1000亿美元！中国人成为世界第四大独角兽

另一个独角兽AI即将诞生的吉蓬Xi的作者陈丽凡·Xinyuan（Chen Rican Xinyuan），另一项估值为1000亿美元！吉文Xi在8月20日报告说，他昨天宣布数据映射分析平台已签署了K系列财务条款的列表。一轮资金已导致数据助理超过1000亿美元（约合7.991亿元），增长了61％以上，而620亿美元（约合620亿美元（约44.451亿元）。 ▲Databricks正式宣布了新的融资（照片来源：官方Databricks网站），并引用了熟悉此问题的人们。根据TechCrunch的说法，该公司已正式宣布了其新融资（照片来源：Databricks网站）。 Databricks的最后一笔融资约为10亿美元（约合7.18亿元），投资者包括A16Z，Thrive Capital和其他人，并获得了“疯狂的过度订阅”。 Databricks成立于2013年，主要提供统一的数据服务和AI平台可帮助公司大规模集成和处理数据，并用于数据工程，数据科学，自动学习和AI应用程序。您还可以为电子商务公司，金融，医疗服务和其他领域提供数据服务。创始团队中也有中国人。此外，CO -FUNDER和首席建筑师是Reynoldsin（XIN）。作为他们自己的数据库体系结构“ Hujian Integrated”的先驱，Databricks是AI时代的数据情报领域的领先公司和关键数据基础架构提供商。迄今为止，超过60％的《财富》 500强公司使用Databricks数据情报平台来管理数据并将其与AI结合使用。 Databricks目前是Ethe World的第八家独角兽公司。在完成K-Round资金的收集后，Databricks有望在Openai，Bytedance和XAI之后成为世界上第四大独角兽公司。 NVIDIA也是Databricksva之一勒投资者处罚。一旦他以5亿美元的规模指导了数据链球融资，但没有参加这一融资。 Databricks表示，从这一轮资金中获得的资金将用于加速数据快车的策略。这包括对业务级服务代理商的砖块的更大扩展，对AI代理的新优化数据库的投资，以及对AI领域的未来收购和对AI的研究加深。 1。数据映创始团队在12年内价值1000亿美元，拥有15,000多个客户。 Databricks由加州大学伯克利分校的七名老师和研究生组成。自2013年基础以来，它引起了大约80名投资者的注意。该公司的大多数创始人是UC Berkeley Amplab的成员和共同创建的开源分支，分布式计算机框架Apache Spark还建立了用于数据分类速度的全球记录。然后，他们决定推销相关的技术，而Databricks诞生了。 ▲根据Databricks的七个创始人。董事会最初计划聘请外部和经验丰富的领导人担任首席执行官，但发现Databricks Engineering副总裁Ali Ghodsi在员工中众所周知。在担任首席执行官之后，投资者对仍然是教授的戈德西有些怀疑。 Ghodsi加强了他在商业书籍中的研究，并模仿了他的公司管理方法。现在个人管理公司，它以强大的风格运作，它很快就会发展数据链球并获得客户的信心。 ▲Ali Ghodsi（照片来源：Databricks）Adobe数据总监Bin Mu曾经对Ghodsi发表评论。 Databricksto的创始团队也有中文。他的共同创始人兼首席建筑师是雷诺·辛格（Reynold Singh）。高中毕业后，他去了加拿大多伦多大学，在那里仔细学习。然后，他在UC Berkel的Ampurab完成了博士课程EY并在毕业后直接参加了数据助理。 ▲XIN Xiong（摄影来源：LinkedIn）架构“ Huzhou-Coarbon”是Databricks最重要的焦点之一。该技术来自Databricks团队创建的Apache Spark项目，然后开始开展业务。数据仓库的结构化数据存储能力整合了数据湖的cunstructruct和半结构的数据存储真实，从而提高了数据处理的效率和可靠性。在AI时代，Hucang的综合体系结构的价值越来越重要。 AIS的培训和推理过程需要大量结构化的半结构和非结构化数据。集成的Hucang体系结构允许对这些数据进行集成存储和管理，并承认数据摄入，处理和分析，并可以轻弹爬升，从而降低存储和计算成本。 Hucang的集成体系结构还具有本地AI设计，例如作为可以简化AI数据处理过程的自动学习框架（例如Pytorch）的矢量搜索和集成。在2022年，在歌剧推出Chatgpt并激活了AI的全球繁荣后，Ghodsi Databricks的联合创始人兼首席执行官看到了AI在数据分析领域的巨大潜力，并决定增加对AI技术的投资。当时，Databricks预测2022年至2025年之间的现金消耗总成本为15亿美元。该模型在Mosaicml中的启动，此次收购帮助Databricks于2024年3月推出了开源模型，而是使用了开源量，并未启动后续版本。 Databricksla联合数据智能平台提供自动服务（自动模型培训），IA Mosaic（模型实现），AI Play Patio（无交互式代码测试），统一目录代理工具的管理和MLFLOW集成。戈德西在2024年说，截至当年11月包括马赛克在内的生成的产品增加了300％ – 年。 2。连续解放了多个服务代理商，年收入为37亿美元。 Databricks在去年年底获得了大量100亿美元的资金后，Databricks一直在AI领域中移动，推出了许多新产品和服务，并在收购市场中收购了新的AI公司。该代理是数据快速批准的最新投资，也是AI技术开发的主线。今年5月，Databricks宣布了Neon的收购，Neon是没有服务器数据库的后reyes（与开源对象相关的数据库）。 Neon使用AI代理来增强数据库设置，而平台上的80％的数据库自动创建了AI。交易达到了10亿美元，数据映射可以进一步消除传统数据库的弹性瓶颈，并为代理提供“ AI-First”数据库的基本功能。 sh收购霓虹灯后，Databricks巧妙地推出了今年6月的两项代理服务。其中，您可以使用代理砖自动创建AI代理。用户必须完成代理的创建，只需提供对任务的简要说明，并通过Databricks数据库向代理提供娱乐数据。特工布里克（Agent Brick）针对流行的行业案例进行了优化，例如结构化信息，知识帮助，个性化文本转换和多个代理系统。 Lakbase与霓虹灯兼容，以前由Databricks获得。 Databricks Lakehouse数据仓库平台与业务数据和集成分析深入集成。它不仅可以用于执行大规模分析，而且还可以接受真实的时间应用，并满足对AI代理的快速数据咨询的特征。这两项服务补充了代理商的砖块，极大地简化了公司的建设代理商，湖泊可以提供适当的方式这些代理的E数据库。它们仍在预览中，但是市场易于使用，生态整合，兼容性等。几种AI服务的推出也已成为数据映的新增长点。 Databricks高管在6月份在一项投资者活动中表示，年度收入将在7月达到37亿美元（约合2656亿元）。同时，Databricks的客户人数达到了15,000多个。 3。外部力量将强烈刺激这一融资链，但仍然面临多党竞争。 Databricks已成为当今硅谷最受欢迎的投资目标之一，累计资金近200亿美元。在收到了新一轮的基金收集后，CNBC采访了Ghodsi，并说，在Figma完成了OPI和股票价格之后，“投资者撞上了他们的手机”。这一轮的融资必须是“强大的外部推力”。这也表明投资者希望获得同样受欢迎的公司IPO Databricks之前的脚部。随着J Finance系列的正式宣布，去年12月底，Databricks从100亿美元中获得了大量资金，以建立当年的财务历史记录。目前，不乏运营资金。戈德西说，当今投资者最关心的是Databricks的AI服务是否可以真正自动化工作流并为公司提供价值。 Ghodsi做出了回应，这些服务仍处于早期阶段，目前专注于解决公司的日常任务。 Databricks融资证实了像这样的新A -DATA基础设施公司的极大市场兴趣，但是Databricks是与Ake和Oracle等竞争对手面对竞争的雪地。 Snowflake建立在Databricks时，通常被认为是前者的主要竞争对手之一。雪流来自关注结构化数据分析的数据存储，u的便利性SE和业务层面的安全。 Databricks Lakehouse强调了结构化和非结构化数据的AI/ML的处理和功能。在AI时代，两家公司之间的业务重叠正在增加。两者都启动了数据代理服务，并在其收购中选择了相同的地址。作为霓虹灯的雪花收购了脆皮的datathis年，这是斑点数据库的创业。雪花当前的市场价值约为642亿美元，低于目前的数据序列评估。 ▲雪花股票价格的变化（照片来源：Yahoo Finance）最古老的数据库公司（例如Oracle）也将改善与AI相关的数据产品的设计。 Oracle于2024年推出了AI代理服务，提供了改进的搜索生成（RAG）和其他功能。今年3月，该公司对AI代理进行了另一项研究。它是公司相信，攀登，实施和管理AI代理和代理设备的综合平台，也是允许他们访问代理数据。大型云基础架构公司（例如Microsoft Azure，Google Cloud和AWS）也是该市场中的关键参与者，启动了连续数据相关的数据服务。根据IDC咨询公司的报告，2025年，DataBricks在全球范围内最初是在全球范围内且在全球数据平台的软件供应商中首次在全球范围内及其较小的谷歌群体中的数据，而不是全球数据平台的范围，或者在全球数据平台的范围内均与之相比。雪花在规模方面。结论：Databricks在自由有效现金流的流程中更接近盈利能力。 IPO将是下一步吗？几位分析师说，数据助理仍在亏损，但是运营效率和成本管理有了显着提高，预计将在2025年获得自由的现金流利润。随着美国美国OPI市场的回收，美国，数据助理尚未提交IPO申请，并且对else epecovile appectivements of the Rele的申请VANT的问题相对含糊，仅揭示了OPI的意图，但尚未澄清的时间。
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