Databricks vừa công bố một vòng gọi vốn mới do quỹ đầu tư Coatue dẫn đầu, nâng định giá của công ty lên mức kỷ lục 188 tỷ USD. Mặc dù số tiền huy động cụ thể chưa được tiết lộ chính thức do vòng gọi vốn dự kiến phải đến cuối mùa hè này mới hoàn tất, các nguồn tin khác cho biết con số này rơi vào khoảng 3 tỷ USD. Sự kiện này tiếp tục khẳng định vị thế vững chắc của Databricks trong vai trò một nhà cung cấp giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) hàng đầu cho doanh nghiệp.
Diễn biến chi tiết
Theo TechCrunch, vòng gọi vốn mới đánh dấu một chu kỳ tăng trưởng giá trị thần tốc của Databricks trong vòng một năm rưỡi qua. Chỉ cách đây năm tháng, vào tháng 2 năm 2026, công ty đã hoàn tất vòng gọi vốn Series L trị giá 5 tỷ USD với mức định giá 134 tỷ USD. Trước đó, vào tháng 9 năm 2025, họ cũng đã huy động thành công 1 tỷ USD ở mức định giá 100 tỷ USD. Chuỗi gọi vốn liên tục và dày đặc này thậm chí đã trở thành chủ đề cho các bức ảnh chế (meme) trên mạng xã hội về việc công ty sắp dùng hết bảng chữ cái để đặt tên cho các vòng gọi vốn của mình.
Bối cảnh & Nguyên nhân
Thành lập vào năm 2013, Databricks ban đầu gặt hái thành công lớn trong kỷ nguyên dữ liệu lớn (big data) nhờ phần mềm hỗ trợ doanh nghiệp lưu trữ khối lượng thông tin khổng lồ trên đám mây và thực hiện phân tích tốc độ cao. Khi cơn sốt AI bùng nổ, việc nắm giữ các kho dữ liệu doanh nghiệp khổng lồ đã tạo lợi thế tự nhiên cho Databricks. Công ty nhanh chóng chuyển mình để đáp ứng nhu cầu của các doanh nghiệp muốn triển khai AI đi kèm với các tiêu chuẩn bảo mật và quản trị nghiêm ngặt như phần mềm doanh nghiệp truyền thống.
Phân tích kỹ thuật & Công nghệ
Để củng cố hình ảnh một công ty AI thực thụ, Databricks đã liên tục tung ra các sản phẩm chuyên biệt bao gồm Lakebase - cơ sở dữ liệu tối ưu cho các tác nhân AI (AI agents), cổng kết nối Unity AI, và khung quản lý đa tác nhân Omnigent. Đáng chú ý, Databricks cũng trở thành một điển hình trong việc ứng dụng các mô hình trọng số mở (open-weight) có chi phí tối ưu hơn, tiêu biểu là GLM 5.2 của Z.ai cho các tác vụ lập trình. Qua thử nghiệm nội bộ trên 3.000 kỹ sư của hãng, kết quả cho thấy các mô hình mở này hoàn toàn xử lý được các tác vụ lập trình phức tạp nhất với chi phí thấp hơn nhiều so với các mô hình độc quyền của OpenAI hay Anthropic.
Ý kiến chuyên gia & Nhận định
Theo chia sẻ của CEO Ali Ghodsi, sự lựa chọn khung bao bọc (harness) - công cụ quản lý ngữ cảnh và chỉ dẫn xung quanh mô hình như Codex hay Claude Code - có tác động lớn tương đương đến chi phí vận hành AI. Thử nghiệm của hãng cho thấy khung mã nguồn mở Pi là một trong những công cụ quản lý ngữ cảnh tốt nhất hiện nay, giúp giảm thiểu đáng kể chi phí mà không làm giảm chất lượng đầu ra. Đại diện giới đầu tư mạo hiểm nhận định với TechCrunch rằng thỏa thuận này vô cùng vững chắc, và nhu cầu tham gia của các quỹ lớn là lý do Databricks không ngần ngại công bố sớm định giá mới dù tiền chưa thực nhận.
Tác động & Tương lai
Sự bứt phá của Databricks cho thấy giá trị của việc kết hợp hạ tầng dữ liệu sẵn có với công nghệ AI hiện đại. Thay vì chỉ là một phòng thí nghiệm nghiên cứu mô hình đơn thuần, việc cung cấp nền tảng quản trị dữ liệu cho AI đang trở thành mỏ neo tài chính vững chắc. Đối với cộng đồng công nghệ, thành công của Databricks là minh chứng rõ ràng cho xu hướng tối ưu hóa chi phí AI thông qua các mô hình mã nguồn mở và hệ thống quản lý tác nhân thông minh.