“最重要的，不是模仿谁，而是成为更好的自己，回应这个时代的期待。

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2025的科技圈，几乎所有的光环都聚焦在了大模型、Agent之上。从DeepSeek、豆包、元宝、Kimi、智谱清言、文心一言到GPT-5 、Claude，从MCP到A2A，AI成为了新一轮的产业信仰。

但你是否注意到，在这场轰轰烈烈的AI浪潮背后，有一家很少出现在热搜，却几乎被所有顶级企业、开发者与基础设施团队高度依赖的公司，正悄然崛起为AI时代的“底座霸主”。

它就是Databricks。

这家起源于UC Berkeley、由Spark发明者创办的公司，估值已经突破1000亿美元，比肩OpenAI。它既不是大模型厂商，也不靠炒作C端产品，却成为所有希望真正落地AI的企业、组织、政府背后稳定、灵活的基础平台。

这也引出了一个越来越重要的问题：中国有了自己的OpenAI（DeepSeek）,那中国有没有可能走出自己的Databricks？

毕竟，在国内，数据合规更复杂，企业数字化转型路径更碎片，大模型、Agent落地面临的技术与治理挑战也更严苛。那么，在这样一片土壤里，有没有本土厂商正走在与Databricks同样逻辑下的成长路径上？

Databricks，

是如何成为“AI 背后的王者”的？

在今天的AI世界里，Databricks已不是一个陌生的名字，但它真正的故事，远比“平台化”三个字复杂得多。

它的崛起，并非一蹴而就，而是一场持续十年的技术堆叠与架构演进。而正是这条路线，成为全球企业数据平台进化的“范本”。

1. 出身不凡：起于Spark，技惊世界

Databricks诞生于加州大学伯克利分校的AMPLab实验室。2010年，几个研究者发起了一个开源分布式计算项目：Apache Spark。这个项目解决了Hadoop MapReduce 在迭代计算上的效率瓶颈，并迅速成为机器学习与大规模数据处理的“事实标准”。

2013 年，Spark的原班团队创立了Databricks，试图将开源Spark商业化。而后来的事实证明，他们不仅成功商业化了Spark，还创造了远超Spark本身的生态系统。

2. 架构跃迁：从大数据引擎到“数据智能平台”

Databricks的真正转折点，是它在传统数仓与数据湖之间，定义并推动了一种新的架构范式：Lakehouse（湖仓一体）。

这一架构用Delta Lake（带ACID事务的开源存储层）+Unity Catalog（统一治理层）的组合，打破了“数据仓库适合分析，数据湖适合存储”的割裂，首次实现了：

·结构化+非结构化数据统一管理

·数据治理、血缘、审计与访问控制一体化

·一个平台同时支撑BI、ML、LLM、Agent 等不同形态任务

这一步，让Databricks不再只是计算引擎厂商，而是具备了构建数据+AI平台闭环能力的架构基础。

3. 技术栈闭环：开源协同+自研平台的双轮驱动

Databricks的技术路径令人称道的地方在于，它成功处理了“开源开放vs商业闭环”的难题。

一方面，它主导并贡献了三个关键开源项目：Spark（大数据计算）、Delta Lake（开源表格式）、MLflow（机器学习生命周期管理）。

另一方面，它通过高性能引擎Photon、SQL Serverless、AI平台 Mosaic、模型评测系统Evaluate、智能体开发平台Agent Bricks等自研模块，逐步构建起完整的企业级AI操作平台。

2023年并购MosaicML，推出开源大模型DBRX；2025年收购Neon，推出Lakebase（OLTP引擎），更是将业务触角延伸至生成式AI与事务型数据库，将平台战略从“数据到智能”延展到“智能到应用”。

4. 商业层面：千亿估值背后的核心飞轮

据报道，截至2025年，Databricks可实现年化收入超37亿美元，服务全球超15,000家客户，覆盖60%以上《财富500》企业。

更重要的是，它建立了一个强耦合的平台飞轮：更多数据入湖→更强治理与建模能力→更高价值的AI应用→更大的数据留存→更深的平台绑定。

正是这条技术闭环+业务飞轮的路线，使得Databricks再只是“技术提供商”，而是成为企业级AI时代真正的平台型基础设施角色。

星环科技，

与Databricks有几分“神似”？

回顾了Databricks的发展历程，我们回到文章开头给出的那个问题——谁有望成为中国的Databricks？

答案，也许正藏在一家叫做星环科技的企业身上。

将星环科技与Databricks放在一起对比，并不是简单的“国产替代”逻辑。而是因为在全球数据智能平台的发展轨道上，星环科技确实展现出了与Databricks高度趋同的战略演化路径。

它们都从数据基础设施出发，逐步构建起从底层存算治理，到上层AI/Agent应用的全链条平台能力。

1. 技术路径惊人相似：都是“从数据到智能体”的平台化演进

Databricks的起点是Spark，而星环的起点，则是TDH（Transwarp Data Hub）多模型数据平台。

它们的共同逻辑是：不满足于单点能力（如计算引擎、模型服务），而是持续整合分析、治理、AI训练与推理等多个能力层；不只做技术工具，而是打造一个平台，让企业用户可以在同一个技术堆栈上，完成数据驱动→智能生成→应用交付的全流程闭环。

在过去两年，Databricks从Lakehouse架构迈向Agent Bricks+Lakebase，而星环科技则也在TDH之上，先后推出了Sophon LLMOps（AI运维平台）与TKH（知识平台），再加上ArgoDB、KunDB等分布式数据库，构建了自己的智能应用平台雏形。

换句话说：两个公司都在努力解决同一个问题——企业要真正落地AI，需要怎样一个“平台底座”？

2. 架构观的高度契合：用统一平台打通数据、智能与应用

从技术架构上来看，星环科技与Databricks几乎是在用“不同语言写同一张图”。

不同的是：Databricks更偏向多云生态适配；星环科技走的是多模型融合+私有化强适配+面向行业异构场景的深度整合。

而在大模型时代，星环通过Sophon实现了从语料管理→模型训练→推理部署→应用封装的一体化链条，配合知识平台TKH实现语义组织、实体抽取、知识图谱等功能，为政企等高门槛客户提供“可管、可控、可扩展”的AI运维平台。

这正是Databricks所强调的“Agent in production”能力，只不过，星环是在更细粒度的行业语境中推进它。

3. 更复杂环境中的技术演进：不是“模仿”，而是“突破式进化”

如果说Databricks的路径是在全球标准生态下“快跑”，那么星环科技则是在更复杂的中国企业环境中“开荒”。例如：

数据安全与合规要求更高：如“数据不出域”“分级管理”等，星环通过TDH多模型数据库与TDS/TKH治理体系，实现对敏感数据的全流程可控与可审。

算力与架构不确定性更强：面对国产芯片、混合云部署等需求，Sophon AI平台可适配多类GPU/CPU架构，并通过高效推理引擎支持在低端显卡上运行中大模型，显著降低部署门槛。

业务场景绑定更深：针对金融政务等行业，星环不仅提供基础模型能力，还推出原生智能体应用“问知”“问数”，直接服务企业知识与数据的智能化落地。

星环选择的方向，是构建一套既可以适配本地部署、又具备平台通用能力的AI×Data一体化系统，从底层数据模型到上层Agent能力，一步步构建企业智能平台。

需要指出的是，这些架构选择和能力边界，不仅适用于中国市场，也具备服务全球客户的技术可移植性。星环科技正在打造的，不是“中国特供版Databricks”，而是全球可用的“通用数据智能操作平台”。

沿着Databricks的路，

星环科技能走多远？

Databricks的崛起，给全球技术公司打了一个样——企业级AI的平台化时代已经来临，数据+智能+应用 = 一场基础设施的大重构。

它的成功不是某个点的爆发，而是一个架构逻辑+市场验证+商业模式的系统性闭环。而我们观察星环科技，发现它也正沿着类似的闭环逻辑推进着，只是起步的土壤、前进的节奏略有不同。

但这恰恰意味着：Databricks的成长范式，能为星环的未来，提供一个参考系。

1. Databricks模型：平台型公司的黄金成长曲线

Databricks走出的路径，清晰可见：

·架构上，以统一存储格式（Delta Lake）和治理体系（Unity Catalog）为支点，承载上层数据处理、分析、AI/LLM等所有任务

·商业上，围绕“数据+AI”的一体化价值，构建强粘性的企业平台飞轮

·生态上，以开源+标准引领，建立技术辐射力和合作护城河

这个模型的本质，是让“数据—治理—智能体—应用”不再割裂，而是在一个持续可演化的平台中闭环循环。

2. 星环的三大增长潜能：向平台跃迁的底层动力

对照Databricks 的发展轨迹，星环科技展现出三个极具张力的增长潜能：

（1）技术闭环潜能：构建下一代智能操作平台的底座能力

从TDH多模型平台出发，打通结构化、非结构化、时序、图、文本等复杂数据模型；通过Sophon LLMOps+TKH知识平台，形成从语料、知识、模型到应用的AI工程全链路；叠加KunDB/ArgoDB等数据库产品，补齐实时写入与事务处理能力。

这意味着，星环不仅能处理“海量数据”，还具备将其转化为“智能资产”的平台条件。

（2）国产自主潜能：成为本地算力、数据应用场景的首选平台

星环的堆栈可私有化部署，已适配国产芯片、服务器、云平台与安全体系；服务客户覆盖金融、政务、能源、央企等高合规行业，形成强绑定与深耕能力。

在当前“数据不出域+安全可控+架构自主”成为主流共识的背景下，这一点构成了其独特优势。

（3）场景绑定潜能：平台价值沉淀于业务流程与数据资产之中

长期服务于复杂场景客户，星环的能力不仅是“技术交付”，更是“场景封装+方法论输出”。无论是金融风控知识图谱，还是政务智能问答系统，星环都能用平台能力支撑AI落地

这是许多国际平台难以在本地化环境中实现的能力，“懂场景+可持续”的能力，才是护城河。

3. 平台跃迁，才刚开始

Databricks用了十年，从Spark项目变成AI Infra平台。

星环也许用了更长时间，在更复杂环境中完成了底层平台搭建。如今，它开始具备“平台跃迁”的前提条件——

·架构：具备多模型+AI+知识的统一平台能力

·能力：向Agent应用端发力，形成任务闭环

·市场：在多个关键行业形成深度绑定，赢得数据流、业务流入口

这意味着，星环不再只是一个“数据平台”，而有机会成为一个“企业智能基础设施平台”，承载未来数十年的企业智能转型浪潮。

星环科技要更上一层楼，

还需要做什么？

成为Databricks这样的企业级平台巨头，从不是终点，而是一段长期系统性进化的过程。Databricks也用了十年时间，从Spark到Lakehouse到AI Infra，再到Agent&OLTP。

对星环科技而言，真正的挑战不是对标谁，而是如何持续演进、持续突破、持续打造自己的“增长曲线”。

平台已经搭起来，闭环已经跑起来，接下来的问题是：如何走得更远？具体来看，星环科技要想更进一步，可以从下面几个方向需求突破。

1. 从产品整合，走向生态协同

星环当前的平台已经具备完整堆栈，但平台不等于生态。

Databricks能形成飞轮的关键之一，是围绕开源技术（如Spark、MLflow、Delta）构建了全球开发者社区与生态协作机制。星环则更偏“集成交付+自研闭环”，在支持行业客户快速落地上优势明显。

但下一阶段，它有机会进一步：向开发者群体开放核心模块API和二次开发接口；推动国产行业标准，如数据湖格式、ML Ops规范、Agent编排框架；吸引合作伙伴、SI、ISV共建生态，共同推动行业化平台标准落地。

在平台型公司中，“生态力”往往决定了天花板。

2.打通智能体链路的深水区

从大模型能力到Agent能力，不只是模型更强，而是链路更深：

·数据如何进模型？如何形成可追溯知识结构？

·模型如何接入任务系统？如何保持长时记忆与多模态感知？

·智能体如何完成任务？如何与业务系统协同执行？

Databricks在Mosaic AI基础上打造了Agent Bricks，就是在做“从LLM到Agent Runtime” 的系统性建设。

星环已经通过Sophon构建起LLMOps基础，结合TKH的知识工程能力，具备构建智能体基础系统的潜力。下一步，可进一步打通：多模型编排（结构/非结构/图谱混合）；多任务调度与控制；多Agent协作机制与业务接口集成。

这一能力，是平台长期占据AI应用场景高地的关键。

3. 建立全球化的产品普适性，强化技术影响力

星环目前服务的核心客户集中在金融、政务、能源等关键行业，国内影响力持续扩大。

但从技术架构和产品形态看，星环已具备服务全球企业级客户的基础能力，下一步可进一步推动：支持多语种、多标准、多云平台的产品兼容性；参与国际标准制定与开源社区，提升全球开发者影响力；与全球头部客户共创场景，实现“以场景带动平台国际化”。

Databricks是从北美市场出发，向全球扩展；星环则可从复杂多样的本地场景出发，向海外走出一条“可迁移的中国路径”。

4. 从“解决方案”，到“基础设施”的品牌跃迁

Databricks成为“AI Infra代表”，靠的不只是营收和产品，而是品牌认知的建立——技术界公认它是“企业大模型平台范式”。

星环在下一阶段，亦可通过：开放开源项目、发起技术标准；举办开发者大会、发布技术白皮书；与行业头部组织联合推动解决方案标准化。

让市场不只是“知道星环”，而是“默认选择星环”。

最重要的，不是模仿谁，而是成为更好的自己，回应这个时代的期待。

在全球视角下，AI Infra正迎来新一轮估值重构与边界重塑，例如：Snowflake向ChatBI渗透、MongoDB嵌入向量模型打通搜索与问答、Oracle云因AI应用订单爆发。这些信号指向一个共同趋势——Infra不再只是底座，而是在主动承担AI应用的角色。

未来的中国平台厂商，注定不止于“对标Databricks”，而是在技术范式、产业适配、应用原生化的交汇点上，绘出自己的路线图。

Databricks给了这个时代一个答案，但不是唯一答案。星环科技或许正在绘制另一种可能的路径，一条从中国出发、全球通用的企业级AI平台范式。

未来十年，谁能成为AI基础设施领域真正的“长期主义者”？谁能在Agent与数据闭环中跑出自己的范式曲线？故事才刚刚开始。

文：月满西楼/ 数据猿
责编：凝视深空 / 数据猿

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