Databricks đạt định giá 188 tỷ USD, khẳng định vị thế dẫn đầu trong làn sóng AI

Vào thứ Năm, Databricks đã công bố một vòng gọi vốn mới, đưa định giá của công ty lên mức 188 tỷ USD. Vòng gọi vốn này được dẫn dắt bởi Coatue.

Databricks không tiết lộ chính xác số tiền huy động được; công ty cho biết số tiền này chưa về đến tay và vòng gọi vốn sẽ hoàn tất vào cuối mùa hè này. (Các đơn vị truyền thông khác sau đó đưa tin số tiền huy động được vào khoảng 3 tỷ USD). Mặc dù việc một công ty công bố gọi vốn trước khi nhận được tiền là điều bất thường, nhưng một nhà đầu tư mạo hiểm (VC) chia sẻ với TechCrunch rằng thương vụ này rất chắc chắn, với quá nhiều công ty muốn tham gia đến mức Databricks không có lý do gì để giữ bí mật về mức định giá mới đầy ấn tượng của mình.

Trên thực tế, Databricks đã có một chuỗi gọi vốn liên tục trong suốt một năm rưỡi qua khi chuyển mình thành công từ một hiện tượng SaaS của thời kỳ trước thành một nhà cung cấp AI. "Thời kỳ trước" ở đây được hiểu là thời kỳ BC (Before ChatGPT - Trước khi có ChatGPT).

Chỉ mới năm tháng trước, vào tháng 2, Databricks đã chốt vòng gọi vốn Series L trị giá 5 tỷ USD với mức định giá 134 tỷ USD. Năm tháng trước đó nữa, vào tháng 9 năm 2025, công ty đã huy động được 1 tỷ USD với mức định giá 100 tỷ USD. Và khoảng chín tháng trước thời điểm đó, vào tháng 12 năm 2024, công ty đã thực hiện vòng gọi vốn kỷ lục vào thời điểm bấy giờ là 10 tỷ USD với mức định giá 62 tỷ USD.

Databricks đã thực hiện quá nhiều vòng gọi vốn trong những năm qua đến mức vòng gọi vốn mới nhất này đã trở thành chủ đề cho các meme về việc cạn kiệt các chữ cái trong bảng chữ cái. "Đang bật thông báo để chờ xem khi nào chúng ta có Series AA," một người dùng đã đăng tải.

Tuy nhiên, việc tái định vị hình ảnh của công ty là hoàn toàn có cơ sở. Được thành lập vào năm 2013, Databricks ban đầu gặt hái thành công trong kỷ nguyên dữ liệu lớn (big data) với phần mềm cho phép các doanh nghiệp lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ trên đám mây mà vẫn đảm bảo khả năng phân tích nhanh chóng.

Nhờ việc nắm giữ kho dữ liệu doanh nghiệp khổng lồ, Databricks đã có vị thế thuận lợi để đáp ứng nhu cầu khi các công ty bắt đầu tìm kiếm giải pháp AI với cùng tiêu chuẩn bảo mật và quản trị mà họ mong đợi từ các phần mềm doanh nghiệp truyền thống.

Công ty bắt đầu tung ra các sản phẩm AI lần lượt, như Lakebase - cơ sở dữ liệu được xây dựng cho các AI agent, và Unity - cổng kết nối AI của hãng, cùng với một "meta-harness" có tên là Omnigent giúp quản lý nhiều agent cùng lúc.

Databricks cũng ngày càng được biết đến như một ví dụ điển hình về việc các doanh nghiệp áp dụng các mô hình open-weight (mô hình có mã nguồn cơ bản được công khai để bất kỳ ai cũng có thể sử dụng và sửa đổi) có nguồn gốc từ Trung Quốc để kiểm soát chi phí, một trong những xu hướng lớn của năm 2026. Công ty đặc biệt ủng hộ mô hình GLM 5.2 của Z.ai trong việc lập trình.

Tuần trước, CEO Ali Ghodsi của Databricks đã chia sẻ kết quả của một số bài kiểm tra hiệu năng nội bộ được thực hiện nhằm quản lý chi phí AI cho 3.000 kỹ sư phần mềm của mình.

Công ty đã so sánh các mô hình AI dựa trên các tác vụ thực tế mà các lập trình viên của họ thực hiện. Không có gì ngạc nhiên khi trong bài đăng trên blog công bố kết quả, Databricks chia sẻ rằng "các mô hình mở, đặc biệt là GLM 5.2, hiện đã có thể xử lý ngay cả những tác vụ có độ khó cao nhất" trong lập trình, với tổng chi phí thấp hơn so với các mô hình độc quyền từ Anthropic và OpenAI.

Tuy nhiên, điều gây ngạc nhiên là việc lựa chọn harness — công cụ lập trình agentic như Codex hoặc Claude Code, bao bọc lấy mô hình và quản lý ngữ cảnh cũng như hướng dẫn — cũng ảnh hưởng đáng kể đến chi phí. Họ nhận thấy rằng harness mã nguồn mở Pi là một trong những công cụ tốt nhất trong việc quản lý ngữ cảnh xung quanh mỗi câu lệnh (prompt), và do đó là một trong những lựa chọn có chi phí thấp nhất mà không làm giảm chất lượng.

"Bài học ở đây không phải là một harness nào đó luôn rẻ hơn hay các harness gốc thì tệ hơn. Thay vào đó, việc lựa chọn mô hình chỉ là một mảnh ghép của bức tranh tổng thể," bài đăng khẳng định.

Tất cả những điều này đã củng cố hình ảnh của Databricks như một công ty AI, ngay cả khi nó không được thành lập như một phòng thí nghiệm AI. Điều này, đến lượt nó, đã mang lại cho công ty "hào quang AI" để huy động vốn và đẩy mạnh định giá. Như chúng tôi đã đưa tin trước đó, hiệu ứng AI hiện nay mạnh mẽ đến mức ngay cả chuỗi cửa hàng bánh mì Jersey Mike’s cũng đã nhắc đến AI 22 lần trong tài liệu S-1 của mình.

Khi bạn mua hàng thông qua các liên kết trong bài viết của chúng tôi, chúng tôi có thể nhận được một khoản hoa hồng nhỏ. Điều này không ảnh hưởng đến tính độc lập trong biên tập của chúng tôi.