Ciencia y Tecnología
Databricks vale 134.000 millones sin haber salido nunca a bolsa gracias a la IA. Y no es una empresa de IA
Databricks ha cerrado una ronda de financiación de más de 7.000 millones de dólares (5.000 millones en capital y 2.000 millones en deuda) que valora la empresa en 134.000 millones de dólares. Es una cifra mareante para una empresa de la que la gran mayoría de la gente no ha oído hablar nunca.
La firma de San Francisco tampoco es, técnicamente, una empresa de IA. Su negocio es la gestión y análisis de datos a escala empresarial. Lo que hace Databricks es proporcionar la infraestructura invisible que permite a otras empresas almacenar, procesar y extraer valor de enormes cantidades de información.
Sin eso, entrenar modelos de IA sería imposible.
Por qué es importante. Databricks es el tapado del boom de la IA. OpenAI, NVIDIA o Google acaparan los titulares, pero son empresas como esta las que construyen la fontanería que hace posible todo lo demás.
Su valoración es de 134.000 millones. Sin haber salido nunca a bolsa. Eso la sitúa incluso por encima de gigantes tecnológicos consolidados. Está al nivel de Qualcomm o Sony. Supera a Xiaomi o Adobe. Y lo hace con un modelo de negocio menos sexy pero más rentable: infraestructura B2B de la que deja unos márgenes brutos superiores al 80%.
En cifras. Los números de Databricks explican un crecimiento que justifica el entusiasmo de sus inversores.
- Ingresos anualizados superiores a 5.400 millones de dólares en el cuarto trimestre, con un 65% de crecimiento interanual.
- Más de 800 clientes que generan más de un millón de dólares anuales.
- Flujo de caja libre positivo durante el último año.
- Su línea de productos de IA ha superado los 1.400 millones en ingresos con una tasa de retención neta superior al 140%.
Entre líneas. La participación de JPMorgan Chase, Goldman Sachs, Morgan Stanley, Microsoft y fondos soberanos como el de Catar en la última ronda dice mucho: estos grandes inversores están apostando por la infraestructura, no por la aplicación final.
El mensaje implícito es algo que llevamos escuchando desde los primeros meses tras el momento ChatGPT: en la carrera de la IA, quienes venden picos y palas pueden ganar más que quienes buscan oro. Databricks proporciona la plataforma donde las empresas almacenan sus datos propietarios y entrenan sus modelos personalizados, cosa que las APIs públicas de OpenAI o Anthropic no pueden ofrecer.
Sí, pero. Su CEO, Ali Ghodsi, ha dicho que “ahora no es un buen momento para salir a bolsa”, a pesar de que su empresa cumple todos los requisitos financieros para hacerlo. La estrategia pasa por acumular suficiente cash como para aguantar cualquier corrección del mercado como la de 2022.
Y visto el vértigo que produce cualquier titular sobre cifras de capex, tiene sentido hacer colchón por lo que pueda pasar.
El contexto. Databricks supone un cambio importante en cómo se estructura el sector tecnológico.
- Durante años, las empresas SaaS tradicionales dominaron el panorama B2B.
- Ahora, las plataformas de datos e infraestructura de IA están consiguiendo valoraciones similares o superiores.
La empresa también está expandiéndose más allá de su negocio tradicional con productos como Lakebase, una base de datos diseñada específicamente para agentes de IA. O con Genie, un asistente conversacional que permite a los empleados consultar datos empresariales mediante lenguaje natural.
- Si Databricks consigue una buena salida a bolsa en un entorno donde las valoraciones tecnológicas están más fiscalizadas que nunca, demostraría que los mercados están dispuestos a pagar primas muy grandes por infraestructura de IA, no solo por modelos llamativos.
- Y eso cambiaría las reglas del juego para decenas de empresas similares que operan en la sombra.
Imagen destacada | Databricks y Xataka con Mockuuups Studio
–
La noticia
Databricks vale 134.000 millones sin haber salido nunca a bolsa gracias a la IA. Y no es una empresa de IA
fue publicada originalmente en
Xataka
por
Javier Lacort
.
Databricks ha cerrado una ronda de financiación de más de 7.000 millones de dólares (5.000 millones en capital y 2.000 millones en deuda) que valora la empresa en 134.000 millones de dólares. Es una cifra mareante para una empresa de la que la gran mayoría de la gente no ha oído hablar nunca.
La firma de San Francisco tampoco es, técnicamente, una empresa de IA. Su negocio es la gestión y análisis de datos a escala empresarial. Lo que hace Databricks es proporcionar la infraestructura invisible que permite a otras empresas almacenar, procesar y extraer valor de enormes cantidades de información.
Sin eso, entrenar modelos de IA sería imposible.
Por qué es importante. Databricks es el tapado del boom de la IA. OpenAI, NVIDIA o Google acaparan los titulares, pero son empresas como esta las que construyen la fontanería que hace posible todo lo demás.
Su valoración es de 134.000 millones. Sin haber salido nunca a bolsa. Eso la sitúa incluso por encima de gigantes tecnológicos consolidados. Está al nivel de Qualcomm o Sony. Supera a Xiaomi o Adobe. Y lo hace con un modelo de negocio menos sexy pero más rentable: infraestructura B2B de la que deja unos márgenes brutos superiores al 80%.
En Xataka
Google es la gran tecnológica a la que mejor le está yendo gracias a la IA: así que va a gastarse otra millonada
En cifras. Los números de Databricks explican un crecimiento que justifica el entusiasmo de sus inversores.
Ingresos anualizados superiores a 5.400 millones de dólares en el cuarto trimestre, con un 65% de crecimiento interanual.Más de 800 clientes que generan más de un millón de dólares anuales.Flujo de caja libre positivo durante el último año.Su línea de productos de IA ha superado los 1.400 millones en ingresos con una tasa de retención neta superior al 140%.
Entre líneas. La participación de JPMorgan Chase, Goldman Sachs, Morgan Stanley, Microsoft y fondos soberanos como el de Catar en la última ronda dice mucho: estos grandes inversores están apostando por la infraestructura, no por la aplicación final.
El mensaje implícito es algo que llevamos escuchando desde los primeros meses tras el momento ChatGPT: en la carrera de la IA, quienes venden picos y palas pueden ganar más que quienes buscan oro. Databricks proporciona la plataforma donde las empresas almacenan sus datos propietarios y entrenan sus modelos personalizados, cosa que las APIs públicas de OpenAI o Anthropic no pueden ofrecer.
Sí, pero. Su CEO, Ali Ghodsi, ha dicho que “ahora no es un buen momento para salir a bolsa”, a pesar de que su empresa cumple todos los requisitos financieros para hacerlo. La estrategia pasa por acumular suficiente cash como para aguantar cualquier corrección del mercado como la de 2022.
Y visto el vértigo que produce cualquier titular sobre cifras de capex, tiene sentido hacer colchón por lo que pueda pasar.
El contexto. Databricks supone un cambio importante en cómo se estructura el sector tecnológico.
Durante años, las empresas SaaS tradicionales dominaron el panorama B2B.Ahora, las plataformas de datos e infraestructura de IA están consiguiendo valoraciones similares o superiores.La empresa también está expandiéndose más allá de su negocio tradicional con productos como Lakebase, una base de datos diseñada específicamente para agentes de IA. O con Genie, un asistente conversacional que permite a los empleados consultar datos empresariales mediante lenguaje natural.
Si Databricks consigue una buena salida a bolsa en un entorno donde las valoraciones tecnológicas están más fiscalizadas que nunca, demostraría que los mercados están dispuestos a pagar primas muy grandes por infraestructura de IA, no solo por modelos llamativos.Y eso cambiaría las reglas del juego para decenas de empresas similares que operan en la sombra.En Xataka | España, a las puertas de sumar otro unicornio de IA: Multiverse negocia una ronda para superar los 1.500 millones de euros
Imagen destacada | Databricks y Xataka con Mockuuups Studio
– La noticia
Databricks vale 134.000 millones sin haber salido nunca a bolsa gracias a la IA. Y no es una empresa de IA
fue publicada originalmente en
Xataka
por
Javier Lacort
.
