Databricksは、財務の新しいラウンドのリリースを発表しました。 同社は、資金が夏にリリースされ、資金調達の正確なサイズが開示されていないと指摘した。 その後、外部ソースの数が、現在のラウンドが約$ 3億の規模であったと報告しました。
2013年に設立された同社は、もともと大きなデータとクラウドベースの分析ソフトウェアから始まり、ほぼ1年半の間、資金調達のペースを大幅に加速し、市場をエンタープライズレベルのAIにシフトしています。 また、製品ラインの拡大や、クライアントの需要の変化にも、評価の継続的な増加が連動しています。
ほぼ1年半ばに評価が上昇し続けています。
- 2024年12月、融資額の10億ドル
- 2025年9月、資金調達は1億ドル、評価は100億ドル
- 2026年2月、融資額の5億ドルのラウンドが完了し、総額1億4億ドルに相当
わずか5か月後、同社の「評価は188.0億ドルに上昇しました。 TechCrunchは投資家の「取引の現在のラウンドの需要が強く、したがって、資金が利用可能な前に、事前に新しい評価を開示するために選ばれたことを主張する主張を意味します。
エンタープライズAIは新しいメインラインとなる
Databricksの初期のコア事業は、企業がビッグデータを保存し、クラウドエンドで迅速な分析を実施するのを助けることでした。 独自の大きなビジネスデータランドスケープにより、AIを生成した後、セキュリティ、ガバナンス、および展開のためのより要求の厳しいエンタープライズレベルのアプリケーションに企業がより迅速に移行します。
Databricksは、AIAgentデータベースのLakebase、AI Gateway Unity、複数のエージェントベースのツールなど、AI関連の製品を紹介し続けてきました。 これらの製品が土地として、同社は、従来のSaaSメーカーからAIインフラおよびアプリケーションプラットフォームプロバイダにさらにシフトしています。
オープンソースモデルの低導入コスト
また、Databricksは、企業が低コストのオープンソースモデルを採用する傾向にある代表的な企業の一つとして言及しました。 特に、コード生成されたシーンで中国チームZ.aiのGLM 5.2のパフォーマンスを高く評価し、AIコストを制御するオプションとして確認しています。
モデル自体に加えて、Databricksは、モデルの周りを走るエージェントのコーディングツールも大幅にコストに影響を与えることを強調しました。 同社による以前の研究では、オープンソースのツールPiがコンテキスト管理でうまく機能し、品質を犠牲にすることなく使用コストを削減できるようになりました。
また、AI導入時に企業の変革の焦点を反映しています。 市場は、単一モデルの容量だけを探し出さないし、同行するツール、ガバナンス能力、および全体的なコスト構造は、企業の調達と資本価格の重要な基盤になっています。