Databricks, Perşembe günü yaptığı açıklamayla şirket değerlemesinin 188 milyar dolara ulaştığı yeni bir yatırım turu duyurdu. Tura Coatue liderlik ediyor.
Şirket tam olarak ne kadar para topladığını açıklamadı; paranın henüz hesaplarına geçmediğini ve turun bu yaz sonunda kapanacağını belirtti. (Diğer kaynaklar, turun yaklaşık 3 milyar dolar olduğunu bildirdi.) Bir girişim sermayedarı, TechCrunch'a yaptığı açıklamada, anlaşmanın sağlam olduğunu ve o kadar çok firma katılmak istedi ki şirketin yeni değerlemesini gizli tutmak için hiçbir nedeni olmadığını söyledi.
Aslında Databricks, son bir buçuk yıldır büyük bir fonlama atağında. Şirket, imajını başarıyla eski bir SaaS yıldızı olmaktan çıkarıp bir yapay zeka sağlayıcısına dönüştürdü. O eski dönem, yani ChatGPT öncesi dönem, artık geride kaldı.
Sadece beş ay önce, Şubat ayında Databricks, 134 milyar dolar değerlemeyle 5 milyar dolarlık Series L turunu kapatmıştı. Ondan beş ay önce, Eylül 2025'te 100 milyar dolar değerlemeyle 1 milyar dolar toplamıştı. Yaklaşık dokuz ay önce, Aralık 2024'te ise o dönem için rekor sayılan 10 milyar dolarlık bir turu 62 milyar dolar değerlemeyle tamamlamıştı.
Databricks yıllar içinde o kadar çok tur topladı ki, bu son tur alfabenin harflerinin bitmesiyle ilgili esprilere konu oldu. Bir kişi, "AA Serisi'ne ulaştığımızda uyarıları açıyorum" diye paylaştı.
Ancak şirketin imaj dönüşümü gerçekten sağlam temellere dayanıyor. 2013 yılında kurulan Databricks, büyük veri çağında başarıya ulaştı. Şirketin yazılımı, işletmelerin bulutta devasa miktarda veri depolamasına ve hızlı analizler yapmasına olanak tanıyordu.
Zaten kurumsal veri yığınlarının üzerinde oturan Databricks, şirketlerin geleneksel kurumsal yazılımlardan bekledikleri güvenlik ve yönetişimle yapay zeka kullanmak istemeye başlamasıyla çok iyi bir konuma geldi.
Şirket, yapay zeka ajanları için özel olarak geliştirilen veritabanı Lakebase, yapay zeka geçidi Unity ve birden fazla ajanı yöneten Omnigent adlı "meta-koşum" gibi birbiri ardına yapay zeka ürünleri çıkarmaya başladı.
Databricks ayrıca, maliyet kontrolü amacıyla daha uygun fiyatlı Çin merkezli açık ağırlıklı modelleri benimseyen kuruluşların en büyük örneklerinden biri olarak tanınmaya başladı. Şirket, özellikle kodlama için Z.ai'nin GLM 5.2 modelini destekliyor.
Geçtiğimiz hafta Databricks CEO'su Ali Ghodsi, 3.000 yazılım mühendisi için yapay zeka maliyetlerini yönetmek amacıyla yaptığı bazı iç kıyaslama sonuçlarını paylaştı.
Şirket, programcılarının gerçek görevlerinde yapay zeka modellerini karşılaştırdı. Sonuçları açıklayan blog yazısında Databricks, "açık modellerin ve özellikle GLM 5.2'nin, kodlamada en yüksek zorluk seviyesindeki görevleri bile artık üstlenebildiğini ve Anthropic ile OpenAI'in tescilli modellerinden daha düşük maliyetle çalıştığını" paylaştı.
Ancak asıl sürpriz, koşum seçiminin (bir modeli saran ve bağlam ile talimatları yöneten Codex veya Claude Code gibi aracı kodlama araçları) maliyetleri eşit derecede etkilediğinin ortaya çıkması oldu. Açık kaynak koşum Pi'nin, her bir istemin etrafındaki bağlamı yönetmede en iyilerden biri olduğu ve bu nedenle kaliteden ödün vermeden en düşük maliyetli seçeneklerden biri olduğu bulundu.
Blog yazısında, "Buradan çıkarılacak ders, bir koşumun her zaman daha ucuz olduğu veya yerel koşumların daha kötü olduğu değil. Bunun yerine, model seçimi bulmacanın sadece bir parçası" denildi.
Tüm bunlar, Databricks'in bir yapay zeka laboratuvarı olarak kurulmamış olsa bile, bir yapay zeka şirketi olarak imajını güçlendirdi. Bu da şirkete para toplama ve değerlemesini sıçratma konusunda bir yapay zeka avantajı sağladı. Daha önce bildirdiğimiz gibi, yapay zeka etkisi o kadar güçlü ki, sandviç dükkanı Jersey Mike's bile S-1 belgelerinde 22 kez yapay zekadan bahsetti.
