Databricks 推出 Private Network Gateway，为 Serverless 打通私有网络

Databricks 宣布 Multi-Statement Transactions 正式可用，支持 UC 托管的 Delta Lake 和 Apache Iceberg 表，让多表多步骤工作流获得原子保证而无需独立数仓。

Stripe Data Pipeline 现已支持将 Stripe 数据实时同步到 Postgres，Databricks Lakebase 是受支持的目标之一，由 OpenSharing 提供支持，更新可在数秒内到达。

Databricks 宣布 Spatial SQL 与空间 join 现可在 Lakehouse//RT 上运行，高并发下空间查询最高比传统云数据仓库快 38X。基于 SpatialBench 的测试显示，单查询并发下最高快 20X，平均快 3X，剔除提升最大的查询后平均仍超 3.5X。该能力已在 Lakehouse//RT 上开放 Beta，现有空间查询无需改代码即可迁移。

Databricks 推出 Beta 版 Predictive AI Functions，新增 ai_top_drivers、ai_detect_anomalies、ai_predict_value、ai_predict_class 四个 SQL 原生函数，并改进 ai_forecast。

Databricks 的 Document Intelligence 解析、分类、抽取 REST API 正式 GA，用于文档路由的 decisions API 进入 beta。开发者可在应用或智能体中调用 ai_parse_document、ai_extract、ai_classify 等接口，实时把文档转为结构化结果，并支持引用定位与置信度分数。

Databricks 为 Lakeflow Designer 推出 Prepare、Unique、Guardrails 三个无代码算子，分别用于数据清洗标准化、去重和数据质量检查。

Databricks 的 Amber Roberts 指出，企业快速采用 AI 智能体却难以证明 ROI，原因在于采购者与日常使用者往往不是同一批人，目前多数组织正处于试用与筛选有效用例的阶段。她认为"更快"是错误的智能体 AI 生产力指标，生产力应绑定各团队自身的 KPI，并配合质量指标衡量。她还强调，智能体理解业务上下文比单纯执行任务的速度更重要。

Databricks 在 Unity Catalog 推出 Workday Data Connect 联邦连接器公开 Beta，可零拷贝直接查询 Workday Data Cloud 中的 HR 与财务数据。

Databricks 发布 Funke，一个 Python 和 PySpark 库加可部署 pipeline，可将 HL7v2 消息直接解析为原生 Spark 类型并保留完整层级结构。它是 2021 年开源的 Scala 数据源 Smolder 的继任者，支持所有 HL7 消息类型和版本，通过 Declarative Pipeline 摄取并存储在 Unity Catalog 中。

Databricks 宣布 on-behalf-of-user（OBO）授权正式可用，应用可使用登录用户身份调用受支持的 Databricks API，由 Unity Catalog 强制执行该用户的现有数据权限，包括行过滤和列掩码。