A Databricks anunciou nesta quinta-feira uma nova rodada de investimentos que eleva a empresa a um valuation de 188 bilhões de dólares. A captação foi liderada pela Coatue, mas a empresa não revelou o valor exato levantando, informando apenas que o dinheiro ainda não entrou em suas contas e que a rodada será finalizada no verão norte-americano. Fontes próximas ao negócio apontam que o montante gira em torno de 3 bilhões de dólares.
Embora seja incomum uma empresa anunciar uma operação antes de receber os recursos, investidores ouvidos pela reportagem afirmaram que o negócio é sólido, com tantas firmas interessadas que a Databricks não tinha motivos para esconder sua nova avaliação bilionária. Na verdade, a empresa está em uma sequência de captações nos últimos dezoito meses, conseguindo fazer uma transição bem-sucedida de fornecedor de software tradicional para plataforma de inteligência artificial.
Apenas cinco meses atrás, em fevereiro, a Databricks fechou uma Série L de 5 bilhões de dólares com valuation de 134 bilhões. Cinco meses antes disso, em setembro de 2025, havia captado 1 bilhão com avaliação de 100 bilhões. E aproximadamente nove meses antes, em dezembro de 2024, levantou nada menos que 10 bilhões em uma rodada consideradarecordatória na época, alcançando valuation de 62 bilhões.
A sequência de captações foi tão intensa que a última rodada virou piada nas redes sociais, com comentários sobre as letras do alfabeto prestes a acabarem. "Ativando alertas para quando recebermos uma Série AA", escreveu um usuário.
Fundada em 2013, a empresa inicialmente cresceu no período da big data, oferecendo software que permitia às empresas armazenar enormes quantidades de dados na nuvem e gerar análises rápidas. Por já possuir vastos dados corporativos, a Databricks estava bem posicionada para atender à demanda quando as empresas passaram a buscar inteligência artificial com a mesma segurança e governança esperadas de softwares empresariais tradicionais.
A companhia começou a lançar um produto de IA atrás do outro, como Lakebase, seu banco de dados desenvolvido para agentes de IA, e Unity, sua gateway de inteligência artificial, além de um meta-harness chamado Omnigent que gerencia múltiplos agentes.
A Databricks também se tornou conhecida como um dos principais exemplos de empresas adotando modelos chineses de código aberto para reduzir custos, uma das grandes tendências de 2026. A empresa é particularmente defensora do GLM 5.2 da Z.ai como modelo para programação.
Na semana passada, o diretor executivo Ali Ghodsi compartilhou os resultados de testes internos realizados para gerenciar os custos de IA para seus 3.000 engenheiros de software. A empresa comparou modelos de IA nas tarefas reais realizadas por seus programadores. No post que revelou os resultados, a Databricks afirmou que "modelos abertos, e especialmente o GLM 5.2, agora são capazes de lidar até com o nível mais alto de dificuldade em programação", a um custo total inferior aos modelos proprietários da Anthropic e da OpenAI.
Mas surpreendeu ao descobrir que a escolha do harness — a ferramenta de codificação agentiva, como Codex ou Claude Code, que envolve o modelo e gerencia seu contexto e instruções — impacta igualmente nos custos. O harness de código aberto Pi se destacou como um dos melhores no gerenciamento de contexto para cada prompt, sendo uma das opções mais econômicas sem sacrificar a qualidade.
Tudo isso contribuiu para a imagem da Databricks como empresa de inteligência artificial, mesmo não tendo sido fundada como um laboratório de IA. Isso lhe conferiu o "halo de IA" para levantar recursos e disparregar seu valuation.
Fonte: TechCrunch
