据外媒报道，大数据与人工智能领域知名企业Databricks正在推进新一轮融资，此次融资由知名投资机构Coatue Management领投。尽管公司尚未公布具体融资金额，但有消息称本轮融资规模或达30亿美元，预计在今年夏末完成。目前资金尚未到账，不过公司已公开此轮融资后的估值——1880亿美元，较2025年12月上一轮融资后的估值增长了40%。
Databricks首席执行官Ali Ghodsi在接受CNBC采访时透露了多个关键信息。他表示，客户对Agent的广泛部署以及对Databricks平台的频繁调用，推动了公司收入持续快速增长。然而，随着业务扩张，企业成本也大幅攀升，收入增长速度一度难以匹配成本上升幅度。为此，Databricks采取了模型分级策略，针对复杂问题使用价格高昂的前沿模型，而对于日常重复性任务，则选用性价比更高的开源模型。
此前，客户对Databricks旗下Unity AI Gateway产品中开源模型的需求急剧增加，导致公司全球GPU算力严重短缺，急需资金采购更多GPU设备。这也是此次融资的核心目标之一。Databricks计划利用新筹集的资金购买额外的GPU服务器容量，以满足客户对人工智能产品不断增长的需求。据公司透露，近几个月来，客户对OpenAI、Anthropic的模型，思维机器实验室Thinking Machines Labs的Inkling，以及来自中国的大模型厂商智谱AI的GLM、月之暗面的Kimi等开源模型的需求均显著上升。对于这些开源模型，Databricks需自行提供GPU算力支持。
值得一提的是，Ali Ghodsi明确表示Databricks已托管了Kimi等中国开源模型，并对Kimi K3的发布给予高度评价，称其为“游戏规则的改变者”。在成本控制方面，Databricks正成为企业采用高性价比开源模型的典型案例。根据Ali Ghodsi上周公开的内部评测，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，评测也强调了Harness对成本控制的重要性，其影响与模型选择不相上下。
回顾Databricks的融资历程，过去一年半时间里，公司融资节奏较为密集。2026年2月，Databricks以1340亿美元估值完成50亿美元融资；此前在2025年9月和2024年12月也分别进行了大额融资，其中2024年12月的融资金额高达100亿美元，创下当时纪录。
在业务发展方面，Databricks取得了显著成绩。2026年2月，公司披露其年化收入已超过54亿美元，较上年增长65%，其中人工智能产品的年化销售额超过14亿美元。目前，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。
Databricks最初以数据平台业务起家，如今已成功转型为人工智能基础设施提供商。近期，公司推出了一系列新产品，包括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等，进一步巩固了其在人工智能领域的地位。
