Nova captação impulsiona a trajetória da empresa desde big data até ferramentas de inteligência artificial para grandes clientes.
Databricks anunciou uma nova rodada que eleva sua avaliação para $188 bilhões.
A rodada foi liderada pela Coatue, e o dinheiro ainda não está em caixa.
Outros veículos indicam que o aporte fica em cerca de $3 bilhões.
conforme informação divulgada pelo TechCrunch
Valuation, investimentos e transformação em AI
A notícia da nova rodada e da avaliação de $188 bilhões veio antes do fechamento do aporte, o que é incomum.
A publicação relata que a companhia disse que a operação ainda será concluída no verão do Hemisfério Norte, e que a captação não está em mãos.
Fontes externas, citadas pela reportagem, indicam que o valor levantado gira em torno de $3 bilhões, e que a oferta recebeu forte demanda de investidores.
Sequência de rodadas e subida rápida de valuation
A movimentação faz parte de uma sequência intensa de captações, após a empresa reposicionar sua imagem como fornecedora de IA.
Em fevereiro, a empresa fechou uma Series L de $5 bilhões com valuation de $134 bilhões.
Em setembro de 2025, houve uma rodada de $1 bilhão a $100 bilhões, e em dezembro de 2024, um aporte de $10 bilhões avaliou a firma em $62 bilhões.
Esses números mostram uma escalada rápida, que gerou até memes sobre letras das séries de investimento.
Do big data para produtos de IA
Fundada em 2013, a Databricks cresceu no período do big data com ferramentas para armazenar e analisar grandes volumes de dados na nuvem.
Por já custodiar muitos dados empresariais, a companhia estava bem posicionada quando clientes passaram a exigir IA com segurança e governança.
Desde então, a Databricks lançou produtos de IA como Lakebase, um banco de dados pensado para agentes de IA, Unity, sua porta de entrada para IA, e o Omnigent, um “meta-harness” que gere múltiplos agentes.
Adoção de modelos abertos e benchmarks internos
A empresa também vem sendo citada como exemplo de adoção de modelos de peso aberto, vindos da China, para reduzir custos de IA em 2026.
A Databricks defende o uso do GLM 5.2 da Z.ai como modelo para codificação, por combinar desempenho e menor custo.
O CEO Ali Ghodsi compartilhou resultados de um benchmark interno, que avaliou modelos nas tarefas reais dos 3.000 engenheiros da empresa.
No post, a Databricks afirmou que “modelos abertos, e o GLM 5.2 em particular, agora são capazes de lidar até com o nível mais alto de dificuldade de tarefa”.
A análise também mostrou que a escolha do harness, a ferramenta que envolve um modelo e administra contexto e instruções, impacta custos de forma relevante.
Segundo a empresa, “a lição aqui não é que um harness seja sempre mais barato ou que harnesses nativos sejam piores”.
O impacto da imagem de IA sobre captações
A transformação da imagem de fornecedor de big data para provedor de soluções de IA ajudou a criar um “halo” para a Databricks.
Esse efeito favoreceu novas captações e saltos de valuation, enquanto empresas em outros setores também mencionam IA para atrair interesse do mercado.
Analistas apontam que a combinação de produtos, benchmarks públicos e foco em modelos abertos explica a corrida de investidores atrás da empresa.
Com informações de techcrunch
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