Databricks、評価額1880億ドルに

AI分野で存在感を増すデータ分析企業Databricksは、新たに実施した資金調達ラウンドで1880億ドルの企業評価額を達成したと発表しました。このラウンドはCoatueが主導しました。調達額の詳細は明らかにされていませんが、資金はまだDatabricksの手元にはなく、夏頃に完了する予定です。通常、資金調達完了前に発表することは珍しいですが、複数の投資会社が参加を希望しており、Databricksは新たな評価額を秘密にする理由がなかったとされています。

Databricksは、過去1年半にわたり積極的に資金調達を行っており、かつてのSaaS（Software as a Service）企業から、AI（人工知能）プロバイダーとしてのイメージ転換に成功しています。わずか5ヶ月前の2月には、50億ドルを調達し、企業評価額は1340億ドルでした。その5ヶ月前の2025年9月には、10億ドルを調達し、評価額は1000億ドルに達していました。さらにその約9ヶ月前の2024年12月には、当時としては記録的な100億ドルを調達し、評価額は620億ドルでした。

Databricksは長年にわたり数多くの資金調達ラウンドを重ねてきたため、今回のラウンドはアルファベットの文字が尽きるのではないかというジョークのネタにもなりました。しかし、そのイメージ刷新は本物です。2013年に設立された同社は、当初、企業が膨大なデータをクラウドに保存し、高速な分析を行うためのソフトウェアで成功を収めました。すでに大量の企業データを保有していたDatabricksは、企業が従来のエンタープライズソフトウェアと同様のセキュリティとガバナンスをAIにも求めるようになった際に、その需要に応える有利な立場にありました。同社は、AIエージェント向けに構築されたデータベース「Lakebase」や、AIゲートウェイ「Unity」、そして複数のエージェントを管理する「Omnigent」といったAI製品を次々と展開しました。

Databricksはまた、コスト管理のために、より手頃な価格の中国製オープンウェイトモデル（重みが公開されているAIモデル）を採用する企業の代表例としても知られるようになり、これは2026年の大きなトレンドの一つとなっています。特に、コーディング用途ではZ.aiのGLM 5.2を推奨しています。先週、DatabricksのCEOであるAli Ghodsi氏は、自身の3000人のソフトウェアエンジニアのAIコストを管理するために実施した社内ベンチマークの結果を共有しました。同社は、エンジニアが実際に行うコーディングタスクにおいて、様々なAIモデルの性能を比較しました。その結果、ブログ記事で公開されたように、「オープンモデル、特にGLM 5.2は、コーディングにおける最高レベルのタスク難易度にも対応できるようになり」、AnthropicやOpenAIのプロプライエタリモデル（独自開発モデル）よりも総コストが低いことが示されました。しかし、モデルだけでなく、モデルの周りで動作し、コンテキストや指示を管理するコーディングツール（エージェント）の選択もコストに同等の影響を与えることが判明し、驚きをもって受け止められました。同社は、オープンソースのハーネス（エージェントツール）であるPiが、各プロンプト（指示）のコンテキスト管理において最も優れており、その結果、品質を犠牲にすることなく最も低コストな選択肢の一つであると結論付けました。

「ここでの教訓は、常に安いハーネスがあるとか、ネイティブハーネスが劣っているということではありません」とブログ記事は述べています。「むしろ、モデルの選択はパズルのほんの一部に過ぎません。」これらの取り組みが、DatabricksがAI企業としてのイメージを確立する一助となり、結果として資金調達と評価額の急騰につながっています。以前にも報じられたように、AIへの関心は現在非常に高く、サンドイッチ店Jersey Mike'sでさえ、新規株式公開（IPO）申請書類であるS-1でAIについて22回言及したほどです。