La società di dati e intelligenza artificiale Databricks ha firmato un term sheet per un round di finanziamento strategico che valuta l'azienda a 188 miliardi di dollari, ha annunciato la società il 16 luglio 2026. Il round è guidato dall'investitore esistente Coatue, con la partecipazione di ulteriori investitori nuovi ed esistenti, e sebbene Databricks non abbia rivelato l'importo esatto che prevede di raccogliere, punti vendita tra cui Reuters e MarketScale hanno riportato la cifra a circa 3 miliardi di dollari. Si tratta dell'ultima mossa di una raccolta fondi durata 18 mesi che ha consolidato Databricks come uno dei centri finanziari del boom dell'intelligenza artificiale, una storia che il team copertura del settore dell'intelligenza artificiale di questa pubblicazione ha seguito da vicino.

La società con sede a San Francisco ha affermato che il capitale non è ancora in mano e che il round dovrebbe chiudersi entro la fine dell’estate. In un accordo insolito, Databricks ha rivelato la valutazione principale prima di finalizzare l'investimento, un passo che un venture capitalist ha detto a TechCrunch rifletteva quante aziende volevano partecipare all'accordo.

Una sequenza di round straordinaria

La cifra di 188 miliardi di dollari corona una vertiginosa successione di valutazioni. Solo cinque mesi fa, nel febbraio 2026, Databricks ha chiuso un Series L da 5 miliardi di dollari con una valutazione di 134 miliardi di dollari. Prima di ciò, aveva raccolto 1 miliardo di dollari con una valutazione di 100 miliardi di dollari nel settembre 2025, e nel dicembre 2024 si era assicurata quella che allora era la cifra record di 10 miliardi di dollari con una valutazione di 62 miliardi di dollari. Il ritmo è diventato una sorta di scherzo del settore, con un osservatore che ha postato che stavano "attivando gli avvisi per quando avremo una Serie AA".

Fondata nel 2013 durante l'era dei big data, Databricks ha originariamente costruito il suo nome su un software che consentiva alle aziende di archiviare enormi volumi di informazioni nel cloud pur continuando a eseguire analisi veloci. Queste fondamenta l’hanno lasciata in balia di dati aziendali, una risorsa che è diventata decisiva quando i clienti hanno iniziato a richiedere all’intelligenza artificiale la stessa governance e sicurezza che si aspettavano dal software aziendale tradizionale.

Scommesse su agenti, governance e controllo dei costi

Databricks ha affermato che la nuova capitale accelererà la sua strategia di intelligenza artificiale su tre linee di prodotti. Unity AI Gateway è un livello di governance multi-AI che aiuta le aziende a controllare i costi e l'accesso a molti modelli. Genie si posiziona come un collaboratore AI che trasforma i dati aziendali in risposte e azioni affidabili. Lakebase è un database PostgreSQL serverless creato appositamente per gli agenti IA. L'azienda commercializza anche Omnigent, un "meta-cablaggio" per la gestione di più agenti contemporaneamente.

Il CEO Ali Ghodsi ha definito la strategia in termini tipicamente schietti. "Le imprese si stanno spostando dal tokenmaxxing al valuemaxxing", ha affermato nell'annuncio. "Non vogliono spendere token costosi sul modello più intelligente per ogni attività: vogliono il miglior risultato per ogni dollaro. Ciò significa avere la libertà di scegliere l'intelligenza artificiale giusta per il lavoro."

Questa posizione attenta ai costi non è solo retorica. Databricks è emerso come uno degli esempi più importanti di grandi imprese che adottano modelli cinesi open-weight più convenienti per contenere la spesa, una tendenza decisiva per il 2026. È un campione particolare del GLM 5.2 di Z.ai come modello di codifica e Ghodsi ha recentemente condiviso i risultati del benchmarking interno condotto per gestire i costi dell'intelligenza artificiale per i suoi 3.000 ingegneri del software. La scommessa più ampia dell'azienda è che i clienti pagheranno per un livello di controllo – la capacità di instradare le attività su molti modelli, governare chi può usarli e misurare il rendimento – piuttosto che per l'intelligenza grezza di ogni singolo modello. Questa tesi è alla base del lancio di Genie One a giugno, un collaboratore di agenti rivolto a ogni team, insieme a Lakehouse//RT per l'analisi in tempo reale e una piattaforma dati CustomerLake rivolta al settore del marketing.

Dimensioni, acquisizioni e questione IPO

L’azienda afferma che più di 20.000 organizzazioni in tutto il mondo si affidano alla sua piattaforma, incluso il 70% delle aziende Fortune 500, un elenco che comprende Adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian e Unilever. Oltre agli investimenti in prodotti biologici, Databricks ha indicato che il nuovo capitale dovrebbe supportare le future acquisizioni di intelligenza artificiale e approfondire i propri sforzi di ricerca sull’intelligenza artificiale.

Il finanziamento prolunga anche una domanda che tormenta la società da anni: quando verrà quotata in borsa? Nonostante le ripetute ondate di speculazione, nessuna offerta pubblica iniziale sembra imminente. Per ora, Databricks sembra contenta di continuare a raccogliere capitali privati ​​a valutazioni sempre più elevate, utilizzando il suo bilancio per assorbire le startup di intelligenza artificiale e affinare la sua piattaforma di agenti mentre il mercato dei dati e delle infrastrutture di intelligenza artificiale rimane incandescente. Il suo nuovo prezzo di 188 miliardi di dollari la colloca allo stesso livello delle più grandi società private di intelligenza artificiale, e segnala che gli investitori vedono ancora l’infrastruttura che alimenta gli agenti di intelligenza artificiale – l’archiviazione, la governance e i database sotto i modelli principali – almeno altrettanto preziosa quanto i modelli stessi.

Stai al passo con l'intelligenza artificiale

Dai modelli a nove cifre ai modelli da trilioni di parametri, il capitale che fluisce nell’intelligenza artificiale non mostra segni di rallentamento. Per ulteriori informazioni su accordi, prodotti e decisioni politiche che stanno rimodellando il settore, segui la nostra copertura sul settore dell'intelligenza artificiale mentre si sviluppa.

Leggi altre notizie sull'AI ->