**编者按：**

　　在数据爆炸与AI浪潮的双重冲击下，网络安全正面临前所未有的挑战。传统安全方案往往因高昂的数据存储成本和碎片化的信息处理能力而捉襟见肘，企业急需更智能、更集成的防御手段。此时，数据巨头Databricks携全新产品Lakewatch强势入局，以云原生架构与生成式AI深度融合，直击行业痛点——不仅打破“按数据量收费”的旧模式，更通过自动化分析、多源数据整合与实时威胁响应，重新定义安全运维的边界。这不仅是技术迭代，更可能掀起一场颠覆传统SIEM市场的风暴。随着Adobe、澳大利亚国民银行等顶尖企业已率先部署，Lakewatch能否成为Databricks冲刺万亿估值的关键引擎？让我们深入解读这场正在发生的安全革命。

　　Databricks已从一家初创公司成长为软件巨头，通过为客户处理数据并运行生成式人工智能模型，创造了数十亿美元的价值。

　　为了开启下一段增长征程，它正凭借一款名为Lakewatch的新产品进军网络安全领域。

　　据官方声明透露，Adobe和澳大利亚国民银行目前已在试用该产品。Anthropic同样将Databricks用于网络安全防护，其模型现已在Lakewatch内部运行。客户现在可以咨询如何部署Lakewatch。

　　公司首席执行官兼联合创始人阿里·戈德西表示，大语言模型“已经发展到成熟阶段，足以自动化并增强网络安全中相当大一部分工作”。

　　这款产品代表了安全信息与事件管理服务领域的新生替代方案，正在挑战来自Palo Alto Networks、思科旗下Splunk、谷歌和微软等传统厂商的解决方案。

　　如果Lakewatch能站稳脚跟，它将帮助Databricks在公开上市前，向公众投资者证明其1340亿美元估值的合理性。戈德西曾在去年12月表示，不排除在2026年启动IPO的可能性。

　　与按存储数据量收费的模式不同，Databricks将根据Lakewatch软件实际处理的工作量来定价。

　　戈德西在一次采访中强调：“当前主流的定价模式与应对海量安全威胁的需求根本不相容，因为把所有数据都纳入系统的成本实在高得离谱。”

　　新的定价策略允许管理员整合来自传统安全工具之外的数据源——例如Slack或Workday等应用——以提供更全面的安全态势视图。Databricks不会收取存储费用，但会要求客户将数据保留在云端数据湖服务中，以便Lakewatch进行分析处理。

　　投资者越来越担心大语言模型可能对现有网络安全企业构成威胁。今年二月，模型开发商Anthropic宣布推出一款检测代码漏洞的工具预览版后，Global X网络安全交易所交易基金应声下跌约5%。

　　人工智能带来的焦虑情绪也在整体上冲击软件板块。主要投资软件即服务类股票的WisdomTree云计算基金，在2026年至今已累计下跌约19%。

　　戈德西指出：“面对当前软件即服务领域的颠覆浪潮，Databricks必将投身其中并推动变革。”

　　生成式AI已帮助攻击者更快速地利用新发现的漏洞。戈德西认为，各组织需要更精密的工具来应对日益增长的警报洪流。

　　2025年，Databricks收购了小型安全初创公司Antimatter，其技术已整合进Lakewatch。公司还同意收购另一家名为SiftD的企业，该团队的三位创始人在Splunk累积拥有长达39年的经验。

　　Databricks另一位联合创始人辛雷诺在访谈中提到，安全从业者非常看重Splunk的用户界面及其数据搜索技术，而总部位于旧金山的SiftD团队成员“正是这些功能的核心创建者”。

　　通过生成式AI模型为每个案例提供背景分析，安全人员可以更有效地对警报进行优先级排序。专家还能就各类威胁向Databricks的Genie AI智能体进行咨询。

　　戈德西透露，未来Databricks将逐步增加自动响应安全威胁的功能模块。