Tvrtka Databricks je u četvrtak najavila novu rundu financiranja koja procjenjuje vrijednost kompanije na 188 milijardi dolara. Rundu je predvodila tvrtka Coatue.
Databricks nije otkrio točan iznos koji su prikupili; rekli su da novac još nije u njihovim rukama i da će se runda zatvoriti kasnije ovog ljeta. (Drugi izvori su izvijestili da je iznos približno 3 milijarde dolara.) Dok je neobično da kompanija najavi prije nego što dobije novac, VC tvrdi za TechCrunch da je dogovor čvrst, s toliko firmi koje žele sudjelovati da kompanija nije imala razloga skrivati svoju novu procjenu.
Uistinu, Databricks je tijekom posljednjih 18 mjeseci uspješno transformirao svoj imidž iz tvrtke koja se bavi SaaS-om u pružatelja umjetne inteligencije. Prošla godina bila je prije ChatGPT-a.
Samo prije pet mjeseci, u veljači, Databricks je zatvorio rundu od 5 milijardi dolara u okviru Serije L uz procjenu od 134 milijarde dolara. Pet mjeseci prije toga, u rujnu 2025, prikupili su 1 milijardu dolara uz procjenu od 100 milijardi dolara. Oko devet mjeseci prije toga, u prosincu 2024, prikupili su rekordnih 10 milijardi dolara uz procjenu od 62 milijarde dolara.
Databricks je prikupio toliko rundi tijekom godina da je ova najnovija postala predmet memova o nedostatku slova u abecedi. “Uključujem obavijesti kada dobijemo Seriju AA,” objavio je jedan korisnik.
No, njihova rekonstrukcija imidža bila je legitimna. Osnovana 2013. godine, tvrtka je prvotno uspješno rasla tijekom ere velikih podataka, s softverom koji je omogućio poduzećima da pohranjuju ogromne količine podataka u oblaku, dok su istovremeno proizvodili brze analize.
Budući da je već imala pristup velikim količinama poslovnih podataka, Databricks je bio dobro pozicioniran da odgovori na zahtjeve tvrtki koje su željele umjetnu inteligenciju s istom sigurnošću i upravljanjem kao što očekuju od tradicionalnog poslovnog softvera.
Tvrtka je počela lansirati jedan AI proizvod za drugim, poput Lakebase, svoje baze podataka za AI agente, i Unity, svoje AI ulazne točke, uz “meta-harness” nazvan Omnigent koji upravlja više agenata.
Databricks je također sve više postajao poznat kao jedan od velikih primjera poduzeća koja usvajaju pristupačnije kineske otvorene modele (modeli čiji je osnovni kod objavljen za korištenje i modifikaciju) za kontrolu troškova, jedan od velikih trendova 2026. godine.
Prošlog tjedna, CEO Databricksa Ali Ghodsi podijelio je rezultate nekih unutarnjih benchmarking testova kako bi upravljao vlastitim troškovima AI-a za svojih 3,000 inženjera softvera.
Tvrtka je usporedila AI modele na stvarnim zadacima koje njihovi programeri rade. Nije iznenađujuće, u blog postu koji otkriva rezultate, Databricks je podijelio da “otvoreni modeli, a posebno GLM 5.2, sada mogu obraditi čak i najteže zadatke” u kodiranju, i to po ukupno nižim troškovima od vlasničkih modela iz Anthropic i OpenAI.
No, iznenadili su ljude otkrićem da izbor harness-a — alat za kodiranje, poput Codexa ili Claude Codea, koji obavija model i upravlja njegovim kontekstom i uputama — također utječe na troškove. Utvrdili su da je open-source harness Pi jedan od najboljih u upravljanju kontekstom oko svakog upita, a stoga jedan od najjeftinijih izbora bez kompromisa na kvaliteti.
“Pouka ovdje nije da je jedan harness uvijek jeftiniji ili da su izvorni harnessi lošiji,” objavljeno je u postu. “Umjesto toga, izbor modela je samo jedan dio slagalice.”
Sve to pridonosi imidžu Databricksa kao AI tvrtke, iako nije osnovana kao AI lab. To joj je, zauzvrat, omogućilo da stekne “AI aureolu” za prikupljanje novca i povećanje svoje procjene. Kao što smo ranije izvijestili, AI efekt je danas toliko snažan da čak i sendvičarnica Jersey Mike’s spominje AI 22 puta u svojim S-1 dokumentima.
