Este neobișnuit ca o companie să anunțe o rundă înainte de a primi efectiv banii, dar un venture capitalist a declarat pentru TechCrunch că afacerea este solidă, atât de multe fonduri dorind să participe încât compania nu a avut niciun motiv să țină secretă noua sa evaluare strălucitoare. De fapt, Databricks se află într-o frenezie de strângere de fonduri de un an și jumătate, reușind să-și transforme cu succes imaginea dintr-o simplă senzație SaaS de altădată într-un furnizor de AI. „Altădată” însemnând perioada BC (Before ChatGPT – înainte de ChatGPT).
Doar acum cinci luni, în februarie, Databricks a închis o rundă de 5 miliarde de dolari (Series L) la o evaluare de 134 de miliarde de dolari. Cu cinci luni înainte de aceea, în septembrie 2025, a strâns 1 miliard de dolari la o evaluare de 100 de miliarde de dolari. Și cu aproximativ nouă luni înainte de aceea, în decembrie 2024, a strâns ceea ce era atunci o rundă record de 10 miliarde de dolari la o evaluare de 62 de miliarde de dolari. Databricks a strâns atât de multe runde de-a lungul anilor, încât aceasta din urmă a devenit subiect de meme pe seama faptului că literele alfabetului se termină. „Activez notificările pentru când vom avea o Series AA”, a postat o persoană.
Dar reconstrucția imaginii sale a fost una legitimă. Fondată în 2013, compania a crescut inițial în era big data, oferind software care permitea întreprinderilor să stocheze cantități uriașe de date în cloud și să producă analize rapide. Deoarece deținea deja depozite vaste de date enterprise, Databricks a fost bine poziționată să răspundă atunci când companiile au început să dorească AI cu aceeași securitate și guvernanță pe care o așteaptă de la software-ul enterprise tradițional.
Compania a început să lanseze un produs AI după altul, precum Lakebase, baza sa de date construită pentru agenți AI, și Unity, gateway-ul său AI, împreună cu un „meta-harness” numit Omnigent care gestionează mai mulți agenți. Databricks a devenit tot mai cunoscută și ca unul dintre exemplele majore de întreprinderi care adoptă modele open-weight mai accesibile, bazate pe China, pentru controlul costurilor – una dintre marile tendințe ale anului 2026. Compania este un susținător deosebit al GLM 5.2 de la Z.ai ca model pentru codare.
Săptămâna trecută, CEO-ul Databricks, Ali Ghodsi, a împărtășit rezultatele unor benchmark-uri interne făcute pentru a-și gestiona propriile costuri AI pentru cei 3.000 de ingineri software ai săi. Compania a comparat modele AI pe sarcinile reale pe care le fac programatorii săi. Nu este surprinzător că, în postarea de blog care dezvăluie rezultatele, Databricks a împărtășit că „modelele deschise, și GLM 5.2 în special, sunt acum capabile să gestioneze chiar și cel mai înalt nivel de dificultate a sarcinilor” în codare, la un cost total mai mic decât modelele proprietare de la Anthropic și OpenAI.
Dar ceea ce a surprins oamenii a fost constatarea că alegerea harness-ului – instrumentul agentic de codare, precum Codex sau Claude Code, care învelește un model și îi gestionează contextul și instrucțiunile – a avut un impact la fel de mare asupra costurilor. S-a descoperit că harness-ul open-source Pi este unul dintre cele mai bune la gestionarea contextului din jurul fiecărui prompt și, prin urmare, una dintre cele mai ieftine opțiuni fără a sacrifica calitatea. „Lecția aici nu este că un harness este întotdeauna mai ieftin sau că harness-urile native sunt mai proaste. În schimb, alegerea modelului este doar o piesă din puzzle”, a declarat postarea.
Toate acestea au contribuit la imaginea Databricks ca o companie AI, chiar dacă nu a fost fondată ca un laborator de AI. La rândul său, acest lucru i-a conferit aura AI necesară pentru a strânge fonduri și a-și multiplica evaluarea. Așa cum am raportat anterior, efectul AI este atât de puternic în zilele noastre, încât chiar și lanțul de sandvișuri Jersey Mike’s a menționat AI de 22 de ori în documentele sale S-1.
De ce este important:
Această evaluare uriașă nu este doar un număr impresionant – ea reflectă o schimbare fundamentală în modul în care piața percepe companiile de tehnologie. Databricks demonstrează că o firmă poate pivota cu succes de la o poziție solidă în big data la un lider în inteligența artificială, atrăgând investiții masive. Mai mult, adoptarea modelelor open-source și a strategiilor de reducere a costurilor arată că AI-ul devine accesibil și scalabil pentru întreprinderi, nu doar pentru giganții tech. Pentru antreprenori și investitori, aceasta este o lecție despre cum să construiești o companie care să reziste valurilor tehnologice și să profite de noile tendințe.
