企业AI应用转向中国开源模型，成本更低效果不输

Databricks周四宣布新一轮融资，估值达到1880亿美元。这轮由Coatue领投，具体金额未披露，其他媒体报道约为30亿美元。钱还没到账，公司预计今年夏末完成。

这是Databricks过去一年半里的第四次密集融资。2024年12月，融资100亿美元，估值620亿；2025年9月，融资10亿美元，估值1000亿；2026年2月，融资50亿美元，估值1340亿。估值从620亿一路涨到1880亿，翻了约三倍。

估值飙升的驱动力，来自它成功从大数据SaaS公司转型为AI提供商。2013年成立时，Databricks帮企业把海量数据存在云端并快速分析。AI浪潮到来后，它接连推出多个AI产品：为AI代理打造的数据库Lakebase、AI网关Unity，以及管理多个代理的元框架Omnigent。

Databricks另一个被行业关注的角色，是企业采用中国开源模型的典型代表。CEO Ali Ghodsi上周分享了内部基准测试结果：开源模型，尤其是智谱（Z.ai）的GLM 5.2，在编程任务上能达到最高难度级别，且总成本低于Anthropic和OpenAI的专有模型。测试还有一个意外发现——编程工具本身的选择对成本影响同样大。开源工具Pi在管理上下文方面表现最佳，成本最低，效果不输Codex或Claude Code。

Databricks的AI形象让它获得了融资上的“光环”，估值因此大幅跃升。AI热潮的猛烈程度，甚至让三明治连锁店Jersey Mike's在上市文件中提到了22次AI。Databricks的收入与利润细节未被披露，目标估值是否合理仍待观察。中国开源模型GLM 5.2在非编程任务上的表现目前也没有公开数据。而Databricks的AI产品具体如何被企业使用、开源工具Pi能否被主流接受，也都是悬而未决的问题。