【量子位 2025年12月17日讯】在IPO窗口渐开的2025年末，数据与AI巨头Databricks却用一笔超大规模融资刷新行业认知。12月16日，据TechCrunch报道，Databricks完成40亿美元L轮融资，公司估值飙升至1340亿美元——较三个月前的1000亿美元增长34%，较去年同期的600亿美元近乎翻倍。这是该公司近一年内第三次大额融资，不仅凸显资本对“数据驱动AI”赛道的坚定看好，更标志着Databricks凭借Lakebase数据库、Agent Bricks智能体平台等核心产品，已成为企业级AI基础设施领域的绝对领跑者。
融资规模与阵容：40亿美金创年内科技圈纪录，全球顶级资本扎堆入局
此次L轮融资堪称2025年全球科技行业规模最大的私募融资之一，投资方名单汇聚了横跨风投、资管领域的“梦之队”：
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领投方深度绑定产业生态：Insight Partners、富达（Fidelity）、摩根大通资产管理（J.P. Morgan Asset Management）联合领投，其中Insight Partners已是连续参与Databricks多轮融资的“老股东”，富达与摩根大通则代表传统资管巨头对AI基础设施赛道的布局，双方将为Databricks对接更多跨国企业客户资源；
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老股东全员跟投，信心持续加码：Andreessen Horowitz（a16z）、黑石（Blackstone）、红杉资本（Sequoia）、淡马锡（Temasek）等15家往期投资方全部跟投，其中a16z自2019年起便陪伴Databricks成长，此次追加投资进一步巩固双方在开源AI、数据湖仓领域的合作；
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资金用途明确：押注AI研发与全球化扩张：据Databricks官方披露，40亿美元融资将主要用于三方面：一是加速Lakebase数据库与Agent Bricks智能体平台的技术迭代，计划2026年推出多模态数据处理功能；二是在亚洲、欧洲、拉美新增数千个岗位，重点招募AI算法工程师与数据科学家；三是储备资金用于潜在AI领域收购，延续其“技术整合+生态扩张”的战略路径。
业绩硬实力：年收近50亿美金，AI业务成核心增长引擎
资本疯狂追捧的背后，是Databricks持续爆发的业绩表现。最新数据显示，公司已实现“规模与利润双增长”，彻底摆脱科技初创企业“高增长低盈利”的通病：
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整体营收增速领跑行业：2025年第三季度，Databricks年营收运行率（Run-Rate）突破48亿美元，同比增长55%，这一增速远超同期云计算行业平均20%的增长水平，也高于Snowflake、MongoDB等同类数据厂商；
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AI业务年收破10亿，成第二增长曲线：公司AI相关产品（含Agent Bricks、Mosaic AI等）年营收运行率首次突破10亿美元，占总营收比重超20%。其中，基于开源Postgres打造的Lakebase数据库，上线仅半年便吸引数千家企业客户，营收增速是传统数据仓库产品的2倍，成为AI业务增长的“核心推手”；
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盈利与客户质量双优：过去12个月，Databricks实现正向自由现金流，标志着业务模式已具备可持续盈利能力；同时，年消费超100万美元的大客户数量突破700家，客户净留存率（NRR）稳定在140%以上，意味着现有客户年均投入增长40%，粘性与付费能力显著提升。
核心产品布局：三大支柱构建AI数据基础设施，绑定OpenAI、Anthropic巩固壁垒
Databricks的估值飙升，本质是其“数据+AI”一体化产品矩阵的成功。目前，公司已形成三大核心产品支柱，覆盖企业从数据存储到AI应用落地的全流程需求：
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Lakebase：AI智能体的“专属数据库”作为Databricks2025年的战略级产品，Lakebase基于10亿美元收购的Neon公司Postgres技术，专为AI智能体设计——支持实时数据读写、多模态数据存储（文本、图像、向量），且能与Agent Bricks无缝衔接。例如，金融机构可通过Lakebase存储客户交易数据，再借助Agent Bricks快速构建“智能风控AI助手”，实现风险交易秒级识别；
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Agent Bricks：企业级AI智能体开发平台该平台允许企业基于自有数据构建定制化AI智能体，无需从零开发算法。通过与OpenAI、Anthropic达成的“数亿美元级合作”，Agent Bricks已原生集成GPT-5、Claude 4等顶级大模型，企业用户可直接调用这些模型处理敏感数据（数据无需迁出Databricks平台，保障安全性）。目前，医疗企业通过该平台开发“病历分析AI助手”，制造企业则用其构建“设备故障预测智能体”，应用场景持续拓宽；
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Databricks Apps：低代码AI应用生态针对非技术用户，公司推出低代码AI应用市场，提供“开箱即用”的数据分析、报告生成、客户画像工具。例如，营销团队可通过拖拽组件，快速生成“用户行为分析AI报告”，无需依赖数据工程师支持，大幅降低AI技术的使用门槛。
战略深意：拒绝IPO背后，瞄准“AI数据基础设施垄断者”地位
在诸多科技公司重启IPO计划的2025年，Databricks连续三轮融资、拒绝上市的选择，暗藏深层战略考量：
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避免公开监管束缚，专注长期技术投入：IPO虽能带来公开市场融资，但需定期披露财报、接受股东短期业绩压力。Databricks CEO阿里·戈德西（Ali Ghodsi）直言：“AI基础设施建设需要5-10年的长期投入，私募融资能让我们不受短期盈利目标干扰，专注于Lakebase、Agent Bricks等核心技术的迭代”；
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用高估值吸引顶级人才与合作伙伴：1340亿美元的估值，使其成为全球估值最高的非上市科技公司之一，这不仅能在人才竞争中击败谷歌、微软等巨头（Databricks AI研究员平均年薪超80万美元），也能吸引更多车企、金融机构选择其作为AI数据合作伙伴；
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应对全球AI竞争，强化技术壁垒：随着中国字节跳动、华为等企业在数据湖仓领域加速布局，Databricks通过持续融资扩大研发投入，计划2026年将AI研发团队规模扩大一倍，重点突破“AI智能体多模态交互”“跨云数据安全共享”等前沿技术，巩固全球市场优势。
行业影响：重塑AI数据赛道格局，中小厂商生存空间被挤压
Databricks的强势崛起，正深刻改变全球数据与AI基础设施赛道的竞争格局：
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“湖仓一体+AI智能体”成行业标准：其首创的“Lakehouse（湖仓一体）”架构，已被AWS、微软Azure借鉴，而Agent Bricks的成功则推动“数据平台原生集成AI智能体”成为新趋势，迫使Snowflake、Datadog等竞争对手加速AI功能布局；
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资本向头部集中，中小厂商融资难度加大：40亿美元融资规模，意味着Databricks可通过价格战、收购等方式挤压中小厂商生存空间。2025年下半年，已有3家中小型数据厂商因融资失败被Databricks收购，行业“马太效应”加剧；
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赋能企业AI转型，加速产业智能化：目前，全球超2万家企业（含60%的《财富》500强公司）使用Databricks平台，涵盖金融、医疗、制造等领域。例如，摩根大通通过其构建“信贷审批AI系统”，将审批效率提升3倍；梅奥诊所则用其处理医疗影像数据，加速癌症早期诊断模型训练。
随着此次融资的落地，Databricks已明确2026年目标：将AI业务营收占比提升至30%，全球员工规模扩大至1.5万人，并在新加坡、柏林等地设立新的研发中心。戈德西在采访中表示：“我们的终极目标，是让每个企业都能像使用水电一样便捷地利用数据与AI——这次融资，就是实现这一目标的关键一步。”在AI技术深入产业的浪潮中，Databricks正以“数据基础设施+AI工具链”的双重优势，成为推动全球企业智能化转型的核心力量。
