Databricks公司周四在新的I轮融资中筹集了5亿美元，这使得这个数据湖仓先驱的总估值提高到430亿美元。

这发生在Databricks于2021年8月获得16亿美元的H轮融资和2021年2月的G轮融资10亿美元之后。

T. Rowe Price Associates领投了最新一轮融资，其他投资者包括Andreessen Horowitz、Fidelity Management & Research Company和Franklin Templeton，他们都是Databricks之前的投资者。新投资者包括Capital One Ventures、Ontario Teachers’ Pension Plan和AI硬件/软件供应商Nvidia。

Databricks公司总部位于旧金山，在 2013 年公司成立时帮助开发了数据湖屋概念和架构。

数据湖仓将数据仓库的结构化数据存储功能与数据湖的非结构化和半结构化数据存储功能相结合，使用户能够在单个位置存储所有类型的数据，并更轻松地组合不同类型的数据以进行更完整的分析。

组合不同的数据类型是生成 AI 的关键，因为 AI 模型的性能取决于用于训练和馈送模型的数据。数据越完整，质量越好，模型就越准确。

因此，数据湖仓现在被视为生成AI的最佳选择。

除了Databricks之外，数据湖仓供应商还包括Dremio和Cloudera。科技巨头亚马逊、谷歌和微软也提供数据湖仓功能。

资金计划

虽然 Databricks 在过去几年中继续吸引风险资本投资，但自2022年初通胀飙升和对经济衰退的担忧出现以来，大多数数据管理和分析供应商的资金大幅放缓。

科技股价在 2022 年初暴跌，这迫使 Qlik 和 ThoughtSpot 等计划首次公开募股的供应商搁置了计划。即使是现在，两年后接近尾声，IPO的条件仍然在很大程度上不利。

与此同时，正如公开市场投资条件对数据供应商来说很困难一样，私募市场投资条件也是如此。

然而，Ventana Research公司分析师Matt Aslett指出，拥有强大财务状况的老牌公司在某种程度上是一个例外。例如，Pyramid Analytics在 2022 年 5 月筹集了 1.2 亿美元，Denodo 在 9 月 13 日筹集了 3.36 亿美元。

Aslett 称：“尽管风险投资资金可能比近年来更难筹集，但目前仍有资金可供具有成熟吸引力和增长机会的成熟供应商使用。Databricks凭借其用于数据管理、数据工程、数据流和AI的Lakehouse平台完全属于这一类别。”

根据Databricks的数据，其收入同比增长50%，目前在全球拥有超过10,000名客户。

Databricks没有透露其新资金的计划。然而，在 6 月，该供应商以 13 亿美元的价格收购了 MosaicML，使客户能够开发自己的生成 AI 模型。在此之前，Databricks在三月份发布了自己的大型语言模型Dolly。

因此，Constellation Research分析师Doug Henschen表示，预计Databricks将利用其第I轮资金继续投资生成人工智能，这是合乎逻辑的做法。

他表示：“强大的资金帮助Databricks在今年早些时候收购了MosaicML，但我们正处于人工智能的起步阶段，尤其是生成人工智能，所以当涉及到额外的有机开发和可能的收购时，这一轮额外的融资不会带来不利影响。”

Henschen补充说，Databricks通过MosaicML获得了重要的生成AI专业知识和能力，但该公司仍处于早期阶段。因此，仍然需要开发工作来实现MosaicML的潜力。

他指出：“收购 MosaicML 的目的是帮助客户开发自己的定制模型，但是……Databricks将需要扩大其能力，以服务于其庞大且不断增长的客户群。”

Databricks可以在其工具套件中添加生成AI的一种特定方法是将其平台的行业特定版本与特定于领域的生成AI注入。

与Snowflake一样，Databricks开发了一系列行业特定版本的平台，以更好地为某些客户提供服务。Databricks 于 2022 年 1 月开始推出Lakehouse for Retail，该平台的其他行业特定版本包括金融服务、医疗保健和制造业。

Henschen 称：“有机发展的一个途径可能是在企业的很多行业特定云中支持人工智能用例。组织被人工智能的可能性所吸引，但他们也希望看到与其特定行业和业务相关的具体用例。”

Aslett同样表示，他预计Databricks将利用新资金继续投资生成AI功能。

但他继续说，还有其他领域，值得该供应商进行投资。尽管大多数数据管理和分析供应商都专注于添加生成式AI功能，但生成式AI的基础（确保数据质量的数据管理）仍然至关重要。

因此，根据 Aslett 的说法，Databricks 明智的做法是继续添加和投资其Unity Catalog等功能，这是它于 2022 年 6 月首次推出的数据目录。

Aslett 称：“潜在的投资重点领域包括通过数据沿袭、数据质量和数据可观察性增强公司的数据目录和数据治理能力。”

后续步骤

现在Databricks已经完成了第I轮融资，Aslett表示IPO可能会在供应商的计划中。

Snowflake在 2020 年 9 月执行了科技公司有史以来规模最大的 IPO。但那是在市场条件有利于IPO的时候。

与此同时，Henschen回应了这样的评估，即Databricks除了增加更多的生成AI功能外，还应该专注于投资建立其基础能力。

他表示：“人工智能的所有事情都在白热化的聚光灯下，但我希望看到Databricks继续建立更传统的数据仓库和分析功能，这是该公司在生成AI之前关注的焦点。数据是人工智能的基础，因此健全而强大的数据管理、元数据管理和数据治理至关重要。”