當全球創業公司已經從蕭條的市場收到明確的信號：降本增效，停止一切燒錢行爲時，有資本加持的公司仍然繼續燒錢兇猛，並且看上去活得還不錯。

Databricks近日宣布，獲得超過5億美元的新一輪融資，估值高達430億美元，較上一輪估值上浮50億美元。本輪融資由普信集團領投，Capital One Ventures、英偉達等跟投，Octahedron Capital、老虎環球基金、摩根士丹利旗下Counterpoint Global等參投。

除了那些喜好投pre-IPO的機構，用Databricks首席執行官Ali Ghodsi的話說，新一輪融資也“引入了合作夥伴和战略投資者”。其中之一是Capital One Ventures。

Capitol One是Databricks主要競爭對手Snowflake的最大客戶。此前，Databricks的投資人中也不乏Salesforce、谷歌、微軟等存在業務競爭的公司。

英偉達是另一個新入局的投資者，這個AI賣水人今年的投資活躍度堪比財務投資人。綜合PitchBooks數據和相關報道，英偉達今年籤署了大約 20筆初創公司相關交易，相比之下，老虎環球今年不過達成30筆左右的交易，相比前兩年銳減超過8成。

當然，這不難理解，錢能給人自由。英偉達二季度營收達到135億美元，是去年同期的兩倍，預計三季度營收將增長170% 。手頭的資金過於富裕，英偉達於是轉向了投資自己的客戶、合作夥伴以及其他和AI相關的公司。而Databricks也在加速AI方面的布局，最近以13億美元的高價收購了开源大模型公司MosaicML。

同一個AIGC，同一個夢想，英偉達和Databricks就這樣走到了一起。“更緊密的合作是有意義的，我們與英偉達在這個市場上是互補的角色。”Ali Ghodsi透露。Databricks計劃與英偉達合作優化自己銷售的軟件，幫助客戶構建在英偉達芯片驅動的服務器上運行的AI模型。

由此看來，那些資本沒那么寬裕的公司囿於市場環境，只能迫於無奈遵守所謂的“規矩”，但對Databricks這樣融到I輪的公司來說，該花花該买买，只要打的“點”准，有的是人搶着給买單。

融到I輪還沒上市

Databricks創立於2013年，專注於數據分析，其創始人是大名鼎鼎的开源數據分析引擎Apache Spark的最初創建者。

Databricks以其lakehouse平台而聞名，這是一套數據倉庫和數據湖的組合，可以在單一平台上統一數據、分析和AI部署，以便客戶管理企業數據、產生洞察，並快速構建自己的生成式人工智能解決方案。其客戶包括AT&T、殼牌、Walgreens等大公司。

Databricks在市場上的競爭對手包括其他基於雲的數據分析平台，如亞馬遜網絡服務（AWS）的EMR、谷歌雲的Dataproc和微軟Azure的HDInsight。在還未上市的企服公司中，Databricks無疑是最受關注的那個。

《福布斯》曾將Databricks評爲Cloud 100頂級私有雲計算公司排行榜第二名。自成立以來，無論市場起起伏伏，Databricks也從未缺少資本的青睞。

不妨來回顧一下這個超級獨角獸的漫長融資史：

2013年9月，DataBricks獲1400萬美元投資，投資方爲Andreessen Horowitz（A16Z）。

2014年6月，DataBricks獲3300萬美元B輪投資，投資方爲恩頤投資、Data Collective、Andreessen Horowitz。

2016年12月，DataBricks完成6000萬美元C輪融資，由恩頤投資領投，Andreessen Horowitz跟投。

2017年8月，DataBricks完成1.4億美元D輪融資，由Andreessen Horowitz領投，恩頤投資、Battery Ventures參投。

2019年2月，DataBricks獲2.5億美元投資，由Andreessen Horowitz領投，微軟創投、Coatue Management、恩頤投資等參投，估值27.5億美元。

2019年10月，DataBricks完成4億美元F輪融資，由Andreessen Horowitz領投，估值66.67億美元。

2021年2月，DataBricks完成10億美元G輪融資，由Franklin Templeton Investments領投，CapitalG（谷歌資本）、富達國際、Salesforce Ventures等跟投，估值280億美元。

2021年8月， Databricks H輪募資16億美元，估值飆升到380億美元。由摩根士丹利旗下的Counterpoint Global基金領投，新投資者包括Baillie Gifford、UC Investments 和ClearBridge。

自2022年底以來，一直有關於Databricks即將IPO的預測，但不得不說，430億美元的估值在當下的企服市場真不便宜，而且Databricks還在不斷燒錢。外媒最近披露了這家公司的巨額現金消耗——資金消耗比去年翻了一番，達到4.3億美元，預計將“在本財年和下一財年繼續燒掉9億美元，從2025年开始產生正向現金流。”

此情此景，艱難求生的國內企服公司看了多半會心生羨慕。從去年开始，雖然國內資本市場仍然在爲夢想买單，可這夢想大多是“硬”的，而不是“軟”的，而現金流也不是那么好做的，國內付費習慣尚未形成，企業不愿意爲SaaS多买單，創業公司大都處於虧損之中。

國內SaaS創投轉而蕭條，今年寒意更甚，已經港股上市的幾家SaaS公司接連破發，給後來者敲響了警鐘，一位知名投資人更是提醒被投的早期企服公司，繼續融資已無可能，要趕緊盈利。

和勒緊褲腰帶的國內公司不同，有錢任性的Databricks仍然在謀求規模增長，而不是正向的現金流。

二季度，Databricks 報告了其歷史上最強勁的季度增量收入增長：營收突破15億美元，同比增長超過50%，全球覆蓋超過10000家客戶。未來，Databricks可能還會利用最新融資輪的資金進行更多战略收購。

生成式AI的新故事

和英偉達的合作無疑契合了Databricks在AI方面的野心。二季度內，Databricks還完成了對生成式AI平台MosaicML的收購。企業數據是生成式AI的金礦，坐擁這一金礦的Databricks順勢开啓了自己的AI新故事。

Databricks一直在訓練自己的大語言模型供企業使用。今年3月，Databricks發布Dolly，緊接着4月發布升級版的Dolly 2.0。Dolly 2.0據稱是業內第一個开源、遵循指令的 LLM，它在免費提供的开源數據集上進行了微調，可用於商業目的。這意味着Dolly 2.0可用於構建商業應用程序，無需支付API訪問費用或與第三方共享數據。

和大模型在C端的廣泛應用不同，企業客戶希望確保自己的數據安全且私密，這正是Databricks可以發揮作用的地方。

Databricks首席執行官Ali Ghodsi認爲，現在是B2B生成式人工智能應用爆發式增長的最佳時機，而Databricks有能力拔得頭籌：

“所有企業都希望構建自己的大語言模型，利用其展开競爭。我們已經擁有這些大型企業的所有數據，並且這些企業也相信我們能夠保證這些數據的安全、私密和機密。”

自行研發之外，Databricks也走起了买买买的路子。今年6月宣布以13億美元的高價收購了OpenAI競爭對手MosaicML。

MosaicML的上一輪融資在2023年1月，當時估值爲2.22億美元，13億美元的收購價意味着不到一年時間其估值躍升了6倍。和OpenAI不同，MosaicML成本更低，而且走的是开源路线，允許企業使用公司的模型架構根據自己的數據訓練模型，然後通過其推理API部署模型。通過聯合產品，Databricks和MosaicML將能夠使用自己的數據來訓練和運行私人定制模型，從而保留對數據的控制權。

此外，Databricks還收購了AI存儲公司Rubicon和數據治理公司Okera。

在企服行業，對新一波AI公司感興趣的不只是Databricks。Databricks競爭對手Snowflake今年5月宣布收購生成式AI搜索初創公司Neeva，意在將生成式AI的專業知識構建到數據基礎設施產品中。雲服務巨頭Salesforce不僅押注了Hugging Face和Anthropic這樣的超級獨角獸，也投資了不少其他的AI初創公司。

企服公司鐘情大模型自然有他們的道理。釘釘總裁葉軍曾表示，這波AI浪潮中，最先受益的是不是挖礦的人，而是賣鏟子的人。首先是英偉達，其次是微軟、釘釘、Salesforce這樣的B端生產力工具。比如，微軟一季度財報透露，作爲AI基礎設施的Azure OpenAI服務已擁有2500位客戶，客戶數相較上一季度增長10倍，OpenAI、英偉達等公司都在使用它來培訓大模型。

這些公司率先從這一波AI熱潮中喫到紅利，同時通過自研、收購和各種合作押注AI，以客戶在其平台中存儲的數據爲基礎，構建自己的生成式AI應用程序，既是賣水人，也是淘金者。

如此看來，加速布局AI也能讓准備上市的Databricks講出一個更大的故事。Ghodsi表示，新一輪融資不會影響公司申請上市的時間表，但沒有透露具體的時間規劃。

沃頓商學院教授David Erickson認爲，如果Databricks申請IPO，它將成爲全球IPO 市場健康狀況的風向標，與Arm和Instacart等本月上市的公司相比，Databricks“可能更能說明 IPO市場的真實狀況”。

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