Databricks alcanza una valoración de 188 mil millones en ronda liderada por Coatue

Nuevo hito financiero: Databricks llega a los 188 mil millones de dólares

Databricks anunció este jueves una nueva ronda de financiamiento que valora a la compañía en 188 mil millones de dólares. La ronda está liderada por Coatue, aunque la empresa no reveló el monto exacto recaudado. Fuentes cercanas indican que el cierre formal se producirá a finales del verano, y otros medios reportan que la cifra ronda los 3 mil millones de dólares.

Aunque es inusual anunciar una ronda antes de tener el dinero en las arcas, un capitalista de riesgo confirmó que el trato es sólido, ya que tantas firmas querían participar que la compañía no tuvo razón para mantener en secreto su nueva y brillante valoración.

Una racha de financiamiento sin precedentes

Databricks ha estado en una intensa carrera de recaudación de fondos durante el último año y medio, mientras transforma su imagen de proveedor de SaaS tradicional a un referente en inteligencia artificial. Estos son los hitos recientes:

  • Febrero 2026: Ronda Serie L de $5 mil millones con valoración de $134 mil millones.
  • Septiembre 2025: Ronda de $1 mil millones con valoración de $100 mil millones.
  • Diciembre 2024: Ronda récord de $10 mil millones con valoración de $62 mil millones.

Tantas rondas han generado memes sobre la falta de letras del alfabeto. “Activen las alertas para cuando tengamos una Serie AA”, bromeó un usuario en redes.

De la era del big data a la inteligencia artificial

Fundada en 2013, Databricks creció inicialmente en la era del big data, ofreciendo software que permitía a las empresas almacenar enormes volúmenes de datos en la nube y generar análisis rápidos. Al residir sobre grandes cantidades de datos empresariales, la compañía se posicionó perfectamente para cuando las empresas comenzaron a demandar inteligencia artificial con la misma seguridad y gobernanza que esperan del software corporativo tradicional.

La empresa ha lanzado productos como Lakebase, su base de datos para agentes de IA, Unity, su puerta de enlace de IA, y Omnigent, un “meta-arreo” que gestiona múltiples agentes.

Apuesta por modelos abiertos y eficiencia de costos

Databricks se ha convertido en un ejemplo emblemático de empresas que adoptan modelos de peso abierto chinos más asequibles, una de las grandes tendencias de 2026. Especialmente defiende el modelo GLM 5.2 de Z.ai para tareas de codificación.

El CEO Ali Ghodsi compartió la semana pasada los resultados de un benchmarking interno realizado para controlar los costos de IA entre sus 3.000 ingenieros de software. La comparación entre modelos reveló que los modelos abiertos, y en particular GLM 5.2, son capaces de manejar incluso el nivel más alto de dificultad en codificación, a un costo total menor que los modelos propietarios de Anthropic y OpenAI.

“La lección aquí no es que un arnés sea siempre más barato o que los arneses nativos sean peores. La elección del modelo es solo una pieza del rompecabezas.”

El estudio también sorprendió al descubrir que la elección del arnés –la herramienta de codificación agente, como Codex o Claude Code, que envuelve al modelo y gestiona su contexto e instrucciones– impacta igualmente en los costos. El arnés de código abierto Pi resultó ser uno de los mejores para gestionar el contexto de cada indicación, logrando uno de los costos más bajos sin sacrificar calidad.

Logotipo de Databricks
El logotipo de Databricks representa su transformación hacia la inteligencia artificial y el análisis de datos.

El efecto IA impulsa las valoraciones

Todo esto ha consolidado la imagen de Databricks como una empresa de inteligencia artificial, incluso sin haber sido fundada como un laboratorio de IA. Ese “halo IA” le ha permitido recaudar fondos y disparar su valoración. Como se ha reportado, el efecto de la IA es tan fuerte que incluso la cadena de sándwiches Jersey Mike’s mencionó la inteligencia artificial 22 veces en sus documentos S-1.

Con esta nueva ronda liderada por Coatue, Databricks se posiciona como uno de los gigantes tecnológicos más valiosos del mundo, marcando un hito en la intersección de datos, analítica e inteligencia artificial.

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