Databricks再获40亿美元融资，估值1340亿美元，AI业务成增长新引擎

在AI浪潮席卷全球企业之际，数据智能领域的头部玩家再次获得资本市场的强力背书。最新市场消息显示，Databricks刚刚完成了一轮规模超过40亿美元的L轮融资，其投后估值飙升至1340亿美元，较三个月前的估值大幅跃升34%。这一巨额融资不仅刷新了该公司自身的融资纪录，更凸显了投资者对企业级AI数据平台未来潜力的坚定信心。

融资详情与业务增长

据熟悉内情的人士透露，此轮融资由Insight Partners、富达投资和摩根大通资产管理公司领投，多家顶级投资机构跟投。这已是Databricks在不到一年内的第三次大规模融资，其估值从一年前的约600亿美元一路攀升至如今的1340亿美元，增长曲线极为陡峭。

支撑高估值的，是其强劲的财务表现。该公司在一份最新文件中披露，其年度经常性收入（ARR）已超过48亿美元，同比增长高达55%。尤为关键的是，其中超过10亿美元的收入直接来自于其AI产品线，标志着其业务重心已成功向AI驱动转型。

核心战略：构建AI时代的数据与智能基座

Databricks此次融资的核心目的，是加速其面向AI时代的产品矩阵建设。公司正将资源重点投向三大方向：

Lakebase：面向AI智能体（AI Agent）的数据库。该产品基于开源的PostgreSQL数据库构建，旨在成为企业开发“氛围编程”（Vibe Coding）项目的核心数据层。Lakebase的目标是成为AI智能体可靠、高效的“系统记录”（System of Record）。
Agent Bricks：AI智能体平台。该平台旨在帮助企业基于其专有数据，快速构建和部署能够自主执行复杂任务的AI智能体，甚至是多智能体协作系统。
Databricks Apps：应用体验层。提供让企业轻松构建和部署数据与AI应用程序的工具与环境。

为了强化其AI能力，该公司已与包括Anthropic和OpenAI在内的领先AI实验室达成了价值数亿美元的战略合作，将其大模型深度集成到自身的企业产品中。

行业背景：为何是Databricks？

Databricks的崛起并非偶然。其核心产品源于Apache Spark项目，长期以来一直是处理海量数据（大数据）的行业标准工具之一。随着生成式AI（Generative AI）的爆发，企业的需求从单纯的数据分析，转向了利用专有数据训练和驱动AI应用。这恰恰是Databricks的优势所在——它提供了一个统一的平台，帮助企业管理和治理用于AI训练的数据湖（Data Lake），并在此基础上直接进行AI模型的开发与部署。

当前，“氛围编程”与生成式AI的融合正在催生新的开发范式。开发者可以用更自然的方式描述需求，由AI辅助生成代码和数据管道。Databricks押注的Lakebase和Agent Bricks，正是为了成为这一新范式的底层基础设施。

未来展望与行业影响

这笔巨额资金将主要用于全球扩张和研发。有报道指出，公司计划在亚洲、欧洲和拉丁美洲新增数千个岗位，并大力招募AI研究人才。这预示着数据智能与AI平台的竞争将进入白热化阶段。

从行业角度看，Databricks的高估值融资传递出几个清晰信号：首先，资本市场依然愿意为具备清晰AI货币化路径的头部技术公司支付高溢价。其次，企业AI的竞争焦点正从单一的模型能力，转向“数据+平台+智能体”的全栈能力。最后，尽管IPO市场有所回暖，但对于像Databricks这样能持续获得私募市场巨额资金支持的“独角兽”而言，上市并非紧迫选择，它们更倾向于利用私有资本快速推进战略，避免公开市场的短期业绩压力。

可以预见，随着Databricks等平台厂商的持续加码，企业构建和部署AI应用的门槛将显著降低，一场由数据驱动的AI应用普及浪潮正在到来。然而，这也对企业在数据治理、隐私安全以及AI伦理方面提出了更高的要求。