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TechCrunch AI 11일 전

데이터브릭스, 188B 달러 기업가치로 AI 도약 입증

IMP
8/10
핵심 요약

데이터브릭스(Databricks)가 새로운 투자 유치를 통해 기업가치를 1,880억 달러로 끌어올렸습니다. 빅데이터 기반의 기업용 SaaS에서 맞춤형 AI 인프라 기업으로 성공적인 이미지 전환을 이룬 덕분입니다. 특히 자체 소프트웨어 엔지니어들의 코딩 작업에 오픈소스 AI 모델인 GLM 5.2를 도입해 폐쇄형 모델 대비 높은 성능과 비용 효율성을 입증하며 시장의 확고한 지지를 얻고 있습니다.

번역된 본문

데이터브릭스(Databricks)는 목요일 새로운 펀딩 라운드를 통해 기업가치를 1,880억 달러로 평가받았다고 발표했습니다. 이번 라운드는 코투(Coatue)가 주도했습니다. 데이터브릭스는 정확한 유치 금액을 공개하지 않았으며, 아직 자금이 입금되지 않았고 이번 라운드는 올여름 늦게 마무리될 것이라고 밝혔습니다. (다른 매체들은 이번 유치액이 약 30억 달러에 달한다고 보도했습니다.)

자금이 입금되기도 전에 발표하는 것은 이례적인 일이지만, 한 VC(벤처캐피털)는 테크크런치(TechCrunch)에 이 거래는 확고한 것이며, 투자를 원하는 기업들이 너무 많아 회사 입장에서 굳이 이 눈부신 새로운 기업가치를 비밀로 부릴 이유가 없었다고 전했습니다. 실제로 데이터브릭스는 단순한 과거의 SaaS 성공작을 넘어 AI 제공자로서의 이미지를 성공적으로 전환하며 1년 반 동안 펀딩 행진을 이어가고 있습니다. 여기서 말하는 '과거'는 BC시대(ChatGPT 이전, Before ChatGPT)를 의미합니다.

불과 5개월 전인 2월, 데이터브릭스는 1,340억 달러의 기업가치로 50억 달러 규모의 시리즈 L 투자를 마무리했습니다. 그로부터 5개월 전인 2025년 9월에는 1,000억 달러의 기업가치로 10억 달러를 유치했습니다. 그리고 대략 9개월 전인 2024년 12월에는 당시 기준 최대 규모였던 620억 달러 기업가치로 100억 달러를 유치한 바 있습니다.

데이터브릭스는 수년에 걸쳐 너무 많은 투자 라운드를 진행했기 때문에, 이번 최신 라운드는 알파벳 글자가 부족해진다는 밈(meme)의 주제가 되기도 했습니다. 한 누리꾼은 "시리즈 AA가 되면 알림을 켜두겠다"라고 게시하기도 했습니다.

하지만 이들의 이미지 재건은 확실한 성과를 거두었습니다. 2013년에 설립된 이 회사는 초기 빅데이터 시대에 기업이 방대한 양의 데이터를 클라우드에 저장하고 빠른 분석을 수행할 수 있게 해주는 소프트웨어로 성공을 거두었습니다. 이미 방대한 기업 데이터를 보유하고 있었기 때문에, 기업들이 전통적인 엔터프라이즈 소프트웨어에서 기대하는 것과 동일한 보안 및 거버넌스를 갖춘 AI를 원하기 시작할 때 데이터브릭스는 이에 대응할 수 있는 완벽한 위치를 선점하고 있었습니다.

이 회사는 AI 에이전트를 위해 구축된 데이터베이스인 '레이크베이스(Lakebase)', AI 게이트웨이인 '유니티(Unity)', 여러 에이전트를 관리하는 '메타-하네스(meta-harness)'인 '옴니젠트(Omnigent)' 등 AI 제품을 차례대로 출시하기 시작했습니다. 데이터브릭스는 또한 비용 통제를 위해 중국 기반의 저렴한 오픈웨이트(open-weight) 모델(기저 코드가 누구나 사용하고 수정할 수 있도록 공개된 모델)을 도입하는 대표적인 기업 사례로 널리 알려지게 되었으며, 이는 2026년의 주요 트렌드 중 하나입니다. 이 회사는 코딩용 모델로 Z.ai의 GLM 5.2의 열렬한 지지자입니다.

지난주 데이터브릭스의 알리 고드시(Ali Ghodsi) CEO는 3,000명의 소프트웨어 엔지니어를 위한 자체 AI 비용을 관리하기 위해 수행한 내부 벤치마크 결과를 공유했습니다. 이 회사는 프로그래머들이 실제로 수행하는 작업을 대상으로 AI 모델들을 비교했습니다. 놀랍지 않게도 결과를 공개한 블로그 게시물에서 데이터브릭스는 "오픈 모델, 특히 GLM 5.2는 이제 코딩에서 가장 높은 수준의 작업 난이도도 처리할 수 있으며, 총비용 측면에서 Anthropic이나 OpenAI의 폐쇄형 모델보다 더 저렴하다"라고 밝혔습니다.

하지만 이 회사는 하네스(harness, 모델을 감싸 컨텍스트와 지시어를 관리하는 코덱스(Codex)나 클로드 코드(Claude Code) 같은 에이전트 코딩 도구)의 선택이 비용에 동일하게 영향을 미친다는 사실을 발견하며 사람들을 놀라게 했습니다. 오픈소스 하네스인 Pi(Pi)가 각 프롬프트 주변의 컨텍스트를 관리하는 데 있어 가장 뛰어나며, 따라서 품질을 희생하지 않으면서도 가장 저렴한 비용의 선택지 중 하나임을 발견한 것입니다. 게시물은 "여기서 얻은 교훈은 특정 하네스가 항상 더 저렴하다거나 네이티브 하네스가 더 나쁘다는 것이 아닙니다. 오히려 모델의 선택은 퍼즐의 한 조각일 뿐입니다."라고 선언했습니다.

이 모든 것들은 데이터브릭스가 AI 연구소로 설립되지는 않았음에도 불구하고 AI 기업으로서의 이미지를 더해주었습니다. 이는 다시금 자금을 조달하고 기업가치를 도약시키는 데 일조하는 'AI 후광(AI-halo)' 효과를 누리게 만들었습니다. 이전에 보도했듯이, 요즘 AI의 영향력은 너무나 강력해서 샌드위치 체인점인 저지 마이크(Jersey Mike's)조차 자사의 S-1(기업공개 서류)에서 AI를 22번이나 언급할 정도입니다.

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Databricks on Thursday announced a new round of funding that values the company at $188 billion . The round was led by Coatue. Databricks didn't disclose exactly how much it raised; it said the money isn't in its hands yet and that the round will close later in this summer. (Other outlets have since reported the raise is roughly $3 billion .) While it's unusual for a company to announce before it gets the money, a VC tells TechCrunch that the deal is solid, with so many firms wanting in that the company had no reason to keep its shiny new valuation a secret. In fact, Databricks has been on a year-and-a-half fundraising tear as it successfully transitioned its image into an AI provider and not just a yesteryear SaaS sensation. Yesteryear being back in the BC times (Before ChatGPT). Only five months ago, in February, Databricks closed a $5 billion Series L raise at a $134 billion valuation . Five months before that, in September 2025, it raised $1B at $100 billion valuation . And roughly nine months before that, in December 2024, it raised what was a record-breaking round at the time of $10 billion at a $62 billion valuation. Databricks has raised so many rounds over the years that this latest one became the subject of memes about running out of letters of the alphabet. "Turning on alerts for when we get a Series AA," one person posted. But its image reconstruction has been legit. Founded in 2013, it initially grew to success back in the big data era, with software that enabled enterprises to store enormous amounts of data in the cloud, yet produce speedy analytics. Because it already sat on troves of enterprise data, Databricks was then well-positioned to respond as companies started wanting AI with the same security and governance they expect from traditional enterprise software. The company began rolling out one AI product after another, like Lakebase, its database built for AI agents , and Unity, its AI gateway, along with a "meta-harness" called Omnigent that manages multiple agents. Databricks also increasingly became known as one of the big examples of enterprises adopting more affordable Chinese-based open-weight models (models whose underlying code is published for anyone to use and modify) for cost control, one of the big trends of 2026 . It is a particular champion of Z.ai's GLM 5.2 as a model for coding. Last week Databricks CEO Ali Ghodsi shared the results of some internal benchmarking done to manage his own AI costs for his 3,000 software engineers. The company compared AI models on the actual tasks its programmers do. Not surprisingly, in the blog post revealing the results , Databricks shared that "open models, and GLM 5.2 in particular, are now able to handle even the highest level of task difficulty" in coding, and at a total lower cost than proprietary models from Anthropic and OpenAI. But it did surprise people by finding that the choice of harness — the agentic coding tool, like Codex or Claude Code, that wraps around a model and manages its context and instructions — equally impacted costs. It found that open-source harness, Pi, to be one of the best at managing context surrounding each prompt, and therefore one of the lowest costs choices without sacrificing quality. "The lesson here isn’t that one harness is always cheaper or that native harnesses are worse. Instead, model choice is only one piece of the puzzle," the post declared. All of this has added to Databricks image as an AI company, even if it wasn't founded as an AI lab. This, in turn, has granted it the AI-halo for raising money and leaping its valuation. As we previously reported, the AI effect is so strong these days, that even sandwich shop Jersey Mike’s mentioned AI 22 times in its S-1 documents. Topics AI , Databricks , Enterprise , Fundraising , Startups , TC When you purchase through links in our articles, we may earn a small commission . This doesn’t affect our editorial independence. Julie Bort Venture Editor Julie Bort is the Startups/Venture Desk editor for TechCrunch. You can contact or verify outreach from Julie by emailing julie.bort@techcrunch.com or via @Julie188 on X. View Bio November 4 Boston Last chance to save up to $190 on TechCrunch Founder Summit. Join 1,000+ founders and VCs at all stages for real-world scaling insights and connections that move the needle. Savings end June 26, 11:59 p.m. PT . REGISTER NOW Most Popular Tesla driver in fatal Texas crash pressed accelerator 100%, NTSB confirms Sean O'Kane Amid hardware legal battle, OpenAI releases a $230 keyboard for Codex Lucas Ropek OpenAI's first hardware device is reportedly a screenless speaker that can move Lucas Ropek Anthropic's newest ad is creeping people out Lucas Ropek Satya Nadella has issued a shocking warning to companies using AI Julie Bort The wildest allegations in Apple’s trade secrets lawsuit against OpenAI Sarah Perez Anthropic starts localizing Claude pricing for India, its biggest market after the US Jagmeet Singh