Databricks atinge avaliação de US$ 188 bilhões, estendendo sua fase como o segundo ato favorito da IA

A Databricks anunciou na quinta-feira uma nova rodada de financiamento que avalia a empresa em US$ 188 bilhões. A rodada foi liderada pela Coatue.

A Databricks não divulgou exatamente quanto arrecadou; a empresa afirmou que o dinheiro ainda não está em suas mãos e que a rodada será concluída no final deste verão. (Outros veículos noticiaram desde então que a captação é de aproximadamente US$ 3 bilhões.) Embora seja incomum uma empresa fazer um anúncio antes de receber o dinheiro, um investidor de risco (VC) disse ao TechCrunch que o acordo é sólido, com tantas firmas querendo participar que a empresa não tinha motivos para manter sua nova e reluzente avaliação em segredo.

De fato, a Databricks tem passado por uma maratona de captação de recursos de um ano e meio, enquanto transformava com sucesso sua imagem em uma fornecedora de IA e não apenas em uma sensação de SaaS do passado. O passado, neste caso, sendo a era AC (Antes do ChatGPT).

Apenas cinco meses atrás, em fevereiro, a Databricks fechou uma captação de Série L de US$ 5 bilhões a uma avaliação de US$ 134 bilhões. Cinco meses antes disso, em setembro de 2025, a empresa captou US$ 1 bilhão a uma avaliação de US$ 100 bilhões. E cerca de nove meses antes disso, em dezembro de 2024, captou o que foi uma rodada recorde na época, de US$ 10 bilhões, a uma avaliação de US$ 62 bilhões.

A Databricks captou tantos recursos ao longo dos anos que esta última rodada se tornou alvo de memes sobre esgotar as letras do alfabeto. “Ativando alertas para quando chegarmos à Série AA”, postou uma pessoa.

Mas a reconstrução de sua imagem tem sido legítima. Fundada em 2013, a empresa inicialmente alcançou o sucesso na era do Big Data, com softwares que permitiam às empresas armazenar enormes quantidades de dados na nuvem, gerando análises rápidas.

Como já detinha grandes volumes de dados corporativos, a Databricks estava bem posicionada para responder quando as empresas começaram a exigir IA com a mesma segurança e governança que esperam do software corporativo tradicional.

A empresa começou a lançar um produto de IA atrás do outro, como o Lakebase, seu banco de dados construído para agentes de IA, e o Unity, seu gateway de IA, além de um “meta-harness” chamado Omnigent que gerencia múltiplos agentes.

A Databricks também tornou-se cada vez mais conhecida como um dos grandes exemplos de empresas adotando modelos chineses de pesos abertos mais acessíveis (modelos cujo código subjacente é publicado para qualquer um usar e modificar) para controle de custos, uma das grandes tendências de 2026. A empresa é uma defensora particular do GLM 5.2 da Z.ai como modelo para programação.

Na semana passada, o CEO da Databricks, Ali Ghodsi, compartilhou os resultados de alguns testes de benchmark internos realizados para gerenciar seus próprios custos de IA para seus 3.000 engenheiros de software.

A empresa comparou modelos de IA em tarefas reais executadas por seus programadores. Não surpreendentemente, na postagem do blog revelando os resultados, a Databricks compartilhou que “os modelos abertos, e o GLM 5.2 em particular, agora são capazes de lidar até com o mais alto nível de dificuldade de tarefas” em programação, e a um custo total menor do que os modelos proprietários da Anthropic e da OpenAI.

Mas surpreendeu o fato de descobrirem que a escolha do harness — a ferramenta de codificação baseada em agentes, como o Codex ou o Claude Code, que envolve um modelo e gerencia seu contexto e instruções — impactava igualmente os custos. A empresa constatou que o harness de código aberto Pi é um dos melhores no gerenciamento do contexto em torno de cada comando (prompt) e, portanto, uma das opções de menor custo sem sacrificar a qualidade.

“A lição aqui não é que um harness é sempre mais barato ou que os harnesses nativos são piores”, declarou a postagem. “Em vez disso, a escolha do modelo é apenas uma peça do quebra-cabeça.”

Tudo isso reforçou a imagem da Databricks como uma empresa de IA, mesmo que ela não tenha sido fundada como um laboratório de IA. Isso, por sua vez, garantiu-lhe a auréola da IA para captar recursos e disparar sua avaliação de mercado. Como relatamos anteriormente, o efeito da IA é tão forte hoje em dia que até a rede de sanduíches Jersey Mike’s mencionou IA 22 vezes em seus documentos S-1.