Platforma danych i AI Databricks sfinalizowała rundę finansowania w wysokości 5 miliardów dolarów przy wycenie 190 miliardów dolarów, umacniając swoją pozycję jako jednej z najbardziej wartościowych prywatnych firm technologicznych na świecie. Jest to jedna z największych pojedynczych rund finansowania prywatnego w historii, a Databricks trafia do elitarnej grupy spółek o wycenie przekraczanej jedynie przez garstkę prywatnych firm na świecie. CEO Ali Ghodsi stwierdził również, że ogólna sztuczna inteligencja (AGI), według starszej definicji branżowej, już istnieje.

Podstawy wyceny i przychodów

Databricks po raz pierwszy ujawnił transakcję 16 lipca przy wycenie 188 miliardów dolarów, po podpisaniu listu intencyjnego prowadzonego przez dotychczasowego inwestora Coatue. Ghodsi powiedział Forbes, że wyższa kwota zamknięcia wynosząca 190 miliardów dolarów odzwierciedla większą całkowitą podwyżkę i dodatkowe akcje wyemitowane w trakcie procesu finansowania.

Coatue ponownie poprowadziło rundę finalną, do której dołączyły Blackstone, MGX i T. Rowe Price. Sixth Street Growth wzięło udział jako inwestor debiutujący.

Według Forbes wskaźnik przychodów Databricks przekracza obecnie 7 miliardów dolarów, a wzrost rok do roku sięga aż 80%. Ta trajektoria podkreśla szybki wzrost przychodów napędzający wycenę, która od końca 2024 roku zasadniczo potroiła się. Databricks konkuruje bezpośrednio ze Snowflake na rynku ujednoliconej analizy danych, a jego prywatna wycena znacznie przewyższa kapitalizację rynkową publicznie notowanego rywala — luka ta podsyciła trwające spekulacje na temat tego, czy Databricks zdecyduje się na IPO, czy będzie kontynuować pozyskiwanie kapitału na rynku prywatnym.

Stroma trajektoria wzrostowa

Wycena Databricks wynosiła 62 miliardy dolarów pod koniec 2024 roku, przekroczyła 100 miliardów dolarów do sierpnia 2025 roku i osiągnęła 134 miliardy dolarów w grudniu 2025 roku. Najnowsza runda oznacza wzrost o niemal 40% w ciągu około pięciu miesięcy.

Firma wywodzi się z projektu Apache Spark, otwartoźródłowego frameworka do przetwarzania wielkoskalowych zbiorów danych opracowanego na UC Berkeley. Databricks twierdzi obecnie, że obsługuje ponad 20 000 organizacji, w tym 70% firm z listy Fortune 500.

Mimo tego impetu, niektórzy analitycy pozostają ostrożni co do tego, czy cena jest w pełni uzasadniona.

"ARR rosnące o 50%+ i marża brutto stabilizująca się na poziomie 70%+ w ciągu najbliższych kilku lat powinny uzasadnić wycenę" — powiedział Owen Lau, analityk akcji w Clear Street, w rozmowie z Yahoo Finance. Dodał jednak zastrzeżenie: "Debata na temat ROI w warstwie aplikacji wciąż nie jest rozstrzygnięta. Jeśli przedsiębiorstwa nie będą w stanie monetyzować tych narzędzi AI lub zwiększyć produktywności, prawdopodobnie ograniczą inwestycje w dane i AI."

Nowy kapitał przeznaczony na trzy kluczowe produkty

Ghodsi przeznaczył nowy kapitał na trzy produkty, które uważa za główne zakłady strategiczne firmy: Unity AI Gateway, Lakebase i Genie.

Unity AI Gateway kieruje obciążenia AI pomiędzy różnymi modelami i umożliwia firmom ustalanie budżetów wydatków. Lakebase, bezserwerowa baza danych Postgres zaprojektowana dla oprogramowania tworzonego przez agentów AI, przekroczyła wskaźnik przychodów w wysokości 100 milionów dolarów, według Forbes. Genie został stworzony, aby dostarczać systemom AI nieustrukturyzowany kontekst wewnętrzny — w tym wiadomości e-mail, nagrania ze spotkań i dane operacyjne — niezbędny do podejmowania działań w środowisku biznesowym.

Ghodsi twierdzi, że przedsiębiorstwa przechodzą od "tokenmaxxing do valuemaxxing." W początkowej fazie wdrażania AI firmy konsumowały jak najwięcej tokenów AI; teraz — argumentuje — chcą zmaksymalizować wyniki biznesowe w przeliczeniu na każdego wydanego dolara. Poinformował Forbes, że przez bramkę przetworzono ponad kwadrylion tokenów, co daje Databricks bezpośredni wgląd w to, jak klienci przełączają się między modelami, gdy pojawi się tańsza lub bardziej zaawansowana alternatywa.

Argumentacja Ghodsi na temat AGI

Twierdzenie Ghodsi o istnieniu AGI opiera się na konkretnej definicji: system, który potrafi wykonywać pracę intelektualną wykonywaną przez ludzi i jest mądrzejszy od większości ludzi przez większość czasu, spełnia kryteria AGI, tak jak były one dyskutowane w branży przed 2022 rokiem.

To, co większość ludzi określa obecnie mianem AGI — powiedział — jest bliższe superinteligencji — "a jeśli to jest twoja definicja, to oczywiście to jeszcze nie nadeszło." To rozróżnienie stawia Ghodsi w sprzeczności z liderami OpenAI i Anthropic, którzy ujęli AGI jako wciąż nieosiągniety kamień milowy, powiązany z systemami zdolnymi do autonomicznego prowadzenia nowatorskich badań naukowych i dorównującymi ludziom we wszystkich ekonomicznie wartościowych zadaniach. Wyjaśnił również, dlaczego wewnątrz większości firm wciąż niewiele wygląda na autonomiczne, argumentując, że model nie może w pełni rozumować o biznesie bez dostępu do jego rejestrów, zasad i uprawnień.

"Świat pozostaje w dużej mierze niezmieniony, z wyjątkiem tego, że wydatki na tokeny rosną" — powiedział Ghodsi. Ta luka to właśnie rynek, na który celuje Databricks — dynamika, która napędziła gwałtowny wzrost wyceny firmy w ciągu ostatnich dwóch lat.