Databricks queria levantar US$ 1 bilhão, investidores queriam colocar US$ 15 bilhões — fechou em US$ 5 bilhões
A empresa de dados e IA aceitou cinco vezes mais dinheiro do que planejava, numa avaliação de US$ 190 bilhões, porque treinar modelos de inteligência artificial custa caro demais.

A Databricks (uma empresa que vende ferramentas para organizar dados e treinar modelos de IA) fechou uma rodada de investimento de US$ 5 bilhões, avaliando a companhia em US$ 190 bilhões — mas o plano inicial era bem menor. Segundo o CEO Ali Ghodsi contou ao TechCrunch, a empresa queria levantar apenas US$ 1 bilhão. Foram os investidores que insistiram em colocar muito mais dinheiro.
O motivo? Inteligência artificial custa caro, explicou Ghodsi. Treinar e rodar modelos de IA (os programas que reconhecem padrões em dados e fazem previsões ou geram texto, imagem e código) exige computadores potentes, muita eletricidade e equipes especializadas. Com a corrida global por IA generativa (a tecnologia por trás de ferramentas como o ChatGPT), empresas como a Databricks viram a demanda por suas plataformas explodir — e precisam de capital para crescer no mesmo ritmo.
Os investidores, por sua vez, queriam entrar com US$ 15 bilhões na rodada. A Databricks acabou aceitando US$ 5 bilhões, um meio-termo cinco vezes maior do que o planejado. A cifra reflete a confiança do mercado de que a empresa está bem posicionada para lucrar com a onda de IA: ela oferece infraestrutura de dados e ferramentas de machine learning (aprendizado de máquina, o processo pelo qual os modelos de IA são treinados) usadas por milhares de empresas.
A rodada coloca a Databricks entre as startups privadas mais valiosas do mundo, ao lado de empresas como SpaceX e ByteDance (dona do TikTok). Fundada em 2013, a companhia compete diretamente com gigantes como Google, Amazon e Microsoft, que também oferecem plataformas de dados e IA na nuvem (servidores remotos acessados pela internet). A diferença é que a Databricks se apresenta como neutra: seus clientes podem usar qualquer provedor de nuvem, sem ficar presos a um único fornecedor.


