Databricks は Coatue が主導する新たなファンディングラウンドで1880億ドル（約30兆円）の企業評価を発表し、約30億ドル（約4800億円）を調達した。
同社はビッグデータソフトウェアベンダーからエンタープライズグレードのツールを構築し、OpenAI と Anthropic の有償モデルに対する費用対効果の高い代替案として GLM 5.2 などのオープンウェイトモデルを推進することで、AI プロバイダーへと自らを変革した。
CEO Ali Ghodsi の内部ベンチマークは、オープンモデルと適切に設計されたエージェントハーネスを組み合わせることで、従来の有償ソリューションより低コストで高品質なコーディング支援を提供できることを示している。
何が起きたか
Databricks は新たなファンディングラウンドを発表し、企業評価を1880億ドル（約30兆円）に引き上げた。Coatue が主導し、約30億ドル（約4800億円）を調達した（ただし資金は夏後半に到着予定）。これは急速な資金調達の連続で、2月には134億ドル（約21兆円）評価で50億ドル（約8000億円）、2025年9月には100億ドル（約16兆円）評価で10億ドル（約1600億円）、2024年12月には62億ドル（約9.9兆円）評価で100億ドル（約1.6兆円）を調達している。
なぜ重要か
Databricks は従来のビッグデータストレージ企業から AI プロバイダーへと自らを再定位し、従来型のソフトウェア並みのセキュリティとガバナンスを備えた AI を求める企業向け製品を構築することで成功している。Z.ai の GLM 5.2 などの低廉なオープンウェイトモデルの採用は、AI コスト抑制を目指す企業と響き合い、2026年の主要トレンドとなっている。CEO Ali Ghodsi が共有した内部ベンチマークで、オープンモデルが Anthropic と OpenAI の有償モデルと比べ、コーディングタスクの実行を低コストで実現できることが示され、Databricks はコスト効率的な AI 導入の信頼できるガイドとして位置付けられている。
注目点
このラウンドは夏後半にクローズされる予定だ。Databricks は Lakebase（AI エージェント向けデータベース）、Unity（AI ゲートウェイ）、Omnigent（マルチエージェント管理ツール）を含む複数の AI 製品をリリースしており、エンタープライズ AI 分野での製品拡張を継続している。
Databricks の1880億ドル（約30兆円）評価は、AI 時代への再定位という同社の賭けが確実な勝利を収めたことを示す。2013年のビッグデータブーム時に設立された Databricks は当初、クラウド上の膨大なデータストレージと分析の管理で企業を支援することで成功を収めた。この遺産は、企業が AI を求め始めたとき自然なアドバンテージとなった。同社はすでに顧客との深い関係を構築し、エンタープライズデータへのアクセスを有していたからだ。これはまさに企業が AI をセキュアにガバナンスされた形で導入するために必要な要素だ。同社の転換は2025年から2026年にかけて急速に加速し、AI 中心の製品群（Lakebase、Unity、Omnigent）が生まれ、低廉なオープンウェイトモデルの権威として自らを確立した。
Databricks の資金調達の勢いを区別するのは、現実的なエンタープライズ上の懸念に対する具体的な回答だ。CEO Ali Ghodsi による公開ベンチマーク—自社エンジニアが実際に行うコーディングタスク上でモデルをテスト—は、知的なエージェントハーネスと組み合わせたオープンモデルが、品質とコストの両面で高額な有償選択肢を上回れることを実証した。これは単なるマーケティングではなく、内部テストに裏付けられた根拠のある推奨だ。その結果、Databricks は AI ラボではなく、コスト意識の高いエンタープライズ向けの実践的な AI 導入ガイドとして信頼を勝ち取った。ラウンドの連続（2024年12月、2025年9月、2026年2月、そして現在）は、エンタープライズの課題を実際のビジネス価値に変える企業への投資家の欲求を反映している。
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