Szef Databricks: kończą nam się GPU na całym świecie

Databricks podpisał 16 lipca 2026 r. term sheet na rundę finansowania opiewającą na około 3 mld USD. Kwota ta pochodzi z doniesień Wall Street Journal, powołujących się na osoby znające sprawę; Databricks nie potwierdził jej oficjalnie.

Wycena Databricks wzrosła o 54 mld USD w ciągu około pięciu miesięcy i teraz wynosi 188 mld USD. To szybki wzrost nawet w kontekście obecnej fali inwestycji w sztuczną inteligencję.

CEO Ali Ghodsi powiedział w rozmowie z CNBC: „Kończą nam się GPU”. GPU to procesory graficzne, które są dziś powszechnie używane do trenowania i uruchamiania modeli AI. Ghodsi podkreślił, że niedobór GPU nie jest tylko problemem planowania na najbliższe miesiące, lecz ograniczeniem operacyjnym, które już teraz mocno obciąża działalność firmy.

Ghodsi dodał, że popyt był tak duży, iż spółka niemal wyczerpała moce GPU w Azji. Zapotrzebowanie rośnie także w Japonii, Korei Południowej, Stanach Zjednoczonych i Indiach. W związku z tym Databricks musi pozyskać dużą liczbę dodatkowych GPU, co wymaga istotnych środków. „Klienci zasypali nas prośbami i potrzebowaliśmy więcej mocy GPU. GPU są niezwykle drogie w zakupie” — powiedział Ghodsi.

Problem z dostępnością GPU dotyka szczególnie działalność polegającą na hostingu otwartych modeli AI. Databricks udostępnia m.in. model GLM 5.2 od Z.ai, który firma promuje do zadań związanych z kodowaniem. Ten biznes rozrósł się szybciej niż dostępny zapas GPU.

Ghodsi wskazał, na co pójdą środki z nowej rundy. Poza zakupem GPU Databricks chce przyspieszyć strategię obejmującą kilka produktów AI:

• Unity AI Gateway
• Genie — produkt AI pełniący rolę współpracownika (AI coworker)
• Lakebase — bezserwerowa baza danych Postgres zaprojektowana dla agentów AI

Firma sygnalizuje też chęć dalszych przejęć w obszarze AI.

Ghodsi opisał zmiany w podejściu przedsiębiorstw do korzystania z modeli AI: „Przedsiębiorstwa przechodzą od tokenmaxxing (maksymalizowania użycia tokenów) do valuemaxxing (maksymalizacji wartości za dolara). Nie chcą przepalać drogich tokenów na najinteligentniejszy model do każdego zadania. Chcą najlepszego rezultatu za wydanego dolara. To oznacza wolność wyboru właściwego AI do zadania”.

W lutym 2026 r. Databricks zamknął rundę Series L o wartości 5 mld USD przy wycenie 134 mld USD. Wcześniej, we wrześniu 2025 r., spółka zebrała 1 mld USD przy wycenie 100 mld USD, a w grudniu 2024 r. przeprowadziła rundę za 10 mld USD. Obecna operacja byłaby czwartą większą rundą kapitałową w ciągu około 19 miesięcy.

Nvidia (NASDAQ: NVDA) jest bezpośrednim beneficjentem tej dynamiki. Jako jeden z największych producentów GPU obecnych na rynku publicznym, Nvidia korzysta ze wzrostu popytu na moce obliczeniowe centrów danych generowanego przez firmy takie jak Databricks.

Databricks nie ujawnił jeszcze, czy zamierza kupować sprzęt na własność, wynajmować pojemność w chmurze, czy negocjować dedykowane dostawy z dużym producentem chipów.

Analitycy nadal uważają Databricks za jednego z prawdopodobnych kandydatów do IPO w najbliższej przyszłości, obok OpenAI i Anthropic, które już złożyły dokumenty IPO.