Databricks привлёк новый раунд и получил рекордную стоимость
В четверг Databricks сообщила о новом раунде финансирования, который оценивает компанию в $188 млрд. Лидирующим инвестором выступила Coatue.
Точный объём привлечённых средств пока не раскрывается — деньги ещё не поступили, сделка закроется летом. Однако по информации других изданий речь идёт примерно о $3 млрд. Хотя анонсировать раунд до получения денег нетипично, как рассказал TechCrunch венчурный инвестор, сделка надёжная: желающих вложиться оказалось так много, что смысла скрывать новую оценку не было.
Бешеная гонка раундов и шутки о нехватке букв алфавита
Databricks устроила настоящий инвестиционный марафон. За полтора года её оценка взлетела с $62 млрд до $188 млрд:
- Декабрь 2024: рекордные $10 млрд при оценке $62 млрд;
- Сентябрь 2025: $1 млрд при оценке $100 млрд;
- Февраль 2026: $5 млрд (раунд L) при оценке $134 млрд;
- Июль 2026: новый раунд с оценкой $188 млрд.
В соцсетях быстро появились мемы о том, что у компании скоро закончатся буквы для обозначения серий: «Включаю уведомления, когда дойдёт до серии AA», — пошутил один из пользователей.
Как ветеран больших данных стал AI-звездой
Основанная в 2013 году, Databricks изначально прославилась в эпоху big data, предложив предприятиям облачное хранение и быструю аналитику колоссальных объёмов информации. Накопленные хранилища данных стали фундаментом для следующего шага: когда бизнес захотел внедрять AI с той же безопасностью и управляемостью, что и в традиционном софте, Databricks оказалась в выигрышной позиции.
Компания начала методично выпускать AI-продукты: базу данных для AI-агентов Lakebase, AI-шлюз Unity и «мета-обвязку» Omnigent, управляющую множеством агентов. Одновременно Databricks всё чаще признавали одним из ярких примеров внедрения доступных китайских моделей с открытыми весами для контроля расходов — это стало одним из главных трендов 2026 года. Особенно активно компания продвигает GLM 5.2 от Z.ai как модель для программирования.
Открытые модели в кодинге: дешевле и не хуже
На прошлой неделе CEO Databricks Али Годси поделился результатами внутреннего бенчмаркинга, проведённого для оптимизации затрат на 3000 разработчиков. Компания сравнила разные AI-модели на реальных задачах программистов. Как и ожидалось, в блоге Databricks отметили: открытые модели — и особенно GLM 5.2 — справляются с задачами любой сложности при меньшей суммарной стоимости, чем проприетарные решения от Anthropic и OpenAI.
Неожиданностью стало то, что на затраты не меньше модели влияет выбор «обвязки» (harness) — агентного инструмента для программирования, такого как Codex или Claude Code, который оборачивает модель и управляет контекстом и инструкциями. Открытая обвязка Pi оказалась одной из лучших по управлению контекстом и, следовательно, самой дешёвой без потери качества.
«Урок не в том, что одна обвязка всегда дешевле или что нативные обвязки хуже, — говорится в посте. — Выбор модели — лишь часть головоломки».
AI-хайп помогает даже бутербродным
Всё это укрепило имидж Databricks как AI-компании, хотя она не создавалась как AI-лаборатория. «AI-нимб» позволяет привлекать миллиарды и наращивать оценку. По иронии, AI-эффект сегодня настолько силён, что даже сеть сэндвичных Jersey Mike’s упомянула искусственный интеллект 22 раза в своих документах для выхода на IPO.