Databricks 融資 70 億美元估值 1,340 億：AI 數據平台巨頭何時 IPO，將定義整個產業估值邏輯

2026 年 2 月 9 日，Databricks 正式宣佈完成總額 70 億美元的融資，其中包括 50 億美元的股權融資和由 JPMorgan 牽頭的 20 億美元債務融資，公司投後估值達到 1,340 億美元。這筆交易使 Databricks 一躍成為美國第五大私營公司，其估值已經超過了直接競爭對手 Snowflake 580 億美元公開市值的兩倍有餘。在 SaaS 股票遭遇十年最低本益比、軟件板塊經歷 8,000 億美元拋售的市場寒冬中，Databricks 逆勢完成的這筆融資不僅是一項商業壯舉，更可能成為定義公開市場如何為 AI 原生企業估值的分水嶺事件。

融資結構與頂級投資者陣容

此次融資的股權部分由高盛（Goldman Sachs）和 Glade Brook Capital 共同領投，摩根士丹利（Morgan Stanley）、Neuberger Berman 以及卡塔爾投資局（Qatar Investment Authority）等全球頂級金融機構悉數參與。債務融資部分則由 JPMorgan 牽頭安排。這份投資者名單的含金量極高——它不僅涵蓋了華爾街最負盛名的投行，還包括了管理數千億美元資產的主權財富基金，這種組合在私募融資中並不常見，更像是一場準 IPO 級別的機構路演。

尤其值得注意的是，高盛和摩根士丹利同時出現在投資者名單中。這兩家全球頂級投行不僅是財務投資者，更是未來 IPO 承銷業務的潛在爭奪者。它們在私募階段便深度介入，很可能是在為最終的 IPO 承銷席位提前佈局。卡塔爾投資局的參與則進一步印證了中東主權資本對 AI 基礎設施賽道的戰略性押注——從 OpenAI 到 Anthropic 再到 Databricks，中東資金正在系統性地佈局整個 AI 價值鏈。

營收增長：65% 的年增長率從何而來

支撐 1,340 億美元估值的，是 Databricks 令人印象深刻的財務表現。截至一月季度，公司年化營收已超過 54 億美元，較去年同期增長 65%。對於一家營收規模已達數十億美元級別的企業而言，仍能維持如此高速的增長，在整個企業軟件歷史上都屬罕見。

更值得關注的是 Databricks 的收入結構正在發生質的轉變。AI 相關產品——包括 Mosaic AI 訓練平台、機器學習模型服務和 AI 驅動的數據分析工具——已經貢獻了 14 億美元的年化經常性收入，佔總營收的約 26%。這意味着 Databricks 已不僅僅是一家數據湖倉（Lakehouse）公司，而是正在蛻變為一個全棧 AI 平台。這部分 AI 收入的增長速度遠超公司整體增速，如果趨勢延續，AI 產品佔比在一年內有望突破 40%。

從開源到商業護城河

Databricks 的故事始於加州大學柏克萊分校（UC Berkeley），由 Apache Spark 的創造者們於 2013 年聯合創辦。這種「學術研究催生開源項目，開源項目孵化商業公司」的路徑，在矽谷科技史上有着悠久的傳統，但 Databricks 將這一模式推向了前所未有的高度。

公司的核心產品矩陣已經構建起強大的生態護城河。Delta Lake 提供了開放式的數據存儲格式，正在成為大型企業數據湖的事實標準。Unity Catalog 實現了跨平台的數據治理和血統追蹤，解決了企業在數據安全與合規方面的核心痛點。Databricks SQL 則直接挑戰了 Snowflake 在數據倉儲查詢領域的統治地位。而 Mosaic AI 平台——源自 2023 年以 13 億美元收購的 MosaicML——則為客戶提供了從模型訓練到部署的完整 AI 開發工具鏈。

「我們不只是在賣軟件，我們在建設數據和 AI 的作業系統。每一家企業最終都需要一個統一的平台來管理數據、訓練模型和部署 AI 應用——這就是 Databricks 要做的事情。」——Databricks 的產品定位哲學

另一個關鍵指標是：Databricks 已經實現自由現金流為正。在 AI 領域大多數公司仍在巨額虧損的環境下，這一財務紀律使其在 IPO 敘事中佔據了極為有利的位置。投資者不再需要純粹依靠「未來願景」來為公司定價，而是可以基於實際的現金流生成能力進行估值。

IPO 懸念：H2 2026 還是繼續等待？

Databricks 何時上市，已成為 2026 年科技產業最受關注的問題之一。CEO Ali Ghodsi 在融資完成後的表態頗為微妙——他一方面表示公司「已經準備好在合適的時機上市」，另一方面又留下了充分的退路。

多數華爾街分析師將 Databricks IPO 的時間窗口指向 2026 年下半年。理由是充分的：公司營收規模已達到上市門檻的數倍，現金流為正，治理結構成熟，且此次融資中大量頂級投行的參與本身就帶有「準 IPO 路演」的意味。從技術面看，Databricks 已經具備了所有上市的硬條件。

然而，Ghodsi 的謹慎並非沒有道理。2026 年 2 月初，一場由 Anthropic Claude Cowork 發佈所引發的 SaaS 板塊恐慌性拋售，導致軟件股在數週內蒸發了約 8,000 億美元市值。軟件公司的本益比跌至十年最低水平。在這種市場環境下貿然上市，即便以 Databricks 的基本面，也可能面臨公開市場給出的估值遠低於私募估值的尷尬局面。

「我們已經準備好在合適的時機上市。但如果市場調整持續，我們就會繼續作為私營公司運營下去。」——Databricks CEO Ali Ghodsi

Ghodsi 的話術背後是一個清晰的策略：以 70 億美元的新融資作為緩衝，Databricks 完全有資本耐心等待最佳的 IPO 窗口。不像許多「被迫上市」的創業公司——它們上市是因為資金即將耗盡——Databricks 手握充沛現金且已實現正向現金流，上市與否完全是一個時機選擇問題，而非生存必要。

超越 Snowflake：數據平台戰爭的估值重寫

Databricks 1,340 億美元的私募估值，與 Snowflake 約 580 億美元的公開市值之間的巨大差距，構成了企業軟件領域最引人注目的對比之一。一家未上市的公司估值超過其最大上市競爭對手的兩倍，這在商業史上極為罕見。

這種差距的成因是多重的。從增長速度看，Databricks 65% 的年增長率顯著高於 Snowflake 近期的增長表現。從產品定位看，Databricks 的「Lakehouse + AI」全棧策略被市場認為比 Snowflake 以數據倉儲為核心的定位更具長期增長潛力。從 AI 佈局看，Databricks 的 Mosaic AI 平台使其天然地嵌入了企業 AI 工作流，而 Snowflake 在 AI 原生能力方面相對落後。

私募溢價還是公開市場折價？

但也有不少分析師持保留態度。他們指出，私募市場和公開市場的估值邏輯存在本質差異。私募融資中，估值往往帶有結構性條款的保護（如清算優先權、反稀釋條款），使得「1,340 億美元」這個數字的實際含義比表面上更為複雜。而在公開市場中，股價每天都要接受全球投資者的實時投票，任何增速放緩的信號都會立即反映在股價上。

歷史上，許多高估值的私營科技公司在 IPO 後都經歷了估值回調。最著名的案例包括 WeWork 的災難性 IPO 嘗試，以及 Instacart、Stripe 等公司在公開市場上未能維持私募估值的先例。Databricks 能否打破這一規律，將取決於它能否在上市後持續展現超出市場預期的增長能力。

2026 年 IPO 大年：AI 企業集體叩門

Databricks 的上市計劃並非孤立事件。2026 年被普遍視為 AI 企業集體衝擊公開市場的關鍵一年。除了 Databricks，市場密切關注的 IPO 候選者還包括 OpenAI、Anthropic 和 SpaceX 等超級獨角獸。

在這些潛在的 IPO 中，Databricks 的特殊性在於：它可能是第一家以「AI 原生基礎設施」定位登陸公開市場的大型公司。OpenAI 和 Anthropic 是 AI 模型公司，SpaceX 是航天企業，而 Databricks 則代表了一個獨特的品類——它是讓企業能夠建設和運營自己 AI 能力的平台。

因此，Databricks 的 IPO 定價將具有深遠的標桿意義。如果公開市場願意以接近甚至超過 1,340 億美元的估值接受 Databricks，這將為整個 AI 產業注入巨大的信心，為後續 OpenAI、Anthropic 等公司的上市鋪平道路。反之，如果 Databricks 遭遇估值折價，則可能迫使所有 AI 獨角獸重新調整對公開市場的預期，甚至推遲上市計劃。

宏觀逆風：SaaS 寒冬與 AI 恐慌的雙重夾擊

Databricks 面臨的外部環境並不友善。2026 年 2 月初，Anthropic 推出 Claude Cowork 引發了市場對 AI 將取代傳統軟件的恐慌性聯想，觸發了一場 SaaS 板塊的大規模拋售，累計約 8,000 億美元市值蒸發。軟件公司的估值倍數被壓縮至十年以來的最低水平，許多增速尚可的 SaaS 公司市銷率跌至個位數。

這種市場環境對 IPO 窗口形成了直接壓力。公開市場投資者在恐慌情緒中對軟件公司的風險容忍度急劇下降，即便是基本面優異的公司也難以獲得合理的首日定價。Ghodsi 所說的「如果調整持續，我們就繼續作為私營公司」，正是對這一現實的務實回應。

但也有另一種解讀方式：正是因為 SaaS 板塊遭遇了無差別拋售，公開市場上的優質 AI 基礎設施標的極度稀缺。如果 Databricks 能夠選擇一個市場情緒觸底反彈的時機上市，其「逆週期 IPO」的稀缺性反而可能成為吸引資金的強大磁力。在滿目瘡痍的軟件板塊中，一家年增長 65%、現金流為正、AI 收入佔比快速攀升的公司，對長期投資者的吸引力是不言而喻的。

對香港及亞太市場的啟示

Databricks 的融資與 IPO 前景對香港有着直接的參考價值。

企業數據與 AI 基礎設施的需求浪潮

香港的金融機構、大型企業和政府部門正面臨與全球同業相同的挑戰：如何將分散在不同系統中的數據統一管理，並在此基礎上構建 AI 能力。Databricks 所代表的「數據湖倉 + AI 平台」模式，正是解決這一問題的主流技術路徑。隨着 Databricks 在亞太地區的業務擴張加速，香港企業將有更多機會直接採用其平台，或借鑑其架構思路來建設自有的數據 AI 基礎設施。

IPO 市場的信號效應

對於香港交易所而言，Databricks 等 AI 巨頭的上市動向也值得密切關注。如果 2026 年下半年形成 AI 企業 IPO 潮，香港作為亞太核心金融中心，有機會吸引其中部分企業的二次上市或雙重主要上市。更重要的是，全球 AI 企業 IPO 的定價邏輯，將直接影響到香港本地 AI 和科技企業的估值預期和融資環境。

投資者的決策框架

對於香港的機構和零售投資者，Databricks 的案例提供了幾個關鍵的分析框架：

• 區分「AI 基礎設施」與「AI 應用」：Databricks 的高估值源於其作為 AI 基礎設施平台的定位。在 AI 投資中，基礎設施層的壁壘和持久性通常優於應用層。
• 關注 AI 收入佔比的變化：Databricks 的 AI 產品已佔總收入 26%，這一指標的變化軌跡比絕對營收數字更能揭示公司的長期增長動能。
• 私募估值與公開市場的轉換折價：1,340 億美元的私募估值能否在公開市場得到驗證，將是所有科技 IPO 投資者必須面對的核心問題。
• 現金流的決定性意義：在 SaaS 寒冬中，已經實現正向自由現金流的公司將獲得顯著的估值溢價，這是評估所有 AI 企業時應優先考量的指標。

結語：一場定義時代的 IPO

Databricks 的 70 億美元融資不僅是一筆私募交易，更是 AI 產業進入成熟商業化階段的標誌性事件。一家由柏克萊學者創辦、從開源項目起步的公司，用十三年時間成長為估值 1,340 億美元的巨頭，這本身就是 AI 時代創業敘事的最佳範本。

但 Databricks 的真正考驗尚未到來。當它最終選擇走向公開市場的那一刻，全球投資者將被迫正面回答一個核心問題：AI 原生企業究竟值多少錢？是 1,340 億美元的私募估值合理，還是被 SaaS 恐慌壓至十年低谷的公開市場倍數才是理性定價？這個問題的答案，不僅關乎 Databricks 一家公司的命運，更將為 OpenAI、Anthropic 等一眾 AI 巨頭的上市定下基調，從而重塑整個科技產業的資本版圖。

在 Ali Ghodsi 精心計算上市時機的同時，整個市場都在屏息等待。這場 IPO 無論何時啟動，都注定將成為 2026 年——甚至這個十年——最具定義性的資本市場事件之一。