Por Canuto  

Databricks anunció una nueva ronda liderada por Coatue que valora la compañía en USD $188.000 millones. Su transformación desde una empresa de Big Data hacia un proveedor de inteligencia artificial le permitió atraer miles de millones de dólares y competir con una nueva imagen en el mercado tecnológico.
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  • Databricks informó una valoración de USD $188.000 millones en una ronda cuyo cierre está previsto para más adelante durante el verano.
  • La empresa ha recaudado miles de millones de dólares en varias rondas desde diciembre de 2024, mientras su valoración pasó de USD $62.000 millones a USD $188.000 millones.
  • Sus productos de IA, el uso de modelos abiertos y las pruebas internas con 3.000 ingenieros reforzaron su reposicionamiento como compañía de inteligencia artificial.

 

Databricks anunció una nueva ronda de financiamiento que valora a la compañía en USD $188.000 millones. Coatue lideró la operación, aunque la empresa no reveló cuánto capital recaudará finalmente. La compañía aclaró que el dinero todavía no está en sus manos. Según su anuncio, la ronda se cerrará más adelante durante el verano.

Medios de comunicación informaron posteriormente que la recaudación rondaría los USD $3.000 millones. Databricks no confirmó públicamente esa cifra exacta en el anuncio de la operación.

El anuncio, reseñado por TechCrunch, se produjo antes de que la empresa recibiera los fondos, una práctica poco habitual en el mercado privado. Un capitalista de riesgo que participó en la ronda consideró que el acuerdo era sólido.

La explicación del inversionista fue directa: tantas firmas querían participar que Databricks no tenía motivos para ocultar su nueva valoración. El interés permitió a la empresa presentar anticipadamente el tamaño de su avance financiero.

La operación amplía una racha de financiamiento que se ha desarrollado durante aproximadamente un año y medio. En ese periodo, Databricks convirtió su imagen de compañía de software empresarial en la de un actor destacado de la inteligencia artificial.

Ese cambio resulta relevante porque la empresa no nació como un laboratorio de IA. Su historia comenzó en el entorno del Big Data, antes de la llegada de ChatGPT y del actual ciclo de inversión en inteligencia artificial.

Una escalada acelerada en el mercado privado

Databricks cerró en febrero una ronda Serie L de USD $5.000 millones. Esa operación valoró la compañía en USD $134.000 millones, apenas cinco meses antes del anuncio más reciente.

En septiembre de 2025, la empresa había recaudado USD $1.000 millones con una valoración de USD $100.000 millones. La progresión mostró un incremento considerable en poco tiempo.

La secuencia comenzó aproximadamente nueve meses antes, en diciembre de 2024. En ese momento, Databricks obtuvo una ronda récord de USD $10.000 millones y alcanzó una valoración de USD $62.000 millones.

La sucesión de rondas fue tan intensa que generó bromas sobre la disponibilidad de letras en el alfabeto. Algunos comentarios plantearon la posibilidad de una eventual Serie AA.

Más allá de los memes, las operaciones reflejan la capacidad de Databricks para atraer capital privado en un momento de fuerte entusiasmo por la IA. También muestran cómo los inversionistas premian a las empresas con activos de datos empresariales y productos vinculados con esa tecnología.

La compañía no presentó la nueva valoración como una salida a bolsa ni como una transacción pública. Se trata de una operación privada anunciada antes del cierre formal de la ronda.

Por esa razón, el anuncio no equivale todavía a una disponibilidad inmediata de los fondos para Databricks. La empresa espera completar los pasos restantes durante el verano.

El aumento desde USD $62.000 millones hasta USD $188.000 millones ocurrió en un periodo relativamente breve. Esa diferencia ayuda a explicar la magnitud del llamado halo de la inteligencia artificial en los mercados de capital de riesgo.

Del Big Data a los productos de inteligencia artificial

Databricks fue fundada en 2013 y creció inicialmente con herramientas para almacenar grandes volúmenes de datos en la nube. Su propuesta también permitía producir análisis con rapidez.

La empresa acumuló una base importante de datos empresariales antes de que la IA generativa se convirtiera en una prioridad corporativa. Esa posición le ofreció una ventaja cuando los clientes comenzaron a exigir sistemas de IA con seguridad y gobernanza.

Las compañías suelen exigir a sus proveedores tecnológicos controles similares a los que aplican a otros programas empresariales. Databricks pudo conectar sus capacidades previas de datos con esas nuevas necesidades.

Con el tiempo, la firma comenzó a lanzar un producto de IA tras otro. Entre ellos aparece Lakebase, una base de datos diseñada para agentes de inteligencia artificial.

Databricks también presentó Unity como una puerta de entrada a la IA. Además, desarrolló Omnigent, descrito como un “meta-arnés” que administra múltiples agentes.

Los agentes de IA son sistemas capaces de ejecutar tareas mediante instrucciones, herramientas y contexto. Para las empresas, su utilidad depende tanto del modelo utilizado como de la calidad de los datos y los controles que rodean cada operación.

Ese enfoque permitió a Databricks presentarse como una plataforma más amplia que un simple proveedor de almacenamiento o análisis. La empresa pasó a vincular datos, modelos, herramientas de programación y agentes dentro de una misma narrativa tecnológica.

La transformación no significa que Databricks haya abandonado su negocio original. Su reposicionamiento consiste en utilizar esa infraestructura de datos como fundamento para las aplicaciones empresariales de IA.

Modelos abiertos y control de costos

Databricks también ganó notoriedad por adoptar modelos abiertos de bajo costo desarrollados en China. Estos sistemas publican su código subyacente para que otras personas puedan utilizarlos y modificarlos.

El uso de modelos abiertos se convirtió en una de las tendencias relevantes de 2026. Para una compañía con miles de ingenieros, reducir el costo de cada tarea de IA puede tener un impacto significativo.

Databricks mostró una preferencia particular por GLM 5.2, el modelo de Z.ai orientado a la programación. La elección se vinculó con el objetivo de controlar los gastos sin perder capacidad técnica.

La semana anterior al anuncio de la ronda, el director ejecutivo Ali Ghodsi compartió resultados de evaluaciones internas. Las pruebas buscaban medir qué modelos funcionaban mejor en las tareas reales de los 3.000 ingenieros de software de Databricks.

La empresa comparó distintos sistemas en trabajos concretos de programación. Esa metodología pretendía reflejar mejor las necesidades diarias de sus equipos que una evaluación basada únicamente en demostraciones generales.

Según la publicación de la compañía, los modelos abiertos ya pueden manejar incluso el nivel más alto de dificultad en tareas de codificación. GLM 5.2 destacó además por ofrecer un costo total inferior al de modelos propietarios de Anthropic y OpenAI.

La conclusión no se limitó a comparar modelos. Databricks descubrió que el arnés de codificación elegido también influía en el costo y en la calidad de los resultados.

Un arnés es una herramienta que envuelve el modelo y administra su contexto, sus instrucciones y la interacción con el programador. Entre los ejemplos mencionados figuran Codex y Claude Code.

La compañía encontró que Pi, un arnés de código abierto, se encontraba entre las mejores opciones para gestionar el contexto de cada solicitud. Por esa razón, también figuró entre las alternativas de menor costo sin sacrificar calidad.

“La lección aquí no es que un arnés sea siempre más barato o que los arneses nativos son peores”, declaró la publicación de Databricks. “En cambio, la elección del modelo es solo una parte del rompecabezas”.

El efecto del halo de la IA

La estrategia de Databricks combina infraestructura de datos, productos de IA y herramientas para reducir costos. Esa mezcla reforzó la percepción de que la empresa pertenece al grupo de compañías beneficiadas por la revolución de la inteligencia artificial.

El reposicionamiento resulta especialmente significativo porque la empresa fue creada antes del actual auge de los modelos generativos. Databricks aprovechó su experiencia previa para adaptarse a una demanda tecnológica que cambió con rapidez.

El nuevo relato empresarial también influyó en su capacidad para recaudar capital. La valoración de USD $188.000 millones refleja el entusiasmo de los inversionistas por su exposición a la IA, además de la fortaleza de su negocio de datos.

Sin embargo, la valoración no garantiza por sí sola que todos los productos alcancen el éxito comercial esperado. El cierre de la ronda todavía debe completarse y la empresa no detalló públicamente todos sus términos.

El caso también ilustra cómo la etiqueta de IA se extendió a sectores muy distintos. TechCrunch señaló que incluso Jersey Mike’s mencionó la inteligencia artificial 22 veces en sus documentos S-1.

Una mención en documentos corporativos no equivale necesariamente a una estrategia tecnológica profunda. Aun así, el ejemplo muestra la presión que sienten las empresas para explicar sus negocios dentro del lenguaje dominante de la IA.

En Databricks, la conexión parece más directa porque la compañía desarrolla productos relacionados con bases de datos, agentes, modelos y programación. Su historia previa de Big Data ofrece además una base operativa para construir servicios empresariales.

La evolución de la valoración plantea una pregunta central para el mercado privado. Los inversionistas deberán determinar cuánto del crecimiento futuro depende de resultados comprobables y cuánto proviene del entusiasmo general por la inteligencia artificial.

Por ahora, Databricks ha logrado convertir su segundo acto en una poderosa historia de mercado. La nueva ronda liderada por Coatue confirma que la empresa continúa siendo una de las favoritas del capital de riesgo dentro del ecosistema de IA.

Su trayectoria también refleja una tendencia más amplia: las compañías tecnológicas con grandes volúmenes de datos buscan convertirse en plataformas de inteligencia artificial. Databricks intenta ocupar ese espacio sin renunciar a la infraestructura que construyó durante su primera etapa.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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