La société de données et d'IA Databricks a signé une feuille de conditions pour un cycle de financement stratégique qui valorise l'entreprise à 188 milliards de dollars, a annoncé la société le 16 juillet 2026. Le cycle est dirigé par l'investisseur existant Coatue, avec la participation d'autres investisseurs nouveaux et existants, et bien que Databricks n'ait pas divulgué le montant exact qu'il prévoit de lever, des médias comme Reuters et MarketScale ont rapporté un chiffre d'environ 3 milliards de dollars. Il s'agit de la dernière initiative en date d'une campagne de collecte de fonds de 18 mois qui a consolidé Databricks comme l'une des pièces maîtresses financières du boom de l'intelligence artificielle, une histoire que l'équipe de couverture de l'industrie de l'IA de cette publication a suivie de près.

La société basée à San Francisco a déclaré que le capital n'était pas encore en main et que le cycle devrait être clôturé plus tard cet été. Dans un arrangement inhabituel, Databricks a divulgué la valorisation globale avant de finaliser l'investissement, a déclaré un capital-risqueur de première étape à TechCrunch, reflétant le nombre d'entreprises souhaitant participer à l'accord.

Une série de tours remarquables

Le chiffre de 188 milliards de dollars couronne une succession vertigineuse de valorisations. Il y a seulement cinq mois, en février 2026, Databricks a clôturé une série L de 5 milliards de dollars pour une valorisation de 134 milliards de dollars. Avant cela, elle avait levé 1 milliard de dollars pour une valorisation de 100 milliards de dollars en septembre 2025, et en décembre 2024, elle avait obtenu ce qui était alors un record de 10 milliards de dollars pour une valorisation de 62 milliards de dollars. Le rythme est devenu une sorte de blague dans l'industrie, un observateur ayant déclaré qu'ils "activaient des alertes lorsque nous recevions une série AA".

Fondée en 2013, à l'ère du Big Data, Databricks a initialement bâti son nom sur des logiciels permettant aux entreprises de stocker d'énormes volumes d'informations dans le cloud tout en exécutant des analyses rapides. Cette fondation l’a laissé reposer sur une mine de données d’entreprise – un atout qui est devenu décisif lorsque les clients ont commencé à exiger une intelligence artificielle avec la même gouvernance et la même sécurité qu’ils attendaient des logiciels d’entreprise traditionnels.

Parier sur les agents, la gouvernance et le contrôle des coûts

Databricks a déclaré que le nouveau capital accélérerait sa stratégie d'IA sur trois gammes de produits. Unity AI Gateway est une couche de gouvernance multi-IA qui aide les entreprises à contrôler les coûts et l'accès sur de nombreux modèles. Genie se positionne comme un collaborateur IA qui transforme les données commerciales en réponses et actions fiables. Lakebase est une base de données PostgreSQL sans serveur spécialement conçue pour les agents IA. La société commercialise également Omnigent, un « méta-harnais » permettant de gérer plusieurs agents à la fois.

Le PDG Ali Ghodsi a formulé la stratégie dans des termes particulièrement directs. "Les entreprises passent du tokenmaxxing au valuemaxxing", a-t-il déclaré dans l'annonce. "Ils ne veulent pas brûler des jetons coûteux sur le modèle le plus intelligent pour chaque tâche - ils veulent le meilleur résultat par dollar. Cela signifie avoir la liberté de choisir la bonne IA pour le travail."

Cette attitude soucieuse des coûts n’est pas qu’une simple rhétorique. Databricks est devenu l'un des exemples les plus marquants de grandes entreprises adoptant des modèles chinois à poids ouvert plus abordables pour maîtriser leurs dépenses, une tendance déterminante pour 2026. C'est un champion particulier du GLM 5.2 de Z.ai comme modèle de codage, et Ghodsi a récemment partagé les résultats d'une analyse comparative interne menée pour gérer les coûts de l'IA pour ses propres 3 000 ingénieurs logiciels. Le pari plus large de l'entreprise est que les clients paieront pour une couche de contrôle – la capacité d'acheminer les tâches entre de nombreux modèles, de déterminer qui peut les utiliser et de mesurer le retour – plutôt que pour l'intelligence brute d'un seul modèle. Cette thèse sous-tend les lancements en juin de Genie One, un collaborateur agent destiné à chaque équipe, aux côtés de Lakehouse//RT pour l'analyse en temps réel et d'une plateforme de données CustomerLake destinée au secteur du marketing.

Échelle, acquisitions et question de l'introduction en bourse

La société affirme que plus de 20 000 organisations dans le monde comptent sur sa plate-forme, dont 70 % du Fortune 500, une liste comprenant Adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian et Unilever. Au-delà de l’investissement dans les produits biologiques, Databricks a indiqué que les nouveaux capitaux devraient soutenir les futures acquisitions d’IA et approfondir ses efforts de recherche sur l’IA.

Le financement prolonge également une question qui traîne l’entreprise depuis des années : quand sera-t-elle introduite en bourse ? Malgré des vagues de spéculations répétées, aucune introduction en bourse ne semble imminente. Pour l’instant, Databricks semble se contenter de continuer à lever des capitaux privés à des valorisations toujours plus élevées, en utilisant son bilan pour absorber les startups d’IA et affiner sa plateforme d’agents tandis que le marché des infrastructures de données et d’IA reste brûlant. Son nouveau prix de 188 milliards de dollars le place dans le même niveau raréfié que les plus grandes sociétés privées d’intelligence artificielle, et cela indique que les investisseurs considèrent toujours l’infrastructure qui alimente les agents d’IA – le stockage, la gouvernance et les bases de données sous les modèles principaux – comme au moins aussi précieuse que les modèles eux-mêmes.

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