如影随形

1000亿美元！中国人成为世界上第四大AI独角兽

发布时间：2025-08-28 11:00编辑：365bet体育注册浏览（141）

Zhidongxi编辑Chen Junda Xinyuan另一个AI Unicorn，欣赏1000亿美元即将诞生！ Zhidongxi在昨天8月20日报道说，AI数据分析平台Databricks宣布，该公司已签署了K系列融资的条款列表，预计将很快完成以支持现有投资者。这种融资轮换赞赏超过1000亿美元（约7171亿元人民币）的数据映，增长了61％以上，而八个月前，比起620亿美元（约4451亿元人民币）。 Databricks正式宣布了新的融资（照片来源：Databricks官方网站），根据TechCrunch的说法，熟悉此事的人们，Databricks的最新融资约为10亿美元（约7.18 rmb 7.18 Bilyon），投资者包括A16Z，Thrive Capital等，并收到了“疯狂的透露率”。 Databricks成立于2013年，主要提供统一的数据和AI平台帮助企业组合和处理大规模数据的服务，并用于数据工程，数据科学，机器研究和AI应用程序。它还可以为电子商务，财务，医疗和其他领域提供数据服务。其创始团队也有中国人，联合创始人兼首席建筑师是雷诺·辛（XIN）。作为“ Hujian Integrated”独特体系结构的先驱，Databricks是数据智能领域的业务代表，也是AI期间重要的数据基础架构提供商。到目前为止，超过60％的财富500家公司已经采用了Databricks Upan的数据智能平台数据来管理数据并将其与AI结合使用。 Databricks目前是全球第八家独角兽公司，并受到赞赏。完成K轮融资后，Databricks预计将是Openai，Bytedance和XAI之后的世界上第四大AI独角兽公司。值得一提。它曾经领导了数据括号的融资，筹集了5亿美元，但没有参加此融资轮换。 Databricks表示，在此融资旋转方面获得的资金将用于加速Databricks的AI，其中包括进一步扩展企业级代理，该代理投资于针对AI代理优化的新数据库，并支持未来的AI和AI研究领域。 1。数据映的创始团队在12年内价值1000亿美元，超过15,000客户。数据映是由加利福尼亚大学伯克利分校毕业的七位教授和学生组成的。自2013年成立以来，它引起了大约80名投资者的注意。该公司的大多数创始人都是UC Berkeley Amplab的成员，他们共同创建了Apache Spark Resource的开放分支，即计算框架，也为数据分类的速度设置了注释。后来，他们决定将相关的TE商业化精神病学，并成为数据映。 ▲根据信息，七个Databricks创始人（照片来源：福布斯），较早的投资者表示，Databricks创始人对如何赚钱几乎没有直觉。董事会最初是计划聘请CEO的经验丰富的头脑，但发现Databricks工程副总裁Ali Ghodsi是员工知道的。担任首席执行官后，投资者对教授Ghodsi仍然有些犹豫。 Ghodsi提出了他针对公司管理方法的商业书籍的研究。今天，他亲自管理公司，以强大的风格运作，并带领数据助理迅速建立并获得客户的信任。 ▲Adobe的首席数据官Bin Mu有时会对Ghodsi评论：“如果我发现一个大问题，他下次会解决这个问题。” Databricks创始团队中也有中国人。它的联合创始人兼首席建筑师是雷诺·辛（Reynold Xin）。从HI毕业后GH学校，他去了加拿大多伦多大学学习本科学习。然后，他在加利福尼亚大学伯克利分校的Amplab的一名医生完成了研究，并在毕业后直接参加了Databricks。 ▲XIN Xiong（图片来源：LinkedIn）体系结构“ Huzhou-Coarbon”是Databricks中最重要的护城河之一。这项技术来自Databricks团队创建的Apache Spark项目，然后开始开展业务。它结合了数据仓库数据的结构化存储，并具有未占用和半结构化的湖泊数据存储能力，从而提高了数据处理的效率和可靠性。在AI期间，Hucang综合体系结构的价值越来越众所周知。在AI的存在和推理过程中，需要大量的结构化，半结构化和非结构化数据。 Hucang的组合体系结构可以团结于存储和管理这些数据，支持G使用实时数据，处理和评估，也可以测量大小，从而降低存储和计算成本。 Hucang Integrated Architecture还具有本机AI设计，例如矢量化的采集和与机器研究中的框架集成（例如Pytorch），可以简化处理AI数据的过程。 2022年，在Openai推出Chatgpt并引发了全球AI繁荣之后，Databricks联合创始人兼首席执行官Ghodsi看到了AI在数据审查领域的主要潜力，并决定增加对AI技术的投资。当时，Databricks预计，在2022年至2025年期间，总现金消费成本为15亿美元。2023年，Databricks还花费了13亿美元来获得Malakodel启动Mosaicml，此次收购有助于发布2024年3月开放资源模型的数据，但没有启动一个开放的资源模型，而不是开放式版本。 Databricks的集成数据情报平台提供了AI服务，例如Automl（AUTGhodsi表示，OMATIC模型训练），Mosaic AI（模型部署），AI游乐场（无代码交互式测试），Unity目录代理管理，MLFlow集成等等。Ghodsi表示，该年11月，包括Mosaic在内的生成AI产品的收入增加了300％。 2。连续发布许多AI代理服务，年收入为37亿美元。在去年年底之前获得了100亿美元的大量融资后，Databricks继续移动AI的SA Field，推出了许多新产品和服务，并在收购市场中赢得了AI的开始。代理是AI技术的最新投资和开发的主要线路。今年5月，Databricks宣布获得霓虹灯，即无服务的Postgres数据库（与与对象相关的开源相关的数据库）。 NEON使用AI代理来驱动数据库调整，其80％的平台数据库是由AI自动创建的。交易达到10亿美元，数据键可以消除传统数据库的弹性缩放瓶颈，并根据数据库函数提供“ AI-First”的AI代理。霓虹灯获得后不久，Databricks于今年6月推出了两项代理服务。其中，代理代理可能会自动创建AI代理。用户只需要提供对任务的简单描述，并通过Databricks数据库向代理提供业务数据即可完成代理的创建。代理商针对标准工业用例进行了优化，例如结构化的获取信息，知识帮助，转换文本和多代理系统，公司可以用来完成处理电子邮件，法律文档等。LakeBase由neon支持，以前由DataBricks购买。它与Databricks的数据湖仓库平台Lakhouse，业务数据和分析数据的集成大大集成。它不仅可以进行大规模评论，而且还支持Real-TIME应用程序，满足AI代理要求快速数据查询。 TWOTHIS服务彼此适合，砖代理大大简化了企业建造代理的过程，Lakebase可以为这些代理提供正确的数据库。尽管它们仍处于预览阶段，但市场易于使用，生态整合，兼容性等。推出各种AI服务已成为数据映的新增长点。 6月，Databricks的高管在一项投资者活动中表示，该公司的年收入将在7月达到37亿美元（约合265.6亿元），同比增长50％。同时，Databricks客户的数量达到了15,000多个。 3。外部力量努力促进这种融资的轮换，但他们仍然面临多方竞争。 Databricks成为当今最热门的投资目标之一，总融资近200亿美元。 recCNBC接受了新的融资流通，Ghodsi接受了IPO及其股票价格之后，“他的手机被投资者轰炸了。”这种融资的旋转“应该从外部进行强烈的推动”。这也表明，投资者希望在同样受欢迎的AI，IPO的Databricks之前获得一部分。在去年12月底正式宣布的J J J融资系列中，Databricks获得了100亿美元的巨额融资，创造了当年的融资记录。目前不乏运营资金。 Ghodsi说，目前对投资者最关心的问题是，是否可以自动自动自动工作并为企业带来价值？ Ghodsi做出了回应，这些服务处于早期阶段，目前正专注于解决这一天 - 日期的商业活动。 Databricks融资已经证明了市场对这种新AI数据Infrastr的强烈兴趣UCTURE公司，但数据助理仍然必须应对来自雪花和甲骨文等竞争对手的竞争。同时建立的雪花通常被认为是前者的主要竞争对手之一。雪花源自数据仓库，重点是结构化数据分析，易用性和业务安全水平。 DataBricks的Lakhouse强调了结构化和非结构化数据的AI/ML的处理能力和功能。在AI期间，两家公司之间的业务重叠正在上升。两者都启动了数据代理服务，并在收购中选择了相同的方向。 Snowflake捕获了脆性数据，这是Postgres数据库的开始，类似于Databricks收购的霓虹灯。雪花市场的当前价值约为642亿美元，低于目前对数据映的欣赏。 Snowflake的雪花价格价格价格（照片来源：Yahoo Finance）旧数据库公司，例如Oracle Step t他布局与AI相关的产品。 Oracle于2024年推出了AI代理服务服务，提供了增强（RAG）和其他操作的生成。今年3月，该公司甚至推出了AI Agent Studio，该工作室是一个综合平台，供企业创建，扩展，部署和管理杂志和代理商，还可以访问您自己的代理商企业数据。 Microsoft Azure，Google Cloud和AWS等大型云基础架构公司是该市场的重要参与者，并且已经启动了与AI相关的数据服务。 IDC咨询公司IDC的一份报告显示，在2025年，在全球数据平台软件提供商中，Databricks先前在能力方面和具有Google，Oracle，Snowflake等领导者的领导者类别中排名全球，但在规模上比Google和Google略小。结论：数据链球菌接近自由现金流的盈利能力。下一步将是IPO？许多a已经教导说，即使数据助理仍在亏损，它在运营和成本控制方面的卓越表现有了显着改善，并有望在2025年赚取自由现金流量收入。随着美国股票IPO市场的回收，与AI相关的股票的复苏，投资者通常依靠投资者成为了最佳证明。但是，Databricks尚未提交IPO应用程序，其高管在相关事项上的陈述相对不清楚，并且只是宣布它们在IPO中有目的，但时间尚未澄清。 特别声明：上面的内容（包括照片或视频（如果有））已由“ NetEase”自助媒体平台的用户上传和发布。该平台仅提供信息存储服务。 注意：上面的内容（包括照片和视频（如果有））已由NetEase Hao用户上传和发布，该用户是社交媒体平台，仅提供服务S SA信息存储。