Databricks hôm thứ Năm đã công bố một vòng tài trợ mới định giá công ty ở mức 188 tỷ USD. Vòng đấu được dẫn đầu bởi Coatue.
Databricks không tiết lộ chính xác số tiền huy động được; nó cho biết tiền vẫn chưa có trong tay và vòng đấu sẽ kết thúc vào cuối mùa hè này. (Các cửa hàng khác đã báo cáo mức tăng vốn là khoảng 3 tỷ USD.) Mặc dù việc một công ty thông báo trước khi nhận được tiền là điều bất thường, nhưng một VC nói với TechCrunch rằng thỏa thuận này rất chắc chắn, với rất nhiều công ty mong muốn rằng công ty không có lý do gì để giữ bí mật mức định giá mới sáng bóng của mình.
Trên thực tế, Databricks đã gặp khó khăn trong việc gây quỹ trong một năm rưỡi khi chuyển đổi thành công hình ảnh của mình thành một nhà cung cấp AI chứ không chỉ là cảm giác SaaS như những năm trước. Năm qua quay lại thời BC (Trước ChatGPT).
Chỉ 5 tháng trước, vào tháng 2, Databricks đã hoàn tất đợt huy động vốn Series L trị giá 5 tỷ USD với mức định giá 134 tỷ USD. Năm tháng trước đó, vào tháng 9 năm 2025, nó đã huy động được 1 tỷ USD với mức định giá 100 tỷ USD. Và khoảng chín tháng trước đó, vào tháng 12 năm 2024, nó đã huy động được một vòng phá kỷ lục vào thời điểm đó là 10 tỷ USD với mức định giá 62 tỷ USD.
Databricks đã gây quỹ rất nhiều vòng trong những năm qua đến nỗi vòng mới nhất này đã trở thành chủ đề của các meme về việc hết các chữ cái trong bảng chữ cái. “Bật thông báo khi chúng tôi nhận được Series AA,” một người đã đăng.
Nhưng việc tái tạo hình ảnh của nó là hợp pháp. Được thành lập vào năm 2013, ban đầu nó đã đạt được thành công trong kỷ nguyên dữ liệu lớn, với phần mềm cho phép các doanh nghiệp lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ trên đám mây nhưng vẫn tạo ra các phân tích nhanh chóng.
Bởi vì nó đã có sẵn kho dữ liệu doanh nghiệp nên Databricks khi đó có vị trí tốt để đáp ứng khi các công ty bắt đầu muốn có AI với cùng mức độ bảo mật và quản trị mà họ mong đợi từ phần mềm doanh nghiệp truyền thống.
Công ty bắt đầu tung ra hết sản phẩm AI này đến sản phẩm AI khác, như Lakebase, cơ sở dữ liệu được xây dựng cho các tác nhân AI và Unity, cổng AI của nó, cùng với một “siêu khai thác” có tên Omnigent quản lý nhiều tác nhân.
Databricks cũng ngày càng được biết đến như một trong những ví dụ điển hình về việc các doanh nghiệp áp dụng các mô hình trọng lượng mở có trụ sở tại Trung Quốc với giá cả phải chăng hơn (các mô hình có mã cơ bản được xuất bản cho bất kỳ ai sử dụng và sửa đổi) để kiểm soát chi phí, một trong những xu hướng lớn của năm 2026. Đây là một nhà vô địch đặc biệt của GLM 5.2 của Z.ai làm mô hình mã hóa.
Tuần trước, Giám đốc điều hành Databricks, Ali Ghodsi, đã chia sẻ kết quả của một số tiêu chuẩn nội bộ được thực hiện để quản lý chi phí AI của chính ông cho 3.000 kỹ sư phần mềm của mình.
Công ty đã so sánh các mô hình AI với nhiệm vụ thực tế mà các lập trình viên của họ thực hiện. Không có gì ngạc nhiên khi trong bài đăng trên blog tiết lộ kết quả, Databricks đã chia sẻ rằng “các mô hình mở và đặc biệt là GLM 5.2, hiện có thể xử lý ngay cả mức độ khó nhiệm vụ cao nhất” trong mã hóa và với tổng chi phí thấp hơn so với các mô hình độc quyền từ Anthropic và OpenAI.
Nhưng nó đã làm mọi người ngạc nhiên khi nhận thấy rằng việc lựa chọn dây nịt — công cụ mã hóa tác nhân, như Codex hoặc Claude Code, bao bọc một mô hình và quản lý bối cảnh cũng như hướng dẫn của nó — đều ảnh hưởng đến chi phí như nhau. Người ta nhận thấy rằng khai thác nguồn mở Pi là một trong những công cụ tốt nhất trong việc quản lý bối cảnh xung quanh mỗi lời nhắc và do đó là một trong những lựa chọn có chi phí thấp nhất mà không làm giảm chất lượng.
Bài viết tuyên bố: “Bài học ở đây không phải là một bộ dây nịt luôn rẻ hơn hay bộ dây nịt bản địa thì tệ hơn”. “Thay vào đó, việc lựa chọn mô hình chỉ là một phần của vấn đề.”
Tất cả những điều này đã tạo thêm hình ảnh của Databricks với tư cách là một công ty AI, ngay cả khi nó không được thành lập như một phòng thí nghiệm AI. Ngược lại, điều này đã mang lại cho nó hào quang AI để huy động tiền và tăng vọt mức định giá. Như chúng tôi đã báo cáo trước đây, hiệu ứng AI ngày nay mạnh đến mức ngay cả cửa hàng bánh sandwich Jersey Mike cũng đã đề cập đến AI 22 lần trong tài liệu S-1 của mình.
Khi bạn mua hàng thông qua các liên kết trong bài viết của chúng tôi, chúng tôi có thể kiếm được một khoản hoa hồng nhỏ. Điều này không ảnh hưởng đến tính độc lập biên tập của chúng tôi.