Databricks alcanza una valuación de $188 mil millones, consolidando su reinvención como favorita de la IA

Databricks anunció el jueves una nueva ronda de financiamiento que valúa la empresa en $188 mil millones. La ronda fue liderada por Coatue.

Databricks no divulgó exactamente cuánto recaudó; dijo que el dinero aún no está en sus manos y que la ronda se cerrará más adelante en el verano. (Otros medios han reportado que la recaudación es aproximadamente de $3 mil millones). Si bien es inusual que una empresa anuncie antes de obtener el dinero, un capitalista de riesgo le dice a TechCrunch que el acuerdo es sólido, con tantas firmas queriendo entrar que la empresa no tenía razón para mantener en secreto su nueva valuación reluciente.

Un año y medio de recaudación exitosa

De hecho, Databricks ha estado en una racha de recaudación de año y medio mientras transita exitosamente su imagen hacia ser un proveedor de IA y no solo una sensación de SaaS de antaño. Antaño siendo de vuelta en los tiempos BC (Antes de ChatGPT).

Hace apenas cinco meses, en febrero, Databricks cerró una recaudación de $5 mil millones en Serie L a una valuación de $134 mil millones. Cinco meses antes de eso, en septiembre de 2025, recaudó $1 mil millón a una valuación de $100 mil millones. Y aproximadamente nueve meses antes de eso, en diciembre de 2024, recaudó lo que fue una ronda récord en ese momento de $10 mil millones a una valuación de $62 mil millones.

Recaudaciones sucesivas y crecimiento exponencial

Databricks ha recaudado tantas rondas durante los años que esta última se convirtió en objeto de memes sobre quedarse sin letras del alfabeto. "Encendiendo alertas para cuando llegemos a la Serie AA", publicó una persona.

Pero su reconstrucción de imagen ha sido legítima. Fundada en 2013, inicialmente creció al éxito hace años en la era de los grandes datos, con software que permitía a las empresas almacenar enormes cantidades de datos en la nube, pero producir análisis rápidos.

Posicionamiento en la era de la IA

Porque ya estaba sentada sobre montones de datos empresariales, Databricks estaba bien posicionada para responder cuando las empresas comenzaron a querer IA con la misma seguridad y gobernanza que esperan del software empresarial tradicional.

La empresa comenzó a lanzar un producto de IA tras otro, como Lakebase, su base de datos construida para agentes de IA, y Unity, su puerta de enlace de IA, junto con un "arnés meta" llamado Omnigent que gestiona múltiples agentes.

Databricks también se hizo cada vez más conocida como uno de los grandes ejemplos de empresas adoptando modelos de peso abierto más asequibles basados en China, modelos cuyos pesos se hacen públicos y pueden ser modificados por cualquiera. Esta es una tendencia que ha generado preocupación entre los competidores, que ven estas empresas chinas como una amenaza para sus modelos cerrados y costosos.

Fuente: TechCrunch