Databricks: Pionier în AI și open-source, cum a ajuns la succes?!
În urmă cu doar cinci luni, în februarie, Databricks încheia o rundă de finanțare Seria L de 5 miliarde de dolari, atingând o evaluare de 134 de miliarde de dolari. Anterior, în decembrie 2024, compania obținuse o finanțare de 10 miliarde de dolari de la o agenție guvernamentală, destinată evaluării și gestionării serviciilor de informații, inclusiv a unui sistem de management al datelor.
Culture picks
Truth Social lansează un instrument pentru acces direct la postările influente
Robotaxiile Zoox retrase pentru defectul de detectare a fumului
Noul nume Zoom: Un protest tăcut împotriva transcrierii AI
Emulatorul Android deschide porți noi pentru modurile de joc pe PCȘi mai devreme, în septembrie 2025, Databricks atrăsese 1 miliard de dolari.
Această ultimă rundă de finanțare nu face decât să confirme șirul de succese financiare înregistrate de Databricks în ultimul an și jumătate. Compania, fondată în 2013, a anunțat joi o nouă rundă de finanțare care îi propulsează evaluarea la suma colosală de 188 de miliarde de dolari.
Deși suma exactă nu a fost dezvăluită public și banii nu au intrat încă în conturile companiei, surse din piața americană estimează că această rundă se ridică la aproximativ 3 miliarde de dolari.
Databricks, un gigant AI de 134 miliarde de dolari, cum a reușit?!
Această injecție de capital, condusă de Coatue, subliniază transformarea remarcabilă a Databricks dintr-un furnizor de soluții SaaS într-un jucător cheie în domeniul inteligenței artificiale.
Ali Ghodsi, CEO-ul Databricks, a prezentat recent rezultatele unor teste interne menite să optimizeze costurile AI pentru cei 3.000 de ingineri software ai companiei.
Databricks s-a remarcat și prin promovarea modelului open-source, în special a celor dezvoltate în China, ca o metodă eficientă de control al costurilor în 2026. Compania este un susținător fervent al modelului GLM 5.2 în domeniul codării.
Aceste teste, care compară performanța diferitelor modele de AI în programarea reală, au demonstrat că „modelele de gestionare, în special GLM 5.2, sunt capabile să gestioneze și să gestioneze în totalitate modul de gestionare a complexelor sarcini”, mai mult decât costurile de gestionare a unui model de codare în cadrul Codului Antropodic, care descoperă impactul semnificativ al unui instrument de codare, precum „Codex-ul de Codare” și „Codex-ul de Codare”, precum și „Codex-ul de Codare”.
