祥峰被投企业「Databricks」今日官宣完成了新一轮规模超过40亿美元的L轮融资。
此次融资后，Databricks的估值从8月份的约1000亿美元上升至1340亿美元。过去两年，Databricks已筹集了超过140亿美元资金。
内容来源｜Saasverse
图片来源｜TechCrunch
Databricks 本轮估值的大幅增长是基于公司营收的快速增长态势。公司在第三季度的营收年化收入规模突破48亿美元，同比增长超过55%，其中数据仓库业务年化营收超10亿美元，AI产品年化营收也超过10亿美元，同时过去12个月实现了正自由现金流。
公司净留存率持续保持在140%以上，超过700名客户的年化收入超过100万美元。值得注意的是，公司今年6月推出的托管PostgreSQL数据库服务Lakebase，仅仅6个月，就已获得数千名客户，收入增长速度是其数据仓库产品的两倍。
在战略合作方面，Databricks今年还与三大AI巨头达成了重要合作：
2025年9月与OpenAI建立价值1亿美元的合作，将OpenAI的LLM模型整合到Databricks平台；
2025年6月与Alphabet达成为期四年的合作，整合Gemini LLM模型；
2025年3月与Anthropic建立了五年合作伙伴关系，价值1亿美元，将Anthropic的AI产品纳入Databricks数据智能平台。
随着氛围编程(vibe coding)和生成式AI的同步崛起，企业中数据智能应用的开发正在加速。Databricks将利用新资金重点推动三个战略产品的开发，帮助客户基于其专有数据构建AI应用和智能体，以Lakebase（第一个专为AI时代构建的无服务器Postgres数据库）作为记录系统，Databricks Apps（提供一流的速度和安全性，用于构建和部署数据和AI应用）作为用户体验层，以及Agent Bricks（使组织能够轻松地在自己的数据上构建和扩展高质量智能体）为多智能体系统提供支持。
Lakebase适用于存储特征（AI模型用于决策的数据点）。特征是业务记录的精简版本，比原始信息更容易被神经网络处理。例如，电子商务公司可能将网站访问者活动的统计数据提炼为高层次数据，显示哪些产品列表最受关注。该服务支持所谓的"在线特征服务"。这种数据管理方法不仅为AI模型提供特征，还在新信息可用时定期更新这些特征。Lakebase可以为部署在Databricks平台和外部基础设施上的神经网络提供特征。
Agent Bricks是公司工程推进的另一个战略重点产品，它帮助客户将AI模型转变为智能体。该工具生成可用于优化智能体特定任务的合成训练数据。此外，它创建基准测试来衡量AI训练运行的效果，并简化系统提示开发等相关任务。企业可以使用Databricks Apps将通过Lakebase和Agent Bricks构建的AI智能体转变为应用程序。后者通过自动化多项手动任务来加速应用程序开发，包括实现身份验证功能、访问控制和其他网络安全防护措施的过程。
Databricks联合创始人兼首席执行官Ali Ghodsi表示：
“通过在Lakebase中锚定事务数据，通过Databricks Apps提供直观体验，并通过Agent Bricks实现高级多智能体系统，我们为客户提供了统一基础，可以大规模构建值得信赖、高性能的数据智能应用。”
CEO还透露公司尚未决定何时上市。公司还计划在其他领域进行投资。Databricks将利用这笔资金为员工提供流动性，为AI研究提供资金，并进行收购。Lakehouse数据库服务基于该公司5月通过收购无服务器数据库创业公司Neon而获得。
在当前AI应用爆发的大环境下，Databricks正通过数据存储(Lakebase)、应用体验(Databricks Apps)和智能体系统(Agent Bricks)三大产品构建完整的AI应用开发生态，为企业提供从数据管理到智能体开发再到应用部署的一站式解决方案。这一战略不仅巩固了其在数据和AI领域的领导地位，也为即将到来的智能体时代铺设了基础设施。Databricks的持续高增长和高估值融资也标志着企业AI市场正进入成熟期。
