Databricks估值达到188B美元，延续了其作为人工智能最受欢迎的第二幕的地位

Databricks周四宣布新一轮融资，该公司估值达到1880亿美元。本轮融资由Coatue领投。

Databricks没有透露具体筹集了多少资金；该公司表示，资金尚未到手，该轮融资将于今年夏天晚些时候结束。 （此后其他媒体报道融资金额约为30亿美元。）虽然一家公司在拿到资金之前宣布这一消息的情况并不常见，但一位风险投资家告诉TechCrunch这笔交易是可靠的，有这么多公司希望该公司没有理由对其闪亮的新估值保密。

事实上，Databricks已经进行了一年半的融资，成功地将自己的形象转变为人工智能提供商，而不仅仅是昔日的SaaS提供商。昨天回到了公元前时代（ChatGPT之前）。

就在五个月前，即2月份，Databricks完成了50亿美元的L轮融资，估值为1,340亿美元。在此之前的五个月，即2025年9月，它以1000亿美元的估值筹集了1B美元。大约在此之前的9个月，也就是2024年12月，它以620亿美元的估值筹集了当时创纪录的100亿美元资金。

多年来，Databricks已经筹集了如此多的资金，以至于最新一轮成为了关于字母表字母耗尽的模因主题。一位用户发帖称，“当我们获得AA系列时，就会开启警报。”

但它的图像重建是合法的。该公司成立于2013年，最初在大数据时代取得了成功，其软件使企业能够在云中存储大量数据，同时进行快速分析。

由于Databricks已经拥有大量企业数据，因此当企业开始希望人工智能具有与传统企业软件相同的安全性和治理能力时，Databricks就处于有利的位置来应对。

该公司开始推出一款又一款人工智能产品，比如为人工智能代理构建的数据库Lakebase、人工智能网关Unity，以及管理多个代理的名为Omnigent的“元线束”。

Databricks也日益成为企业采用更实惠的中国开放权重模型（底层代码公开供任何人使用和修改的模型）进行成本控制的重要例子之一，这是2026年的大趋势之一。它是Z.ai的GLM 5.2作为编码模型的特别拥护者。

上周，DatabricksCEOAli Ghodsi分享了一些内部基准测试的结果，这些基准测试是为了管理他自己的3,000名软件工程师的人工智能成本而进行的。

该公司将人工智能模型与其程序员执行的实际任务进行了比较。毫不奇怪，在揭示结果的博客文章中，Databricks表示“开放模型，特别是GLM 5.2，现在能够处理编码中最高级别的任务难度”，并且总体成本低于Anthropic和OpenAI的专有模型。

但令人惊讶的是，它的选择——代理编码工具，如Codex或Claude Code，围绕模型并管理其上下文和指令——同样会影响成本。研究发现，开源利用Pi是管理每个提示周围上下文的最佳选择之一，因此是在不牺牲质量的情况下成本最低的选择之一。

“这里的教训并不是说一种安全带总是更便宜，或者本地安全带更糟糕，”该帖子宣称。 “相反，模型选择只是难题的一小部分。”

所有这些都增强了Databricks作为一家人工智能公司的形象，即使它并不是作为人工智能实验室而成立的。这反过来又赋予了它筹集资金和提升估值的人工智能光环。正如我们之前报道的那样，如今人工智能的影响如此之大，甚至三明治店Jersey Mike’s在其S-1文件中也提到了22次人工智能。