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編輯 程茜

智東西6月18日消息，美國AI數據基礎設施獨角獸Databricks CEO阿里·戈德西（Ali Ghodsi）在6月16日數據與人工智能峰會上稱，Databricks的年化營收已達69億美元（約合人民幣人民幣466億元），同比增長超過80%，高于上一財年第四季度的54億美元。該公司旗下AI產品年收入已達17億美元（約合人民幣115億元），高于2月份的14億美元（約合人民幣95億元）

戈德西還透露，AI智能體驅動的消費模式正在推高該公司的營收，但同時也帶來算力成本壓力，Databricks的毛利率將“走低”。

Databricks由加州大學伯克利分校AMPLab七位研究人員于2013年聯合創立，是“數據湖倉”架構的提出者，也是開源大數據計算引擎Apache Spark的幕后公司。

其聯合創始人兼CEO戈德西是計算機科學家，2006年獲瑞典皇家理工學院分布式計算方向博士學位。在創立Databricks前，他曾聯合創辦Peerialism AB，一家位于斯德哥爾摩的P2P數據傳輸公司，他也是Apache Spark的創建者之一。

▲Databricks聯合創始人兼CEO阿里·戈德西（圖源：Databricks）

一、估值千億美元，年化營收遠超競對

在AI數據平臺賽道，Databricks正將老對手Snowflake甩在身后。據CNBC報道，從估值來看，Databricks在私募市場已達1340億美元（約合人民幣9052億元），而Snowflake上市三年，目前市值約為830億美元（約合人民幣5607億元），前者高出后者逾六成。

在營收方面，Snowflake 5月發布的2027財年第一季度財報顯示該公司單季度營收為13.9億美元。若按年化計算（乘以4），其年化營收約為56億美元（約合人民幣378億元），而Databricks的年化營收已達69億美元（約合人民幣466億元）。

在上市節奏方面，Snowflake早在2020年就已經在美股上市。就在上周，SpaceX完成了創紀錄的上市首秀，市值一舉突破2萬億美元（約合人民幣13.5萬億元），OpenAI和Anthropic也已秘密遞交上市文件，AI企業紛紛沖向二級市場，Databricks卻依然選擇在場外觀望。

二、AI越成功，成本越失控？從“token狂歡”到“精算時代”

Databricks營收大幅增長的同時，利潤率卻在收縮。戈德西向CNBC解釋利潤率下滑時直言：“這是基于消費的商業模式，加上agent的到來。”客戶部署的AI agent越多，系統產生的查詢量就越多。Databricks按消耗量收費，營收隨之增長；但每次查詢調用的底層模型算力，成本也由Databricks承擔。

無論客戶是用自然語言數據查詢工具Genie回答業務問題，還是用AI智能體構建平臺Agent Bricks構建自定義AI應用都會消耗算力。戈德西坦承，Databricks的毛利率“將走低”，但他拒絕披露具體數字。

戈德西稱，企業客戶已從追求“詞元最大化”（Tokenmaxxing）轉向追求“價值最大化”（Valuemaxxing），即不再鼓勵員工無節制地消耗token，而是追求每一個token所能產出的實際價值。

如今大公司的策略變得更加精打細算：對于最前沿、最核心的業務任務，它們愿意調用頂級模型，比如Anthropic的Claude Mythos，因為這類場景對智能水平要求極高；但對于日常瑣碎的雜務，則切換到簡單、低成本的開源模型，絕不浪費一分錢。

戈德西特別提到，中國模型在Databricks客戶中極受歡迎，客戶們確實需要多樣化的選擇。在全球AI成本壓力陡增的背景下，性價比突出的中國開源模型正悄然成為海外企業控制算力賬單的實用工具。

三、省錢與增收雙管齊下，Databricks的兩條突圍路徑

CNBC報道稱，面對利潤率被擠壓的現實，Databricks采取兩條路徑。

第一，是幫客戶省錢，同時也幫自己省錢，該公司推出的Unity AI Gateway相當于在AI預算上裝了一個“水龍頭”，當使用量接近預設上限時系統會自動預警，既滿足了客戶控制成本的需求，也避免了過度消耗帶來的額外支出。

第二，是向垂直行業要利潤，通用平臺的利潤率很少，只有深入特定場景才能賣出溢價。今年3月，Databricks發布Lakewatch軟件，正式進軍網絡安全市場；在這次峰會現場，Databricks又宣布將收購安全初創公司Panther Labs，以推進網絡安全業務。Panther Labs在2021年B輪融資階段投后估值達14億美元（約合人民幣95億元），本次交易金額官方暫未披露。

同時，Databricks推出智能體客戶數據平臺CustomerLake，切入營銷數據管理領域。從安全到營銷，Databricks正在用垂直深耕的策略，試圖在基礎平臺之外尋找新的利潤增長。

結語：算力通脹擠壓利潤空間，AI服務商進入“增收不增利”時期？

Databricks的經營現狀是全球企業AI數據基礎設施賽道的縮影，AI agent帶來巨大市場增量，但算力通脹持續壓縮服務商盈利空間。短期來看，全行業“增收不增利”的陣痛難以緩解。

對于國內大模型廠商和AI應用開發者而言，這既是提醒也是方向，與其盲目卷參數、卷規模，不如想想誰能先幫客戶把“token經濟學”這本賬算清楚。畢竟，AI的下半場，拼的不是誰燒錢更猛，而是誰能幫別人把錢花得更值。

來源：CNBC