Databricks周四宣布完成新一轮融资，公司估值达1880亿美元。该轮融资由Coatue领投。
Databricks未披露具体融资金额；该公司表示资金尚未到账，本轮融资将在今年夏季晚些时候关闭。（其他媒体随后报道称融资金额约为30亿美元。）尽管公司在收到资金前就宣布融资并不常见，但一位风险投资人告诉TechCrunch，由于众多机构争相投资，这笔交易非常稳固，因此公司没有理由隐瞒其令人瞩目的新估值。
事实上，Databricks在过去一年半里一直在积极融资，成功将其形象从昔日的SaaS热门公司（即ChatGPT出现之前的时代）转型为一家AI提供商。
就在五个月前的2月，Databricks完成了50亿美元的L轮融资，估值为1340亿美元。再往前五个月，即2025年9月，它以1000亿美元的估值融资了10亿美元。而在此之前的约九个月，即2024年12月，它完成了当时创纪录的100亿美元融资，估值为620亿美元。
多年来，Databricks已经进行了多轮融资，以至于最近这一轮融资成了人们调侃其字母表用尽的梗的来源。“我们已开启提醒，以便在获得Series AA轮时收到通知。”有人发帖说道。
但它的形象重塑是实实在在的。该公司成立于2013年，最初在大数据时代取得成功，其软件使企业能够将海量数据存储在云端，同时实现快速分析。
由于Databricks已经拥有大量企业数据，因此当公司开始希望获得与传统企业软件一样具备安全性和治理能力的AI时，Databricks处于有利地位。
该公司开始接连推出各种AI产品，例如Lakebase，这是专为AI代理构建的数据库，以及Unity，其AI网关，还有被称为Omnigent的“元控制框架”，用于管理多个代理。
Databricks还日益成为企业采用更实惠的中国开源权重模型（底层代码公开发布，供任何人使用和修改的模型）以控制成本的典型案例之一，这是2026年的主要趋势之一。它是Z.ai的GLM 5.2模型的坚定支持者，将其作为编码模型。
上周，Databricks CEO Ali Ghodsi分享了一些内部基准测试的结果，这些基准测试是为了管理其3000名软件工程师的AI成本而进行的内部评估。
该公司对其程序员实际执行的任务上的AI模型进行了比较。不出所料，在公布结果的博文中，Databricks表示，“开源模型，尤其是GLM 5.2，现在能够处理最高难度的任务”，并且总成本低于Anthropic和OpenAI的专有模型。
但结果令人惊讶地发现，框架的选择——即包裹在模型周围并管理其上下文和指令的智能编码工具（如Codex或Claude Code）——同样会影响成本。研究发现，开源框架Pi在处理每个提示词周围的上下文方面表现最佳，因此在保证质量的同时也是成本最低的选择之一。
“这里的教训并不是某种工具集总是更便宜，或者原生工具集更差，”帖子声明道。“相反，模型选择只是拼图的一部分。”
所有这些进一步巩固了Databricks作为一家AI公司的形象，尽管它并非以AI实验室起家。这也为其带来了“AI光环”，有助于融资和估值飙升。正如我们此前报道的那样，如今AI效应如此强烈，以至于就连三明治店Jersey Mike’s在其S-1文件中提到AI多达22次。