Databricks 估值达 1880 亿美元
Databricks 于 7 月 17 日宣布新一轮融资，估值达 1880 亿美元，由 Coatue 领投，具体金额未披露（其他媒体报道约 30 亿美元），预计夏季末完成。这是其一年半内的第四次大额融资：2026 年 2 月以 1340 亿美元估值融资 50 亿美元，2025 年 9 月以 1000 亿美元估值融资 10 亿美元，2024 年 12 月以 620 亿美元估值融资 100 亿美元。频繁融资引发行业调侃，但公司转型成效显著。
Databricks 成立于 2013 年，最初以大数据分析 SaaS 闻名，帮助企业云端存储海量数据并实现快速分析。随着 AI 需求爆发，公司凭借企业数据积累，推出 Lakebase（面向 AI 代理的数据库）、Unity（AI 网关）和 Omnigent（多代理管理框架）等产品，成功转型为 AI 基础设施提供商。
公司积极采用中国开源模型（如智谱 GLM 5.2）以控制成本，CEO Ali Ghodsi 近期分享内部基准测试结果：在 3000 名软件工程师的实际编码任务中，开源模型（尤其是 GLM 5.2）在最高难度任务上表现不逊于 Anthropic 和 OpenAI 的专有模型，且总成本更低。这反映了 2026 年企业采用更廉价开源模型的大趋势。
关键信息
- Databricks 宣布新一轮融资，估值达 1880 亿美元，由 Coatue 领投，金额未披露（约 30 亿美元）。
- 这是其一年半内第四次大额融资，此前三轮估值分别为 1340 亿、1000 亿和 620 亿美元。
- 公司从大数据 SaaS 转型为 AI 提供商，推出 Lakebase、Unity 和 Omnigent 等 AI 产品。
- CEO 分享内部测试：开源模型 GLM 5.2 在编码任务上成本低于 Anthropic 和 OpenAI 的专有模型。
- Databricks 积极采用中国开源模型，反映 2026 年企业 AI 成本控制趋势。
“open models, and GLM 5.2 in particular, are now able to handle even the highest level of task difficulty” in coding, and at a total lower cost than proprietary models from Anthropic and OpenAI.
“开源模型，尤其是 GLM 5.2，现在能够处理最高难度的编码任务”，且总成本低于 Anthropic 和 OpenAI 的专有模型。
TechCrunch AI
为什么上榜
Databricks 估值飙升反映 AI 基础设施需求强劲，其开源模型策略影响企业 AI 选型。
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