L’assegno non è ancora arrivato. Ma la valutazione è reale. Databricks ha annunciato giovedì di essersi assicurata un finanziamento per una valutazione di 188 miliardi di dollari.
È un salto enorme. Coatue ha condotto il giro. Probabilmente il denaro arriverà sui loro conti entro la fine dell’estate. TechCrunch riferisce che l’aumento ammonta a circa 3 miliardi di dollari. Di solito, le aziende aspettano che l’inchiostro si asciughi prima di gridare ai cartellini dei prezzi. Databricks no. Erano così tante le aziende che volevano aderire, mantenere il segreto era inutile. L’accordo è solido.
Questa non è la prima volta. Lontano da ciò. Databricks ha attraversato i suoi round di finanziamento come un velocista senza più nulla da perdere. O guadagnare, a seconda di come guardi l’alfabeto. Le persone stanno già ricordando quando uscirà la “Serie AA”.
Cinque mesi fa. Febbraio. Una serie L da 5 miliardi di dollari ha portato la valutazione a 134 miliardi di dollari. Prima di ciò, settembre 2025 ha portato 1 miliardo di dollari per un prezzo di 100 miliardi di dollari. Dicembre 2024? Un aumento record di 10 miliardi di dollari a 62 miliardi di dollari.
La matematica è selvaggia. Ma il motivo della corsa ai contanti è logico. Databricks ha abbandonato con successo la sua skin “big data utility”. Ai tempi di BC (Prima di ChatGent, Prima di ChatGPT, Prima del caos), era solo un altro gioco SaaS per l’analisi del cloud. Veloce e sicuro per lo storage aziendale. Noioso? Forse. Efficace? SÌ.
Poi è arrivata l’ondata di intelligenza artificiale.
Le aziende volevano l’intelligenza artificiale. Volevano anche la governance. Non volevano che i loro segreti commerciali venissero divulgati ai chatbot. I databricks avevano già le chiavi. I loro clienti memorizzavano lì i dati sensibili. Naturalmente, Databricks si è posizionata come il porto sicuro per l’integrazione dell’intelligenza artificiale.
Dai Big Data alla governance dell’IA
Il perno ha funzionato. L’azienda ha lanciato un prodotto dopo l’altro. Lakebase è diventato il database per gli agenti IA. Unity fungeva da gateway. Poi è arrivato Omnigent, un “meta-cablaggio” per gestire più agenti che parlano tra loro.
Ma è qui che Databricks è diventato interessante. Costo. Tutti si preoccupano dei consumi informatici. I databricks sono raddoppiati sui modelli a peso aperto. Nello specifico, quelli con sede in Cina. Ciò si adatta alla tendenza del 2026 del controllo dei costi aziendali. Sostengono il GLM 5.2 di Z.ai.
Perché? Perché codifica. Ed è più economico.
Il CEO Ali Ghodsi ha deciso di testarlo lui stesso. La settimana scorsa ha pubblicato benchmark interni che coprono 3.000 dei propri ingegneri software. Lavoro vero. Non test sintetici. I risultati hanno confermato la loro posizione. I modelli aperti come GLM 5.2 gestivano attività di codifica di alto livello. Il costo? Significativamente inferiore rispetto a colossi proprietari come Anthropic o OpenAI.
Ma Ghodsi ha trovato una sorpresa. La scelta del modello è solo metà della storia. L’imbracatura conta altrettanto.
Scegliere la giusta imbracatura Agentic
Pensa a un’imbracatura come l’involucro attorno a un modello. Strumenti come Codex o Claude Code. Gestiscono il contesto e le istruzioni. I dati di Databricks hanno mostrato che gli impatti dell’involucro hanno costi elevati. A volte più del cervello al suo interno.
Hanno testato Pi, un sistema open source. Ha vinto su due fronti:
1. Eccellente gestione del contesto per ogni prompt.
2. Basso costo senza sacrificare la qualità.
Ciò rompe la saggezza convenzionale. Non hai solo bisogno del miglior cervello. Hai bisogno della migliore interfaccia per gestirlo. Le imbracature native non sono automaticamente migliori. I modelli proprietari costosi non sono sempre necessari per le attività di massima difficoltà se li avvolgi negli strumenti giusti.
La lezione dal blog Databricks è stata chiara: la scelta del modello è un pezzo del puzzle. L’ecosistema conta di più.
Questo significa che ogni startup abbandonerà OpenAI domani? No. Il software aziendale si muove lentamente. I requisiti di governance sono vincolanti. Ma la pressione è alta. Quando puoi risparmiare milioni sulla generazione di codice con un modello cinese open-weight e un wrapper open source intelligente, l’argomento del ROI diventa molto forte.
I Databricks scommettono sull’infrastruttura invece che sull’hype. Ha scommesso sulla sicurezza dei dati piuttosto che sulla velocità. E ora vale 188 miliardi di dollari, partendo dal presupposto che le imprese continueranno a spendere per le condutture, non solo per l’acqua.
Per ora stanno aspettando il resto dell’assegno da 3 miliardi di dollari. Il mercato vota con il portafoglio. Databricks sembra essere il posto in cui vogliono che vada. Se il valore di 188 miliardi di dollari reggerà una volta che i soldi saranno effettivamente recuperati, rimane il vero test.
