Databricks salta a una valoración de $188.000 millones en nueva ronda de financiación

Databricks ha alcanzado una valoración de $188.000 millones en una nueva ronda de financiación liderada por Coatue, prolongando una rápida racha de recaudación de fondos que ha reconceptualizado a la compañía como proveedora de IA. La empresa no divulgó el tamaño de la ronda y dijo que el acuerdo aún no se ha cerrado; se espera que se cierre más adelante este verano. Otros medios han informado que la captación es de aproximadamente $3.000 millones.

Anunciar una financiación antes de recibir el dinero es inusual. Pero una fuente de capital riesgo dijo a TechCrunch que el acuerdo es sólido, con suficientes empresas buscando una participación como para que Databricks tuviera poco motivo para mantener su nueva valoración en privado.

Rápida escalada de la valoración de Databricks

La última ronda llega apenas cinco meses después de que Databricks cerrara una Serie L de $5.000 millones a una valoración de $134.000 millones en febrero. El historial reciente de financiación de la compañía incluye:

• septiembre de 2025: $1.000 millones recaudados a una valoración de $100.000 millones
• diciembre de 2024: $10.000 millones recaudados a una valoración de $62.000 millones
• febrero de 2026: $5.000 millones recaudados a una valoración de $134.000 millones

Databricks ha recaudado suficientes rondas a lo largo de los años como para inspirar bromas sobre agotar el alfabeto. “Activando alertas para cuando tengamos una Serie AA”, publicó una persona.

La empresa se fundó en 2013 y inicialmente construyó su negocio durante la era del big data. Su software ayudó a las empresas a almacenar grandes cantidades de información en la nube mientras ejecutaban análisis rápidos sobre esos datos.

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Esa base instalada de datos empresariales posicionó a Databricks para el cambio hacia sistemas de IA corporativa que ofrecen la seguridad y la gobernanza que las empresas esperan del software empresarial convencional.

Desde entonces, la compañía ha presentado productos como Lakebase, una base de datos creada para agentes de IA; Unity, una pasarela de IA; y Omnigent, un “meta-arnés” diseñado para gestionar múltiples agentes.

Databricks impulsa modelos de IA más económicos

Databricks también se ha convertido en un ejemplo destacado de una empresa que adopta modelos de pesos abiertos basados en China y más asequibles, cuyo código subyacente se publica para que cualquiera lo use y modifique. La tendencia ha crecido en 2026, a medida que las empresas buscan controlar los costes de la IA.

La compañía ha defendido especialmente GLM 5.2 de Z.ai para programación. La semana pasada, el CEO Ali Ghodsi compartió evaluaciones comparativas internas que cubren las tareas reales realizadas por los 3.000 ingenieros de software de Databricks.

Las pruebas concluyeron que “los modelos abiertos, y GLM 5.2 en particular, ahora son capaces de manejar incluso el nivel más alto de dificultad de tareas” en programación, mientras cuestan menos en general que los modelos propietarios de Anthropic y OpenAI.

Las evaluaciones también hallaron que la elección del arnés —la herramienta agente de codificación que envuelve un modelo y gestiona su contexto e instrucciones— tenía un efecto igualmente significativo en el coste. Databricks identificó al arnés de código abierto Pi como uno de los más fuertes a la hora de gestionar el contexto alrededor de cada solicitud, lo que lo convierte en una de las opciones de menor coste sin sacrificar calidad.

“La lección aquí no es que un arnés sea siempre más barato ni que los arneses nativos sean peores. En cambio, la elección del modelo es solo una pieza del rompecabezas”, escribió la empresa.

Esa estrategia de producto ha reforzado la imagen de Databricks como compañía de IA, pese a sus orígenes ajenos a la investigación en IA. También ha ayudado a la empresa a beneficiarse de la prima de valoración que actualmente se aplica a los negocios de IA, una tendencia tan fuerte que la cadena de sándwiches Jersey Mike’s mencionó la IA 22 veces en sus documentos S-1.