人工智能平台Databricks周四宣布，已签署新一轮战略融资的条款清单，由现有投资者Coatue Management领投，融资规模约30亿美元，投后估值达1880亿美元。这一估值较公司今年早些时候完成的1340亿美元融资轮上涨约40%。本轮融资预计将于今年夏季晚些时候完成，将引入更多新投资者和现有投资者。

Databricks联合创始人兼首席执行官Ali Ghodsi此前在去年12月曾表示，公司年化营收已达48亿美元，同比增长率超55%，且过去一年实现了正向自由现金流。据6月报道，公司年化营收已进一步攀升至54亿美元，增速达65%。强劲的业绩增长为本轮估值跃升提供了基本面支撑。

从数据仓库到AI编排层：Databricks的“平台层”战略

Databricks提供的是一个统一的数据智能平台，帮助企业用户从各类复杂数据源中摄取、分析并构建AI应用程序。其核心产品已从最初的数据湖仓(Lakehouse)演进为覆盖数据存储、治理、分析和AI模型部署的全栈平台。

平台层的价值正在AI时代急剧放大。 随着模型本身日益商品化——中国开源模型在OpenRouter上已占据至少30%的企业Token流量，运行成本比同类美国产品低60%至90%——价值正在向控制模型测试、路由和合规审批的平台层集中。Databricks正是这一层的核心玩家之一。

公司近期发布的一项基于自身工程师真实代码完成的基准测试显示，开源模型在真实编程任务上能够以约三分之二的单任务成本实现与Anthropic Opus 4.8统计学上相当的表现。这一发现为企业采购团队提供了“将日常任务路由至更便宜层级”的数据依据——而Databricks正是这一路由决策的控制者。

资金用途：AI治理、收购与研发

Databricks表示，本轮融资将用于加速AI战略，并加倍投入其多AI治理解决方案Unity AI Gateway。此外，资金预计还将支持未来的人工智能收购和深化人工智能研究。

Unity AI Gateway是Databricks推出的企业级AI治理解决方案，基于Unity Catalog构建，将治理范围从数据和AI资产扩展到模型、AI代理、MCP服务、技能与企业工具之间的运行时交互。该产品提供集中的安全控制、成本管控和可观测性，支持跨Databricks托管模型和外部模型的统一治理。自2026年7月起，Unity AI Gateway预算功能已全面开放给AWS、Azure及Google Cloud上的所有账户。

在AI模型价格持续崩塌的背景下——中国来源模型目前在OpenRouter上占据至少30%的企业token流量，运行成本比同类美国产品便宜60%至90%——定价权正在向掌控测试、路由和合规审批的平台层转移。Databricks正通过Unity AI Gateway占据这一关键层级的日益增长的份额。

在收购方面，Databricks近期已展现出积极的并购姿态。今年6月，公司宣布收购Panther Labs——一家领先的AI安全运营中心平台，以推动其安全湖仓愿景;同时还以约10亿美元收购了云数据库软件供应商Neon。新一轮融资将进一步增强其并购能力。

市场格局：Snowflake对标与估值溢价

在公开市场中，Snowflake(SNOW.US)是Databricks最直接的可比公司。Snowflake目前交易价格约为远期销售额的18倍。若以Databricks 1880亿美元估值与其约54亿美元年化营收对比，隐含的市销率倍数显著超过Snowflake，反映出私募市场对具备AI原生能力的平台型公司给予了更高的估值溢价。

两家公司虽在数据仓库和分析领域直接竞争，但战略路径日益分化。Databricks正从数据湖仓向端到端AI平台演进，而Snowflake则从云数据仓库向AI赋能的数据平台转型。Gartner预测，到2026年底，40%的企业应用将集成任务特定的AI智能体，较2025年的不足5%大幅跃升——这为两家公司都提供了广阔的增长空间。

从业务基本面看，Databricks的数据仓库业务在过去一年规模增长超过一倍，年收入运行率达到15亿美元，需求主要来自AI工作负载以及客户从其他平台的迁移。

IPO前景：市场密切关注上市窗口

Databricks与OpenAI、Anthropic一同被分析师广泛视为最受期待的非上市科技公司IPO候选者。

值得注意的是，公司今年早些时候已完成约50亿美元融资，当时估值1340亿美元。在不足半年的时间内完成两轮大规模融资、估值跃升40%，既反映了AI数据基础设施赛道的持续火热，也可能意味着公司的上市时间表正在进一步推迟。此前有报道称，Databricks本轮融资的目标估值一度剑指1750亿美元，IPO或最早推至明年。

随着OpenAI和Anthropic均已提交IPO文件，Databricks的上市时机将成为市场衡量AI软件板块估值基准的重要参考。

尽管估值高企且市场对IPO翘首以盼，Databricks首席执行官Ali Ghodsi已明确表示2026年“是一个糟糕的上市年份”。主要原因在于SpaceX、OpenAI、Anthropic等大型科技企业相继计划上市，将大量分流市场资金。

Ghodsi已向投资者表示公司最终将走向上市，时间窗口可能最早在2027年。新一轮融资将为Databricks提供充足的资金缓冲，使其得以继续暂缓上市进程。分析师普遍将Databricks与OpenAI、Anthropic并列为最受关注的热门上市候选企业。

行业信号：AI价值正从模型层向平台层迁移

Databricks单轮估值跳涨40%，是私募市场对AI产业链价值分布变化的清晰定价。当模型本身日益同质化、成本持续下降时，控制模型如何被测试、治理和路由至业务流程的平台层，正在攫取越来越大的定价权。

正如Databricks联合创始人兼CTO Matei Zaharia此前所言：“公共排行榜有一个众所周知的问题——任务会泄露到训练数据中，每个实验室都会针对这些基准进行调优。”当基准测试不再可靠，企业需要的是一个能够基于真实业务数据进行模型评估和路由的平台——这正是Databricks正在构建的护城河。

在融资消息公布前不久，Databricks发布了一项基于自身工程师真实工作代码的基准测试——涵盖超过10种编程语言、数百万行代码的实际代码变更。结果显示，开源模型(包括智谱AI于6月中旬免费发布的GLM 5.2)在日常编码任务上统计上与Anthropic的Opus 4.8持平，而每完成一个任务的成本仅为后者的约三分之二。这一基准测试正在改变企业买家评估模型的方式——公共榜单存在已知问题(任务泄露至训练数据)，而Databricks的测试衡量的是工程师实际所做的工作。

对于投资者而言，1880亿美元的估值既是对Databricks现有业务的高度认可，更是对其在AI时代“平台层赢家”地位的押注。正如Edgen Tech的报道所总结的：“控制模型如何被测试、治理和路由至业务流程的公司，正在攫取定价权——而Databricks单轮估值跳涨40%，正是市场对这一趋势将持续数年的押注。”