美国时间 2021 年 2 月 1 日上午，由 Apache Spark 初始成员创立的大数据初创公司 target="_blank">宣布 已完成 10 亿美元 G 轮融资。据悉，本轮融资由 富兰克林·邓普顿（Franklin Templeton）领投，Fidelity、 AWS、Alphabet（谷歌母公司）的 CapitalG、Salesforce Ventures 和早前参与过投资的微软等多家投资方跟投。新一轮融资过后，Databricks 最新估值达到 280 亿美元，与 2019年10月份完成F轮融资 时的估值 62 亿美元相比，飙升近五倍。
据了解，这笔资金将用于加速>
公有云在欧美国家已经成为主流，即使在数据架构最保守的金融业也是如此。美国信用卡行业巨擘 Capital One Bank 在 2020 年冬天完全关闭了所有的数据中心，全线进入公有云。无独有偶，美国国防部 100 亿美金的 JEDI 项目也在九月正式确认选择微软的云服务。
在公有云的大背景下，云原生成为了新一代数据架构的主流标准。公有云所提供的对象存储、弹性计算、按需使用等特性在架构设计的考虑中需要重新设计。除了公有云厂商的标配服务外，如 SnowFlake、Databricks 等跨云平台的第三方服务提供商自然也受到用户和资本市场的追捧。
富兰克林·邓普顿（Franklin Templeton）高级副总裁、研究分析师兼投资组合经理 Jonathan Curtis 表示：“我们很高兴能与>
微软公司云与人工智能执行副总裁 Scott Guthrie 则表示：“ Azure>
作为参考，云原生的数据仓库提供商 SnowFlake 在 2020 年 9 月正式 IPO 时筹资 33.6 亿美元、市值达到 330 亿美元，此后 市值更一度攀升至超过一千亿美元 ，远远高于其 IPO 前进行最后一轮融资时的估值 124 亿美元。
此前，Databricks 的首席执行官 Ali Ghodsi 曾在 2019 年初表示，公司可能会 在未来两年 左右考虑 IPO，若按此时间推算，正好就是 2021 年。
据彭博社 2020 年 10 月报道，Databricks 还处于 IPO 规划的早期阶段，公司正在与投资机构沟通，但尚未选定任何一家股票承销商。
Databricks 是否会在今年内正式登陆纳斯达克，值得期待。
Databricks 发展历程：从 Spark 到企业 AI 平台
Databricks 成立于 2013 年，公司创始人都曾经是 Apache Spark 背后的功臣，包括 Matei Zaharia（在加州大学伯克利分校 AMPLab 学习时开发出了 Spark），还有其他来自 AMPLab 或伯克利计算机学院的同僚们，如 Ion Stoica、Reynold Xin、Andy Konwinski 和 Arsalan Tavakoli-Shiraji。
在一次采访中，Ali Ghodsi 透露了公司的终极目标：构建世界上第一个企业 AI 平台。
“每个人都在想谁会成为第一家推出企业 AI 平台的上市公司？它又将如何帮助企业将 AI 集成到他们现有的软件系统和解决方案中？每一个软件系统——我是说所有现有的软件系统——在未来十年都将变得更加智能。他们要么在软件系统中加入 AI 能力，要么被市场淘汰，或者被其他拥有 AI 能力的公司打败”。
“我们已经看到了 Uber 颠覆了出租车行业，Airbnb 震动了旅馆行业，亚马逊把零售商店打得落花流水，这些事情都已经发生了。他们都使用了 AI 技术。那么其他世界 5000 强公司呢？他们有自己的软件系统，积累了几十年的客户，手里掌握着巨大的数据集。他们可以利用这些数据为自己的软件系统构建 AI 能力吗？我想，他们当中有一部分会的，如果这样做，他们就可以继续生存下去，还有一部分不这么做的将被具备 AI 能力的新公司取代。那么，他们会使用怎样的 AI 平台？在目前看来，这个问题还没有答案……因此，我认为平台公司是时候亮相了，让平台公司为这些软件公司构建 AI 平台，帮助他们把 AI 能力集成到他们的解决方案中”。
在企业计算领域，行业可能会选出一两个或者两三个 AI 平台作为标杆，就像之前将关系型数据库作为第一代企业软件（ERP、CRM、金融软件、HR 软件，等等）的支撑一样。但目前还没有出现标杆企业 AI 平台，尽管有一些玩家（AWS、微软和 Salesforce）已经跃跃欲试。在 Ghodsi 看来，Databricks 手里握着几张王牌，即便它不一定会成为标杆。
“基于开源的创新是关键。我们有四个项目，除了大家熟知的 Spark，迄今为止我们所做的最大的创新应该是 Delta Lake，我们有超过 80%的用户在使用它。从价值方面来看，它是>
Databricks 的第四张王牌是 Koalas，它将 Pandas 社区的数据科学创新带给了 Spark 用户。Ghodsi 说，Koalas 可以让数据科学家在笔记本电脑上使用 Pandas 编程，然后调用几个 API 就可以将工作负载部署到大型的分布式 Spark 集群上。
进击的 SaaS 业务模式
除了软件产品本身，Ghodsi 认为>
Ghodsi 说：“我们的业务模式跟其他的不一样，我们是云端托管的 SaaS 服务。在云端托管开源项目并把它们租给用户，这是一种更好的业务模式。这种模式的客户流失率更低，客户会更开心，利润增长更快”。
Ghodsi 说：“到了云端，很多东西都会变得不一样。在云端，用户租赁>
Databricks 使用开源软件（如 Kubernetes）为各种数据工程、数据分析和机器学习负载提供伸缩能力，还开发了专有软件来保证云服务的可用性。
Ghodsi 说：“保持服务运行是很困难的一件事情，而大规模运行则更难。我们每天需要在 AWS 上启动一百万个虚拟机，这件事本身就很难，而确保它们正常运行、监控它们、保证它们的安全性和可靠性，也很难。这也就是为什么用户需要付钱给我们”。
Uber、Airbnb 和亚马逊已经投入数亿美元用于构建自己的数据工程和 AI 系统，这让它们在各自的市场中占有一席之地。现在，Ghodsi 想要帮助其他企业构建自己的 AI 能力，或者至少是尝试一下。
他说：“关键在于我们不希望用户操心太多东西，我们会为他们操办一切，包括安装、管理和升级软件系统。我们希望用户可以把精力放在解决 AI 问题和业务问题上……我不明白为什么一家想研发慢性肝病药物的公司要去关心 Kubernetes 以及如何管理和配置 Kubernetes 集群。这些事情应该在幕后进行，而这些也就是我们要做的”。
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