Databricks，一家总部位于加利福尼亚州旧金山的美国数据和人工智能软件公司，于2023年6月以13亿美元收购了生成式人工智能初创公司MosaicML。此次收购是Databricks战略的一部分，旨在将生成式人工智能整合到其数据平台中，该平台已包含来自OpenAI、Anthropic和Google DeepMind的专有基础模型。MosaicML的技术以其高效训练和部署大型语言模型而闻名，预计将增强Databricks在快速增长的生成式人工智能领域的产品。该交易于2023年6月26日宣布，并很快完成，成为当时人工智能领域最大的收购之一。
此次收购的驱动力在于为企业提供工具，使其能够在自己的数据环境中安全地构建和部署定制AI模型。MosaicML的平台允许组织在其专有数据上训练和微调模型，解决了阻碍采用基于云的AI服务的隐私和合规问题。通过整合MosaicML的能力，Databricks旨在提供一种综合解决方案，将其数据湖仓架构与先进的AI模型开发相结合，从而定位为企业AI市场的领导者。
Databricks的背景
Databricks由Apache Spark的原始创建者于2013年在加州大学伯克利分校创立。该公司源于AMPLab项目，该项目专注于使Apache Spark（一种基于Scala构建的开源分布式计算框架）更加易用。创始人包括Ali Ghodsi、Andy Konwinski、Arsalan Tavakoli-Shiraji、Ion Stoica、Matei Zaharia、Patrick Wendell和Reynold Xin。Databricks提供基于云的数据分析和AI平台，原生运行于Amazon Web Services、Microsoft Azure和Google Cloud Platform之上。该平台包括一个基于Delta Sharing协议构建的开放数据市场，并作为托管AI基础设施提供商运作。
Databricks开发了“数据湖仓”架构，该架构结合了数据仓库和数据湖的元素，用于管理结构化和非结构化数据。该公司还开发了Delta Lake，这是一个为数据湖添加ACID事务支持的开源项目。到2021年，Databricks拥有超过5000家客户，并筹集了大量资金，包括2021年2月由Franklin Templeton领投的10亿美元G轮融资，投后估值为280亿美元。
MosaicML：初创公司
MosaicML由Naveen Rao和Hanlin Tang于2021年创立，两人均具有机器学习背景。该公司专注于开发大规模AI模型的高效训练方法，提供一个平台，使组织能够在其自有基础设施或云中训练、微调和部署模型。MosaicML的技术以其降低训练大型模型的成本和时间而著称，使其对更广泛的企业群体更加可及。
MosaicML的旗舰产品是一个支持深度学习框架并提供分布式训练、模型优化和部署工具的平台。该公司还发布了开源模型，如MPT（Mosaic预训练变换器），这些模型基于Transformer (architecture)架构。这些模型旨在与OpenAI及其他领导者的专有模型竞争，但具有可定制和可本地部署的优势。
收购公告
2023年6月26日，Databricks宣布计划以13亿美元收购MosaicML。该交易以现金和股票形式进行，Databricks支付约13亿美元。此次收购被视为增强Databricks AI能力的战略举措，特别是在大型语言模型领域，该领域在OpenAI于2022年底发布ChatGPT后获得了巨大关注。
在宣布收购的博客文章中，Databricks首席执行官Ali Ghodsi表示，此次合并将使组织能够“构建、拥有和保护”自己的AI模型，解决数据隐私和知识产权方面的担忧。此次收购还旨在加速Databricks开发其数据智能平台，该平台将其湖仓架构与生成式AI能力相结合。
整合与产品开发
收购完成后，Databricks将MosaicML的技术整合到其平台中，推出了多款新产品和功能。2023年，Databricks推出了Dolly，一个拥有60亿参数的开源语言模型，以多莉羊命名。Dolly旨在为开发者提供“类似ChatGPT的指令遵循能力”，用于创建自定义聊天机器人，但Databricks未发布将其与ChatGPT进行比较的正式基准测试。
2024年，Databricks推出了数据智能平台，该平台将其湖仓架构与从MosaicML获得的生成式AI能力相结合。该平台包括用于构建AI代理的工具，如Agent Bricks，以及一个用于AI代理的数据库，称为Lakebase。这些产品旨在帮助组织大规模部署AI应用，利用MosaicML训练和推理技术的效率和灵活性。
对AI行业的影响
Databricks收购MosaicML是AI行业整合更广泛趋势的一部分，大型科技公司寻求收购或与AI初创公司合作以增强其能力。在同一时期，Microsoft对OpenAI进行了大量投资，而Google和Amazon则开发了自己的AI产品。该交易凸显了企业AI日益增长的重要性，企业需要能够在其自有数据上训练并保持安全性和合规性的定制模型。
MosaicML的技术尤其受到重视，因为它能够在来自Nvidia和AMD等供应商的图形处理单元（GPU）以及AWS Trainium和Google Cloud的TPU等定制芯片上训练模型。这种灵活性使Databricks能够提供多云方法，支持Amazon Web Services、Microsoft Azure和Google Cloud上的客户。
财务与战略成果
此次收购通过Databricks的现有现金储备及其部分G轮融资进行融资。在收购时，Databricks已筹集超过19亿美元资金，2021年8月的H轮融资估值为380亿美元。MosaicML收购被视为对AI的重大投资，但鉴于Databricks在企业AI市场占据更大份额的潜力，这一投资是合理的。
在收购后的几年中，Databricks继续快速增长。2024年12月，该公司宣布以620亿美元估值进行100亿美元融资。到2025年8月，Databricks完成了10亿美元的K轮融资，将其估值推高至1000亿美元以上。2025年12月，该公司以1340亿美元估值完成了40亿美元的L轮融资。收购MosaicML是这一增长的关键因素，因为它使Databricks成为AI基础设施领域的领导者。
遗产与未来展望
收购MosaicML被视为AI行业的里程碑事件，展示了高效AI训练和部署技术的价值。MosaicML的开源模型，如MPT，已被广泛采用，并影响了其他开源模型的开发。将MosaicML的技术整合到Databricks平台中，使企业能够构建定制AI解决方案，促进了AI的民主化。
展望未来，Databricks继续投资于AI，与OpenAI、Anthropic和Google DeepMind等主要参与者建立了合作伙伴关系。该公司对数据智能和AI代理的关注预计将推动该领域的进一步创新。MosaicML收购仍是Databricks战略的基石，为其AI产品提供了技术基础。
结论
总之，Databricks于2023年6月以13亿美元收购MosaicML是一项战略举措，旨在增强其生成式AI能力，并为企业提供安全且可定制的AI平台。MosaicML技术的整合对Databricks的增长起到了关键作用，使其能够推出创新产品并实现显著的估值。此次收购反映了AI整合的更广泛趋势以及企业AI解决方案日益增长的重要性。