Databricks объявила о завершении раунда финансирования серии L, в ходе которого она привлекла более $4 млрд с оценкой рыночной стоимости в $134 млрд. Это на $34 млрд больше её оценки после предыдущего раунда финансирования в августе этого года. С момента основания в 2013 году Databricks провела 12 раундов финансирования, в ходе которых привлекла $19 млрд инвестиций. Из них $14 млрд — в течение последних двух лет.

Раунд финансирования возглавили Insight Partners, Fidelity Management & Research Company и JP Morgan Asset Management при участии Andreessen Horowitz, фондов и счетов под управлением BlackRock, Blackstone, Coatue, GIC, MGX, NEA, Ontario Teachers Pension Plan, Robinhood Ventures, а также счетов, управляемых T. Rowe Price Associates, Inc., Temasek, Thrive Capital и Winslow Capital.

Резкому росту оценки компании способствовал быстрый рост её выручки. Databricks сообщила, что её расчётная годовая выручка (Revenue Run Rate, RRR) в III квартале превысила $4,8 млрд (рост год к году на 55 %), причём более $1 млрд приходится на ИИ-решения и ещё $1 млрд — на платформу для хранения данных Data Warehousing.

Источник изображений: Databricks

В прошлом году, когда компания привлекла $10 млрд в рамках раунда J, у неё было более 500 клиентов с ежегодным регулярным доходом (ARR) более $1 млрд, сообщил ресурс Blocks & Files. Сейчас таких клиентов более 700. Коэффициент удержания клиентов составляет более 140 %, поскольку существующие клиенты со временем тратят больше денег на услуги Databricks. Компания также отметила популярность Lakebase, управляемой базы данных на основе PostgreSQL, запущенной компанией в июне. Компания сообщила, что сервис уже используют тысячи клиентов и и наращивает выручку вдвое быстрее, чем её решение для хранилищ данных.

Привлечённые инвестиции Databricks планирует направить на дальнейшую разработку трёх «стратегических продуктов».

Первый из них — Lakebase, «первая бессерверная база данных Postgres, специально разработанная для эпохи ИИ». Lakebase идеально подходит для хранения точек данных, которые ИИ-модели используют для принятия решений, пишет SiliconANGLE. Сервис работает со сжатыми версиями бизнес-данных, которые нейронной сети проще обрабатывать, чем исходную информацию, и регулярно обновляет их по мере появления новой информации Например, магазин может преобразовать статистику об активности посетителей веб-сайта в высокоуровневые данные о том, какие товарные объявления вызывают наибольший интерес. Lakebase использует технологии приобретённого за $1 млрд стартапа Neon. Lakebase может предоставлять функции нейронным сетям, развёрнутым как на платформе Databricks, так и во внешней инфраструктуре.

Ещё одно направление инженерных разработок компании — решение Agent Bricks, которое упрощает создание и масштабирование высококачественных агентов на основе их данных. Инструмент генерирует синтетические обучающие данные, которые можно использовать для оптимизации агентов для конкретных задач. Кроме того, он создаёт эталонные тесты для измерения эффективности обучения ИИ и упрощает связанные задачи, такие как разработка системных подсказок.

Компании могут превратить ИИ-агентов, созданных с помощью Lakebase и Agent Bricks, в приложения, используя Databricks Apps, третий продукт, который компания планирует усовершенствовать. Databricks Apps ускоряет разработку приложений за счет автоматизации ряда ручных задач. Это включает в себя процесс внедрения функций аутентификации, контроля доступа и других мер кибербезопасности.

«Благодаря интеграции транзакционных данных в Lakebase, интуитивно понятному интерфейсу и возможности создания передовых многоагентных систем с помощью Agent Bricks, мы предоставляем клиентам единую основу для построения надёжных, высокопроизводительных приложений для обработки данных в масштабе предприятия», — заявил соучредитель и генеральный директор Databricks Али Годси (Ali Ghodsi).

Компания сообщила, что будет использовать новый капитал, чтобы помочь клиентам создавать приложения и агентов на основе ИИ, используя Lakebase в качестве системы учёта, Databricks Apps в качестве уровня пользовательского интерфейса и Agent Bricks для работы с многоагентными системами. Также сообщается, что новое финансирование позволит обеспечить ликвидность для сотрудников, чтобы они могли реализовать свои акции, и, как ожидается, будет способствовать дальнейшим приобретениям и исследования в области ИИ.

Компания Databricks, занимающаяся разработкой решений в сфере аналитики данных и ИИ, по информации ресурса SiliconANGLE, ведёт переговоры о привлечении нового финансирования в размере $5 млрд. В случае проведения соответствующего инвестиционного раунда оценка фирмы может достичь $134 млрд, что примерно в 32 раза превысит ожидаемую выручку в объёме $4,1 млрд в 2026 году (по данным Reuters).

Databricks была основана в 2013 году. Компания создала единую платформу для обработки данных, аналитики и машинного обучения. Кроме того, Databricks предлагает специализированные инструменты корпоративного класса, обеспечивающие полный цикл разработки ИИ — от проектирования функций и обучения моделей до оценки и развёртывания. У Databricks более 20 тыс. клиентов по всему миру: в их число входят OpenAI Group PBC, Block, Shell, Siemens AG, Toyota Motor, AT&T, Walgreens Boots Alliance и Rivian Automotive.

Источник изображения: Databricks

На сегодняшний день Databricks провела 15 раундов финансирования, в ходе которых было получено в общей сложности около $15,7 млрд. В частности, в январе нынешнего года компания закрыла инвестиционную программу Series J, в ходе которой на развитие привлечено $10 млрд (плюс дополнительное долговое финансирование на сумму $5,25 млрд). При этом рыночная стоимость Databricks достигла $62 млрд. В августе этот показатель увеличился до $100 млрд: тогда компания сообщила о выполнении условий привлечения венчурного капитала в рамках раунда Series K.

В число инвесторов Databricks входят Andreessen Horowitz, Insight Partners LP, MGX Capital, Thrive Capital Management, WCM Investment Management, The Blackstone Group, Apollo Global Management, Blue Owl Capital, JPMorgan Chase & Co., Barclays, Citigroup, Goldman Sachs Group и Morgan Stanley.

Стартап Databricks, специализирующийся на создании решений в сфере аналитики данных и ИИ, и компания OpenAI объявили о заключении многолетнего соглашения о сотрудничестве. Партнёры помогут клиентам в развёртывании агентов на базе передовых ИИ-моделей.

В рамках соглашения модели OpenAI, включая GPT-5, будут тесно интегрированы со средой ИИ-разработки Databricks Agent Bricks. Заказчики получат возможность создавать готовые к использованию ИИ-приложения непосредственно на основе управляемых данных на платформе Databricks Data Intelligence.

Цель сотрудничества Databricks и OpenAI в том, чтобы предоставить организациям единую инфраструктуру для разработки, оценки и масштабирования ИИ-агентов — систем, способных выполнять задачи автономно, практически без участия человека. Это могут быть агенты рассуждений для поддержки принятия решений в той или иной сфере, анализа финансовых рисков, проверки контрактов и планирования логистики. В качестве других примеров названы агенты повышения производительности для поддержки пользователей, а также агенты-разработчики для отладки систем, модернизации устаревших приложений и создания готового к использованию программного кода.

Источник изображения: unsplash.com / Rolf van Root

Клиенты Databricks смогут запускать большие языковые модели (LLM) на основе собственных корпоративных данных, доступных через SQL-запросы или API, и безопасно развёртывать их в нужном масштабе с помощью встроенных средств управления и мониторинга. Сотрудничество также охватывает каталог Databricks Unity Catalog, который используется для управления данными и моделями ИИ. По заявлениям Databricks, он помогает отслеживать происхождение данных, контролировать доступ и обеспечивать соблюдение нормативных требований. В целом, партнёрство направлено на ускорение внедрения ИИ в корпоративном секторе.

Ожидается, что в рамках сотрудничества Databricks и OpenAI получат более $100 млн выручки. В марте нынешнего года Databricks заключила аналогичное соглашение с компанией Anthropic PBC (разработчик LLM семейства Claude), которая была основана в 2021 году выходцами из OpenAI.

Стартап Databricks, специализирующийся на создании решений в сфере аналитики данных и ИИ, сообщил о выполнении условий привлечения венчурного капитала в рамках раунда серии K, который планирует вскоре завершить. В результате его рыночная стоимость Databricks теперь оценивается более чем в $100 млрд.

Компания не назвала участников раунда, лишь указав, что он прошёл при поддержке существующих инвесторов. Напомним, что в предыдущем раунде финансирования серии J на сумму $10 млрд с привлечением долгового финансирования на сумму в $5,25 млрд и оценкой её стоимости в $62 млрд, приняли участие Thrive Capital, Qatar Investment Authority, Temasek, Macquarie Capital и Meta✴ Platforms.

Привлечённые в нынешнем раунде средства компания намерена направить на ускорение реализации своей стратегии в области ИИ — дальнейшую разработку Agent Bricks, набора инструментов для автоматизации разработки и развёртывания автономных агентов на основе ИИ, инвестиций в Lakebase, новый тип открытой базы данных для OLTP на базе Postgres, оптимизированной для использования ИИ-агентов, а также на стимулирование глобального роста.

Источник изображения: Marek Studzinski / Unsplash

Джаеш Чаурасия (Jayesh Chaurasia), старший аналитик Forrester Research заявил ресурсу SiliconANGLE, что результаты раунда отражают уверенность инвесторов в конвергенции ИИ и платформы данных, а также их стратегическую ценность для достижения корпоративных результатов. По мнению Скотта Бикли (Scott Bickley), консультанта Info-Tech Research Group, время объявления о раунде, возможно, было обусловлено скорее рекламными целями, чем финансированием. Он считает, что компании также важно, чтобы в центре внимания была оценка в $100 млрд и её планы развития, а не объём инвестиций.

Али Годси (Ali Ghodsi), соучредитель и генеральный директор отметил огромный интерес инвесторов, подчеркнув, что «Databricks выигрывает от беспрецедентного мирового спроса на ИИ-приложения и ИИ-агенты, превращая данные компаний в золотую жилу». За последние два квартала компания заключила или расширила партнёрские соглашения с Microsoft, Google, Anthropic, SAP и Palantir. Databricks сообщила, что более 15 тыс. клиентов по всему миру, в том числе более 60 % компаний из списка Fortune 500, используют платформу Databricks Data Intelligence Platform для аналитики, ИИ-приложений и ИИ-агентов.

Источник изображения: Databricks

В отличие от ближайшего конкурента Snowflake, компания не спешит с выходом на биржу. Бикли сообщил, что у Databricks есть веские причины не торопиться с IPO. «Выход на биржу очень затратен и требует целого процесса регулирования, — сказал он. — Сейчас им не нужно беспокоиться обо всём этом. У них есть полная гибкость». Представитель Databricks заявил: «Мы выйдем на биржу, когда это будет уместно. Во многих отношениях мы уже действуем как публичная компания и будем готовы, когда придёт время».

Аналитик Gartner Дипак Сет (Deepak Seth) утверждает, что оба конкурента работают над во многом схожими платформами, но «Databricks ориентирована на ИИ, в то время как Snowflake по-прежнему ориентирована на данные, и прямо сейчас рынок поощряет использование ИИ». По мнению Сета, стратегия Databricks нацелена на предприятия, ценящие открытость и гибкость, в то время как «Snowflake по-прежнему обладает непревзойдёнными возможностями в работе со структурированными данными». «Обе компании активно работают над изменением того, как выглядит единая корпоративная платформа обработки данных и ИИ», — говорит он.

Компания Databricks, основанная в 2013 году, объявила об окончательном закрытии раунда финансирования Series J, в ходе которого на развитие привлечено $10 млрд. Кроме того, Databricks получила дополнительное долговое финансирование на сумму $5,25 млрд.

Databricks разработала платформу машинного обучения, анализа и обработки данных. Компания предоставляет функции, которые позволяют предприятиям настраивать или кастомизировать модели ИИ. Databricks также помогает заказчикам в развёртывании собственных приложений на базе генеративного ИИ.

Источник изображения: Databricks

В раунде Series J приняли участие Thrive Capital, Qatar Investment Authority, Temasek, Macquarie Capital и Meta✴ Platforms. Полученные средства будут использованы для разработки новых ИИ-продуктов, приобретения сторонних фирм и расширения международных операций с целью усиления рыночных позиций. Инвестиции со стороны Meta✴ Platforms укрепят сотрудничество двух компаний в области ИИ, которое сфокусировано на больших языковых моделях семейства Llama. После привлечения финансирования Databricks получила рыночную оценку в $62 млрд.

Вместе с тем долговое финансирование на $5,25 млрд включает нефинансируемый возобновляемый кредит на $2,5 млрд и срочный кредит на $2,75 млрд. В этой программе участвуют JPMorgan Chase, Barclays, Citi, Goldman Sachs и Morgan Stanley, а также ряд других финансовых учреждений.

Отмечается, что на сегодняшний день более 10 тыс. организаций по всему миру, включая Block, Comcast, Condé Nast, Rivian, Shell и свыше 60 % компаний из списка Fortune 500, используют платформу Databricks Data Intelligence. Она помогает в решении комплексных задач, таких как раннее выявление и лечение заболеваний, разработка новых способов борьбы с изменением климата, обнаружения финансового мошенничества, создание фармацевтических препаратов и пр. Штаб-квартира Databricks расположена в Сан-Франциско (Калифорния, США), а представительства действуют по всему миру.

Основанная в 2013 году авторами Apache Spark компания Databricks завершает один из рекордных для венчурного капитала раундов финансирования, сообщает Reuters. Сообщается, что компания получит практически вдвое больше, чем рассчитывала — более $9,5 млрд. Но и эта сумма может вырасти, поскольку инвесторы горят желанием приобрести часть перспективной компании.

Капитализация Databricks, которая предлагает инструментарий для анализа и обработки больших массивов данных, после завершения раунда, вероятно, превысит $60 млрд. Раунд, вероятно, будет возглавлен новым инвестором Thrive Capital, также участие примут Andreessen Horowitz, Insight Partners и GIC, уже снабжавшие компанию деньгами. Помимо прямых инвестиций обсуждается и долговое финансирование на $4,5 млрд, в том числе кредит на $2,5 млрд. При этом выручка компании в следующем финансовом году, по прогнозам, составит всего $3,8 млрд.

Источник изображения: Databricks

Компания начинала деятельность с анализа больших данных, а затем вышла на рынок ИИ, создав облачную платформу для управления информацией, необходимой ИИ-приложениям, и семейство собственных LLM Dolly и DBRX. В сентябре стоимость компании оценивалась в $43 млрд. От бума систем искусственного интеллекта компания только выиграла. Платформа используется клиентами для хранения растущих объёмов данных, предназначенных для обучения ИИ.

Если раунд финансирования завершится удачно, немало выиграют её первые сотрудники — полученные средства используют для выкупа акций с ограниченным сроком действия и покрытия налоговых затрат на покупки. Позже компания намерена выпустить для инвесторов привилегированные акции. По имеющимся данным, раунд организовали для решения вопросов с принадлежащими сотрудникам опционами с истекающим сроком действия. Нечто подобное в своё время провела платёжная компания Stripe Inc., в прошлом году получившая таким образом $6,5 млрд для выкупа акций.

Databricks является конкурентом Snowflake, рыночная капитализация которой составляет $56 млрд (в пике было $120 млрд). IPO последней в своё время было названо крупнейшим за всю историю софтверной индустрии. Предполагается, что в Databricks пока не очень спешат с выходом на биржу, хотя эксперты прогнозируют серию выходов на IPO в следующем году.

UPD 18.12.2024: Databricks объявила, что в ходе раунда J намерена собрать $10 млрд и уже получила $8,6 млрд при оценке капитализации в $62 млрд. В случае успешного завершения раунда общий объём инвестиций с момента основания компании в 2013 году составит $14 млрд.

Американский стартап в сфере аналитики больших данных и машинного обучения Databricks объявил о приобретении компании по управлению данными Tabular. Точная сумма сделки не раскрывается, но глава Databricks Али Годси (Ali Ghodsi) сообщил в интервью CNBC, что стоимость покупки превышает $1 млрд. Соучредители Tabular присоединятся к Databricks, где будут работать над объединением клиентских баз и сообществ Tabular и Databricks.

Компания Tabular была основана ими в 2021 году. Она предлагает продукты для управления данными, созданные на основе Apache Iceberg — проекта, которым создатели Tabular занимались в Netflix и позже передали в дар фонду Apache Software Foundation. Iceberg — открытый формат для таблиц сверхбольших данных. Databricks предлагает объектно-ориентированное озеро данных Lakehouse на базе собственного открытого формата Delta Lake.

Источник изображения: Tabular

С момента создания Delta Lake в проекте приняли участие более 500 разработчиков. Более 10 тысю компаний по всему миру используют Delta Lake для обработки в среднем более 4 Эбайт данных каждый день. Это быстрорастущий бизнес, но Iceberg-решения не менее популярны и конкурируют с решениями Databricks, отметил ресурс Blocks & Files. При этом о полной совместимости между Iceberg и Delta Lake речи не было.

Но в 2023 году компания также представила UniForm-таблицы, позволяющие работать с Delta Lake, Iceberg и Hudi. А после поглощения Databricks будет тесно сотрудничать с сообществами Delta Lake и Iceberg для разработки совместимых форматов озёр данных. В краткосрочной перспективе это будет реализовано в рамках Delta Lake UniForm, а в долгосрочной перспективе будет создан единый, открытый и общий стандарт.

Американский стартап в сфере аналитики больших данных и машинного обучения Databricks объявил о выходе DBRX, большой языковой модели (LLM) общего назначения, которая, по его словам, превосходит в стандартных бенчмарках все существующие LLM с открытым исходным кодом, а также некоторые проприетарные ИИ-модели.

Стартап заявил, что открывает исходный код модели, чтобы побудить пользователей отказаться от коммерческих альтернатив. Он отметил, что согласно исследованию Andreessen Horowitz LLC, почти 60 % лидеров в области ИИ-технологий заинтересованы в увеличении использования или переходе на open source, если открытые модели после тюнинга примерно соответствуют по производительности проприетарным моделям.

Источник изображений: Databricks

«Я считаю, что самые ценные данные хранятся внутри предприятий. ИИ как бы исключён из этих сфер, поэтому мы пытаемся реализовать это с помощью моделей с открытым исходным кодом», — цитирует ресурс SiliconANGLE заявление гендиректора Databricks Али Годси (Ali Ghodsi) на брифинге с журналистами. По словам Годси, лучше всего DBRX подходит для сфер, где критически важны управление и безопасность, например, для финансовых услуг и здравоохранения, или там, где важен тон ответов, например, в области самообслуживании клиентов.

DBRX использует архитектуру Mixture of Experts (MoE, набор экспертов), которая делит процесс обучения между несколькими специализированными «экспертными» подсетями. Каждый «эксперт» владеет определёнными навыками, а исходный запрос оптимальным образом распределяется между «экспертами». Вице-президент Databricks по генеративному ИИ, перешедший в компанию вместе с приобретением MosaicML, соучредителем которой он был, заявил, что MoE работает даже лучше человека.

Хотя DBRX с 132 млрд параметром почти в два раза больше Llama 2, она всё равно вдвое быстрее. Также сообщается, что DBRX превзошла существующие LLM с открытым исходным кодом Llama 2 70B и Mixtral-8x7B (тоже MoE), а также запатентованную GPT-3.5 Turbo в тестах на понимание языка, программирование, математику и логику. Обучение модели на общедоступных и лицензированных источниках данных в течение двухмесячного периода обошлось Databricks всего в $10 млн с использованием 3 тыс. ускорителей NVIDIA H100.

По словам компании, при создании приложений генеративного ИИ модель DBRX можно использовать вместе с Databricks Mosaic AI, набором унифицированных инструментов для создания, развёртывания и мониторинга моделей ИИ. Базовая модель DBRX Base и продвинутая модель DBRX Instruct доступны по открытой лицензии для исследований и коммерческого использования на GitHub и Hugging Face. Разработчики могут уже сегодня создавать свои варианты DBRX на основе собственных данных на платформе Databricks.