近日，据多家外媒及Databricks官方披露，这家由数据平台转型为AI基础设施提供商的明星公司正进行新一轮融资，由Coatue Management领投，估值达1880亿美元，较2025年12月上一轮融资增长40%。更引人关注的是，CEO Ali Ghodsi在接受CNBC采访时明确表示，采用包括Kimi K3在内的中国开源模型，是Databricks控制AI服务成本的关键策略。

30亿美元新融资背后的算力饥渴

Databricks并未透露具体融资金额，公司表示资金尚未到账，预计在今年夏末完成。不过据多方消息，本轮融资金额约为30亿美元。有风险投资人士指出，由于众多投资机构参与意愿强烈，交易基础扎实，公司没有理由不公开其最新估值。

此次融资的核心目的十分明确：购买额外的GPU服务器容量。据Databricks方面透露，近几个月来，客户对OpenAI、Anthropic的闭源模型，以及思维机器实验室的Inkling、中国智谱AI的GLM、月之暗面的Kimi等开源模型的需求均显著增长。对于开源模型，Databricks需自行提供GPU算力，此前Unity AI Gateway产品中开源模型需求激增已导致全球GPU算力严重不足。

中国开源模型的"游戏规则改变"

Ali Ghodsi明确托管了Kimi等中国开源模型，并称Kimi K3的发布是"游戏规则的改变者"。在上周公开的内部评测中，中国智谱的GLM 5.2模型在处理高难度编程任务时，总成本显著低于Anthropic和OpenAI的闭源模型。评测同时指出，Harness（工程框架）对成本控制的影响与模型选择同样重要。

Databricks正日益成为企业采用高性价比开源模型——尤其是中国开源模型——的典型案例。公司采用了模型分级策略：复杂问题调用昂贵的前沿模型，日常重复任务则使用高性价比的开源模型，这既保证了服务质量，又有效控制了成本。

密集融资节奏与业绩增长

此次融资延续了Databricks过去一年半里的密集节奏：2026年2月以1340亿美元估值完成50亿美元融资，2025年9月和2024年12月也均有大额融资，其中2024年12月融资额达创纪录的100亿美元。

公司的业绩数据同样亮眼。2026年2月披露的年化收入已超过54亿美元，较上年增长65%，AI产品年化销售额超14亿美元。目前拥有800家年消费额超100万美元的客户，以及70家年消费额超1000万美元的大客户。公司近期推出了AI助手Genie系列、面向AI智能体的数据库Lakebase及治理工具Unity AI Gateway等产品。综合来看，这笔新融资可能为Databricks的IPO计划提供更多缓冲时间。