ClickHouse 扩充C轮融资，以大胆的三线战略为IPO蓄势
新的资金注入、高管团队的扩充，以及在实时分析、可观测性和AI基础设施领域的重大押注，标志着公司发展的新篇章。
旧金山 — ClickHouse 正加速其增长步伐。这家实时分析公司已扩充其C轮融资，引入了包括花旗创投 (Citi Ventures)、Insight Partners 和 Peak XV Partners 在内的新投资者。此举不仅带来了额外资金，更预示着公司在积极拓展实时分析、可观测性和AI代理基础设施这三个价值数十亿美元的融合市场的同时，正为上市做准备。
这项消息于周二公布，同时宣布了三位重量级高管的加盟，这显然是为IPO量身定制的举措。曾推动 Atlassian 和 Slack 营收增长的 Kevin Egan 出任首席营收官 (CRO)。前 Snowflake 财务负责人 Jimmy Sexton 担任首席财务官 (CFO)。而此前在 Weights & Biases 工作的 Mariah Nagy 则成为人力资源副总裁。他们将共同领导这家目前拥有超过2000家客户，并在过去一年中年度经常性收入 (ARR) 翻了两番的公司。Anthropic、Meta 和 Vercel 等知名企业已在使用其平台。
然而，这一时刻引人注目的不仅仅是又一次的融资扩充，而是 ClickHouse 决定同时在三个不同战线作战——每个市场都已有强大的现有企业占据主导地位，竞争异常激烈。
押注速度层
ClickHouse 的核心优势始终是速度。其平台能够对海量数据集进行闪电般的查询，是与 Snowflake 和 Databricks 等大型系统并存的关键层。当这些巨头主导着“记录系统”的角色时，ClickHouse 则扮演着性能专家的角色，处理那些毫秒必争且成本效益至关重要的用例。
最近的产品更新表明公司正更加坚定地扮演这一角色。它正在悄然测试与 MongoDB 变更数据捕获 (CDC) 的集成，以便将数据实时传输到 ClickHouse。此外，它还升级了对 Apache Iceberg 和 Delta Lake 等开放格式的支持，这暗示着它希望从一个快速查询缓存演变为一个完整的分析引擎。
一位基础设施分析师告诉我们：“速度已经不是问题了——他们已经证明了这一点。真正的问题在于，他们能否在不失去自身优势的前提下，大规模地处理读写操作，并成为主要的分析层。”
可观测性：特洛伊木马
如果说速度是 ClickHouse 的看家本领，那么可观测性可能就是它的特洛伊木马。该公司最近推出了 ClickStack，一个开源的可观测性平台，旨在将日志、指标、追踪甚至会话回放汇集到一处。这使其直接与 Datadog、Grafana 和 Elastic 等巨头展开竞争。
其卖点很简单：成本。通过利用 ClickHouse 的列式存储来处理海量日志数据，该公司相信与现有厂商相比，能够将基础设施成本削减50%至80%。即使是部分迁移——例如，仅移动日志保留——也可能为 ClickHouse 赢得立足点，并随着时间推移而扩大。
然而，可观测性不仅仅是廉价存储。企业还期望拥有经过多年磨练的精细化监控工具、智能告警和故障排除功能。目前，ClickHouse 最有可能的胜利可能来自那些注重成本的团队，他们将日志和追踪数据转移，而不是企业在一夜之间替换掉整个可观测性堆栈。
AI代理数据策略
第三个押注最为大胆。ClickHouse 希望成为 AI 代理和自主系统的默认后端。为此，它已推出了托管模型上下文协议服务器 (managed Model Context Protocol server) 和 ClickHouse Cloud 内置的 AskAI 助手。其理念是让 AI 应用程序安全地查询生产数据，而无需繁琐的集成。
对于使用 Anthropic 的 Claude 或 Cursor 等工具进行开发的开发者来说，这可能是一个颠覆性的改变。如果 AI 代理越来越多地处理编码和查询任务，那么这些代理所连接的数据库使用量可能会猛增。
一位关注 AI 基础设施的风险投资人解释道：“可以这样理解：如果 ClickHouse 是 AI 代理获取数据的首选，那么使用量将随着自动化程度的提高而增长，而不仅仅是依靠员工数量。这是一种全新的增长曲线。”
与 LangChain、Sierra 和 Weights & Biases 等 AI 原生公司的早期合作已经显现，同时也在与 Anthropic 进行深入合作。
政府市场拓展与大额合同
ClickHouse 也正在进军受监管市场。它宣布推出 ClickHouse Government，该产品符合严格的 FIPS 140-3 标准，并支持高达 IL6 的安全级别。与此同时，还推出了 ClickHouse Private，面向需要专用基础设施的组织。
这些产品有望解锁数百万乃至数千万美元的政府合同，但这并非易事。国防和公共部门的交易通常需要一年以上的时间才能完成，并且常常要求大量定制，这会侵蚀利润。即便如此，此举也表明 ClickHouse 有信心扩大其营收基础，达到投资者对上市公司预期的水平。
前景中的风险
ClickHouse 的扩张战略令人联想到 Databricks，后者成功地从 Spark 扩展到数据仓库和 AI 领域。但挑战是显而易见的：ClickHouse 现在在分析领域面临 Snowflake，在可观测性领域面临 Datadog，在 AI 领域面临专业的向量数据库。同时在三条战线竞争，可能会导致其销售和营销精力分散。
还存在“产品线扩张过快”的风险。如果潜在客户无法轻易定位产品——它是一个分析引擎？一个可观测性平台？还是一个 AI 后端？——销售周期可能会拖长。在技术方面，大规模集成诸如 MongoDB 变更数据捕获等功能并非易事。任何可靠性方面的失误都可能让客户犹豫不决。
投资者密切关注
尽管存在风险，ClickHouse 正处于三大强劲趋势的交汇点：对实时数据的需求、降低可观测性成本的压力以及 AI 驱动软件的崛起。它已入选2025年福布斯云100榜单，并似乎正准备在未来两年内上市。
投资者将关注什么？不同用例下的毛利率、公司在客户开始使用可观测性或 AI 功能后留存客户的能力，以及这些 AI 代理集成是否转化为真正的采用，而不仅仅是营销噱头。
由于多年的开源优化，该公司的性能优势仍然看起来经久不衰。最大的未知数在于它能否将这种技术优势转化为在不同市场中可复制的百万美元交易。
随着企业试图以更少的投入做更多的事情——更快的查询、更便宜的可观测性和更智能的 AI——ClickHouse 可能正处于天时地利人和。未来几个季度将揭示它能否成功完成平衡之举：降低可观测性成本、在 AI 代理领域证明自己，并在分析领域保持速度。如果成功，ClickHouse 将巩固其在 AI 时代作为关键基础设施的地位。如果错失一步，批评者会说该公司战线拉得太长。
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