Databricks-ის ღირებულება 188 მილიარდ დოლარამდე გაიზარდა: როგორ იქცა კომპანია ხელოვნური ინტელექტის ეპოქის ლიდერად

ხუთშაბათს Databricks-მა დაფინანსების ახალი რაუნდის შესახებ გამოაცხადა, რომლის ფარგლებშიც კომპანიის საბაზრო ღირებულება 188 მილიარდ დოლარად შეფასდა. აღნიშნულ რაუნდს საინვესტიციო ფირმა Coatue ხელმძღვანელობდა. მიუხედავად იმისა, რომ Databricks-ს ოფიციალურად არ დაუკონკრეტებია მოზიდული თანხის ზუსტი ოდენობა, ცნობილია, რომ პროცესი ამ ზაფხულის ბოლოს დასრულდება. სხვადასხვა წყაროების ინფორმაციით, საუბარია დაახლოებით 3 მილიარდ დოლარზე.

მიუხედავად იმისა, რომ კომპანიებისთვის უჩვეულოა სიახლის დაანონსება თანხის რეალურად მიღებამდე, ვენჩურული კაპიტალისტების შეფასებით, გარიგება მყარია. დაინტერესებული ფირმების სიმრავლის გამო, კომპანიას არ ჰქონდა მიზეზი, დაემალა თავისი ახალი, შთამბეჭდავი შეფასება. Databricks ბოლო წელიწადნახევარია აქტიურად იზიდავს ინვესტიციებს, რაც განპირობებულია მისი იმიჯის წარმატებული ტრანსფორმაციით: SaaS სენსაციიდან ხელოვნური ინტელექტის (AI) წამყვან პროვაიდერად ჩამოყალიბებით.

კომპანიის დაფინანსების ისტორია ბოლო პერიოდში შთამბეჭდავია. სულ რაღაც ხუთი თვის წინ, თებერვალში, Databricks-მა დახურა Series L რაუნდი 5 მილიარდი დოლარის ოდენობით, როდესაც მისი შეფასება 134 მილიარდ დოლარს შეადგენდა. მანამდე, 2025 წლის სექტემბერში, კომპანიამ 1 მილიარდი დოლარი მოიზიდა 100 მილიარდიანი შეფასებით, ხოლო დაახლოებით ცხრა თვით ადრე, 2024 წლის დეკემბერში, რეკორდული 10 მილიარდი დოლარი მოიზიდა 62 მილიარდიანი შეფასების პირობებში. დაფინანსების რაუნდების სიმრავლე ინტერნეტ-მემების საგანიც კი გახდა — მომხმარებლები ხუმრობდნენ, რომ კომპანიას მალე ანბანის ასოები დააკლდებოდა და „Series AA“ რაუნდის მოლოდინში იყვნენ.

ტრანსფორმაცია და პროდუქტების განვითარება

2013 წელს დაარსებულმა Databricks-მა წარმატებას თავდაპირველად „დიდი მონაცემების“ (Big Data) ეპოქაში მიაღწია. მისი პროგრამული უზრუნველყოფა საწარმოებს საშუალებას აძლევდა, ღრუბლოვან სერვისებში დიდი მოცულობის მონაცემები შეენახათ და სწრაფი ანალიტიკა ეწარმოებინათ. ვინაიდან კომპანია უკვე ფლობდა უზარმაზარ კორპორატიულ მონაცემებს, იგი იდეალურ პოზიციაში აღმოჩნდა ხელოვნური ინტელექტის ბუმზე რეაგირებისთვის.

კომპანიამ დაიწყო AI პროდუქტების თანმიმდევრული გამოშვება, მათ შორის:

• Lakebase: მონაცემთა ბაზა, რომელიც სპეციალურად AI აგენტებისთვის შეიქმნა.
• Unity: ხელოვნური ინტელექტის კარიბჭე (AI gateway).
• Omnigent: ე.წ. „meta-harness“, რომელიც მრავალ აგენტს მართავს.

ღია მოდელები და ხარჯების ოპტიმიზაცია

Databricks ასევე ცნობილი გახდა, როგორც ერთ-ერთი მთავარი მაგალითი იმისა, თუ როგორ იყენებენ საწარმოები უფრო ხელმისაწვდომ, ჩინურ ღია მოდელებს (open-weight models) ხარჯების კონტროლისთვის. კომპანია განსაკუთრებით უჭერს მხარს Z.ai-ს GLM 5.2 მოდელს კოდირებისთვის.

გასულ კვირას Databricks-ის აღმასრულებელმა დირექტორმა, ალი ღოდსიმ, გააზიარა შიდა კვლევის შედეგები, რომელიც 3000 პროგრამისტის მუშაობაზე დაკვირვებით ჩატარდა. კვლევამ აჩვენა შემდეგი:

• ღია მოდელები, განსაკუთრებით GLM 5.2, ახლა უკვე უმკლავდებიან ყველაზე რთულ დავალებებსაც კი.
• მათი გამოყენება გაცილებით იაფია, ვიდრე Anthropic-ისა და OpenAI-ის საკუთრებაში არსებული (proprietary) მოდელებისა.
• აღმოჩნდა, რომ „harness“-ის (აგენტური კოდირების ხელსაწყო, როგორიცაა Codex ან Claude Code) არჩევანი ისევე მოქმედებს ხარჯებზე, როგორც თავად მოდელის შერჩევა.
• ღია კოდის მქონე ინსტრუმენტი Pi ერთ-ერთი საუკეთესო აღმოჩნდა კონტექსტის მართვაში, რაც ხარჯებს ხარისხის დაუკარგავად ამცირებს.

როგორც კომპანიის ბლოგპოსტშია აღნიშნული, გაკვეთილი იმაში მდგომარეობს, რომ მოდელის არჩევანი თავსატეხის მხოლოდ ერთი ნაწილია. ყოველივე ამან განამტკიცა Databricks-ის, როგორც AI კომპანიის იმიჯი, მიუხედავად იმისა, რომ იგი თავდაპირველად AI ლაბორატორიად არ დაარსებულა. ხელოვნური ინტელექტის მიმართ არსებული ინტერესი იმდენად დიდია, რომ Jersey Mike’s-მაც კი თავის საჯარო დოკუმენტებში AI 22-ჯერ ახსენა.

როდესაც პროდუქტს ჩვენს სტატიებში მოცემული ბმულების საშუალებით ყიდულობთ, შესაძლოა მცირე საკომისიო მივიღოთ. ეს არ ახდენს გავლენას ჩვენს სარედაქციო დამოუკიდებლობაზე.