Databricks估值达1880亿美元，CEO：中国开源模型是AI成本控制关键

事件概述

Databricks正在进行新一轮融资，由Coatue Management领投，估值达到1880亿美元，较2025年12月上一轮融资后的估值增长40%。融资金额尚未正式披露，预计今年夏末完成，市场传闻约为30亿美元。

核心信息

融资背景与用途

• 新融资延续了Databricks过去一年半的密集融资节奏：2026年2月以1340亿美元估值融资50亿美元，2025年9月和2024年12月也各有大额融资（2024年12月为100亿美元）。
• 融资核心目的是采购GPU服务器容量。近几个月来，客户对开源模型（包括OpenAI、Anthropic、Thinking Machines Labs的Inkling、中国智谱AI的GLM、月之暗面的Kimi等）需求激增，导致Databricks全球GPU算力严重不足。

商业模式与策略

• CEO Ali Ghodsi在与CNBC的对话中指出：客户大量部署AI Agent并频繁调用Databricks平台，推动收入加速增长；但企业成本高企，因此Databricks采用模型分级策略——复杂问题使用昂贵的前沿模型，日常重复任务使用高性价比的开源模型。
• Databricks从数据平台转型为AI基础设施提供商，近期推出AI助手Genie系列、面向AI智能体的数据库Lakebase以及治理工具Unity AI Gateway。

中国开源模型角色

• Ali Ghodsi明确托管了Kimi等中国开源模型，称Kimi K3的发布是“游戏规则改变者”。
• 内部评测显示，中国智谱的GLM 5.2模型在处理高难度编程任务时，总成本显著低于Anthropic和OpenAI的闭源模型。同时，Harness（成本控制工具）对成本的影响与模型选择同等重要。

财务表现

• 2026年2月披露的年化收入超过54亿美元，同比增长65%，其中AI产品年化销售额超过14亿美元。
• 公司拥有800家年消费额超过100万美元的客户，以及70家年消费额超过1000万美元的大客户。

值得关注

• 新融资可能为Databricks提供更多时间来决定IPO计划。
• Databricks的案例表明，采用高性价比的开源模型（尤其是中国开源模型）已成为企业AI成本控制的关键路径。