Databricks的1340亿美元估值揭示了真正的AI资金流向
Databricks刚刚以1340亿美元的估值筹集了40亿美元，使其成为美国最有价值的私人公司之一。本轮融资由Insight Partners领投，参与者包括Fidelity、JP Morgan Asset Management以及现有投资者如Andreessen Horowitz和BlackRock，这一估值比公司四个月前的1000亿美元增长了34%。这些数字令人震惊，但真正的故事并不是估值本身，而是它告诉我们企业AI支出实际上流向何处。基础设施的作用当消费者的注意力集中在ChatGPT和聊天机器人大战时，企业正在悄悄地在使AI在大规模上实际运行的基础设施上投入数十亿美元。Databricks的收入分布清楚地说明了这一点：公司现在的年收入率为48亿美元，同比增长55%，其中超过700名客户每年支付超过100万美元。特别值得注意的是，其中10亿美元的收入现在来自AI产品，与公司最初的数据仓储业务分开，后者也产生了10亿美元。企业正在将AI构建到其核心运营中，他们需要能够处理复杂性的平台。为什么基础设施公司正在获胜Databricks的发展轨迹反映了我们在AI工具领域中看到的模式：在淘金热中建造镐和铲的公司往往比矿工本身捕获更持久的价值。公司最近的产品发布展示了这一策略。本月早些时候宣布的Lakebase是一个为AI应用程序优化的Postgres兼容数据库。Agent Bricks提供了一个在企业规模上构建和部署AI代理的平台。Databricks Apps让组织能够快速在其数据基础设施之上构建内部工具。这不是一家将所有赌注押在一个AI模型或方法上的公司。它是一家押注无论哪种模型获胜，企业都需要强大的基础设施来部署它们的公司。合作战略Databricks的方法显得尤为务实。公司与OpenAI和Anthropic都有合作伙伴关系，允许客户使用适合其需求的前沿模型，同时保持Databricks在其数据操作的中心地位。这与我们从其他参与者那里看到的垂直整合形成了鲜明对比。Databricks没有构建自己的前沿模型，而是将自己定位为所有AI工作负载运行的中立地带。这是AWS战略在企业AI中的应用。这对行业意味着什么AI模型公司与AI基础设施公司之间的估值差距正在缩小。这表明市场开始认识到构建优秀的AI模型只是方程式的一部分。让这些模型在企业规模上可靠地工作，具有适当的数据治理、安全性和与现有系统的集成，可能同样有价值。我们在像Cursor这样的编码AI初创公司中看到了类似的动态，即使在他人的模型之上构建，应用层也能捕获显著的价值。Databricks在基础设施层面上做出了同样的赌注。IPO的问题CEO Ali Ghodsi表示，Databricks正在为潜在的IPO做准备，可能最早在2026年。公司一直在有条不紊地建立公共市场所需的财务状况：持续增长、明确的盈利路径和多元化的收入来源。如果Databricks以或接近其当前估值上市，这将是近年来最大的科技IPO之一，并验证了企业AI基础设施是一个代际机会的论点。更大的图景Databricks的融资轮最终是对企业AI准备情况的公投。投资者下注40亿美元，赌的是大型组织准备好系统地在其运营中部署AI。证据支持这一赌注。随着AI从实验项目转向生产工作负载，控制基础设施层的公司可能会捕获创造的价值的超大份额。Databricks正将自己定位为该基础设施的默认选择——模型不可知、企业就绪，并为严肃的AI部署所需的规模而构建。对于更广泛的AI行业来说，这是一个值得关注的信号。推动早期AI估值的淘金热心态正在成熟为更可持续的东西：认识到基础设施与智能同样重要。
