O cheque ainda não chegou. Mas a avaliação é real. A Databricks anunciou na quinta-feira que garantiu financiamento em uma avaliação de US$ 188 bilhões.
É um salto enorme. Coatue liderou a rodada. O dinheiro provavelmente chegará às suas contas ainda neste verão. TechCrunch relata que o aumento totaliza cerca de US$ 3 bilhões. Normalmente, as empresas esperam a tinta secar antes de gritar sobre as etiquetas de preços. Os databricks não. Tantas empresas queriam entrar, que manter segredo era inútil. O negócio é sólido.
Esta não é a primeira vez. Longe disso. A Databricks tem realizado suas rodadas de financiamento como um velocista, sem mais nada a perder. Ou ganhe, dependendo de como você olha o alfabeto. As pessoas já estão memeando sobre quando a “Série AA” chegará.
Cinco meses atrás. Fevereiro. Uma Série L de US$ 5 bilhões aumentou a avaliação para US$ 134 bilhões. Antes disso, setembro de 2025 trouxe US$ 1 bilhão por um preço de US$ 100 bilhões. Dezembro de 2024? Um aumento recorde de US$ 10 bilhões, para US$ 62 bilhões.
A matemática é selvagem. Mas o motivo da corrida ao dinheiro faz sentido. Databricks abandonou com sucesso sua aparência de “utilitário de big data”. Na época do BC (antes do ChatGent, antes do ChatGPT, antes do caos), era apenas mais uma jogada de SaaS para análise em nuvem. Rápido e seguro para armazenamento empresarial. Tedioso? Talvez. Eficaz? Sim.
Então a onda de IA atingiu.
As empresas queriam inteligência artificial. Eles também queriam governança. Eles não queriam que seus segredos comerciais vazassem para os chatbots. Os databricks já detinham as chaves. Seus clientes armazenaram os dados confidenciais lá. Naturalmente, o Databricks se posicionou como um porto seguro para a integração de IA.
Do Big Data à governança de IA
O pivô funcionou. A empresa lançou produto após produto. Lakebase tornou-se o banco de dados para agentes de IA. Unity atuou como porta de entrada. Depois veio o Omnigent, um “meta-arnês” para gerenciar vários agentes conversando entre si.
Mas foi aqui que o Databricks se tornou interessante. Custo. Todo mundo se preocupa com a queima de computação. Databricks dobrou em modelos de peso aberto. Especificamente, aqueles baseados na China. Isso se ajusta à tendência de 2026 de controle de custos empresariais. Eles defendem o GLM 5.2 da Z.ai.
Por que? Porque codifica. E é mais barato.
O CEO Ali Ghodsi decidiu testar isso sozinho. Na semana passada, ele publicou benchmarks internos cobrindo 3.000 de seus próprios engenheiros de software. Trabalho de verdade. Não são testes sintéticos. Os resultados apoiaram sua posição. Modelos abertos como o GLM 5.2 lidam com tarefas de codificação de alto nível. O custo? Significativamente menor do que gigantes proprietários como Anthropic ou OpenAI.
Mas Ghodsi encontrou uma surpresa. A escolha do modelo é apenas metade da história. O arnês é igualmente importante.
Escolhendo o chicote de fios agente correto
Pense em um arnês como o invólucro de um modelo. Ferramentas como Codex ou Claude Code. Eles gerenciam contexto e instruções. Os dados do Databricks mostraram que o wrapper impacta fortemente os custos. Às vezes mais do que o cérebro dentro dele.
Eles testaram o Pi, um equipamento de código aberto. Venceu em duas frentes:
1. Excelente gerenciamento de contexto para cada prompt.
2. Baixo custo sem sacrificar a qualidade.
Isso quebra a sabedoria convencional. Você não precisa apenas do melhor cérebro. Você precisa da melhor interface para gerenciá-lo. Arreios nativos não são automaticamente melhores. Modelos proprietários caros nem sempre são necessários para tarefas de maior dificuldade se você os envolver nas ferramentas certas.
A lição do blog Databricks foi clara: a escolha do modelo é uma peça do quebra-cabeça. O ecossistema é mais importante.
Isso significa que todas as startups abandonarão o OpenAI amanhã? Não. O software empresarial avança lentamente. Os requisitos de governança são rígidos. Mas a pressão continua. Quando você pode economizar milhões na geração de código com um modelo chinês de peso aberto e um wrapper inteligente de código aberto, o argumento do ROI fica muito alto.
Databricks aposta em infraestrutura em detrimento do hype. Apostou na segurança dos dados em detrimento da velocidade. E agora vale 188 mil milhões de dólares com base no pressuposto de que as empresas continuarão a gastar na canalização e não apenas na água.
Por enquanto, eles estão aguardando o restante do cheque de US$ 3 bilhões. O mercado está votando com a carteira. Databricks parece ser o lugar para onde eles querem ir. Se a etiqueta de 188 mil milhões de dólares se mantém quando o dinheiro é realmente liberado continua a ser o verdadeiro teste.
