Databricks alcanza valuación de US$188.000 millones

Databricks anunció el jueves 16 de julio de 2026 una nueva ronda de financiamiento que valúa a la compañía en US$188.000 millones, liderada por el fondo Coatue Management. La empresa no informó el monto exacto que va a recibir (el dinero todavía no está en sus cuentas y la ronda cerrará más adelante en el año), pero medios como The Wall Street Journal estiman la cifra en unos US$3.000 millones.

Es inusual que una compañía anuncie una ronda antes de recibir el dinero, pero según fuentes consultadas por TechCrunch, tantos fondos querían participar que Databricks no tuvo motivos para mantener en secreto su nueva valuación.

El salto llega apenas cinco meses después de que la compañía cerrara, en febrero de 2026, una Serie L de US$5.000 millones a una valuación de US$134.000 millones: un aumento del 40% en ese lapso. Antes de eso, en septiembre de 2025, había levantado US$1.000 millones a una valuación de US$100.000 millones, y en diciembre de 2024 cerró una ronda récord de US$10.000 millones a US$62.000 millones. El ritmo de rondas fue tan intenso que generó memes sobre quedarse sin letras para nombrar las series de financiamiento: "activando alertas para cuando lleguemos a la Serie AA", bromeó un usuario en redes.

Con esta valuación, Databricks se ubica entre las compañías privadas más valiosas del mundo, detrás de un grupo reducido que incluye a SpaceX, ByteDance y OpenAI.

De la nube de datos a la IA empresarial

Fundada en 2013, Databricks construyó su negocio original en la era del big data: software para que las empresas almacenaran grandes volúmenes de información en la nube y obtuvieran análisis rápidos. Esa base, sumada a la gran cantidad de datos empresariales que ya administraba, le dio una posición favorable cuando las compañías empezaron a exigir herramientas de IA con los mismos estándares de seguridad y gobernanza que el software corporativo tradicional.

Desde entonces, la compañía lanzó una seguidilla de productos de IA. Lakebase es una base de datos relacional pensada para que la usen agentes de IA, originada en la compra de una startup por US$1.000 millones en mayo. Unity AI Gateway es una herramienta de gobernanza que aplica controles de seguridad, bloquea respuestas dañinas y detecta oportunidades de ahorro en el uso de agentes. Genie, lanzada en marzo de 2026, es una suite de asistentes que incluye Genie One (consultas en lenguaje natural sobre datos) y Genie Ontology (organización automática de registros de negocio). Parte de los fondos de la nueva ronda se destinará a expandir estos tres productos.

Databricks también se consolidó como uno de los principales ejemplos corporativos de adopción de modelos de IA de código abierto desarrollados en China para reducir costos, en particular GLM 5.2 de Z.ai para tareas de programación. La semana pasada, el CEO y cofundador Ali Ghodsi compartió los resultados de un benchmark interno hecho para gestionar los costos de IA de sus 3.000 ingenieros de software: según ese análisis, GLM 5.2 resuelve incluso las tareas de programación más difíciles a un costo total menor que los modelos propietarios de Anthropic y OpenAI. El estudio también encontró que la elección del harness (la herramienta que envuelve al modelo y gestiona su contexto, como Codex o Claude Code) influye tanto como el modelo elegido: el harness de código abierto Pi resultó de los más eficientes en el manejo de contexto y, por lo tanto, uno de los de menor costo sin sacrificar calidad.

"Las empresas están pasando de maximizar el uso de tokens a maximizar el valor obtenido", dijo Ghodsi. "No quieren gastar tokens caros en el modelo más inteligente para cada tarea: quieren el mejor resultado por dólar."

Parte del capital de esta ronda se usará también para financiar adquisiciones, como ya ocurrió con la compra de Mooncake Labs, otra startup incorporada meses atrás para reducir los costos asociados al movimiento de datos entre aplicaciones.