AI泡沫下的真实写照：Databricks的繁荣与隐忧

在过去的一年里，阿里·古德西（Ali Ghodsi）以其独特的视角，成为了硅谷中一个不容忽视的存在。

在多个行业峰会与圆桌论坛上，他频繁发声，指出当前人工智能公司估值普遍偏高，甚至称那些估值数十亿美元的明星企业实际上“一无所有”。他坚信，正是“资本市场”成为了美国“人工智能”产业的最大阻碍，因为资本使得这些独角兽公司不惜花费数百万美元薪酬，从而加速了高校“科研潜力”的枯竭。在与高盛首席执行官大卫·所罗门进行一对一交流时，他毫不掩饰自己的“看衰”态度，向对面的华尔街大鳄透露，自己对于市场回调所带来的损失早有准备。

阿里·古德西不仅是一个抱怨者，更是一个行动派。为了避开人工智能泡沫，在更理性的环境下进行定价，他在2024年年底就宣布暂停IPO计划，并且直到2025年年末，这一计划也未见重启的迹象。

令人惊讶的是，尽管他不断吐槽，但他实际上是硅谷中从人工智能红利中获益最多的人之一。作为世界上最大的数据供应商，Databricks已经连续多年实现了超过50%的业绩增长。今年9月，其年销售额预期已上调至40亿美元。而近期有报道称，Databricks在11月启动了一轮规模达50亿美元的新融资，其估值将达到1340亿美元（约合人民币9466.3亿元）。

值得注意的是，Databricks上一轮融资完成于2024年12月，当时估值为620亿美元。仅仅一年时间，估值就实现了翻倍。

疯狂的资本盛宴

尽管阿里·古德西在媒体上抱怨Databricks的估值增长过快，但实际情况却令人咋舌。以2024年12月的融资为例，他原本的计划是以550亿美元的估值筹集20至30亿美元的资金。然而，随着融资消息的传播，越来越多的投资人表示出浓厚的兴趣。当意向投资人名单递到他面前时，他惊讶地发现所有意向投资人愿意提供的资金总额累计达到了190亿美元（约合人民币1324亿元）。

这是一个什么概念呢？根据Pitchbook的数据，2024年Q3季度全球风险投资总额约为665亿美元。也就是说，如果阿里·古德西接受了所有投资人的资金，那么Databricks一家公司就将占据全球当季度接近三分之一的风险投资。

为了不被视为出头鸟，阿里·古德西决定提高投资门槛，将估值提升至620亿美元，并从190亿美元中筛选出了100亿美元作为新一轮融资。他强调自己接受这100亿美元融资的原因有两点：一是帮助早期员工套现，增强团队信心；二是为了避免在人工智能泡沫中成为牺牲品，需要足够的运营资金。

从公开信息来看，我们可以相信阿里·古德西所言非虚：自互联网时代以来，“数据”已成为最热门、最重要的资产之一，吸引了大量热钱涌入且几乎不受周期影响。

据Pitchbook统计显示截至2025年Q3之前的四年时间里尽管其他行业经历剧烈震荡但全球数据中心及相关行业的私募股权交易量却实现了翻番规模从四年前的499亿美元（约合人民币3554亿元）膨胀到了1077亿美元（约合人民币7670亿元）。其中最大的一笔交易发生在2024年9月4日黑石集团与加拿大养老基金以160亿美元（约合人民币1140亿元）的估值收购了亚太地区最大的数据中心AirTrunk。

疯狂的交易让人们不禁感叹当代经济学正在无限趋近于“行为经济学”、“得数据者得天下”。黑石集团负责基础设施投资的高级董事总经理格雷格·布兰克（Greg Blank）也承认投资AirTrunk是基于“全球影响力以及与一些全球最大、最有价值的公司的连接能力”。

在这样的背景下Databricks在2024年12月设定的估值仅为ARR（年度经常性收入）的24倍已经是一个良心价了。相比之下Snowflake和Datadog等竞品的估值更为保守但增长率也相对较低而Palantir尽管增长率接近Databricks但市值已经达到了ARR的91倍且深受人工智能泡沫影响。

从当前所披露的所有公开信息来看Databricks对新一轮融资的顺利完成充满信心：据说今年先后两次修改了投资人文件中的营收预期将目标ARR从38亿美元调整至41亿美元。同时Databricks也结束了持续多年的年均亏损状态重新进入盈利周期。

“借”出来的未来

尽管如此阿里·古德西很可能将继续扮演硅谷最扫兴的角色因为上述“利好”都是相对的。

比如尽管Databricks作为世界上最大的数据供应商从人工智能中获益匪浅但具体数字却令人惊讶：OpenAI是目前他们最大的客户而前十大客户中除OpenAI外其余客户的订单量仅占整体营收的15%。用“深度绑定”来形容与OpenAI的关系似乎都显得保守了。

又比如尽管Databricks正在积极拓展数据库之外的业务但成本也相当可观：今年9月他们宣布未来几年内将累计投资1亿美元与OpenAI合作以确保模型能力始终处于行业领先地位。同时随着人工智能产品使用量的增加产品的运营成本正在挤压毛利率主动将毛利率预期从77%调低至74%。

再比如尽管Databricks结束了连续几年的巨亏状态今年有望实现盈利但具体盈利数额却远不及竞争对手：今年预计结余的自由现金流约为1000万美元在现金流利润率方面远远落后于Palantir和Snowflake等竞争对手。

与此同时为了与OpenAI共襄盛举成为供应商各家公司付出的成本也相当惊人：仅计算为OpenAI提供数据中心、芯片、算力服务的公司累计借款就达到了960亿美元（约合人民币6787.5亿元）。此外为了跟进人工智能产业的节奏亚马逊、谷歌等科技巨头在今年累计发行的新债达到了1210亿美元（约合人民币8555亿元）而此前他们每年平均发行的新债约为280亿美元直接翻了5倍。

在这样的预期下“看空市场”正在悄然形成据德意志银行的数据显示OpenAI供应链上的科技公司们的信用违约互换利差正在不断扩大。所谓“信用违约互换利差”可以理解为市场为公司债务违约风险买保险的“保费率”。利差越大说明市场认为这家公司违约的风险越高保费就越贵。自9月下旬以来甲骨文的五年期信用违约互换利差扩大约60个基点至104个基点CoreWeave的利差上升约280个基点至约640个基点。

可以说Databricks非常具体地向人们展现了这一波人工智能明星公司们的困境：估值虽高概念虽性感但仅是跟上节奏就已经让他们筋疲力尽。