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融到I轮还没上市的独角兽,估值430亿美元

当全球创业公司已经从萧条的市场收到明确的信号:降本增效,停止一切烧钱行为时,有资本加持的公司仍然继续烧钱凶猛,并且看上去活得还不错。

Databricks近日宣布,获得超过5亿美元的新一轮融资,估值高达430亿美元,较上一轮估值上浮50亿美元。本轮融资由普信集团领投,Capital One Ventures、英伟达等跟投,Octahedron Capital、老虎环球基金、摩根士丹利旗下Counterpoint Global等参投。

除了那些喜好投pre-IPO的机构,用Databricks首席执行官Ali Ghodsi的话说,新一轮融资也“引入了合作伙伴和战略投资者”。其中之一是Capital One Ventures。

Capitol One是Databricks主要竞争对手Snowflake的最大客户。此前,Databricks的投资人中也不乏Salesforce、谷歌、微软等存在业务竞争的公司。

英伟达是另一个新入局的投资者,这个AI卖水人今年的投资活跃度堪比财务投资人。综合PitchBooks数据和相关报道,英伟达今年签署了大约20笔初创公司相关交易,相比之下,老虎环球今年不过达成30笔左右的交易,相比前两年锐减超过8成。

当然,这不难理解,钱能给人自由。英伟达二季度营收达到135亿美元,是去年同期的两倍,预计三季度营收将增长170% 。手头的资金过于富裕,英伟达于是转向了投资自己的客户、合作伙伴以及其他和AI相关的公司。而Databricks也在加速AI方面的布局,最近以13亿美元的高价收购了开源大模型公司MosaicML。

同一个AIGC,同一个梦想,英伟达和Databricks就这样走到了一起。“更紧密的合作是有意义的,我们与英伟达在这个市场上是互补的角色。”Ali Ghodsi透露。Databricks计划与英伟达合作优化自己销售的软件,帮助客户构建在英伟达芯片驱动的服务器上运行的AI模型。

由此看来,那些资本没那么宽裕的公司囿于市场环境,只能迫于无奈遵守所谓的“规矩”,但对Databricks这样融到I轮的公司来说,该花花该买买,只要打的“点”准,有的是人抢着给买单。

融到I轮还没上市

Databricks创立于2013年,专注于数据分析,其创始人是大名鼎鼎的开源数据分析引擎Apache Spark的最初创建者。

Databricks以其lakehouse平台而闻名,这是一套数据仓库和数据湖的组合,可以在单一平台上统一数据、分析和AI部署,以便客户管理企业数据、产生洞察,并快速构建自己的生成式人工智能解决方案。其客户包括AT&T、壳牌、Walgreens等大公司。

Databricks在市场上的竞争对手包括其他基于云的数据分析平台,如亚马逊网络服务(AWS)的EMR、谷歌云的Dataproc和微软Azure的HDInsight。在还未上市的企服公司中,Databricks无疑是最受关注的那个。

《福布斯》曾将Databricks评为Cloud 100顶级私有云计算公司排行榜第二名。自成立以来,无论市场起起伏伏,Databricks也从未缺少资本的青睐。

不妨来回顾一下这个超级独角兽的漫长融资史:

2013年9月,DataBricks获1400万美元投资,投资方为Andreessen Horowitz(A16Z)。  

2014年6月,DataBricks获3300万美元B轮投资,投资方为恩颐投资、Data Collective、Andreessen Horowitz。  

2016年12月,DataBricks完成6000万美元C轮融资,由恩颐投资领投,Andreessen Horowitz跟投。  

2017年8月,DataBricks完成1.4亿美元D轮融资,由Andreessen Horowitz领投,恩颐投资、Battery Ventures参投。  

2019年2月,DataBricks获2.5亿美元投资,由Andreessen Horowitz领投,微软创投、Coatue Management、恩颐投资等参投,估值27.5亿美元。  

2019年10月,DataBricks完成4亿美元F轮融资,由Andreessen Horowitz领投,估值66.67亿美元。  

2021年2月,DataBricks完成10亿美元G轮融资,由Franklin Templeton Investments领投,CapitalG(谷歌资本)、富达国际、Salesforce Ventures等跟投,估值280亿美元。  

2021年8月, Databricks H轮募资16亿美元,估值飙升到380亿美元。由摩根士丹利旗下的Counterpoint Global基金领投,新投资者包括Baillie Gifford、UC Investments 和ClearBridge。  

自2022年底以来,一直有关于Databricks即将IPO的预测,但不得不说,430亿美元的估值在当下的企服市场真不便宜,而且Databricks还在不断烧钱。外媒最近披露了这家公司的巨额现金消耗——资金消耗比去年翻了一番,达到4.3亿美元,预计将“在本财年和下一财年继续烧掉9亿美元,从2025年开始产生正向现金流。”

此情此景,艰难求生的国内企服公司看了多半会心生羡慕。从去年开始,虽然国内资本市场仍然在为梦想买单,可这梦想大多是“硬”的,而不是“软”的,而现金流也不是那么好做的,国内付费习惯尚未形成,企业不愿意为SaaS多买单,创业公司大都处于亏损之中。

国内SaaS创投转而萧条,今年寒意更甚,已经在港股上市的几家SaaS公司接连破发,给后来者敲响了警钟,一位知名投资人更是提醒被投的早期企服公司,继续融资已无可能,要赶紧盈利。

和勒紧裤腰带的国内公司不同,有钱任性的Databricks仍然在谋求规模增长,而不是正向的现金流。

二季度,Databricks报告了其历史上最强劲的季度增量收入增长:营收突破15亿美元,同比增长超过50%,全球覆盖超过10000家客户。未来,Databricks可能还会利用最新融资轮的资金进行更多战略收购。

生成式AI的新故事

和英伟达的合作无疑契合了Databricks在AI方面的野心。二季度内,Databricks还完成了对生成式AI平台MosaicML的收购。企业数据是生成式AI的金矿,坐拥这一金矿的Databricks顺势开启了自己的AI新故事。

Databricks一直在训练自己的大语言模型供企业使用。今年3月,Databricks发布Dolly,紧接着4月发布升级版的Dolly 2.0。Dolly 2.0据称是业内第一个开源、遵循指令的 LLM,它在免费提供的开源数据集上进行了微调,可用于商业目的。这意味着Dolly 2.0可用于构建商业应用程序,无需支付API访问费用或与第三方共享数据。

和大模型在C端的广泛应用不同,企业客户希望确保自己的数据安全且私密,这正是Databricks可以发挥作用的地方。

Databricks首席执行官Ali Ghodsi认为,现在是B2B生成式人工智能应用爆发式增长的最佳时机,而Databricks有能力拔得头筹:

“所有企业都希望构建自己的大语言模型,利用其展开竞争。我们已经拥有这些大型企业的所有数据,并且这些企业也相信我们能够保证这些数据的安全、私密和机密。”

自行研发之外,Databricks也走起了买买买的路子。今年6月宣布以13亿美元的高价收购了OpenAI竞争对手MosaicML。

MosaicML的上一轮融资在2023年1月,当时估值为2.22亿美元,13亿美元的收购价意味着不到一年时间其估值跃升了6倍。和OpenAI不同,MosaicML成本更低,而且走的是开源路线,允许企业使用公司的模型架构根据自己的数据训练模型,然后通过其推理API部署模型。通过联合产品,Databricks和MosaicML将能够使用自己的数据来训练和运行私人定制模型,从而保留对数据的控制权。

此外,Databricks还收购了AI存储公司Rubicon和数据治理公司Okera。

在企服行业,对新一波AI公司感兴趣的不只是Databricks。Databricks竞争对手Snowflake今年5月宣布收购生成式AI搜索初创公司Neeva,意在将生成式AI的专业知识构建到数据基础设施产品中。云服务巨头Salesforce不仅押注了Hugging Face和Anthropic这样的超级独角兽,也投资了不少其他的AI初创公司。

企服公司钟情大模型自然有他们的道理。钉钉总裁叶军曾表示,这波AI浪潮中,最先受益的是不是挖矿的人,而是卖铲子的人。首先是英伟达,其次是微软、钉钉、Salesforce这样的B端生产力工具。比如,微软一季度财报透露,作为AI基础设施的Azure OpenAI服务已拥有2500位客户,客户数相较上一季度增长10倍,OpenAI、英伟达等公司都在使用它来培训大模型。

这些公司率先从这一波AI热潮中吃到红利,同时通过自研、收购和各种合作押注AI,以客户在其平台中存储的数据为基础,构建自己的生成式AI应用程序,既是卖水人,也是淘金者。

如此看来,加速布局AI也能让准备上市的Databricks讲出一个更大的故事。Ghodsi表示,新一轮融资不会影响公司申请上市的时间表,但没有透露具体的时间规划。

沃顿商学院教授David Erickson认为,如果Databricks申请IPO,它将成为全球IPO 市场健康状况的风向标,与Arm和Instacart等本月上市的公司相比,Databricks“可能更能说明IPO市场的真实状况”。

本文来自微信公众号:投中网 (ID:China-Venture),作者:刘燕秋

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