Databricks 又涨价了。7月17日，这家公司宣布新一轮融资，估值直接跳到 1880 亿美元，领投方是老牌对冲基金 Coatue。具体融了多少钱，Databricks 没明说，只说钱还没到账，这轮要等到今年夏天晚些时候才正式 close。有 VC 跟 TechCrunch 透露，这单很稳，想进来的机构太多，公司根本没必要藏着掖着这个新估值。
估值坐火箭，钱却还没到账
一家还没拿到钱的公司先开香槟庆祝估值创新高，这种操作在硅谷不算常见，但放在 Databricks 身上又顺理成章——它已经连着一年半在疯狂融资了。五个月前（今年2月）它刚以 1340 亿美元估值融了 50 亿美元；再往前五个月（2025年9月）是 1000 亿美元估值融 10 亿；再往前到 2024 年 12 月，那是当时破纪录的 100 亿美元融资、620 亿美元估值。轮次密到有人开玩笑说字母表快不够用了，有人发帖说”已经在等 Series AA 了”。
“已经在等 Series AA 了”——轮次多到社区开始玩梗，侧面说明这家公司的融资节奏有多密。
从大数据公司到 AI 供应商
这套密集融资的背后，是一次相当成功的形象重塑。Databricks 2013 年成立，最早靠”大数据”起家——帮企业在云上存海量数据还能跑出飞快的分析。ChatGPT 出现之前，它头上贴的是”老牌 SaaS 明星”的标签。
转折在于，它手里本来就躺着企业的核心数据，当各家开始想要”带企业级安全和治理的 AI”时，Databricks 几乎是顺水推舟接住了这波需求。它接二连三推出 AI 产品：
- Lakebase：专为 AI 智能体打造的数据库
- Unity：统一调度多家模型的 AI 网关
- Omnigent：管理多个 agent 的”元编排”层
开源模型成了它的省钱利器
更妙的是，Databricks 成了企业拥抱便宜中国开源模型的一个标杆案例，尤其力推 Z.ai 的 GLM 5.2 做编程。上周 CEO Ali Ghodsi 把自己公司 3000 名工程师的真实 AI 成本 benchmark 晒了出来：在程序员实际干的活上，开源模型（尤其 GLM 5.2）现在已经能啃下最高难度的任务，而且总花费比 Anthropic 和 OpenAI 的闭源模型低。
有个发现挺出乎意料：影响成本的除了模型本身，那层”harness”（包裹模型的智能体编程工具，比如 Codex 或 Claude Code）也同样关键。他们测下来，开源的 Pi 在管理上下文上特别能打，成本低还不掉质量。
“模型选择只是拼图的一块，别把它当成全部。”——Ghodsi 的总结点破了一件事：省钱的胜负手，往往不在模型单价。
这套”AI 公司”的人设，让 Databricks 的融资和估值一路坐上火箭。现在 AI 的光环有多强？连三明治店 Jersey Mike’s 在 IPO 文件里都提了 22 次 AI。这年头，沾上 AI 叙事，估值就能多飞一会儿。
