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    首頁 » 市場資訊 » IPO » Databricks「估值破千億」!躋身全球第五家,八個月內「飆漲61%」!

    Databricks「估值破千億」!躋身全球第五家,八個月內「飆漲61%」!

    今天,一個「重磅消息」傳出來了! AI數據分析平台Databricks,在最新一輪的融資中,估值竟然「飆破1,000億美元」! 這不僅讓它躋身全球「市值逾千億美元的獨角獸俱樂部」,更引發了市場上最熱門的「靈魂拷問」:Databricks何時IPO?
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    這到底是怎麼回事? 為什麼這家公司估值能在短短八個月內「飆漲超過61%」? 它憑什麼能成為「全球第五家千億美元獨角獸」? 而它的「湖倉一體」架構,又在AI時代扮演著什麼樣的「關鍵角色」? 讓我們一起來深入解析這場關於「Databricks估值狂飆」的「市場風暴」!

    Databricks「估值破千億」!躋身全球第五家,八個月內「飆漲61%」!

    這絕對是今天全球新創產業最「引人注目」的成就之一!

    • 估值「飆破1,000億美元」: AI數據分析平台Databricks周二(20日)宣布,已簽署K輪融資條款,公司的估值已「超過1,000億美元」! 這也讓它躋身全球未上市初創「獨角獸」的特定「俱樂部」!

    • 「八個月內飆漲61%」: 更讓人驚訝的是,Databricks的估值,竟然比八個月前的「620億美元」,上漲了「超過61%」! 這種「火箭般的增長速度」,也凸顯了市場對其「未來發展的看好」!

    • 全球第五家「千億獨角獸」: Databricks的估值,讓它有望成為全球「第五家市值逾千億美元的獨角獸公司」! 目前,公認的千億美元新創公司包括SpaceX、OpenAI、字節跳動,以及最近重組後估值也突破千億美元的xAI!

    「湖倉一體」成AI時代「關鍵基礎設施」,年收入「狂飆50%」!

    Databricks之所以能獲得如此高的估值,與其在AI時代扮演的「關鍵角色」密不可分!

    • 「湖倉一體」架構: 成立於2013年的Databricks,致力於提供「湖倉一體(Lakehouse)」資料庫架構! 這種架構,能夠「統一儲存管理」結構化、半結構化和非結構化數據,支援「即時數據攝取、處理和分析」,這對於需要處理「海量數據」的AI訓練和推理來說,簡直是「不可或缺」的!

    • 超過60%的財富500強採用: 迄今為止,超過「60%的財富500強企業」,都已採用Databricks的數據智慧平台來「管理數據,並將其與AI結合」! 這種「廣泛的客戶基礎」,也為Databricks的未來提供了「堅實的保障」!

    • 年化收入「狂飆50%」: Databricks的年化收入已達「37億美元」,較去年「成長了50%」! 顧客數量也「超過15,000家」! 這種「強勁的營收增長」,也證明了其產品在市場上的「高度需求」!

    輝達也是投資方!CEO透露「手機被打爆」,暗示IPO「意向強烈」!

    Databricks的「身價暴漲」,也讓市場對其「IPO」充滿了期待!

    • 輝達「也是投資方」: 值得一提的是,輝達(NVDA-US)也是Databricks的「投資方之一」! 曾經領投其I輪融資,規模為5億美元! 這種「強強聯手」,也凸顯了Databricks在AI產業中的「重要地位」!

    • CEO「手機被打爆」: Databricks執行長Ali Ghodsi表示,自Figma於7月31日上市以來,他收到了「大量投資者的詢問」,儘管公司原本不打算這麼快再次融資,但投資者的「強烈興趣」讓他不得不重新考慮! 他也強調:「我的手機被打爆了。」這也側面反映了投資人對Databricks的「熱情」!

    • IPO「意向強烈」: 儘管Databricks尚未提交IPO申請,相關高階主管對IPO事項的陳述模糊,但從Ghodsi的言談中,我們也能嗅到「強烈的IPO意向」! 隨著美股IPO市場的回溫及AI相關股票的漲幅,市場普遍看好Databricks「潛在IPO的表現」!

    總結來說,AI數據分析平台Databricks憑藉其「湖倉一體」的獨特架構,在AI時代扮演著「關鍵基礎設施」的角色,不僅年化收入「狂飆50%」,更在最新一輪融資中,估值「飆破1,000億美元」,成為「全球第五家千億美元獨角獸」! 這種「爆炸性的增長」,也讓市場對其「何時IPO」充滿了期待! 儘管Databricks仍處於虧損狀態,但其「強勁的營運效率和成本控制」,也預示著其「美好的前景」!

    你認為,Databricks會是下一個像Figma一樣,在上市首日「暴漲的明星股」嗎?

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    新股快遞員
    新股快遞員

    曾任券商櫃檯業務,專攻臺美市場IPO申購實務。整理「新股開箱評分表」與「抽籤日曆提醒工具」,用快遞簽收流程比喻新股評估步驟。定期發佈「上市首月觀察報告」,提醒新手避開蜜月期陷阱。

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