Databricks достигла оценки в $188 млрд, укрепив статус главного «второго акта» в мире ИИ

Компания Databricks объявила о новом раунде финансирования, в ходе которого её оценили в $188 млрд (~15 трлн рублей). Раунд возглавила инвестиционная фирма Coatue.

Databricks не раскрыла точную сумму привлечённых средств; компания отметила, что деньги ещё не поступили на счета, и раунд будет закрыт позднее этим летом. (Другие источники сообщают, что сумма составляет примерно $3 млрд (~240 млрд рублей).) Хотя для компании необычно объявлять о сделке до получения денег, венчурный инвестор сообщил TechCrunch, что сделка надёжна, так как многие фонды хотели в ней участвовать, и у компании не было причин держать свою новую оценку в секрете.

Фактически, Databricks уже полтора года активно привлекает финансирование, успешно трансформируя свой имидж из просто SaaS-компании прошлых лет в поставщика решений в сфере ИИ. «Прошлые годы» в данном контексте — это время до появления ChatGPT.

Всего пять месяцев назад, в феврале, Databricks закрыла раунд Series L на $5 млрд (~400 млрд рублей) при оценке в $134 млрд (~10,7 трлн рублей). За пять месяцев до этого, в сентябре 2025 года, она привлекла $1 млрд (~80 млрд рублей) при оценке в $100 млрд (~8 трлн рублей). А примерно за девять месяцев до этого, в декабре 2024 года, был проведён рекордный на тот момент раунд на $10 млрд (~800 млрд рублей) при оценке в $62 млрд (~5 трлн рублей).

Databricks провела так много раундов за эти годы, что последний стал поводом для мемов о том, что в алфавите заканчиваются буквы для обозначения серий. «Включу уведомления, когда дойдём до серии AA», — написал один пользователь.

Однако реконструкция её имиджа была вполне реальной. Основанная в 2013 году, компания изначально добилась успеха в эпоху больших данных, предлагая программное обеспечение, которое позволяло предприятиям хранить огромные объёмы данных в облаке и при этом быстро проводить их анализ.

Поскольку Databricks уже располагала массивами корпоративных данных, она оказалась в выигрышной позиции, когда компании начали внедрять ИИ с тем же уровнем безопасности и управления, который они ожидают от традиционного корпоративного ПО.

Компания начала выпускать один за другим продукты на базе ИИ, такие как Lakebase — база данных, созданная для ИИ-агентов, и Unity — шлюз для ИИ, а также «мета-обвязку» под названием Omnigent, управляющую несколькими агентами.

Databricks также всё чаще становится известна как один из ярких примеров предприятий, внедряющих более доступные китайские модели с открытым весом (модели, чей исходный код опубликован для всеобщего использования и модификации) для контроля затрат — одной из главных тенденций 2026 года. Особенно компания продвигает модель GLM 5.2 от Z.ai для задач программирования.

На прошлой неделе генеральный директор Databricks Али Годси поделился результатами внутреннего бенчмаркинга, проведённого для оптимизации собственных расходов на ИИ среди 3000 своих инженеров-программистов.

Компания сравнила ИИ-модели на реальных задачах, которые выполняют её программисты. Неудивительно, что в блоге с результатами Databricks сообщила, что «открытые модели, и особенно GLM 5.2, теперь способны справляться даже с задачами самого высокого уровня сложности» в программировании, и при этом с более низкой общей стоимостью, чем проприетарные модели от Anthropic и OpenAI.

Однако удивительным стало открытие, что выбор «обвязки» — инструмента для агентного программирования, такого как Codex или Claude Code, который оборачивается вокруг модели и управляет её контекстом и инструкциями, — в равной степени влияет на затраты. Исследование показало, что обвязка с открытым исходным кодом Pi является одной из лучших в управлении контекстом каждого запроса и, следовательно, одним из самых экономичных вариантов без потери качества.

«Урок здесь не в том, что одна обвязка всегда дешевле или что нативные обвязки хуже, — говорится в публикации. — Скорее, выбор модели — это лишь часть головоломки».

Всё это укрепило имидж Databricks как ИИ-компании, даже если она не была основана как лаборатория ИИ. Это, в свою очередь, дало ей «ИИ-ореол» для привлечения средств и стремительного роста оценки. Как мы сообщали ранее, эффект ИИ сегодня настолько силён, что даже сеть сэндвичных Jersey Mike’s упомянула ИИ 22 раза в своих документах S-1.