Databricks 在周四宣布了一轮新融资，公司估值跃升至 1880 亿美元。该轮融资由 Coatue 领投，但 Databricks 并未披露具体募资数额，仅表示资金尚未到账，预计将在今年夏季晚些时候完成交割。据其他媒体报道，此轮融资规模约为 30 亿美元。一家风投机构向 TechCrunch 透露，这笔交易已板上钉钉，由于想入局的机构太多，公司没有理由隐瞒这一闪亮的新估值。
这标志着 Databricks 在过去一年半里持续上演的融资狂潮再攀高峰。仅五个月前，即今年 2 月，公司刚完成 50 亿美元的 L 轮融资，当时估值为 1340 亿美元。再往前推五个月，2025 年 9 月，它以 1000 亿美元估值融资 10 亿美元。而大约在那之前的九个月，即 2024 年 12 月，Databricks 完成了当时创纪录的 100 亿美元融资，估值 620 亿美元。如此密集的融资节奏甚至催生了网络调侃，有人戏称要等字母表用完后的“AA 轮”融资。
这家成立于 2013 年的公司，最初在大数据时代崭露头角，其软件能让企业在云端存储海量数据并实现快速分析。正是凭借已沉淀的企业数据资产，当企业开始要求 AI 具备与传统企业软件同等的安全性和治理能力时，Databricks 占据了有利位置。公司随后接连推出 AI 产品，包括专为 AI 代理构建的数据库 Lakebase、AI 网关 Unity，以及管理多代理的“元框架” Omnigent。
Databricks 日益成为企业采用更具成本效益的开源权重模型（即底层代码公开、允许任何人使用和修改的模型）的典型案例，这也是 2026 年的重要趋势之一。公司尤其推崇 智谱 AI（Z.ai） 的 GLM 5.2 模型用于编程。上周，Databricks 首席执行官 Ali Ghodsi 分享了为管理其 3000 名软件工程师的 AI 成本而进行的内部基准测试结果。公司根据程序员实际任务比较了不同 AI 模型，发现以 GLM 5.2 为代表的开源模型已能处理最高难度的编程任务，且总成本低于 Anthropic 和 OpenAI 的闭源模型。
更令人意外的是，研究发现代理编码工具（即围绕模型管理上下文和指令的“框架”，如 Codex 或 Claude Code）的选择对成本影响同样显著。开源框架 Pi 在管理每次提示的上下文方面表现突出，成为不牺牲质量下的低成本选择之一。Databricks 在博客中指出，教训并非某个框架永远更便宜，而是模型选择只是拼图的一块。
这一系列动作强化了 Databricks 作为 AI 公司的形象，即便它并非以 AI 实验室起家。这种“AI 光环”为其融资和估值跃升提供了强大推力。正如 TechCrunch 此前报道，AI 效应如此强劲，连连锁三明治店 Jersey Mike’s 都在其 S-1 文件中提及 AI 达 22 次。