Databricks、評価額1,880億ドルに到達 ― Coatue主導の新ラウンドでわずか5ヶ月前から1.4倍
2026年7月17日木曜日(現地時間)、データ分析大手のDatabricksは、Coatueが主導する新たな資金調達ラウンドで評価額1,880億ドルに達したと発表した。同社は調達額そのものは開示しておらず、資金はまだ手元になく、ラウンドの完了はこの夏遅くになるとしている。他メディアの報道によれば調達額は約30億ドル規模とみられる。資金を受け取る前に発表するのは異例だが、ある関係者によれば案件自体は堅実で、出資を希望する投資会社が多く、評価額を秘密にしておく理由がなかったのだという。
1. わずか1年半で評価額が3倍に
Databricksは、この1年半、資金調達を立て続けに行ってきた。同社はもともとビッグデータ時代に成功を収めた企業だったが、その後、見事にAI企業としてのイメージ転換を果たしている。
タイムラインを振り返ると、その加速ぶりは際立つ。2024年12月には当時としては記録的な100億ドルの調達を評価額620億ドルで実施。そこから約9ヶ月後の2025年9月には評価額1,000億ドルで10億ドルを調達し、さらに5ヶ月後の2026年2月には評価額1,340億ドルでシリーズLとして50億ドルを調達した。そして今回、そこからわずか5ヶ月というスピードで評価額1,880億ドルに到達した格好だ。
あまりの資金調達ペースの速さから、SNS上では「アルファベットの文字が足りなくなる」というジョークまで飛び交っている。あるユーザーは「シリーズAAが来たときのために通知をオンにしている」と投稿するなど、話題を集めた。
2. ビッグデータ企業からAI企業への転換
2013年設立のDatabricksは、当初は、クラウド上で膨大なデータを保存しながら高速な分析を実現するソフトウェアで成功を収めた企業だった。すでに大量の企業データを扱ってきた実績があったことで、企業が従来型のエンタープライズソフトウェアと同水準のセキュリティ・ガバナンスを備えたAIを求め始めた際に、同社は有利な立場にあったという。
同社はその後、AI関連製品を次々と展開してきた。AIエージェント向けに設計されたデータベース「Lakebase」や、AIゲートウェイの「Unity」、複数のエージェントを管理する「メタハーネス」と呼ばれる「Omnigent」などがその例だ。
3. 中国製オープンモデルの活用で注目集める
Databricksは、また、コスト管理の観点から比較的安価な中国製オープンウェイトモデル(基盤となるコードが公開され誰でも利用・改変できるモデル)を採用する企業の代表例としても知られるようになっている。これは2026年の大きなトレンドの一つとされる動きだ。同社は特にコーディング用途でZ.aiの「GLM 5.2」を積極的に評価している。
先週、DatabricksのCEOであるAli Ghodsi氏は、自社の3,000人のソフトウェアエンジニアのAIコストを管理するために実施した内部ベンチマークの結果を公開した。同社は実際に自社のプログラマーが行っているタスクを基準にAIモデルを比較しており、その結果を明かしたブログ投稿では、「オープンモデル、特にGLM 5.2は、今や最も難易度の高いタスクにも対応できる」とし、AnthropicやOpenAIの独自モデルよりも総コストが低いことを示したとしている。
一方で、意外な発見もあった。モデルそのものの選択だけでなく、「ハーネス」——CodexやClaude Codeのようにモデルを包み込みコンテキストや指示を管理するエージェント型コーディングツール——の選び方も同様にコストに影響することが分かったという。同社の分析では、オープンソースのハーネス「Pi」が各プロンプト周辺のコンテキスト管理に優れ、品質を犠牲にすることなく最も低コストな選択肢の一つだったとしている。同ブログ投稿は「ここから得られる教訓は、特定のハーネスが常に安いとか、ネイティブハーネスが劣るということではない。モデルの選択はパズルの一片に過ぎない」と結論づけている。
4. 高まる"AIハロー効果"
こうした一連の取り組みは、Databricksが、元来AI研究所として設立されたわけではないにもかかわらず、AI企業としてのイメージを強化することにつながっている。そして、このイメージこそが、資金調達や評価額の急上昇を後押しする"AIハロー効果"を同社にもたらしているとみられる。AIへの期待感がいかに強いかを示す例として、サンドイッチチェーンのJersey Mike'sが上場目論見書の中で「AI」という言葉を22回も使用していたことも過去に報じられている。
