Databricks bứt phá 188 tỷ USD: bài học chuyển đổi từ SaaS sang AI

Vòng gọi vốn mới định giá 188 tỷ USD

Databricks vừa công bố vòng gọi vốn mới định giá công ty đạt 188 tỷ USD, đánh dấu một cột mốc mới trong hành trình chuyển đổi từ công ty phần mềm doanh nghiệp thành nhà cung cấp dịch vụ AI. Vòng này được dẫn đầu bởi quỹ đầu tư Coatue, với tổng mức gọi vốn khoảng 3 tỷ USD (thỏa thuận sẽ hoàn tất vào cuối mùa hè năm nay).

Bất thường là Databricks công bố định giá và khoản đầu tư trước khi tiền thực sự tới tay công ty. Tuy nhiên, theo chia sẻ của một nhà đầu tư mạo hiểm, các thỏa thuận như vậy là vững chắc — với rất nhiều quỹ muốn tham gia, công ty không cần giữ bí mật định giá mới mẻ của mình.

Chuỗi gọi vốn liên tiếp và chiến lược chuyển đổi

Databricks đã thực hiện một chuỗi gọi vốn ấn tượng trong vòng 18 tháng qua, thể hiện sự tự tin của nhà đầu tư vào chiến lược chuyển đổi của công ty. Năm tháng trước (tháng 2 năm nay), công ty gọi được vòng Series L với mức gọi 5 tỷ USD ở định giá 134 tỷ USD. Năm tháng trước đó (tháng 9 năm ngoái), Databricks gọi được 1 tỷ USD ở định giá 100 tỷ USD. Và cách đó chín tháng (tháng 12 năm 2024), công ty gọi được một vòng kỷ lục thời bấy giờ là 10 tỷ USD ở định giá 62 tỷ USD.

Do gọi vốn quá thường xuyên, Databricks trở thành chủ đề cười nhạo trên mạng về việc gần như hết chữ cái để đặt tên các vòng gọi vốn. Nhưng chuyển đổi hình ảnh của công ty từ một "công ty SaaS thời trước ChatGPT" thành nhà cung cấp AI không chỉ là việc thay đổi vị trí tiếp thị — nó là sự thay đổi chiến lược thực sự.

Databricks được thành lập năm 2013, ban đầu phát triển mạnh mẽ trong thời kỳ dữ liệu lớn (big data era) với phần mềm giúp các doanh nghiệp lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ trên đám mây và thực hiện phân tích nhanh chóng. Sở hữu kho dữ liệu khổng lồ từ hàng ngàn khách hàng doanh nghiệp, khi các công ty bắt đầu tìm kiếm các giải pháp AI với mức độ bảo mật và quản trị như những công cụ doanh nghiệp truyền thống, Databricks đã được định vị hoàn hảo để nắm bắt cơ hội này.

Công ty liên tiếp ra mắt các sản phẩm AI mới: Lakehouse dành cho AI agents, Unity đóng vai trò là cổng kết nối AI (AI gateway), và gần đây là Omnigent — một hệ thống meta quản lý nhiều agents cùng lúc.

Chiến lược dùng mô hình mã nguồn mở rẻ và benchmark chi phí

Một khía cạnh đáng chú ý khác là Databricks ngày càng được công nhận là người đề xướng mạnh mẽ cho việc sử dụng các mô hình AI mã nguồn mở từ các nhà cung cấp Trung Quốc, những mô hình rẻ hơn, nhằm kiểm soát chi phí — đây là một trong những xu hướng lớn của năm 2026. Công ty ủng hộ đặc biệt GLM 5.2, một mô hình từ Z.ai được đánh giá cao cho các tác vụ lập trình.

Tuần trước, CEO Databricks Ali Ghodsi công bố kết quả của một bài benchmark nội bộ nhằm quản lý chi phí AI cho 3.000 kỹ sư phần mềm của công ty. Công ty so sánh hiệu suất các mô hình AI dựa trên các tác vụ thực tế mà các lập trình viên làm hàng ngày. Kết quả như kỳ vọng: các mô hình mã nguồn mở, đặc biệt là GLM 5.2, giờ đây có khả năng xử lý ngay cả những tác vụ độ khó cao nhất trong lập trình, với chi phí tổng cộng thấp hơn các mô hình độc quyền từ Anthropic và OpenAI.

Tuy nhiên, điều gây ngạc nhiên hơn là Databricks phát hiện rằng lựa chọn công cụ agentic — những công cụ lập trình dùng AI như Codex hay Claude Code, kết hợp một mô hình và quản lý ngữ cảnh cũng như hướng dẫn — cũng ảnh hưởng đáng kể đến chi phí. Công ty phát hiện rằng Pi, một công cụ mã nguồn mở, là một trong những lựa chọn tốt nhất cho việc quản lý ngữ cảnh xung quanh mỗi câu prompt, do đó là một trong những lựa chọn tiết kiệm nhất mà không hy sinh chất lượng. Bài viết của Databricks rõ ràng nhận định: "Bài học ở đây không phải là một công cụ luôn rẻ hơn hay công cụ nội bộ kém hơn. Thay vào đó, lựa chọn mô hình chỉ là một phần của câu đố."