Databricks 联合创始人兼 CEO Ali Ghodsi 认为，人工通用智能（AGI）已经到来，但行业的关注点走偏了—— AI 模型无需变得更 " 聪明 "，真正的突破口在于为其提供足够的数据上下文。
在日前举行的 Bloomberg Tech 活动上，Ghodsi 阐述了他对 AI 发展现状的看法。他表示，每当他询问听众 " 有多少人认为 AGI 已经到来 "，通常只有约 10% 的人举手；但当他换一个问法—— " 有多少人认为他们每天使用的 AI 模型比与其交互的人更聪明 " ——举手比例则跃升至约 90%。Ghodsi 认为，这一悖论说明 AI 已具备极强能力，问题不在于模型本身，而在于如何将其与正确的数据结合。
Ghodsi 的这一判断直接影响企业对 AI 投资路径的选择。他指出，AI 能够生成代码、自动化任务，但真正的商业价值来自于将这些能力植根于具体的业务场景和数据中。" 我们不需要 AI 变得更聪明，它只需要被赋予上下文，" 他表示。这也意味着，对于企业客户而言，数据基础设施的建设价值或将超过对前沿模型的持续投入。
数据上下文：释放 AI 潜力的关键
Ghodsi 对 AGI 的判断本身具有挑战性。他通过 " 智识能力 " 维度——即 AI 是否比人类更聪明——来定义 AGI 是否已经到来，而非依赖学术界尚存争议的严格定义。他认为，当 90% 的用户承认 AI 已在智识层面超越人类时，继续追问 "AGI 何时到来 " 在实践层面意义有限。
他的核心论点是：AI 模型已足够强大，行业不应将资源过度集中于开发更复杂的模型，而应专注于向现有模型提供相关数据。在他看来，AI 模型如同才华横溢的学生，需要合适的教材和课程才能真正发挥潜力，而非单纯提升其天赋。
围绕这一逻辑，Databricks 将战略重心置于帮助企业将自有专有数据注入 AI 模型。Ghodsi 表示，公司已与大量客户展开合作并进行了多项研究，发现企业正日益寻求将庞大数据集与 AI 整合，以驱动业务价值。
他强调，AI 的真正威力在于与特定业务背景和数据的结合。Databricks 平台的定位即是扮演这一 " 综合教育资源 " 的角色——不仅提供数据存储与管理能力，更着力构建一套能够让 AI 模型在企业场景中落地生根的数据智能体系。
合作格局与客户阵营
Ghodsi 同时披露了 Databricks 在 AI 生态中的合作布局。公司目前与 Alphabet 旗下 Google DeepMind（Gemini）、微软支持的 OpenAI 以及 Anthropic 均建立了合作关系，为这些模型提供数据基础，使其能够针对特定组织数据进行训练和微调。
在客户层面，Ghodsi 展示了涵盖 AT&T、Rivian、Adidas、梅赛德斯 - 奔驰、联合利华、Virgin 及拜耳等主要企业的客户名单，以说明其数据与 AI 解决方案的广泛适用性。他将 Databricks 定位为跨行业企业 AI 采纳的数据骨干，而非单纯的 AI 模型开发商。
在市场层面，Ghodsi 坦承当前软件公司 IPO 市场正经历放缓，但他认为 Databricks 的基本面并不依赖于此。他表示，AI 时代对数据管理存在根本性需求，随着更多 AI 代理被部署、更多软件被生成，对 Databricks 所提供的强健数据基础设施的需求只会持续增长。
他预判，未来九个月至两年内，软件产出规模将超越此前人类历史的总和，并将这一趋势视为数据基础设施需求长期扩张的核心驱动力。在他看来，这一结构性背景足以支撑公司在 IPO 窗口收窄的环境中保持稳健。
