划重点
01AI数据分析公司Databricks完成86亿美元融资，目标总额100亿美元，估值飙升至620亿美元。
02CEO Ali Ghodsi表示，现在AI泡沫已经到顶，许多初创公司徒有其表，获得如此高的估值。
03他认为，Databricks的大部分生命周期将作为一家上市公司度过，尽管目前还没上市。
04此外，Ghodsi表示，尽管现在资本越来越容易获得，上市的价值确实在这些年有所降低。
05最后，他呼吁保护硅谷的优势，继续发扬光大，推动美国经济的动力。
以上内容由腾讯混元大模型生成，仅供参考
Ali Ghodsi：
什么是泡沫？
现在一个只有五个人、没有产品、没有创新、没有知识产权，只是几个应届毕业生创立的公司，就能获得数亿甚至数十亿美元的估值。
这些创业公司什么都没有，就能获得这么高的估值，这不是泡沫是什么？
作者 | Eric Harrington
12 月 18 日，一则金额惊人的融资消息引发科技界轰动：AI 数据分析公司 Databricks 宣布完成 86 亿美元融资（约合人民币 626 亿元），目标总额 100 亿美元的 J 轮融资已完成近九成。这笔资金不仅超越了 2023 年 OpenAI 创下的 65 亿美元融资记录，更让这家成立 11 年的公司估值飙升至 620 亿美元，超越了主要竞争对手 Snowflake。
“如果你知道某个大企业的名字，很可能他们正在使用 Databricks。”在美国商业新闻网站 Axios 的 AI+ 峰会上，Databricks 联合创始人兼 CEO Ali Ghodsi 接受采访，并如此描述公司的市场地位。
成立于 2013 年的 Databricks 由七位加州大学伯克利分校的教授和数据科学家创立，是数据湖仓（Lakehouse）架构的开创者。公司将数据仓库的结构化存储与数据湖的灵活处理相结合，为企业提供统一的数据分析平台。在生成式 AI 浪潮兴起后，公司迅速加码布局：2023 年斥资 13 亿美元收购 MosaicML，今年 3 月发布开源大模型 DBRX，12 月又与 Meta 合作引入 Llama 3.3 70B，持续强化其 AI 技术实力。目前，超过 60% 的财富 500 强企业都在使用 Databricks 的解决方案。
在最新采访中，Ali Ghodsi 分享了几个精彩细节：
对于此轮融资，原本计划募集 30-40 亿美元，但当消息传出后，投资意向总额飙升至 190 亿美元，“我当时差点从椅子上摔下来。”；
在回应是否会在 2025 年上市时，他表示这仍是一种可能，“从理论上说，明年是最早的可能时间点，但也可能会是后年。”；
谈及 Databricks 与 Snowflake 的竞争时，他透露公司曾有一个名为“Snowmelt”（雪融）的项目，专门针对 Snowflake，“但那都是过去的事了。”；
最引人深思的是他对 AI 行业现状的警告。他直言现在“AI 泡沫已经到顶了……许多一无所有的初创公司被估值 10 亿美元，这就是所谓的泡沫”，并将当前形势与 90 年代末的互联网泡沫相比较；
展望未来，他特别看好 AI 在医疗和教育领域的应用，“想象一下那个改变行业的应用，你有一个看过数十亿病例的个性化医生，能给你最佳的医疗建议。”
采访者：你出生在伊朗，年幼时父母带着你逃难到瑞典，在那里完成学业，最后成年后来到美国从事学术研究。这段经历让人印象深刻。回顾你的成长历程，有哪些体会和感悟对你现在领导 Databricks 特别有帮助？
Ali Ghodsi：好问题。我认为人最大的局限就在于，我们都会本能地设防，这常常让我们看不清事实的真相。我很幸运，在成长过程中经历了多个不同的环境，接触了不同的学校、国家、宗教信仰和社会阶层。这些经历让我深刻领悟到一点：要学会换位思考。
这对 CEO 来说尤为重要，因为你要面对客户、员工、产品、销售、人力资源、市场营销、财务等各个团队。你需要思考：他们是怎么想的？会有什么反应？如何调动他们共同朝一个目标努力？最关键的是要学会反向推演：他们会怎么理解你传达的信息？这些都是我从经历中学到的宝贵经验。
正因如此，当有人跟我说：“我不想搬到新城市，因为不想让孩子换学校，现在这个年龄段不适合变动。”我都会说：“不，恰恰相反，就该让他们经历这个。让他们适应新环境，体验不同的学校。这种挑战对他们来说其实是一种财富。”
采访者：你说过，公司文化是 CEO 文化的折射，企业价值观源自于 CEO 的价值观。那么，Databricks 的文化中体现了你的哪些特质？
Ali Ghodsi：是这样的。我觉得一个人的性格往往会被早期经历塑造，就像第一份工作会在你身上留下深深的烙印。我是从学术研究起步的，读完博士后继续做研究工作。所以我保持着研究者的思维方式。我们公司的核心文化原则之一就是“追求真相”（truth-seeking）。这正是研究工作的精髓。寻求真相从来都不是一帆风顺的，它往往难以捉摸，事实也会随时间演变。但作为研究者，你要学会克制情绪，放下成见，专注于一个目标：这个问题的本质是什么？背后的真相是什么？这已经成为了 Databricks 的核心文化基因。这在商业世界并不常见，在许多大公司里，人们更擅长的是向上管理，说些“正确的话”。
采访者：这个理念在小规模团队中容易实现，但现在你们已经发展到拥有数千名员工的规模了。要如何确保这种文化能够始终保持下去？
Ali Ghodsi：文化建设主要靠三个支柱。首先是招聘环节，我们会根据文化原则来评估每一位候选人。比如说“追求真相”这一点，考察起来其实很简单。我会问：“能说说你最近一次犯的错误吗？讲一个你真实经历过的失误。”比如我就可以说，昨天没有及时报告融资情况就是一个错误，这种坦诚的态度就很好。通过这样的对话，你能感受到一个人的特质。那些回答“可能就是有时候工作太投入了”的候选人，和那些能够直面承认“确实，那次我搞砸了”的人，给人的感觉是完全不同的。
把好招聘关只是第一步。如果想更进一步，还要在晋升机制中强化文化导向。这意味着在评估晋升时，要认真考察员工是否真正践行了这些文化原则。这一点其实很有挑战性，因为你可能会遇到一些业绩非常出色的员工，为公司创造了巨大价值，但他们的行事风格与公司文化并不契合，他们的成功可能源自其他因素。
第三个支柱是绩效管理。对于那些与文化不匹配的员工，我们需要做出决断。也许是招聘环节出了偏差，也许是晋升决策有误，但一旦发现这种不匹配，关键是要有勇气采取行动，该调整的就要调整。
采访者：公司创立时有七位联合创始人，对吧？我没记错的话，他们现在都还在公司？你是第二任 CEO，但所有人都留下来了。这很不寻常。即便是只有两位联合创始人的公司，到现在通常也会有人离开。你觉得是什么原因让大家都选择留下？能谈谈这个团队的特点吗？
“把财务团队关在门外”
采访者：Databricks 与其他风投支持的创业公司相比有个显著特点，部分原因可能是因为估值和融资规模的关系，你们进行了多次大规模收购，其中有几次超过了十亿美元。
在收购另一家公司时，即便是较小的团队，你们如何处理文化融合的问题？因为即便创始人的理念契合，但那些并非经过 Databricks 严格招聘流程筛选的员工，可能与公司文化并不匹配。
Ali Ghodsi：文化这个问题其实很简单，因为公司的文化就是 CEO 个性的投射。如果收购对象的 CEO 理念契合，那就没问题了。
采访者：相比获取技术，这个因素对你们来说有多重要？
Ali Ghodsi：很多公司的做法是，让并购团队去评估收入增长、财务状况，然后计算估值。他们会做大量财务分析、Excel 运算，最后说服自己这是个好交易。我们恰恰相反，这些是最后才考虑的。我们首先关注的是人。文化契合度是我们的第一评估标准。我们会花大量时间研究对方：这个人是什么背景？有什么经历？能找到什么公开资料？然后我们会与他们深入接触。
为什么这么看重人？因为我们要一起工作。过去的成绩固然重要，但更关键的是未来五年我们能否真正协同。这是第一步。第二步才是关注产品：这是个什么样的产品？创新点在哪里？知识产权如何？最后才是让财务团队介入分析。
采访者：关于先前 Databricks 对 Tabular 的收购，你们甚至考虑财务数据吗？Tabular 的年度经常性收入还不到 500 万美元，你们却支付了 18 亿美元。财务团队有参与这个决策吗？
Ali Ghodsi：（笑）我们确实把财务团队关在门外了。但 Tabular 这个案例很特别，因为我很早就在关注这位创始人了。在他创立 Tabular 之前，在他还在 Netflix 工作的时候，我就一直在试图说服他来 Databricks 工作。所以这是一个我跟踪了很多年的目标。我们很清楚自己在买什么。
Tabular 创始人 Ryan Blue
采访者：聊了那么久，我还没向读者介绍 Databricks 究竟是做什么的。让我这样问吧，如果你在酒吧遇到一个对 AI 或技术完全不了解的人，你会怎么解释 Databricks 的业务？
Ali Ghodsi：是这样的，以财富 500 强企业为例，其中 60% 的企业都在处理海量数据。但这些数据不会自己组织自己。在后台需要大量基础性的工作来组织这些数据，确保数据安全，这一点特别重要，因为现在网络攻击无处不在，各种黑客都在试图入侵这些公司。在确保数据安全的基础上，还要能从中获取洞察。
这些洞察包括两个维度：
一是回顾性的，比如“上周的销售额是多少？这个产品在日本市场表现如何？”
二是前瞻性的。这就涉及到 AI 应用，比如预测哪些客户可能流失？某个产品应该储备多少库存？再比如生成式 AI 的应用。
JetBlue 航空就用我们的技术来处理航班延误时的问题：发生了什么？应该去哪个登机口？这是一个可以直接对话的生成式 AI 应用。
“AI 泡沫到顶了”
“现在的 AI 就是 1997 年的互联网”
采访者：你说你认为 Databricks 最终会以上市公司的身份度过大部分时间。但是你们有一些同行却在说，上市对他们来说没有任何好处，带来的麻烦远大于收益。除非被迫，否则他们真的不想上市。从你的角度来看，最终上市是否有价值？不管是明年还是后年？为什么一定要上市？现在私募市场资金充裕，你们完全可以继续融资，就像 Mars 那样。
Ali Ghodsi：首先，融资 100 亿美元是非常累人的。我要协调这么多方之间的巨额交易。
采访者：这就是为什么你们雇了一百个财务人员，他们会处理这些事情。
Ali Ghodsi：话是这么说，但我不能完全放手不管。这是一个巨大的后勤工作，要不断协调这些交易，这是不上市的第一个原因。第二，上市是一个重大的营销事件，这是我们还没有用过的筹码，我们在留着以后用。这对提升知名度有很大帮助，特别是在美国。虽然我们是一家国际化公司，但美国仍是我们的主要市场。这点价值不容低估。
我认为随着资本越来越容易获得，上市的价值确实在这些年有所降低。比如说在 10-15 年前，如果你想获得这种规模的资金，除了上市别无选择。现在情况变了，但尽管如此，我们仍会上市。我们现在就在按上市公司的标准在运营。
采访者：这轮融资后，从估值角度来看，你们现在已经超过了 Snowflake。自从 Frank（Snowflake 原 CEO）离开后，你似乎在暗示 Snowflake 不再是你们的竞争对手，至少从你们的角度来看是这样。如果 Snowflake 不再是目标，那现在你们的目标是谁？
Ali Ghodsi：这就像在打牌，有人发给你一手牌，你看了看发现牌特别好。这种时候你在想什么？你会想：“千万别搞砸了。”
我认为对 Databricks 来说最重要的就是不要搞砸。要善待员工，确保公司安全稳定，继续保持创新。不要失去我们最初那种源自研究的创新基因。如果我们能做好这些，好事自然会发生。我们不需要过分关注其他。
采访者：你不觉得需要一个目标吗？我不是说非得是敌人，但就是那种更大的公司，那个你想追赶的 CEO。从外界来看，这似乎一直是 Databricks 的 DNA 的一部分。
Ali Ghodsi：确实，我们曾经有一个叫“Snowmelt”（雪融）的项目，专门针对 Snowflake，我们当时确实把他们妖魔化了。但说实话，那都是过去的事了。
采访者：我就直说吧——现在没有类似“缩小与 Salesforce 差距”之类的项目了吗？
Ali Ghodsi：没有了，我们现在与 Salesforce 有着密切的合作关系，我们很喜欢他们。
采访者：你们确实和很多公司都有合作。
Ali Ghodsi：是的，我们现在是友好的合作伙伴。
采访者：你最近提到一个观点，你把现在的情况比作互联网泡沫后期。回想 1996-1998 年的时候，有很多搜索引擎，数量众多。最后一个新公司横空出世，击败了所有人。现在你们与许多大型生成式 AI 公司都有合作，他们既是你们的客户，某种程度上也是竞争对手。你觉得他们中的很多会不会像 Lycos 和 AltaVista 一样消失，我们会不会看到这些获得巨额融资的公司最终湮没在历史长河中？
Ali Ghodsi：我认为会这样。不过，我们也要提醒大家，1997 年时也有一家叫亚马逊的小书店。我还记得，因为我年轻时写硕士论文时研究过它。顺便说，这也是我父亲唯一做过的一次股票做空。
当时的情况是，他们在网上卖书，人们都说这显然行不通，觉得谁会傻到在网上输入信用卡信息？没人会这么做。但看看现在。这家公司依然屹立不倒，而 Lycos、AltaVista 和雅虎都已不在。确实，它们与现在一些大模型公司之间似乎有一些相似之处。
采访者：我同意你的观点。我觉得人们现在过于关注眼前的事情，但我认为我们会看到重大变革。在未来十年，我们会看到诞生一些全新的巨型公司，它们现在可能还没有成立。最大的挑战是很难预测它们会是谁，就像 1999 年时谁能预测到 Twitter、Airbnb 或 Facebook？那时我们都在关注路由器、思科这些，还有 IT 行业。对了，还有 Pets.com。
Ali Ghodsi：预测这些事情确实很难，但让我举个我认为很有可能的例子。以医疗健康为例，这个行业占美国 GDP 的 17%，对在座的每个人和他们的家人都至关重要。如果现在还不重要，在你生命的某个时刻一定会变得极其重要。想象一下那个杀手级应用——抱歉，这个词用得不太恰当。想象一下那个改变行业的神奇应用，你有一个看过数十亿病例的个性化医生，能给你最佳的医疗建议。你愿意为这个付多少钱？我觉得会很多。
但这家公司现在还不存在，我也不认为会是现有的任何一家公司。教育领域也是如此，每个人都很关心孩子的教育。现在教育在风投圈并不是一个热门领域。实际上，风投们总说永远不要投资教育，在这个领域你永远不会成功。
但我认为在这个新时代，他们错了。这很明显，我们现在用大语言模型做什么？它们基本上就是私人教授，可以一直陪着你学习。所以我认为这个领域会有很多发展。当然，我也认为现在一些公司确实很了不起，他们已经取得的成就令人惊叹。也许其中的某一家会成为下一个亚马逊，在未来 10-20 年里生存下来。
采访者：今年五月我见过一次 David Sacks，他现在即将成为“AI 沙皇”，还管着加密货币。如果你是在和 Sacks 对话，你会劝诫他什么？
Ali Ghodsi：我觉得对监管要谨慎一些。去年我们经历了一波监管狂潮。我们有这些算力统计，然后是各种行政命令、欧盟法规，还有政治因素和公司的监管套利等各种情况。当时我们担心这些 Scaling Law 会创造出超级AGI。现在看来 Scaling 遇到了瓶颈，那些担心的事情似乎并不会发生。
【编者注】David Sacks 是“美国支付宝”PayPal 的首席运营官，也是“PayPal 黑手党”的成员之一，更是马斯克的老乡。
今年 David Sacks 又被白宫任命为首任“加密货币和人工智能主管”，人称“加密和 AI 沙皇”，故有此问。
Ali Ghodsi：不是这个意思。我们当然要保持关注，而且这一点已经广为人知——要关注具体的使用场景。我们不希望看到那些对社会有害的应用。但这和说“别做任何 AI 研究”或“让我们限制研究”是不同的。我记得当时有人说“暂停六个月，什么都别做，六个月后再重新开始”，这种想法很荒谬。
采访者：最后一个问题。说回你自己的经历，作为一个难民来到欧洲，后来成为了一家美国公司的领导者。当你思考硅谷的发展，思考你的公司和其他类似公司的发展时，对于美国的移民政策，无论是针对技术人才还是非技术人才，你有什么看法？这些政策可能会如何改变？
Ali Ghodsi：我不知道政策会如何改变，但我确实在欧洲也创办过一家公司。我很爱欧洲，从内心来说我也算是个欧洲人，毕竟我在那里长大。但在那里，我不可能创造出 Databricks 这样的公司。硅谷非常特别，这里是多种因素完美结合的产物。首先是资金，在欧洲你根本不可能融到 100 亿美元。
但这只是其中之一。第二个因素是这里有非常有干劲的人才，他们来到这里，愿意做出巨大牺牲，每周工作 100 个小时，放弃生活中的一切。他们愿意承担巨大风险，拼命工作。再加上这里的大学和附近的研究实验室，这种组合真的很独特。我希望我们能保护好这些优势，继续发扬光大。我认为这是美国 GDP 增长背后的秘密引擎，是推动经济的动力。我希望我们能守住这些，但谁知道未来会发生什么呢。