Astăzi este: 31.01.2026
Databricks: Lider Global în Gestionarea Datelor și Inteligență Artificială
Databricks, companie cu sediul în San Francisco, specializată în gestionarea datelor și inteligență artificială, a obținut o finanțare record de 10 miliarde de dolari, atingând o evaluare de 62 de miliarde de dolari, conform Financial Times. Aceasta este cea mai mare tranzacție de venture capital din 2024 și implică investitori de renume precum Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Insight Partners și Iconiq Growth.
Fondată acum 11 ani, Databricks a fost co-creată de doi profesori români: Ion Stoica (59 de ani) și Matei Zaharia (39 de ani). Noul capital va fi utilizat pentru dezvoltarea de produse AI, achiziții strategice și extinderea operațiunilor internaționale.
Potrivit CEO-ului Ali Ghodsi, competiția pentru atragerea de talente în AI este acerbă, salariile crescând rapid, mai ales în Silicon Valley. Thrive Capital a contribuit cu cel puțin 1 miliard de dolari, comparând această rundă de finanțare cu tranzacții similare realizate de Stripe și OpenAI.
O parte semnificativă a fondurilor va permite angajaților să încaseze opțiunile de acțiuni și să acopere obligațiile fiscale, facilitând competitivitatea Databricks pe piața muncii față de companii publice precum Alphabet. Restul finanțării va susține inovația tehnologică și extinderea globală.
Databricks estimează venituri anuale de 3 miliarde de dolari până la sfârșitul lunii ianuarie 2025, marcând totodată un flux de numerar liber pozitiv. În timp ce listarea publică rămâne o opțiune, compania nu se grăbește să o realizeze.
Fondatorii Români ai Databricks
Ion Stoica, președinte executiv și co-fondator, este profesor la UC Berkeley și co-director al AMPLab. El a condus dezvoltarea Spark, Apache Mesos și Tachyon, fiind recunoscut pentru contribuțiile sale prin premii prestigioase, precum SIGCOMM Test of Time Award.
Matei Zaharia, CTO și co-fondator, este profesor asociat la UC Berkeley și creator al proiectului Apache Spark. Cercetările sale recente explorează integrarea modelelor lingvistice mari cu surse de date externe și eficientizarea acestora.
0 Commentarii