作者｜Cora Xu，编辑｜蔓蔓周“
AI融资热潮还在继续。
”
这应该是硅谷史上最大规模一轮风险投资。
AI数据分析平台Databricks今天宣布由Thrive Capital领投的J轮融资，正在筹集100亿美元融资，融资完成后，Databricks估值将达620亿美元。
本轮参与投资的机构非常豪华，除了Thrive Capital外，Andreessen Horowitz、DST Global、GIC、Insight Partners和WCM Investment Management共同领投。其他重要参与者包括现有投资者安大略省教师退休金计划和新投资者ICONIQ Growth、MGX、Sands Capital和Wellington Management。
Databricks计划将这笔资金投资于新的人工智能产品、收购以及大幅扩张其国际市场业务。除了推动其增长外，资金预计将用于为现任和前任员工提供流动性，以及支付相关税款。最后，本季度标志着该公司首次有望实现正自由现金流。
截至2024年10月31日，Databricks第三季度同比增长超过60%。公司预计截至2025年1月31日的第四季度收入运行率将超过30亿美元，自由现金流为正。
同时，公司拥有500多个客户，年收入运行率超过100万美元，该公司智能数据仓库产品Databricks SQL的营收运行率达到6亿美元，同比增长超过150%。
#01
豪华投资天团，
联手打造史上最大规模融资
“这是疯狂的一周。”一位主导该交易的风险投资公司人士透露，投资机构们纷纷参与这一轮豪赌，Databricks融资额也在快速增长。
11月中旬，有媒体报道Databricks融资有望达到80亿美元左右。几天后，Databricks融资交易额达到95亿美元，估值达到600亿美元。到今天，融资交易额达到100亿，估值达到620亿美元。根据CB Insights的数据，Databricks的估值仅落后OpenAI和SpaceX等少数非上市公司。
有关融资过程，Insight Partners董事总经理George Mathew笑道：“有些电话会议进行得很顺利，但没关系，好机会就是这样出现的。
同时，外媒披露了更详细的投资细节。Insight Partners作为今年Databricks的最大投资者之一，斥资约10亿美元。该公司表示，采用生成式人工智能是Databricks下一阶段增长的主要催化剂。
11月彭博社报道，Thrive Capital正在洽谈收购Databricks约10亿美元的股份。
其中，以公共投资闻名的大型基金是WCM Investment Management，也是本轮融资的联合领投者，投资了4亿至5亿美元。该公司今年早些时候从T. Rowe Price招募了投资者Alan Tu来领导私人投资业务。
一家位于阿布扎比的主权财富基金MGX，也投资了差不多的金额——接近5亿美元。MGX表示，它将向AI项目投入1000亿美元，这只是其中的一小部分。
Capital Group也预计将向Databricks投资至少3亿美元。总部位于洛杉矶的资产管理公司Capital Group，拥有93年的历史，并管理着2.7万亿美元的资产，以大规模投资大型上市公司而闻名，曾投资了Waymo和Stripe。
有消息称，Lightspeed Venture Partners也参与了这笔交易。一位不愿透露姓名的知情人士表示，该公司在本轮融资中投资了2亿美元。
此外，Fidelity、T. Rowe Price、Franklin Templeton和BlackRock等其他大型共同基金也以较低的入场价投资了Databricks。
目前，Databricks已经从几乎所有其他共同基金、相关战略投资者（Nvidia、亚马逊）以及大量对冲基金、养老基金和捐赠基金处筹集了资金，已经完成了86亿美元的融资。
从现有融资细节来看，我们发现仍有不少投资机构能够推动巨额融资完成。同时，这也说明了风险投资行业的蓬勃发展。
当风险投资公司投资Databricks这样一家已有十年历史的公司，融资到J轮的公司，真正能期待的回报是什么？
有报道称，Databricks需要在几年内进行一次轰动性的首次公开募股才能让所有人满意。投资者预计 Databricks不会将IPO日期推迟几年以上。
Databricks联合创始人兼首席执行官Ali GhodsiGhodsi 表示：“理论上我们最早上市的时间是明年。但这（轮融资）为我们提供了一定的灵活性，可以为员工提供流动性机会。”
Insight Partners的John Wolff表示，Databricks的增长速度是任何一家上市公司的两倍，而且已经实现盈亏平衡。“如果假设增长率相同，那么它的定价比目前市场上其他上市公司的股票更具吸引力。” Insight Partners三年前首次投资Databricks，现在之所以加大投资，是因为他们认为，与收购同类上市公司相比，购买更多Databricks股票可以获得更好的财务回报。
Databricks公司员工显然也能从这轮“非稀释性的”百亿美元融资中获得不少收益，员工或其他现有投资者可以出售股票，Databricks向新投资者发行了新的优先股。
#02
7位博士生创业11年
3位已成亿万富翁
Databricks由加州大学伯克利分校的七名博士生于2013年创立，主要销售人工智能、大数据分析和云工具，帮助公司构建数据和人工智能驱动的应用程序。公司成立至今已有十一年时间。
根据公司估值，福布斯预测公司创始团队中至少已有Ali Ghodsi、Ion Stoica和Matei Zaharia三位身价过亿的富翁。
其中，Ali Ghodsi担任Databricks首席执行官兼联合创始人，主要负责公司的发展和国际扩张。
在2016年1月担任首席执行官之前，Ali Ghodsi曾担任公司的工程和产品管理副总裁，也是开源项目Apache Spark的创建者之一。除了在Databricks工作外，Ghodsi Ali还担任加州大学伯克利分校的兼职教授，并担任加州大学伯克利分校RiseLab的董事会成员。
有意思的是，在成立之初Ghodsi曾向好友Mathew寻求建议，提及自己要做数据库市场。当时，Mathew曾担任大数据公司Alteryx的首席运营官。“当时我告诉他，这是我听过的最愚蠢的想法。”Mathew说，“还好他没有听我的，也没有因此责备我。”
Reynold Xin是Databricks中唯一一位华裔联创，担任联合创始人兼首席架构师。Reynold曾发起了DataFrames和Project Tungsten等项目。为了展示Spark的可扩展性和性能，他领导了2014年 Daytona GraySort竞赛并创下了当年世界纪录，以高出30倍的每节点效率打破了原先纪录。
在加入Databricks之前，他是加州大学伯克利分校AMPLab的博士生，专注于可扩展数据处理。他在SIGMOD 2011、2013和2015中撰写了引用率最高的论文，并在 VLDB 2011 和 SIGMOD 2012上获得了最佳演示奖。
Matei Zaharia是Databricks的首席技术官兼联合创始人，也是加州大学伯克利分校的计算机科学副教授。他在 2009 年加州大学伯克利分校攻读博士学位期间启动了Apache Spark项目，并参与了其他广泛使用的数据和AI软件的开发，包括MLflow、Delta Lake和DBRX。
Zaharia曾研究将大型语言模型（LLM）与外部数据源（例如搜索系统）相结合，并提高其效率和结果质量。Zaharia的研究获得了2014年ACM博士论文奖和美国总统早期科学家和工程师职业奖。
#03
与Snowflake正面竞争，大客户众多
Databricks最初是美国加州大学伯克利AMP实验室的Spark大数据处理系统商业化项目。
Databricks最开始打造的大数据工具Spark，可以帮助企业以极快的速度分析其内部大数据，也凭此在获得了在硅谷立足之地。彼时，传统数据仓库供应商（采用存储分析大量企业数据的方式）也与Snowflake等新兴云计算公司以及AWS 的Redshift等云供应商旗下的产品竞争。
到2020年末，Databricks推出了其数据仓库产品——Databricks SQL，并迅速成为Snowflake的强劲竞争对手。
凭借着对AI数据的理解，Databricks先后打造了Apache Spark、Delta Lake、MLflow和OneLakehousePlatform，开设了多条产品线。Databricks的产品主要在AWS、Azure、GCP等云服务上提供。
目前，Databricks主要靠开发软件来提取、分析和构建人工智能应用程序，这些应用程序使用来自各种来源的复杂数据。商业模式方面，Databricks根据客户每秒消耗的计算资源量收费，并打造了自家独有的DBU作为衡量单位。
从官网客户资源库可以看到，Databricks拥有移动通信公司AT&T、电子商品公司惠普、语言AI工具Grammarly等超过500多家客户群体。
有关这一轮融资，Databricks首席执行官Ali Ghodsi在接受采访时表示，保持这种增长速度意味着扩大Databricks 的市场运营和工程人才。至于潜在的收购，Ghodsi表示他正在寻找专注于人工智能的初创公司，以寻找技术和人才。
目前，Databricks拥有7000名员工，预计在截至1月31日的季度中首次实现正自由现金流，并在1月份收入运行率突破30亿美元。消息人士曾透露，该公司还预计在下一财年实现38亿美元的收入。
不过，在AI竞争加剧的情况下，Databricks也面临着来自云提供商的竞争，Databricks需要开发新的业务线并保持快速增长。
参考来源：The Information、Databricks官网、TechCrunch
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