就在GPU算力成为AI赛道稀缺资源的当下，又一家明星独角兽通过融资缓解“算力饥渴”。近日，大数据与AI平台公司Databricks宣布签署新一轮战略融资条款清单，由现有股东Coatue Management领投，融资规模约30亿美元，投后估值高达1880亿美元（约合人民币1.27万亿元），预计于今年夏末完成交割。
这已经是Databricks在不到半年内的第二轮大规模融资。今年2月，该公司刚刚完成一笔超过50亿美元的融资。累计计算，Databricks至今融资总额已逼近300亿美元。尽管OpenAI和Anthropic均已提交上市申请，但Databricks CEO Ali Ghodsi却直言“2026年不是好的上市年份”，暗示公司IPO时间窗口最早要等到2027年。
从伯克利实验室走出的万亿独角兽
Databricks脱胎于加州大学伯克利分校的开源项目Apache Spark，2013年由七位研究者共同创立，核心业务是将Spark商业化，为企业提供统一的数据分析平台。七位联合创始人中，首席架构师辛湜（Reynold Xin）是唯一的华人面孔，这位1986年出生于广东潮汕的“80后”，初高中就读于深圳中学，早年就展现出编程天赋。高中毕业后他前往多伦多大学攻读工程科学，2010年进入伯克利攻读计算机博士，在那里结识了Ali Ghodsi、Ion Stoica等创业伙伴。
Apache Spark通过内存计算机制大幅提升数据处理效率，并统一了批处理与流计算等多种计算范式，迅速成为新一代大数据基础设施的中坚力量。Databricks正是以此为基础，逐步构建起自己的人工智能与数据平台生态。
不做聊天大模型，靠什么赚钱？
与直接面向消费者的AI公司不同，Databricks主攻企业级客户，核心产品是Unity AI Gateway——一个AI网关，也是本轮融资的主要投向。企业可以通过该网关统一接入多家大模型服务，对调用情况、费用、合规性进行精细化管控。Ghodsi表示，企业已经过了“无脑烧Token”的阶段，转而追求每项任务使用性价比最优的模型，而Unity AI Gateway正是完成这一调度工作的关键。
营收数据印证了市场对Databricks模式的认可。截至2026年6月，公司年化营收达54亿美元，同比增长65%，且已实现正向自由现金流。客户名单包括壳牌、阿迪达斯、NBA等知名企业，客户总数超过2万家。其中，AI相关产品的年化销售额突破14亿美元。公司目前拥有800家年消费超100万美元的客户，以及70家年消费超1000万美元的大客户。
在降本增效方面，Ghodsi透露，内部测试显示智谱GLM5.2在处理最高难度编码任务时，总成本显著低于Anthropic和OpenAI的闭源模型，目前已在生产环境中用于降低成本。对于Kimi K3等中国开源模型，Ghodsi认为其发布是“游戏规则的改变者”。
GPU告急，融资成“救火”之举
谈及此次融资的根本原因，Ali Ghodsi直言不讳：“公司的算力已严重告急。”他在接受CNBC采访时表示：“我们的GPU正在耗尽。”他强调，GPU短缺并非短期规划失误，而是当下切实制约业务运营的核心瓶颈。随着旗下开源AI模型托管业务需求急剧攀升，多个地区的GPU容量已经告罄。因此，本轮融资不仅是扩张性融资，更是维持正常运营的必要之举。