Databricks đạt định giá 188 tỷ USD, kéo dài đà tăng trưởng với vai trò là "màn thứ hai" yêu thích của ngành AI

Databricks hôm thứ Năm đã công bố vòng gọi vốn mới, định giá công ty ở mức 188 tỷ USD. Vòng gọi vốn này do Coatue dẫn đầu.

Databricks không tiết lộ chính xác số tiền huy động được; họ cho biết số tiền này chưa về tay và vòng gọi vốn sẽ kết thúc vào cuối mùa hè này. (Các hãng tin khác sau đó đưa tin số tiền huy động được là khoảng 3 tỷ USD.) Mặc dù việc một công ty công bố trước khi nhận được tiền là bất thường, nhưng một nhà đầu tư mạo hiểm nói với TechCrunch rằng thỏa thuận này rất chắc chắn, với nhiều công ty muốn tham gia đến mức Databricks không có lý do gì để giữ bí mật về mức định giá mới đầy ấn tượng của mình.

Trên thực tế, Databricks đã có một đợt huy động vốn kéo dài một năm rưỡi khi họ chuyển đổi thành công hình ảnh của mình thành một nhà cung cấp AI, không chỉ là một hiện tượng SaaS của năm cũ. "Năm cũ" ở đây là thời kỳ BC (Trước ChatGPT).

Chỉ năm tháng trước, vào tháng 2, Databricks đã chốt vòng gọi vốn Series L trị giá 5 tỷ USD với mức định giá 134 tỷ USD. Năm tháng trước đó, vào tháng 9 năm 2025, họ 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, họ đã huy động được vòng gọi vốn kỷ lục vào thời điểm đó là 10 tỷ USD với mức định giá 62 tỷ USD.

Databricks đã huy động được nhiều vòng đến mức vòng mới nhất này đã trở thành chủ đề của những meme về việc sắp hết chữ cái trong bảng chữ cái. "Bật thông báo khi nào chúng ta có Series AA," một người đã đăng.

Nhưng việc tái định vị hình ảnh của họ là có cơ sở. Được thành lập vào năm 2013, ban đầu công ty đã phát triển 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, đồng thời tạo ra các phân tích nhanh chóng.

Bởi vì đã nắm giữ kho dữ liệu doanh nghiệp, Databricks đã ở vị thế tốt để đáp ứng khi các công ty bắt đầu muốn AI có cùng mức độ bảo mật và quản trị như 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 họ, cùng với một "meta-harness" 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 open-weight (mô hình có mã nguồn cơ bản được công bố cho bất kỳ ai sử dụng và sửa đổi) giá rẻ hơn của Trung Quốc để kiểm soát chi phí, một trong những xu hướng lớn của năm 2026. Họ đặc biệt ủng hộ GLM 5.2 của Z.ai như một mô hình cho việc viết mã.

Tuần trước, CEO của Databricks, Ali Ghodsi, đã chia sẻ kết quả của một số điểm chuẩn nội bộ được thực hiện để quản lý chi phí AI của chính mình cho 3.000 kỹ sư phần mềm.

Công ty đã so sánh các mô hình AI dựa trên các tác vụ thực tế mà các lập trình viên của họ làm. Không có gì ngạc nhiên, trong bài đăng trên blog tiết lộ kết quả, Databricks chia sẻ rằng "các mô hình mở, và đặc biệt là GLM 5.2, hiện có thể xử lý ngay cả những tác vụ khó nhất" trong việc viết mã, và với tổng chi phí thấp hơn so với các mô hình độc quyền từ Anthropic và OpenAI.

Nhưng điều khiến mọi người ngạc nhiên là phát hiện ra rằng việc lựa chọn harness — công cụ viết mã tác nhân, như Codex hoặc Claude Code, bao quanh một mô hình và quản lý các tác vụ — cũng quan trọng như chính mô hình đó.

quản lý ngữ cảnh và hướng dẫn — đều chịu tác động về chi phí như nhau. Nghiên cứu phát hiện ra rằng công cụ mã nguồn mở Pi là một trong những giải pháp tốt nhất trong việc quản lý ngữ cảnh xung quanh mỗi prompt, và do đó là một trong những lựa chọn có chi phí thấp nhất mà không hy sinh chất lượng.

“Bài học ở đây không phải là một công cụ nào đó luôn rẻ hơn hay các công cụ gốc kém hơn,” bài viết tuyên bố. “Thay vào đó, việc chọn mô hình chỉ là một phần của bức tranh toàn cảnh.”

Tất cả những điều này đã góp phần xây dựng hình ảnh của Databricks như một công ty AI, dù ban đầu nó không được thành lập như một phòng thí nghiệm AI. Điều này, đến lượt nó, đã mang lại cho họ hào quang AI để huy động vốn và nâng cao định giá. Như chúng tôi đã đưa tin trước đây, hiệu ứng AI hiện nay mạnh đến nỗi ngay cả chuỗi cửa hàng bánh mì kẹp Jersey Mike’s cũng đã nhắc đến AI tới 22 lần trong tài liệu S-1 của mình.