導讀
- 這家獨角獸估值比OpenAI還高
- 揭秘Databricks領先的早期戰略
- 讀懂它能逆“市”擴張的底氣
- 博滿投資觀點：四大亮點總結
AI席卷各個行業，可不要隻盯着ChatGPT和英偉達！
世界著名财經媒體《财富》網站，連續數月用頭條版面長篇幅“起底”行業巨星Databricks，讓這個深耕在技術前沿的公司再次走進大衆視野。
在回顧Databricks發展曆程時，《财富》引用了頂級科技風投企業A16Z聯合創始人Ben Horowitz的評價：“這是我見過最糟糕的演講稿”， 當他回顧2013年在加州伯克利首次與團隊見面時，“演講稿裡的圖檔醜極了，而且公司的理念又前沿又瘋狂。”
幸運的是，瑕不掩瑜。憑借創始團隊行業領先的技術水準——創始人包括被行業譽為“10年以來最優秀的分布式系統專家”的Matei Zaharia 博士，Databricks仍然獲得了A16Z 1300萬美元的啟動資金。
經過近十年的發展，Databricks現已成為全球知名的資料+AI獨角獸企業。2021年，該公司獲得三大雲服務商的聯合投資，估值達到380億美元——對比OpenAI在2023年初行業爆火情況下獲得的估值，還要高出 90億美元。
Databricks究竟是何方神聖？為什麼三大雲服務商争相布局？為什麼說這家公司能成為下一代科技“巨獸”？在下面的文章中，澳财投研團隊将進一步盤點這個“隐藏”在公衆讨論之外的“AI巨獸”。
早于“雲時代”，早于“AI火”，揭秘Databricks戰略
在澳财公衆号4月釋出的文章《挑戰ChatGPT？資本表示認可！為什麼說資料新秀Databricks能成為科技“巨獸”？》中，我們透過Databricks釋出的大語言模型Dolly，分析了公司在行業中的上司地位。
自ChatGPT走紅後，企業對大語言模型應用的讨論層出不窮：一方面切實地感受到了AI取代基礎工作的可能性；另一方面以“保護權利與安全”為由，聯合抵制OpenAI的進一步研發。
對于該現象，Databricks推出了自己的解決方案：公司認為企業更願意自行建構自己的模型，而不是将資料直接通過API發送到第三方。因為對于大多數公司來說，真正帶來收益的資料通常涉及知識産權和商業機密，将這些最敏感的資訊披露給外界存在極大的風險。
Databricks 首席執行官Ali Ghodsi表示：“ 隻需 30 美元、一台伺服器和三個小時，我們就能教 Dolly 開始進行人類級别的互動。“令人興奮地是，Dolly 與GPT-3的1750億參數相比，Dolly模型隻有6億參數，這意味着企業能夠以更低廉的成本，即可建構和部署性能與ChatGPT類似的AI模型，且保有對敏感資料的控制能力。
Dolly已于4月12日進化至2.0版本
實際上，釋出前沿的大語言模型，隻是Databricks技術能力的驗證之一。在發展過程中，Databricks連續被評為大資料100強（科技咨詢研究機構CRN）、AI 50強（福布斯）、雲資料管理系統及資料科學行業上司者（科技咨詢機構Gartner）等諸多重量級獎項及稱号。
在 Databricks 聯合創始人辛湜（Reynold Xin）參加播客“What's Next | 科技早知道” ，被主播 Howie Xu采訪時，他揭秘了公司精準把握雲時代和AI普及機遇的背後原因。
他表示，UC Berkley在科研方面的領先地位，是創始團隊能夠具備前瞻視野的基礎原因。早在2009年，創始團隊所參與的論文《Above the Clouds: A Berkeley View of Cloud Computing》就獲得了上萬篇引用，并且火到出圈。而在後續的一年，團隊參與到Netflix的競賽項目，為Netflix巨大資料體量、資料來源複雜的分析任務提供解決方案，進一步看到了資料處理的行業痛點及未來機遇。
前瞻性的思維與眼界，使得公司在創業初期即定下了三個原則：All in Cloud ( 全精力押注雲計算)、避開資料倉庫的紅海競争、不做不具規模效應的定制化服務。
回過頭看，也正是這三個原則讓Databricks具備了極強的差異化競争能力，也在後續的發展中占盡天時、地利及人和。以大方向為例證，在早期融資過程中，投資人不斷質疑“All in Cloud”的原則是否正确（2008年被視為雲計算”鯉魚躍龍門“的一年，Databricks成立于2013年，雖然當時亞馬遜、谷歌和微軟均已下場，且有Netflix、Salesforce嶄露頭角，但仍然處于技術發展的較早期階段）。
但團隊的堅持，讓其技術在雲計算普及之前就做好了準備。辛湜表示，在2018-2019年之後，投資人就不再挑戰雲戰略了，反而認為是極大的加分項。
逆“市”擴張，Databricks的底氣來自哪裡？
随着資本市場遇冷，2022年開始，科技行業遭遇了前所未有的裁員潮。根據Layoffs.fyi資料，2022年，全球共有1057家科技企業官宣了裁員，影響範圍約達16.5萬人。而在2023年，這個資料并無扭轉之勢——截至目前，已有749家科技企業共裁員約20萬人。
與此截然不同的，Databricks首席人力資源官在2022年7月表示，公司仍在招聘人才的階段中；當博滿澳财團隊在2023年5月參加Databricks線下活動時，也欣喜地聽到了同樣的回報。
圖：2023年5月，Databricks湖倉一體技術分享會
那麼，Databricks逆“市”擴張的底氣來自哪裡呢？
在澳财投研團隊看來，穩站AI賽道的基建位置、優秀的财務表現、極強的客戶留存能力，是Databricks實作持續增長的關鍵因素。
根據公司公開披露的資料，截至2022年8月，公司已成功突破年化收入10億美元大關。相較2年前接受公開采訪時，其業績增幅高達200%以上。
與此同時，公司已經建立了非常廣泛的藍籌客戶群體，覆寫健康、消費、媒體、金融、公共事業、制造業和能源等。據悉，全球财富500強企業中，Databricks的普及率已達到40%以上。
在悉尼線下的交流會中，Databricks也公布了近期在澳洲市場的重大進展：公司簽下了四大銀行之一NAB，将幫助該銀行建構一個名為Ada的新戰略資料平台，以替換此前陳舊的背景系統。
這從側面證明了Databricks技術的吸引力——NAB作為高合規要求、高資料敏感性、高技術替換門檻的銀行案例，下決心在5年時間内完全替換所有分析作業系統，展現出Databricks在合規性、工作流程簡化及顯著的價值創造能力。
NAB首席技術與營運官Patrick Wright在接受科技媒體ITNews采訪時表示：“你可以把Ada看作是NAB的‘第二章’。我們用來建構Ada的許多技術在五年前還不存在，或者至少沒有經過可擴充和測試，而現在，我們相信是時候進入下一個時代了。”
此外，他還表示，目前為止，銀行已經将三個資料源整合到了平台上，并且已經有了實際的應用案例。銀行計劃将所有核心資料都叫傳遞該平台上，并逐漸棄用NAB基于AWS建立的資料湖以及其他平台。
當被問及為什麼該銀行選擇重新架構，而不是繼續使用AWS的平台時，Wright表示，不要将資料平台看作是一個靜态的服務：“在我剛開始涉足資料領域時，大公司往往會購買一個特定的平台，并期望它能持續使用20或25年。在當今現代世界，技術的半衰期是18個月，如果不願意與時俱進，将很快被技術淘汰。“
在該平台中，Databricks扮演着新一代資料湖的角色。Wright評價道 ：“以Databricks為例，它有一個叫做Unity Catalogue的元件，使我們能夠将中繼資料（尤其是個人資訊、敏感個人資訊和司法管轄權的标記）與資料通路控制整合，而不是在資料存儲之上添加這些控制，這樣我們可以更加確定誰能通路哪些資料，使得資料安全級别更高。從合規角度來看，平台内置了資料控制，符合PCI DSS等标準的合規性。”
投資經理觀點
在博滿澳财投資團隊的研究筆記中，對該公司有四大亮點總結：
- 處于高增長的行業：資料AI行業正在爆發型增長，潛在規模超過萬億級别；
- 擁有領先技術，且處于AI行業的關鍵位置：Databricks 是人工智能和機器學習的基礎設施，是行業首個湖倉一體架構，兼具資料湖和資料倉庫的獨特優勢，且可以提供強大的可靠性、合規性和卓越性能。
- 頂尖管理團隊：管理團隊具備世界頂級的科研背景及管理背景，已帶領公司跨越經濟周期并持續實作強勁增長。
- 多元化的長期客戶群，穩固的戰略合作夥伴關系：被各行業中的龍頭藍籌企業所認可并加速部署；被三大雲服務商戰略投資，并形成穩固的戰略合作夥伴關系。
除此以外，Databricks在2021年就在公共場合表達過IPO的意願，意味着作為投資标的，潛在退出的目标明确。盡管2022年市場出現動蕩，IPO計劃被推遲，一旦IPO視窗打開，相信公司将會在不久的将來上市。
作者：Derrick YE，Eva Zhuang
編輯：Serena 張斯
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