Databricks估值翻倍背后：AI繁荣与泡沫的警钟

过去一年间，阿里·古德西（Ali Ghodsi）几乎被视为硅谷中最令人沮丧的人物之一。

他在各类行业会议和圆桌讨论中不断警告当前人工智能企业估值过高，指出那些身价数十亿美元的明星公司实际上“空无一物”。他坚定认为“资本市场”是美国“人工智能”行业的主要威胁，因为资本驱使独角兽企业轻易抛出数百万美元薪酬，迅速消耗高校的“科研资源”。在与高盛CEO大卫·所罗门的单独对话中，他直言不讳地表达“悲观”看法，告诉这位华尔街巨头“自身缺乏抗风险手段”，一旦市场调整，损失将不可避免。

他不仅言论犀利，更是行动派。为规避人工智能泡沫、寻求理性定价环境，阿里·古德西在2024年底就决定推迟IPO计划，直至2025年尾声，也未有重启迹象。

更令人玩味的是，人们在其抱怨背后发现，他竟是硅谷中获益于人工智能红利最多的人之一。作为全球领先的数据平台，他的Databricks连续多年实现超50%业绩增长，并在今年9月将年度销售预期上调至40亿美元。同时，近期报道显示，Databricks于11月正式开启一轮50亿美元的新融资，估值预计达1340亿美元（约合人民币9466.3亿元）。

而Databricks上一轮融资于2024年12月完成，当时估值为620亿美元。仅一年时间，估值便翻了一番。

狂热的红利

不知是否算作凡尔赛，阿里·古德西持续在媒体上抱怨Databricks估值增长过快。

以2024年12月那轮融资为例，据阿里·古德西所述，他最初计划以550亿美元估值筹集20亿至30亿美元。但随着媒体曝光融资消息，询价投资者纷至沓来。当IR将投资者意向清单呈交时，阿里·古德西几乎惊愕：所有意向投资者承诺的资金总额累计达190亿美元（约合人民币1324亿元）。

这意味着什么？

根据Pitchbook数据，2024年第三季度（即Databricks融资前季度）全球风险投资总额约为665亿美元。换言之，若阿里·古德西一时冲动全盘接受，Databricks一家公司将吸纳全球当季近三分之一的风险投资资金。

为避免成为众矢之的，阿里·古德西决定抬高投资门槛，将估值提至620亿美元，从190亿美元中筛选出100亿美元作为新融资。他在融资后“特别”强调，接受这笔资金主要基于两点：一是帮助早期员工变现，尽早分享公司成长红利，巩固团队士气；二是公司认为当前资本市场过于狂热，仓促上市可能成为人工智能泡沫的牺牲品，因此需充足运营资金。

从公开信息看，我们大可相信阿里·古德西所言属实：且不说人工智能时代，自互联网时代以来，“数据”已成为最热门、最关键资产，吸引巨额资金涌入，几乎不受周期波动影响。

据Pitchbook统计，截至2025年第三季度的四年间，在其他行业剧烈震荡时，全球数据中心及相关领域私募股权交易量翻倍，规模从四年前的499亿美元（约合人民币3554亿元）迅速膨胀至1077亿美元（约合人民币7670亿元）。其中最大交易发生在2024年9月4日，黑石集团（Blackstone）与加拿大养老基金以160亿美元（约合人民币1140亿元）估值收购亚太最大数据中心AirTrunk。

疯狂交易令许多人感慨，现代经济学正趋近“行为经济学”、“得数据者得天下”。黑石基础设施投资高级董事总经理格雷格·布兰克 (Greg Blank) 坦承，投资AirTrunk基于“全球影响力及与全球最大最有价值公司的联结力”。中国亦涌起相似浪潮——2025年9月10日，中国数据中心领域最贵交易诞生，贝恩投资以人民币360亿元（约合50亿美元），股权价值约人民币280亿元（约合40亿美元）出售旗下秦淮数据。

在此背景下，Databricks在2024年12月设定估值仅为ARR（年度经常性收入）的24倍，已属合理。须知Snowflake、Datadog等竞品估值虽较保守，为ARR的19倍和16倍，但其ARR增长率仅27%和26%。另一主要竞品Palantir增长率达53%，接近Databricks的55%，但作为上市公司，Palantir今年深受“人工智能泡沫”影响，市值已达ARR的91倍。

从已披露公开信息看，Databricks对新融资顺利完成充满信心：据悉Databricks今年两度修改投资人文件中的营收预期，将目标ARR从38亿美元调至40亿美元再调至41亿美元。Databricks在投资文件中表示，公司已结束连续多年“年均亏损数亿”状态，重回盈利周期。同时，新业务拓展顺利，面向人力资源等B端开发的AI Agent获众多客户，目前公司四分之一收入来自数据库业务之外。

Databricks凭借这些利好将估值提升至ARR的32倍，即前述数字，1340亿美元。

“借贷”支撑的繁荣

即便如此，阿里·古德西很可能继续扮演硅谷扫兴者。因上述“利好”皆相对而言，细究之下令人忧虑：

例如前文提及Databricks作为全球最大数据供应商，尽享人工智能红利——具体获益多少？投资者文件显示，Databricks称OpenAI是其最大客户，排名其后前十客户订单量合计仅占营收15%。用“深度绑定”形容Databricks与OpenAI关系毫不夸张，甚至略显轻描。

例如前文提及Databricks积极拓展数据库外业务，AI Agent业务顺利推进——成本几何？今年9月，Databricks宣布未来几年将累计投资1亿美元与OpenAI合作，确保模型能力行业领先。且因人工智能产品使用量激增，运营成本挤压毛利率，Databricks主动将毛利率预期从77%下调至74%。

再如前文提及Databricks结束连续多年“巨亏”，今年有望盈利——具体盈利多少？投资者文件透露，Databricks今年预计自由现金流结余约1000万美元，在现金流利润率层面远逊于Palantir、Snowflake等主要竞争对手。

有趣的是，正值Databricks披露最新融资动态之际，有数据汇总显示：

如今人工智能被视为前景最广阔市场，OpenAI则是该市场商业潜力最大、估值最高头部玩家——为与OpenAI携手共进成为供应商，各公司付出多少成本？仅计算为OpenAI提供数据中心、芯片、算力服务的企业，累计借款达960亿美元（约合人民币6787.5亿元）。此外，为跟上人工智能产业步伐，亚马逊、谷歌、Meta、微软、甲骨文五家科技巨头今年累计新发债务1210亿美元（约合人民币8555亿元），而此前年均新债约280亿美元，暴增5倍。

科技公司绝非慈善家。之所以愿“借钱”参与，OpenAI提供的不仅是“愿景”，公司层面及山姆·奥特曼均多次重申，未来几年OpenAI将投入1.4万亿美元采购各类必要资源。但这笔支出从何而来？OpenAI今年预计收入约200亿美元，汇丰银行分析师估算，至2030年年收入有望达2000亿美元——增长亮眼，但同时其运营成本将增加2070亿美元。

在此预期下，“看空市场”悄然形成：据德意志银行数据，OpenAI供应链上科技公司的信用违约互换利差持续扩大。所谓“信用违约互换利差”，可通俗理解为市场为公司债务违约风险投保的“保费率”。利差越大，表明市场认为公司违约风险越高，保费越贵。自9月下旬以来，甲骨文五年期信用违约互换利差扩大约60个基点至104个基点，CoreWeave利差上升约280个基点至约640个基点。

可以说，Databricks生动展现了此波人工智能明星公司困境：估值看似耀眼，概念看似诱人，但仅跟上节奏已令其疲于奔命。

此时回看，阿里·古德西大谈“人工智能泡沫”的行为别具深意。尤其当他吐槽：“仅五人、无产品、无创新、无知识产权、全应届毕业生的公司，绝不可能值数亿美元”，很大程度上可解读为对Databricks估值暴涨的辩护。

毕竟“空无一物的初创公司估值都能达数十亿美元”，我们提供的可是最易理解的“基础设施”服务。