Databricks a annoncé jeudi une nouvelle ronde de financement qui valorise l’entreprise à 188 milliards de dollars. Le tour était mené par Coatue.
Databricks n’a pas révélé exactement le montant collecté ; il a indiqué que l’argent n’était pas encore entre ses mains et que le cycle se clôturerait plus tard cet été. (D’autres médias ont depuis rapporté que l’augmentation s’élève à environ 3 milliards de dollars.) Bien qu’il soit inhabituel pour une entreprise d’annoncer avant d’avoir reçu l’argent, un VC a déclaré à TechCrunch que l’accord est solide, avec tant d’entreprises qui veulent que l’entreprise n’ait aucune raison de garder secrète sa nouvelle valorisation brillante.
En fait, Databricks est en difficulté depuis un an et demi en matière de collecte de fonds alors qu’il a réussi à transformer son image en un fournisseur d’IA et pas seulement en une sensation SaaS d’antan. Hier, nous sommes de retour à l’époque de la Colombie-Britannique (avant ChatGPT).
Il y a seulement cinq mois, en février, Databricks a clôturé une levée de fonds de série L de 5 milliards de dollars pour une valorisation de 134 milliards de dollars. Cinq mois auparavant, en septembre 2025, elle avait levé 1 milliard de dollars pour une valorisation de 100 milliards de dollars. Et environ neuf mois auparavant, en décembre 2024, elle avait levé ce qui était à l’époque un tour de table record de 10 milliards de dollars pour une valorisation de 62 milliards de dollars.
Databricks a soulevé tellement de tournées au fil des ans que cette dernière est devenue le sujet de mèmes sur le manque de lettres de l’alphabet. « Activer des alertes lorsque nous recevons une série AA », a posté une personne.
Mais sa reconstruction d’image a été légitime. Fondée en 2013, la société a d’abord connu le succès à l’ère du Big Data, avec des logiciels permettant aux entreprises de stocker d’énormes quantités de données dans le cloud, tout en produisant des analyses rapides.
Parce qu’il s’appuyait déjà sur des découvertes de données d’entreprise, Databricks était alors bien placé pour réagir lorsque les entreprises ont commencé à vouloir une IA avec la même sécurité et la même gouvernance qu’elles attendent des logiciels d’entreprise traditionnels.
La société a commencé à déployer un produit d’IA après l’autre, comme Lakebase, sa base de données conçue pour les agents d’IA, et Unity, sa passerelle d’IA, ainsi qu’un « méta-harnais » appelé Omnigent qui gère plusieurs agents.
Databricks est également devenu de plus en plus connu comme l’un des grands exemples d’entreprises adoptant des modèles ouverts chinois plus abordables (modèles dont le code sous-jacent est publié pour que quiconque puisse l’utiliser et le modifier) pour le contrôle des coûts, l’une des grandes tendances de 2026. C’est un champion particulier du GLM 5.2 de Z.ai comme modèle de codage.
La semaine dernière, le PDG de Databricks, Ali Ghodsi, a partagé les résultats d’une analyse comparative interne réalisée pour gérer ses propres coûts d’IA pour ses 3 000 ingénieurs logiciels.
L’entreprise a comparé les modèles d’IA aux tâches réelles effectuées par ses programmeurs. Sans surprise, dans le billet de blog révélant les résultats, Databricks a déclaré que « les modèles ouverts, et GLM 5.2 en particulier, sont désormais capables de gérer même le plus haut niveau de difficulté de tâche » en matière de codage, et à un coût total inférieur à celui des modèles propriétaires d’Anthropic et OpenAI.
Mais l’entreprise a surpris les gens en constatant que le choix de l’exploit – l’outil de codage agent, comme Codex ou Claude Code, qui entoure un modèle et gère son contexte et ses instructions – avait également un impact sur les coûts. Il a été constaté que Pi, l’exploitation open source, était l’un des meilleurs pour gérer le contexte entourant chaque invite, et donc l’un des choix les moins coûteux sans sacrifier la qualité.
« La leçon ici n’est pas qu’un harnais est toujours moins cher ou que les harnais natifs sont pires. Au lieu de cela, le choix du modèle n’est qu’une pièce du puzzle », déclare le message.
Tout cela a renforcé l’image de Databricks en tant que société d’IA, même si elle n’a pas été fondée en tant que laboratoire d’IA. Ceci, à son tour, lui a conféré le halo d’IA pour lever des fonds et faire grimper sa valorisation. Comme nous l’avons signalé précédemment, l’effet de l’IA est si fort de nos jours que même la sandwicherie Jersey Mike’s a mentionné l’IA 22 fois dans ses documents S-1.
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