融資百億美元後，Databricks CEO 警告：AI 泡沫已到頂，許多初創公司徒有其表

Ali Ghodsi：

什麼是泡沫？

現在一個只有五個人、沒有產品、沒有創新、沒有知識產權，只是幾個應屆畢業生創立的公司，就能獲得數億甚至數十億美元的估值。

這些創業公司什麼都沒有，就能獲得這麼高的估值，這不是泡沫是什麼？

作者 | Eric Harrington

出品丨AI 科技大班營（ID：rgznai100）

屋子裡的大象早已不堪重負，泡沫之中，誰在裸泳？

12 月 18 日，一則金額驚人的融資消息引發科技界轟動：AI 數據分析公司 Databricks 宣佈完成 86 億美元融資（約合人民幣 626 億元），目標總額 100 億美元的 J 輪融資已完成近九成。這筆資金不僅超越了 2023 年 OpenAI 創下的 65 億美元融資記錄，更讓這家成立 11 年的公司估值飆升至 620 億美元，超越了主要競爭對手 Snowflake。

「如果你知道某個大企業的名字，很可能他們正在使用 Databricks。」在美國商業新聞網站 Axios 的 AI+ 峰會上，Databricks 聯合創始人兼 CEO Ali Ghodsi 接受採訪，並如此描述公司的市場地位。

成立於 2013 年的 Databricks 由七位加州大學伯克利分校的教授和數據科學家創立，是數據湖倉（Lakehouse）架構的開創者。公司將數據倉庫的結構化存儲與數據湖的靈活處理相結合，為企業提供統一的數據分析平台。在生成式 AI 浪潮興起後，公司迅速加碼佈局：2023 年斥資 13 億美元收購 MosaicML，今年 3 月發佈開源大模型 DBRX，12 月又與 Meta 合作引入 Llama 3.3 70B，持續強化其 AI 技術實力。目前，超過 60% 的財富 500 強企業都在使用 Databricks 的解決方案。

在最新採訪中，Ali Ghodsi 分享了幾個精彩細節：

• 對於此輪融資，原本計劃募集 30-40 億美元，但當消息傳出後，投資意向總額飆升至 190 億美元，「我當時差點從椅子上摔下來。」；

• 在回應是否會在 2025 年上市時，他表示這仍是一種可能，「從理論上說，明年是最早的可能時間點，但也可能會是後年。」；

• 談及 Databricks 與 Snowflake 的競爭時，他透露公司曾有一個名為「Snowmelt」（雪融）的項目，專門針對 Snowflake，「但那都是過去的事了。」；

• 最引人深思的是他對 AI 行業現狀的警告。他直言現在「AI 泡沫已經到頂了……許多一無所有的初創公司被估值 10 億美元，這就是所謂的泡沫」，並將當前形勢與 90 年代末的互聯網泡沫相比較；

• 展望未來，他特別看好 AI 在醫療和教育領域的應用，「想像一下那個改變行業的應用，你有一個看過數十億病例的個性化醫生，能給你最佳的醫療建議。」

以下為 Ali Ghodsi 的採訪對話全文，經 CSDN 精編整理：

從難民到「七位 CEO」

採訪者：你出生在伊朗，年幼時父母帶著你逃難到瑞典，在那裡完成學業，最後成年後來到美國從事學術研究。這段經歷讓人印象深刻。回顧你的成長歷程，有哪些體會和感悟對你現在領導 Databricks 特別有幫助？

Ali Ghodsi：好問題。我認為人最大的局限就在於，我們都會本能地設防，這常常讓我們看不清事實的真相。我很幸運，在成長過程中經歷了多個不同的環境，接觸了不同的學校、國家、宗教信仰和社會階層。這些經歷讓我深刻領悟到一點：要學會換位思考。

這對 CEO 來說尤為重要，因為你要面對客戶、員工、產品、銷售、人力資源、市場營銷、財務等各個團隊。你需要思考：他們是怎麼想的？會有什麼反應？如何調動他們共同朝一個目標努力？最關鍵的是要學會反向推演：他們會怎麼理解你傳達的信息？這些都是我從經歷中學到的寶貴經驗。

正因如此，當有人跟我說：「我不想搬到新城市，因為不想讓孩子換學校，現在這個年齡段不適合變動。」我都會說：「不，恰恰相反，就該讓他們經歷這個。讓他們適應新環境，體驗不同的學校。這種挑戰對他們來說其實是一種財富。」

採訪者：你說過，公司文化是 CEO 文化的折射，企業價值觀源自於 CEO 的價值觀。那麼，Databricks 的文化中體現了你的哪些特質？

Ali Ghodsi：是這樣的。我覺得一個人的性格往往會被早期經歷塑造，就像第一份工作會在你身上留下深深的烙印。我是從學術研究起步的，讀完博士後繼續做研究工作。所以我保持著研究者的思維方式。我們公司的核心文化原則之一就是「追求真相」（truth-seeking）。這正是研究工作的精髓。尋求真相從來都不是一帆風順的，它往往難以捉摸，事實也會隨時間演變。但作為研究者，你要學會克製情緒，放下成見，專注於一個目標：這個問題的本質是什麼？背後的真相是什麼？這已經成為了 Databricks 的核心文化基因。這在商業世界並不常見，在許多大公司里，人們更擅長的是向上管理，說些「正確的話」。

採訪者：這個理念在小規模團隊中容易實現，但現在你們已經發展到擁有數千名員工的規模了。要如何確保這種文化能夠始終保持下去？

Ali Ghodsi：文化建設主要靠三個支柱。首先是招聘環節，我們會根據文化原則來評估每一位候選人。比如說「追求真相」這一點，考察起來其實很簡單。我會問：「能說說你最近一次犯的錯誤嗎？講一個你真實經歷過的失誤。」比如我就可以說，昨天沒有及時報告融資情況就是一個錯誤，這種坦誠的態度就很好。通過這樣的對話，你能感受到一個人的特質。那些回答「可能就是有時候工作太投入了」的候選人，和那些能夠直面承認「確實，那次我搞砸了」的人，給人的感覺是完全不同的。

把好招聘關只是第一步。如果想更進一步，還要在晉陞機制中強化文化導向。這意味著在評估晉陞時，要認真考察員工是否真正踐行了這些文化原則。這一點其實很有挑戰性，因為你可能會遇到一些業績非常出色的員工，為公司創造了巨大價值，但他們的行事風格與公司文化並不契合，他們的成功可能源自其他因素。

第三個支柱是績效管理。對於那些與文化不匹配的員工，我們需要做出決斷。也許是招聘環節出了偏差，也許是晉陞決策有誤，但一旦發現這種不匹配，關鍵是要有勇氣採取行動，該調整的就要調整。

採訪者：公司創立時有七位聯合創始人，對吧？我沒記錯的話，他們現在都還在公司？你是第二任 CEO，但所有人都留下來了。這很不尋常。即便是只有兩位聯合創始人的公司，到現在通常也會有人離開。你覺得是什麼原因讓大家都選擇留下？能談談這個團隊的特點嗎？

Ali Ghodsi：這還是要回到我們的文化。我們都是從研究員出身，在創立公司之前就在加州大學伯克利分校一起做研究。所以那種研究者的文化一直延續至今。雖然我掛著 CEO 的頭銜，但實際上像是有七個 CEO。他們在公司都很有影響力，負責著不同的產品線，有時候還會給我製造點麻煩（笑）。

「把財務團隊關在門外」

採訪者：Databricks 與其他風投支持的創業公司相比有個顯著特點，部分原因可能是因為估值和融資規模的關係，你們進行了多次大規模收購，其中有幾次超過了十億美元。

在收購另一家公司時，即便是較小的團隊，你們如何處理文化融合的問題？因為即便創始人的理念契合，但那些並非經過 Databricks 嚴格招聘流程篩選的員工，可能與公司文化並不匹配。

Ali Ghodsi：文化這個問題其實很簡單，因為公司的文化就是 CEO 個性的投射。如果收購對象的 CEO 理念契合，那就沒問題了。

採訪者：相比獲取技術，這個因素對你們來說有多重要？

Ali Ghodsi：很多公司的做法是，讓併購團隊去評估收入增長、財務狀況，然後計算估值。他們會做大量財務分析、Excel 運算，最後說服自己這是個好交易。我們恰恰相反，這些是最後才考慮的。我們首先關注的是人。文化契合度是我們的第一評估標準。我們會花大量時間研究對方：這個人是什麼背景？有什麼經歷？能找到什麼公開資料？然後我們會與他們深入接觸。

為什麼這麼看重人？因為我們要一起工作。過去的成績固然重要，但更關鍵的是未來五年我們能否真正協同。這是第一步。第二步才是關注產品：這是個什麼樣的產品？創新點在哪裡？知識產權如何？最後才是讓財務團隊介入分析。

採訪者：關於先前 Databricks 對 Tabular 的收購，你們甚至考慮財務數據嗎？Tabular 的年度經常性收入還不到 500 萬美元，你們卻支付了 18 億美元。財務團隊有參與這個決策嗎？

Ali Ghodsi：（笑）我們確實把財務團隊關在門外了。但 Tabular 這個案例很特別，因為我很早就在關注這位創始人了。在他創立 Tabular 之前，在他還在 Netflix 工作的時候，我就一直在試圖說服他來 Databricks 工作。所以這是一個我跟蹤了很多年的目標。我們很清楚自己在買什麼。

採訪者：聊了那麼久，我還沒向讀者介紹 Databricks 究竟是做什麼的。讓我這樣問吧，如果你在酒吧遇到一個對 AI 或技術完全不瞭解的人，你會怎麼解釋 Databricks 的業務？

Ali Ghodsi：是這樣的，以財富 500 強企業為例，其中 60% 的企業都在處理海量數據。但這些數據不會自己組織自己。在後台需要大量基礎性的工作來組織這些數據，確保數據安全，這一點特別重要，因為現在網絡攻擊無處不在，各種黑客都在試圖入侵這些公司。在確保數據安全的基礎上，還要能從中獲取洞察。

這些洞察包括兩個維度：

• 一是回顧性的，比如「上週的銷售額是多少？這個產品在日本市場表現如何？」

• 二是賽前分析性的。這就涉及到 AI 應用，比如預測哪些客戶可能流失？某個產品應該儲備多少庫存？再比如生成式 AI 的應用。

JetBlue 航空就用我們的技術來處理航班延誤時的問題：發生了什麼？應該去哪個登機口？這是一個可以直接對話的生成式 AI 應用。

Block（原 Square）也在使用我們的服務。現在商店老闆只需要用自然語言說：「我有五種產品，價格是……」，AI 就能自動幫他們完成所有設置。簡單來說，在任何大型機構處理數據的過程中，如果你知道某個大企業的名字，很可能他們正在使用 Databricks 來完成這些工作。

「AI 泡沫到頂了」

採訪者：我們來談談最新消息。你們今天早上宣佈獲得了 100 億美元的承諾投資。這筆資金主要用於員工套現。此外還宣佈了一些其他消息，比如年度經常性收入達到 30 億美元。為什麼選擇這種融資方式，而不是直接上市呢？通過公開市場讓想套現的人套現不是更好嗎？

Ali Ghodsi：實際上，在考慮這個問題時，我們反復權衡了各種選擇。最早可能上市的時間點是明年，但今年是大選年，我們想等局勢更穩定一些。現在市場還在擔心利率和通脹問題。我們認為今年上市不是明智之選，即便最近上市的科技公司表現都不錯。

說實話，這個決定是六個月前做出的。你得提前規劃。六個月前我們就認為今年上市不明智，不如等等看。從理論上說，最早也要等到明年才可能上市。再加上鎖定期的限制，對員工來說等待的時間太長了。這就是我們開始考慮快速融資方案的原因。一開始我們的目標很小，只想融資 30 到 40 億美元。但媒體不幸提前把消息透露了出去。

採訪者：然後投資者就都來了？你不會是在責怪媒體幫你融到了 100 億美元吧？這裏的每個人都希望媒體能給他們帶來 100 億美元。

Ali Ghodsi：事情是這樣的，媒體一報導，我的手機就「炸」了。投資者們紛紛打來電話說：「Ali，七年前我們聊過，我一直很喜歡你們！來談談吧。」

採訪者：聽說你們這次增加了大約 25 個新的機構投資者，對嗎？

Ali Ghodsi：說實話，我不太清楚具體數字。我們有一個很大的財務團隊，幾百人，他們在處理這些事情。我知道主要的投資者，也見過他們。但讓我們震驚的是，我們原本說要融幾十億，結果看到追蹤投資意向的 Excel 表格時，金額達到了 190 億美元，我差點從椅子上摔下來。而且我們都還沒跟所有感興趣的投資者談過。

採訪者：這真是個驚人的數字。據最早的報導，初始估值在 550 億美元左右，這個範圍準確嗎？

Ali Ghodsi：最初是每股 80 美元左右，後來漲到了 92.50 美元。價格不斷上漲，投資者越來越不滿意。到最後我們不得不喊停，決定只接受一半的投資意向。

採訪者：這是否意味著 Databricks 不會在 2025 年上市？

Ali Ghodsi：不，這仍然是一種可能。從理論上說，明年是最早的可能時間點。但也可能會是後年。我認為 Databricks 的大部分生命週期終究會是作為一家上市公司度過，儘管我們現在還沒上市。但目前我們最關心的是如何讓員工實現套現，這輪融資讓我們達到了這個目標，這一點非常重要。

採訪者：但是，如果我是員工，雖然我理解套現的需求，畢竟要付房貸，而且手裡的股票價值一直在增長。但我是不是會想，如果上週我們就上市，按照你說的 92 美元甚至可能達到 130 美元，公司估值可能就是 1000 億美元了。這筆交易是不是讓員工損失了一部分收益？

Ali Ghodsi：在 Databricks，不管是對投資者還是員工，我都希望能吸引那些真正對數據和 AI 充滿熱情，願意在未來十年里為之奮鬥的人。當然，可能有些人投入了很多年，現在想退出，這我們完全理解。我們要感謝他們為公司的貢獻。

但我們真正想要關注的是長期發展。我們不是在試圖把握市場時機，因為過一個季度可能就不一樣了，可能會發生一些災難性的事件，AI 泡沫可能會破裂。

採訪者：天啊，你剛說到「AI 泡沫」這個詞。既然你提到了，我就不得不問了——現在到底是不是泡沫？

Ali Ghodsi：當然是泡沫，而且已經到頂了。不用是天才也能看出來，一個只有五個人、沒有產品、沒有創新、沒有知識產權，只是幾個應屆畢業生的公司，就能獲得數億甚至數十億美元的估值。這些創業公司什麼都沒有，就能獲得這麼高的估值，這不是泡沫是什麼？

採訪者：這一點很有意思。當我和投資你們這輪的投資人聊天時，他們都說了同樣的話——他們認為這輪融資的價格很便宜。這當然對他們有利。但既然你認為這是泡沫，你會不會擔心六個月、一年或者十八個月後，要去跟員工解釋說，現在公司的估值降低了，你們手中的股票價值變少了？

Ali Ghodsi：你說的不是因為公司經營出了問題，而是因為估值倍數被高估了，對吧？說實話，任何公司都可能遇到這種情況。實際上，這要回到我的成長經歷——我在戰爭時期長大，小時候城市正在遭受轟炸。這讓我形成了一種偏執的性格。每年我們都會製定「天崩預案」（skyfall plans），預演如果發生金融危機 2.0 會怎麼辦。我們會模擬各種不同的場景，做好應對準備。

但我認為我們的業務非常穩固。我們的客戶流失率一直處於歷史最低水平，而且這是一個持續性收入的業務模型。我有時開玩笑說，即便找一個對我們業務一竅不通的職業經理人來管理，他們也能把收入做到 100 億美元。所以我不太擔心。當然，世界上總會發生各種事情，有時估值可能會下跌。但只要我們保持專注於長期發展，我相信數據和 AI 在未來每一年都會變得更加重要，對人們的生活和企業的影響會越來越大。如果我們始終專注於這一點，好事自然會發生。

「現在的 AI 就是 1997 年的互聯網」

採訪者：你說你認為 Databricks 最終會以上市公司的身份度過大部分時間。但是你們有一些同行卻在說，上市對他們來說沒有任何好處，帶來的麻煩遠大於收益。除非被迫，否則他們真的不想上市。從你的角度來看，最終上市是否有價值？不管是明年還是後年？為什麼一定要上市？現在私募市場資金充裕，你們完全可以繼續融資，就像 Mars 那樣。

Ali Ghodsi：首先，融資 100 億美元是非常累人的。我要協調這麼多方之間的巨額交易。

採訪者：這就是為什麼你們雇了一百個財務人員，他們會處理這些事情。

Ali Ghodsi：話是這麼說，但我不能完全放手不管。這是一個巨大的後勤工作，要不斷協調這些交易，這是不上市的第一個原因。第二，上市是一個重大的營銷事件，這是我們還沒有用過的籌碼，我們在留著以後用。這對提升知名度有很大幫助，特別是在美國。雖然我們是一家國際化公司，但美國仍是我們的主要市場。這點價值不容低估。

我認為隨著資本越來越容易獲得，上市的價值確實在這些年有所降低。比如說在 10-15 年前，如果你想獲得這種規模的資金，除了上市別無選擇。現在情況變了，但儘管如此，我們仍會上市。我們現在就在按上市公司的標準在運營。

採訪者：這輪融資後，從估值角度來看，你們現在已經超過了 Snowflake。自從 Frank（Snowflake 原 CEO）離開後，你似乎在暗示 Snowflake 不再是你們的競爭對手，至少從你們的角度來看是這樣。如果 Snowflake 不再是目標，那現在你們的目標是誰？

Ali Ghodsi：這就像在打牌，有人發給你一手牌，你看了看發現牌特別好。這種時候你在想什麼？你會想：「千萬別搞砸了。」

我認為對 Databricks 來說最重要的就是不要搞砸。要善待員工，確保公司安全穩定，繼續保持創新。不要失去我們最初那種源自研究的創新基因。如果我們能做好這些，好事自然會發生。我們不需要過分關注其他。

採訪者：你不覺得需要一個目標嗎？我不是說非得是敵人，但就是那種更大的公司，那個你想追趕的 CEO。從外界來看，這似乎一直是 Databricks 的 DNA 的一部分。

Ali Ghodsi：確實，我們曾經有一個叫「Snowmelt」（雪融）的項目，專門針對 Snowflake，我們當時確實把他們醜化了。但說實話，那都是過去的事了。

採訪者：我就直說吧——現在沒有類似「縮小與 Salesforce 差距」之類的項目了嗎？

Ali Ghodsi：沒有了，我們現在與 Salesforce 有著密切的合作關係，我們很喜歡他們。

採訪者：你們確實和很多公司都有合作。

Ali Ghodsi：是的，我們現在是友好的合作夥伴。

採訪者：你最近提到一個觀點，你把現在的情況比作互聯網泡沫後期。回想 1996-1998 年的時候，有很多搜索引擎，數量眾多。最後一個新公司橫空出世，擊敗了所有人。現在你們與許多大型生成式 AI 公司都有合作，他們既是你們的客戶，某種程度上也是競爭對手。你覺得他們中的很多會不會像 Lycos 和 AltaVista 一樣消失，我們會不會看到這些獲得巨額融資的公司最終湮沒在歷史長河中？

Ali Ghodsi：我認為會這樣。不過，我們也要提醒大家，1997 年時也有一家叫亞馬遜的小書店。我還記得，因為我年輕時寫碩士論文時研究過它。順便說，這也是我父親唯一做過的一次股票做空。

當時的情況是，他們在網上賣書，人們都說這顯然行不通，覺得誰會傻到在網上輸入信用卡信息？沒人會這麼做。但看看現在。這家公司依然屹立不倒，而 Lycos、AltaVista 和雅虎都已不在。確實，它們與現在一些大模型公司之間似乎有一些相似之處。

採訪者：我同意你的觀點。我覺得人們現在過於關注眼前的事情，但我認為我們會看到重大變革。在未來十年，我們會看到誕生一些全新的巨型公司，它們現在可能還沒有成立。最大的挑戰是很難預測它們會是誰，就像 1999 年時誰能預測到 Twitter、Airbnb 或 Facebook？那時我們都在關注路由器、思科這些，還有 IT 行業。對了，還有 Pets.com。

Ali Ghodsi：預測這些事情確實很難，但讓我舉個我認為很有可能的例子。以醫療健康為例，這個行業佔美國 GDP 的 17%，對在座的每個人和他們的家人都至關重要。如果現在還不重要，在你生命的某個時刻一定會變得極其重要。想像一下那個殺手級應用——抱歉，這個詞用得不太恰當。想像一下那個改變行業的神奇應用，你有一個看過數十億病例的個性化醫生，能給你最佳的醫療建議。你願意為這個付多少錢？我覺得會很多。

但這家公司現在還不存在，我也不認為會是現有的任何一家公司。教育領域也是如此，每個人都很關心孩子的教育。現在教育在風投圈並不是一個熱門領域。實際上，風投們總說永遠不要投資教育，在這個領域你永遠不會成功。

但我認為在這個新時代，他們錯了。這很明顯，我們現在用大語言模型做什麼？它們基本上就是私人教授，可以一直陪著你學習。所以我認為這個領域會有很多發展。當然，我也認為現在一些公司確實很了不起，他們已經取得的成就令人驚歎。也許其中的某一家會成為下一個亞馬遜，在未來 10-20 年里生存下來。

採訪者：今年五月我見過一次 David Sacks，他現在即將成為「AI 沙皇」，還管著加密貨幣。如果你是在和 Sacks 對話，你會勸誡他什麼？

Ali Ghodsi：我覺得對監管要謹慎一些。去年我們經歷了一波監管狂潮。我們有這些算力統計，然後是各種行政命令、歐盟法規，還有政治因素和公司的監管套利等各種情況。當時我們擔心這些 Scaling Law 會創造出超級AGI。現在看來 Scaling 遇到了瓶頸，那些擔心的事情似乎並不會發生。

【編者注】David Sacks 是「美國支付寶」PayPal 的首席運營官，也是「PayPal 黑手黨」的成員之一，更是馬斯克的老鄉。

今年 David Sacks 又被白宮任命為首任「加密貨幣和人工智能主管」，人稱「加密和 AI 沙皇」，故有此問。

採訪者：所以你是在告訴 Sacks，「放鬆點，什麼都別做？」

Ali Ghodsi：不是這個意思。我們當然要保持關注，而且這一點已經廣為人知——要關注具體的使用場景。我們不希望看到那些對社會有害的應用。但這和說「別做任何 AI 研究」或「讓我們限制研究」是不同的。我記得當時有人說「暫停六個月，什麼都別做，六個月後再重新開始」，這種想法很荒謬。

採訪者：最後一個問題。說回你自己的經歷，作為一個難民來到歐洲，後來成為了一家美國公司的領導者。當你思考矽谷的發展，思考你的公司和其他類似公司的發展時，對於美國的移民政策，無論是針對技術人才還是非技術人才，你有什麼看法？這些政策可能會如何改變？

Ali Ghodsi：我不知道政策會如何改變，但我確實在歐洲也創辦過一家公司。我很愛歐洲，從內心來說我也算是個歐洲人，畢竟我在那裡長大。但在那裡，我不可能創造出 Databricks 這樣的公司。矽谷非常特別，這裏是多種因素完美結合的產物。首先是資金，在歐洲你根本不可能融到 100 億美元。

但這隻是其中之一。第二個因素是這裏有非常有幹勁的人才，他們來到這裏，願意做出巨大犧牲，每週工作 100 個小時，放棄生活中的一切。他們願意承擔巨大風險，拚命工作。再加上這裏的大學和附近的研究實驗室，這種組合真的很獨特。我希望我們能保護好這些優勢，繼續發揚光大。我認為這是美國 GDP 增長背後的秘密引擎，是推動經濟的動力。我希望我們能守住這些，但誰知道未來會發生什麼呢。

參考鏈接：https://www.youtube.com/watch?v=rnobNYRAmkk