Databricks pozyskał 5 mld USD przy wycenie 190 mld USD

Databricks zamknął w czwartek strategiczną rundę finansowania o wartości 5 mld USD przy wycenie spółki na 190 mld USD. Platforma danych i sztucznej inteligencji poinformowała, że w II kwartale 2026 roku przekroczyła poziom 7 mld USD rocznych przychodów w ujęciu wynikającym z bieżącego tempa (run-rate), czyli przy założeniu utrzymania obecnego tempa przez cały rok. Wzrost przychodów przekroczył 80% rok do roku.

Rundę poprowadził Coatue. Wzięły w niej udział także Blackstone, MGX, podmioty, którym doradzają fundusze T. Rowe Price Associates, oraz nowy inwestor Sixth Street Growth — podała Databricks w swoim newsroomie. W finansowaniu uczestniczyli również dotychczasowi inwestorzy: Andreessen Horowitz, Thrive Capital, Goldman Sachs Alternatives i Temasek.

„Przedsiębiorstwa nie chcą już tylko sztucznej inteligencji, która rozmawia” — powiedział Ali Ghodsi, współzałożyciel i dyrektor generalny Databricks. „Chcą agentów działających w całej firmie, którzy pamiętają kontekst, dostarczają dokładne odpowiedzi i wykonują pracę bez przekraczania budżetów”.

Ghodsi poinformował, że pozyskany kapitał zostanie przeznaczony na rozwój trzech głównych produktów:

• Lakebase — bezserwerowej bazy danych Postgres stworzonej z myślą o agentach AI;
• Genie — cyfrowego współpracownika AI przedstawiającego odpowiedzi na podstawie danych przedsiębiorstw;
• Unity AI Gateway — narzędzia do zarządzania wieloma systemami AI oraz kontroli kosztów.

Thomas Laffont, współzałożyciel Coatue, przedstawił inwestycję w wyjątkowo bezpośredni sposób. „Databricks od dekady wyprzedzał kierunek, w którym zmierzała sztuczna inteligencja” — powiedział za pośrednictwem newsroomu Databricks. „Najbardziej wyróżnia nas tempo: skróciliśmy cykle prac badawczo-rozwojowych, które wcześniej zajmowały lata, do kilku miesięcy. Działamy bardziej jak laboratorium badawcze niż typowa firma programistyczna”.

Dane dotyczące produktów wspierają wysoką wycenę spółki. Lakehouse, czyli produkt Databricks do hurtowni danych, przekroczył poziom 1,5 mld USD rocznych przychodów w ujęciu wynikającym z bieżącego tempa, a jego przychody rosły o ponad 100% rok do roku — podała spółka w swoim newsroomie. Lakebase przekroczył poziom 100 mln USD rocznych przychodów w tym ujęciu.

Ponad 1 000 klientów korzysta z produktów Databricks przy rocznych przychodach spółki przypadających na tych klientów przekraczających 1 mln USD. Ponad 100 klientów przekroczyło próg 10 mln USD.

13 sierpnia Databricks ogłosił również przejęcie ElectricSQL — zespołu stojącego za PGlite. Jest to baza danych Postgres oparta na WebAssembly, czyli technologii pozwalającej uruchamiać kod w przeglądarce. W ciągu ostatnich 12 miesięcy liczba jej cotygodniowych pobrań wzrosła z 1 mln do 13 mln — podał serwis AI Magazine.

Transakcja ma przyspieszyć działanie Lakebase dla agentów AI, które wymagają niemal natychmiastowego odczytu i zapisu danych w bazie. Warunków finansowych przejęcia nie ujawniono. Ghodsi wyjaśnił na LinkedIn, cytowany przez AI Magazine: „Agenci potrzebują bardzo szybkiego Postgresa, a ten zespół stworzył niesamowitą implementację Postgresa w technologii WebAssembly, która działa w przeglądarce, ale może asynchronicznie synchronizować się z instancjami Postgresa”.

Wycena na poziomie 190 mld USD oznacza duży wzrost względem 134 mld USD po rundzie finansowania z grudnia 2024 roku. Databricks pozyskał wówczas 4 mld USD. Spółka miała wtedy około 5,4 mld USD rocznych powtarzalnych przychodów, a ich wzrost wynosił 65%.

Przyspieszenie do ponad 7 mld USD rocznych przychodów w ujęciu wynikającym z bieżącego tempa oraz wzrostu przekraczającego 80% w II kwartale 2026 roku oznacza, że obecna wycena odpowiada około 27-krotności rocznych przychodów w tym ujęciu. To wyraźnie niższy mnożnik niż przy poprzedniej rundzie i konkretna podstawa do porównań dla zarządzających portfelami inwestycyjnymi. Do czasu publikacji nie pojawiły się publiczne komentarze niezależnych analityków dotyczące wyceny Databricks w relacji do tempa przychodów.

Forbes poinformował w czwartek, że Ghodsi powiedział również, iż sztuczna inteligencja ogólna (AGI), zgodnie z wcześniejszą definicją stosowaną w branży, „już nadeszła”. Wypowiedź ta pokazuje, że Databricks chce odgrywać centralną rolę we wdrażaniu AI w przedsiębiorstwach, a nie być wyłącznie dostawcą infrastruktury przygotowującej rynek na przyszłe zastosowania tej technologii.

Databricks wielokrotnie sygnalizował, że w przyszłości może przeprowadzić pierwszą ofertę publiczną akcji, ale nie podał jej publicznego terminu. Przy wycenie 190 mld USD ewentualny debiut należałby do największych debiutów amerykańskich firm technologicznych w ostatnich latach. Zainteresowanie obecną rundą sugeruje, że popyt inwestorów na ofertę publiczną pozostaje silny. Kolejną ważną kwestią, którą będą śledzić inwestorzy i analitycy oprogramowania dla przedsiębiorstw, będzie to, czy spółka zbliży się do debiutu giełdowego, czy nadal będzie rozwijać się na rynku prywatnym.

Snowflake (NASDAQ: SNOW), najbliższy giełdowy konkurent Databricks w segmencie platform danych dla przedsiębiorstw, odczuwa bezpośrednią presję konkurencyjną związaną z nowym finansowaniem rywala. Analitycy już wcześniej wskazywali Databricks jako stałe zagrożenie dla wzrostu Snowflake. Różnica w wycenach obu firm może ponownie przyciągnąć uwagę inwestorów.