Databricks atinge avaliação de US$ 188 bilhões, ampliando sua atuação como segundo ato favorito da IA

Databricks anunciou na quinta-feira uma nova rodada de financiamento que avalia a empresa em US$ 188 bilhões. A rodada foi liderada por Coatue.

A Databricks não divulgou exatamente quanto arrecadou; disse que o dinheiro ainda não está em suas mãos e que a rodada será encerrada no final deste verão. (Outros meios de comunicação relataram desde então que o aumento é aproximadamente US$ 3 bilhões.) Embora seja incomum uma empresa anunciar antes de receber o dinheiro, um VC disse ao TechCrunch que o negócio é sólido, com tantas empresas querendo que a empresa não tivesse motivos para manter em segredo sua nova avaliação.

Na verdade, a Databricks está em dificuldades há um ano e meio para arrecadar fundos, ao fazer a transição com sucesso de sua imagem para um provedor de IA e não apenas uma sensação de SaaS do passado. No passado, estávamos de volta aos tempos de BC (antes do ChatGPT).

Há apenas cinco meses, em fevereiro, a Databricks fechou um aumento de US$ 5 bilhões na Série L com uma avaliação de US$ 134 bilhões. Cinco meses antes disso, em setembro de 2025, arrecadou US$ 1 bilhão com avaliação de US$ 100 bilhões. E cerca de nove meses antes disso, em dezembro de 2024, levantou o que era um rodada recorde na época de US$ 10 bilhões com uma avaliação de US$ 62 bilhões.

Databricks levantou tantas rodadas ao longo dos anos que esta última se tornou objeto de memes sobre ficar sem cartas do alfabeto. “Ativando alertas para quando conseguirmos uma Série AA”, postou uma pessoa.

Mas a sua reconstrução de imagem foi legítima. Fundada em 2013, inicialmente alcançou o sucesso na era do big data, com software que permitia às empresas armazenar enormes quantidades de dados na nuvem e, ao mesmo tempo, produzir análises rápidas.

Como já se baseava em uma grande quantidade de dados corporativos, o Databricks estava bem posicionado para responder à medida que as empresas começavam a querer IA com a mesma segurança e governança que esperam do software empresarial tradicional.

A empresa começou a lançar um produto de IA após o outro, como Lakebase, seu banco de dados criado para agentes de IAe Unity, seu gateway de IA, junto com um “meta-harness” chamado Omnigent que gerencia vários agentes.

Databricks também cada vez mais ficou conhecido como um dos grandes exemplos de empresas que adotam modelos de peso aberto mais acessíveis baseados na China (modelos cujo código subjacente é publicado para qualquer pessoa usar e modificar) para controle de custos, uma das grandes tendências de 2026. É um defensor particular do GLM 5.2 da Z.ai como modelo de codificação.

Semana passada, CEO da Databricks, Ali Ghodsi compartilhou os resultados de alguns benchmarkings internos feitos para gerenciar seus próprios custos de IA para seus 3.000 engenheiros de software.

A empresa comparou modelos de IA com as tarefas reais que seus programadores realizam. Não surpreendentemente, na postagem do blog revelando os resultadosDatabricks compartilhou que “modelos abertos, e GLM 5.2 em particular, agora são capazes de lidar até mesmo com o mais alto nível de dificuldade de tarefa” na codificação e a um custo total mais baixo do que os modelos proprietários da Anthropic e OpenAI.

Mas surpreendeu as pessoas ao descobrir que a escolha do equipamento – a ferramenta de codificação agente, como o Codex ou o Claude Code, que envolve um modelo e gere o seu contexto e instruções – teve igualmente impacto nos custos. Ele descobriu que o Pi de código aberto é um dos melhores no gerenciamento do contexto em torno de cada prompt e, portanto, uma das opções de menor custo sem sacrificar a qualidade.

“A lição aqui não é que um arnês seja sempre mais barato ou que os arneses nativos sejam piores”, disse o postagem declarada. “Em vez disso, a escolha do modelo é apenas uma peça do quebra-cabeça.”

Tudo isso contribuiu para a imagem da Databricks como uma empresa de IA, mesmo que não tenha sido fundada como um laboratório de IA. Isto, por sua vez, concedeu-lhe a auréola da IA ​​para angariar dinheiro e aumentar a sua avaliação. Como informamos anteriormente, o efeito da IA ​​é tão forte hoje em dia que mesmo lanchonete Jersey Mike’s mencionada AI 22 vezes em seus documentos S-1.