近日，Databricks正在推进新一轮融资，由Coatue Management领投。此轮融资对公司的估值达到1880亿美元，相比2025年12月上一轮融资后的估值增长了40%。这一估值水平充分体现了市场对其战略方向的高度认可。
Databricks并未披露具体的融资金额，且公司表示资金尚未到账，该轮融资预计将在今年夏末完成。不过，据其他媒体消息，Databricks本轮融资规模约为30亿美元。尽管在企业确认资金到位前就公布估值信息并不常见，但有风险投资人士指出，由于众多投资机构参与意愿强烈，该交易基础扎实，公司完全没有理由不公开其最新估值。
在与CNBC的对话中，公司CEO Ali Ghodsi透露了几个关键信息：一是客户大量部署AI Agent并频繁调用Databricks平台，推动其收入持续加速增长；二是企业成本压力高企但单笔收入尚未跟上，因此Databricks采用了模型分级策略，即复杂问题使用昂贵的前沿模型，日常重复任务则采用高性价比的开源模型；三是对此次融资而言，此前客户对Unity AI Gateway产品中开源模型的需求激增，导致Databricks全球GPU算力严重不足，急需资金采购GPU。
此外，Ali Ghodsi也明确提到了Kimi等中国开源模型的托管情况，他认为Kimi K3的发布是“游戏规则改变者”。
Databricks计划利用新资金购买额外的GPU服务器容量，以应对客户对人工智能产品不断增长的需求。据Databricks方面透露，近几个月来，客户对包括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增长。对于开源模型，Databricks需要自行提供GPU算力，这也是本次融资的核心目的。
此次融资延续了Databricks过去一年半以来相对密集的融资节奏：2026年2月，Databricks以1340亿美元估值完成了50亿美元融资；此前在2025年9月和2024年12月也均有大额融资，其中2024年12月的融资额达到当时创纪录的100亿美元。
Databricks在2026年2月披露，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。公司目前拥有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。从数据来看，其客户规模和收入增长均相当可观。
Databricks最初以数据平台起家，现已成功转型为人工智能基础设施提供商。公司近期推出了包括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等产品。这一转型路径也为行业提供了参考。
在成本控制方面，Databricks日益成为企业采用高性价比开源模型——尤其是中国开源模型——的典型案例。据Ali Ghodsi上周公开的内部评测显示，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，评测也指出，Harness对成本控制的影响与模型选择同样重要。
综合来看，这笔新融资可能为Databricks提供更多时间来决定其IPO计划。
