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美国时间2019年2月5日凌晨，由Apache Spark创始成员成立的人工智能初创公司 Databricks宣布完成E轮融资，本轮融资由美国私人风投公司Andreessen Horowitz领投，微软、NEA、Battery Ventures等跟投，融资金额达到2.5亿美元。该公司目前估值已经超过27.5亿美元！
去年6月份，Spark和Mesos的核心作者兼Databrick首席技术专家Matei Zaharia宣布推出开源机器学习平台 MLflow，在业界引发关注。MLflow是一个能够覆盖机器学习全流程（从数据准备到模型训练到最终部署）的新平台，旨在为数据科学家构建、测试和部署机器学习模型的复杂过程做一些简化工作，它的推出也意味着Databrick的重心将更多偏向机器学习，而不再局限于Spark。
很多公司都在争先恐后地加入使用人工智能的行列，但问题是，他们不知道如何用好它。
于是，这就成了人工智能初创公司Databricks的目标。提到“人工智能”，人们的脑海中就会浮现出机器人和自动驾驶汽车的画面。但Databricks要做的是帮助企业解决与数据和智能相关的问题，比如分析海量数据集、建立遗传疾病和药物发现数据库，等等。
Databricks首席执行官兼联合创始人Ali Ghodsi说：“面对人工智能，很多公司一方面跃跃欲试，另一个方面却在苦苦挣扎。我们是唯一一家专注于如何帮助企业实现AI的公司。我们还没有看到有其他公司也在做同样的事情。”
这方面的需求在增长。Databricks每年的常续性营收超过1亿美元，订阅方面的收入在2018年最后一个季度增至三倍。周二，Databricks宣布获得由Andreessen Horowitz领投的新一轮2.5亿美元融资。微软和其他几家公司跟投，公司的估值已经达到27.5亿美元。
Databricks总共融到了4.985亿美元资金，借助这些资金，Databricks计划扩大其在亚洲、欧洲和中东的快速增长业务。它希望扩展到健康、金融科技、媒体和娱乐领域。Ghodsi说，满足这种增长需求是Databricks面临的最大挑战。
纳斯达克首席技术官表示，Databricks适合在不久的将来进行IPO。
Databricks与学术界关系密切。Ghodsi是加州大学伯克利分校的兼职助理教授，Databricks背后的技术始于学术研究。很多研究生与Databricks密切合作。
Databricks的知名早期项目Apache Spark起源于加州大学伯克利分校。虽然Spark仍然是Databricks的一个关键产品，但现在只是Databricks所做众多事情中的一小部分。Databricks已将重点转向机器学习，它的机器学习开源项目MLFlow的下载量已经超过100,000次。
Ghodsi说：“作为大学的学者，你总是希望你的研究能够给世界带来影响。你发表论文，开发软件，但大多数时候，人们不会使用你开发的软件，所以也就体现不出你所期望的影响力。直到我们创办了Databricks，我们才离我们的目标越来越近。”
作为首席执行官和教授，Ghodsi需要付出额外的工作时间，但他表示，Databricks因此能够从两方都受益。
Ghodsi说：“AI领域发展如此之快，你必须始终站在创新的浪潮之巅。如果有更多的公司能够与大学进行更紧密的合作，那就好了。”
Ghodsi说，Databricks之所以能够发展得如此之快，是因为没有其他公司在做同样的事情。Databricks有一个支持机器学习算法和数据的平台。与此同时，大多数公司只专注于其中一个，然后通过手动工作将它们拼接在一起。
Ghodsi说：“坦率地说，企业对人工智能解决方案充满了渴望，但它们却无从下手。它们真的很想采取行动，所以现在有令人难以置信的需求。我们一直在努力加大力度，尽可能将我们的产品推给客户。”
Databricks最初使用了亚马逊的Web服务，但更多的客户现在在使用多云或混合云。去年，Databricks宣布与Azure Azure合作，启动了Azure Databricks，而微软现在成为了Databricks的最新投资者。
Ghodsi回忆说，作为一家云计算、人工智能和开源公司，在Databricks的早期阶段，人们对它的这三个方面都持怀疑态度。然而，在过去的两到三年里，市场已经发生了巨大变化。
Ghodsi说：“所有这三个方面现在都成为每家企业战略的核心。我们真的很幸运能够处在这三大趋势的中心位置上”。
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