Databricks kondigde een nieuwe investeringsronde aan die het bedrijf op een waardering van $188 miljard zet. De ronde werd geleid door investeerder Coatue; het exacte bedrag is niet officieel bevestigd, maar media meldden later ongeveer $3 miljard. De deal moet deze zomer nog formeel worden afgerond.

De nieuwe investering en wat eraan voorafging

Databricks maakte deze stap bekend voordat het geld daadwerkelijk op de rekening staat. Dat is uitzonderlijk, maar volgens bronnen was er veel interesse van investeerders, genoeg om de hoge waardering meteen openbaar te maken.

De aankondiging is niet los te zien van eerdere grote ronden dit jaar en in 2024. Enkele voorbeelden:

• Februari: een ronde van $5 miljard met een waardering van $134 miljard.

• September 2025: $1 miljard bij een waardering van $100 miljard.

• December 2024: een recordronde van $10 miljard bij een waardering van $62 miljard.

Die snelle opeenvolging van financieringsrondes leverde zelfs grappen op over het alfabet: mensen maakten memes over het ‘op’ raken van letters bij het noemen van Series‑rondes.

Waarom Databricks in korte tijd zo groot lijkt te worden in AI

Databricks begon in 2013 als leverancier van software om grote hoeveelheden bedrijfsgegevens in de cloud op te slaan en snel te analyseren. Omdat veel bedrijven al hun data al bij Databricks hadden staan, kon het bedrijf relatief snel reageren toen organisaties begonnen te vragen om AI‑functies met dezelfde beveiliging en regels als hun bestaande software.

Het bedrijf bouwde sindsdien meerdere AI‑producten:

• Lakebase: een database speciaal voor AI‑taken en voor zogenaamde agents (software die taken voor mensen uitvoert).

• Unity: een toegangspoort voor AI‑toepassingen.

• Omnigent: een 'meta‑harnas' dat meerdere agents kan beheren en coördineren.

Daarnaast profileert Databricks zich als voorstander van goedkopere, vrij beschikbare modellen. In de berichtgeving wordt vaker gesproken over zogenaamde open‑source modellen (waarbij de broncode vrij beschikbaar is voor iedereen). Die keuze helpt veel bedrijven om de kosten van AI te beperken.

Wat Databricks zelf testte — de benchmarks onder programmeurs

De CEO van Databricks, Ali Ghodsi, publiceerde resultaten van interne tests waarbij zijn team verschillende AI‑modellen en hulpmiddelen vergeleek op echte programmeertaken voor hun 3.000 software‑ontwikkelaars.

Belangrijkste conclusies uit die test:

• Open‑source modellen, en in het bijzonder GLM 5.2 van Z.ai, kunnen nu ook de moeilijkste programmeertaken aan en kosten in totaal minder dan sommige gesloten modellen van andere aanbieders.

• Niet alleen het model zelf bepaalt de kosten en kwaliteit. Ook het hulpmiddel dat een model aanstuurt — een zogenoemd harness of agent‑hulpmiddel — heeft veel invloed. Sommige van die hulpmiddelen regelen de context en aanwijzingen rond een model efficiënter en verlagen daarmee de kosten.

• In de tests bleek het open‑source hulpmiddel Pi goed in het beheren van de context rond elke opdracht. Dat resulteerde in relatief lage kosten zonder in te leveren op kwaliteit.

Databricks benadrukte dat er geen universeel goedkoopste of beste combinatie is. Modelkeuze is één stuk van het geheel; ook de manier waarop het model wordt ingezet, telt zwaar mee.

Wat betekent dit voor organisaties die AI willen gebruiken?

De ontwikkeling rond Databricks laat twee belangrijke punten zien voor bedrijven die willen starten met AI:

• Data en governance blijven belangrijk. Als al je bedrijfsdata op een platform staat dat veilig en beheersbaar werkt, kun je makkelijker AI toevoegen zonder ineens veel nieuwe risico's te krijgen.

• Keuze van model en van hulpmiddelen beïnvloedt de kosten. Goedkopere, open‑source modellen kunnen aantrekkelijk zijn, maar alleen als je ook de juiste tooling gebruikt om ze efficiënt in te zetten.

Voor organisaties betekent dat: het loont om niet alleen naar de modellen te kijken, maar ook naar hoe die modellen worden ingebed in de dagelijkse processen.

Conclusie

Met de nieuwe waardering van $188 miljard bevestigt Databricks zijn plek als één van de grote spelers in de zakelijke AI‑markt. Het bedrijf heeft zich ontwikkeld van een leverancier van big‑data software naar een platform dat bedrijven helpt AI veilig, beheersbaar en relatief betaalbaar te gebruiken. Voor organisaties die AI willen toepassen zijn zowel de keuze van het model als de manier van inzetten doorslaggevend voor kosten en resultaat.