当 AI 领域还在为 Matt Deitke 的 2.5 亿天价合同争论人才价值天花板时，硅谷资本圈已被另一则消息彻底点燃 —— 数据分析与 AI 平台巨头 Databricks 宣布启动 K 轮融资，对应估值突破 1000 亿美元（约合人民币 7179.1 亿元）。这一数字不仅让其跻身全球超级独角兽行列，更与 Anthropic 的百亿融资计划形成激烈竞逐，共同勾勒出 AI 时代资本与技术深度绑定的全新图景。在 AI 人才战争尚未平息之际，资本的疯狂涌入正以更猛烈的姿态重塑全球科技产业格局。
一、融资奇迹：一场 “非必要” 却无法拒绝的资本盛宴
Databricks 的此次融资，从一开始就充满了 “反常规” 色彩。与多数初创公司 “缺钱找资本” 的逻辑不同，这家成立 12 年的企业，在去年 12 月刚完成 100 亿美元 J 轮融资，账面资金充裕，本无迫切融资需求。但资本的狂热最终打破了公司的计划，上演了一场 “CEO 电话被打爆” 的融资盛况。
1. 资本围猎：从被动接受到疯狂超额认购
Databricks 首席执行官 Ali Ghodsi 在采访中坦言，“我们本没打算这么快融资，但投资人每天都在联系我，电话几乎被打爆”。这种被动局面的背后，是资本对 AI 赛道优质标的的极度渴求。据 TechCrunch 披露，尽管此次融资估值较去年 J 轮的 620 亿美元大幅跃升 61%，仍吸引了 a16z、Thrive Capital 等顶级机构竞相参与，出现 “疯狂的超额认购”。
这种热度并非偶然。回溯去年 J 轮融资，Databricks 最初仅计划募集 30-40 亿美元，却因投资者热情爆棚，融资规模一再上调至 100 亿美元，最终投资意向金额高达 190 亿美元。为抢占份额，Insight Partners 甚至动用了原计划用于二级市场的基金份额，足见机构对其的信心。而此次 K 轮融资，再次延续了这一 “资本围猎” 态势，成为硅谷近年最受追捧的融资案例之一。
2. 千亿估值：挤入全球超级独角兽俱乐部
随着 K 轮融资推进，Databricks 正式跻身 “千亿估值未上市企业” 阵营。目前全球公认的该级别公司仅有 SpaceX、OpenAI、字节跳动（均超 3000 亿美元），以及合并后的 XAI（超 1100 亿美元）。而巧合的是，就在 Databricks 宣布融资的两天后，Anthropic 也曝出洽谈 100 亿美元新资金的消息，估值将从 615 亿美元飙升至 1700 亿美元。
这意味着，全球第五家千亿独角兽的归属悬念迭起。但无论结果如何，两大 AI 巨头的融资动作已清晰表明：在 AI 技术加速落地的当下，资本正以 “押注未来” 的姿态，向头部企业集中。正如一位老股交易从业者所言，“千亿级未上市科技公司就像稀缺的‘确定性资产’，握住它们的股份，就等同于握住了 AI 时代的入场券”。
二、硅谷明星养成记：从伯克利博士团队到 AI 平台巨头
Databricks 能获得资本如此青睐，绝非偶然。这家由七位加州大学伯克利分校博士创立的企业，从诞生之初就自带 “技术基因”，并通过持续的技术迭代与战略并购，成长为全球数据与 AI 领域的领军者。
1. 明星创始团队：Apache Spark 缔造者的创业征程
2013 年，Apache Spark（开源数据分析引擎）的核心创建者们共同创立了 Databricks，其中华人联创 Reynold Xin（辛湜）的身影尤为亮眼 —— 他从多伦多大学本科到伯克利博士的学术经历，以及对大数据技术的深刻理解，成为团队技术实力的重要支撑。
依托 Apache Spark 的技术底座，Databricks 最初以 “数据湖” 解决方案切入市场，后来创新性地提出 “Lakehouse”（数据湖 + 数据仓库）架构，解决了传统数据存储中 “湖” 与 “仓” 分离的痛点，让企业能在统一平台上完成数据整合、分析与 AI 部署。这一核心技术优势，为其后续的快速扩张奠定了基础。
2. 产品与客户：1.5 万客户背后的增长密码
如今的 Databricks，已构建起覆盖数据工程、数据科学、机器学习全流程的 AI 平台服务。其拳头产品 Lakehouse，能帮助客户降低存储与计算成本，快速搭建生成式 AI 解决方案，这一能力在 AI 落地潮中极具吸引力。
截至目前，Databricks 的客户数量已突破 1.5 万家，其中包括 Block、Comcast、壳牌等知名企业，以及超过 60% 的《财富》500 强公司。标普全球市场情报数据显示，Databricks 是美国增长最快的软件公司之一，2025 年 7 月年化收入预计达 37 亿美元（约合人民币 265.6 亿元），同比增长 50%—— 这一增速远超行业平均水平，也让其在与巴菲特投资的 Snowflake（预期年增速 25%）的竞争中占据明显优势。
3. 并购扩张：13 亿收购 MosaicML 后的 “技术整合术”
如果说自研技术是 Databricks 的根基，那么战略性并购则是其快速崛起的 “加速器”。2023 年 6 月，公司以 13 亿美元收购大模型公司 MosaicML，堪称其发展史上的关键一步。MosaicML 作为 OpenAI 的竞争对手，以开源路线和企业自定义模型能力著称，此次收购让 Databricks 迅速补齐大模型短板，将技术融入 Lakehouse 平台，使客户能基于专有数据构建低成本语言模型。
此后，Databricks 的并购步伐不断加快：2023 年 10 月以 1 亿美元收购数据复制公司 Arcion，2024 年 6 月以近 20 亿美元拿下数据管理公司 Tabular，2025 年 5 月收购无服务器数据库公司 Neon 切入 AI Agent 赛道。这一系列动作，不仅让其技术版图持续扩张，更在激烈的市场竞争中抢占了更多份额，成为其高估值的重要支撑。
三、资本狂欢背后：AI 赛道的 “确定性” 追逐与行业影响
Databricks 的融资狂潮，并非孤立的资本事件，而是当前 AI 行业发展的缩影。在 Matt Deitke 代表的 “人才战争” 之外，资本正以更直接的方式介入 AI 竞争，重塑行业生态。
1. 二级市场传导：科技股热潮点燃一级市场热情
Databricks 的融资热度，与二级市场科技股的表现密切相关。2025 年 7 月，设计协作平台 Figma 登陆纽交所，首日股价飙涨 250%，市值超 550 亿美元，即便后续调整，最新市值仍达 354 亿美元，是 IPO 估值的两倍多；大数据公司 Palantir 也在 8 月 12 日创下股价历史新高。
二级市场的赚钱效应，迅速传导至一级市场。投资者们意识到，在 AI 技术快速落地的背景下，未上市的头部科技公司可能蕴藏着更大的增长空间。正如 Ali Ghodsi 所言，“投资人的迫切，一定程度上来自外部推动 —— 他们看到了类似公司在二级市场的潜力，想提前布局”。
2. 千亿独角兽的稀缺性：全球资本的 “确定性” 争夺战
当前全球市值超千亿的未上市科技公司屈指可数，Databricks 的加入，让这一 “稀缺资产池” 再添一员。对于投资者而言，在 AI 技术迭代充满不确定性的当下，这些头部企业凭借技术壁垒、客户基础和增长能力，成为最具 “确定性” 的投资标的。
一位从事老股交易的从业者透露，过去两年，字节跳动、OpenAI、SpaceX 的老股需求激增，“一票难求”，国内的家族办公室、美元基金、高净值个人都在积极寻求入场机会。“大家都明白，千亿级独角兽的股份，相当于在 AI 时代锁定了一份‘未来收益’”，而 Databricks 的加入，无疑让这场 “确定性争夺战” 更加激烈。
3. 行业格局重塑：融资优势转化为竞争壁垒
对于 Databricks 而言，巨额融资不仅意味着估值提升，更将转化为实实在在的竞争优势。一方面，充足的资金能支撑其持续的技术研发和并购动作，进一步扩大技术护城河；另一方面，正如 Ghodsi 所说，“这轮融资允许我们推迟 IPO 计划”—— 在 AI 技术需要长期投入的阶段，避免了二级市场短期业绩压力的束缚，能更专注于长期战略布局。
这种优势，正在改变 AI 行业的竞争格局。当 Databricks、Anthropic 等公司手握巨额资金，既能高薪争夺 Matt Deitke 这样的顶尖人才，又能通过并购整合技术资源时，中小型 AI 企业的生存空间正被进一步挤压。行业正从 “百花齐放” 向 “头部集中” 加速演进，而资本，则是这场演进的重要推手。
四、未来展望：AI 资本狂潮的尽头是技术落地
尽管 Databricks 的融资故事充满传奇色彩，但资本狂欢的背后，仍需回归技术本质。正如 AI 人才的价值最终要靠技术成果证明，企业的高估值也需要持续的业绩增长和技术突破来支撑。
从短期看，Databricks 凭借 700 亿融资和千亿估值，将在与 Snowflake 的竞争中占据更有利地位，同时可能进一步加大对 AI 大模型、AI Agent 等前沿领域的投入。而 Anthropic 的百亿融资计划若顺利落地，两大巨头的竞争将更加激烈，可能推动整个 AI 数据平台行业的技术迭代加速。
从长期看，AI 行业的资本热潮终会回归理性，投资者将更关注技术落地能力 —— 无论是 Databricks 的 Lakehouse 平台，还是 Anthropic 的大模型技术，最终都需要在企业应用中创造价值，才能支撑起千亿估值。正如 MIT 科技评论对 AI 人才价值的判断，“知识资本最终要转化为实际生产力”，对于 AI 企业而言，资本优势也必须转化为技术优势和商业优势，才能在行业竞争中真正立足。
Databricks 的融资狂潮，是 AI 时代资本与技术深度融合的必然结果。它既展现了资本对 AI 赛道的信心，也揭示了行业发展的核心逻辑 —— 在人才、技术、资本的三重驱动下，AI 正从 “技术探索” 走向 “产业落地”。而这场由 Databricks 引爆的资本狂潮，或许只是 AI 行业大变革的开始，更多的技术突破、资本博弈和行业重塑，还在后面。