Databricks continúa su irresistible ascenso con una nueva ronda de recaudación de fondos

Apuesta exitosa. Confirmando los rumores de agosto, Databricks acaba de anunciar la recaudación de 500 millones de dólares de varios inversores, lo que eleva su valoración estimada a 43 mil millones de dólares. Por primera vez, la joven empresa californiana, especialista en procesar grandes cantidades de datos en la nube, cuenta entre sus financiadores con Nvidia, la especialista en tarjetas gráficas muy codiciada por los gigantes de la inteligencia artificial (IA).

“ Databricks está haciendo un trabajo increíble con la tecnología Nvidia para acelerar el procesamiento de datos para modelos generativos de IA “, afirma Jensen Huang, fundador y director ejecutivo de Nvidia, en un comunicado de prensa.

La recaudación de fondos es ciertamente inferior a la realizada anteriormente por Databricks, que recaudó mil millones de dólares en enero de 2021 y luego otros 1,6 mil millones en agosto del mismo año. Pero entonces el contexto era completamente diferente. Si la pandemia y el aumento del teletrabajo que ha supuesto han supuesto un duro golpe para las empresas tecnológicas, el sector atraviesa ahora dificultades ligadas a la crisis de la situación económica. Los inversores se están volviendo cautelosos, la recaudación de fondos se está volviendo rara y las cotizaciones en bolsa aún más. En este contexto, el hecho de que Databricks haya conseguido recaudar estos fondos constituye, por tanto, un éxito para la empresa.

IA en la mira

Fundada en 2013 en San Francisco por siete investigadores de UC Berkeley, Databricks ofrece análisis basados ​​en la nube, algoritmos de inteligencia artificial y otro software a empresas que buscan extraer valor de sus datos. La empresa pudo centrarse en la IA desde el principio, en un momento en el que el término no estaba tan de moda.

Una perspectiva que ha contribuido en gran medida a su éxito, según Noel Yuhanna, vicepresidente y analista principal de Forrester. “ Databricks ha llevado la inteligencia artificial al siguiente nivel al ofrecer una experiencia más holística en torno a esta tecnología, permitiendo la integración de datos en tiempo real gracias a un alto nivel de automatización.. »

Una solución unificada para el procesamiento y almacenamiento de datos.

En particular, la empresa ha implementado un nuevo enfoque de gestión de datos, el data lakehouse, basado en Apache Spark, una tecnología para analizar grandes cantidades de datos en tiempo real desarrollada en 2009 por el AMPLab de la Universidad de Berkeley, de donde proceden los cofundadores. . Esta arquitectura combina dos tecnologías anteriores, el data lake y el data warehouse. Los almacenes de datos han sido la forma clásica en que las empresas han almacenado información durante décadas. Permiten guardar datos procesados ​​y estructurados, en un formato particular y organizados para fines específicos.

Pero el auge de la inteligencia artificial requiere cada vez más el procesamiento rápido de inmensas cantidades de datos no estructurados de diferentes fuentes para alimentar los algoritmos de aprendizaje automático. Para satisfacer esta necesidad nació un segundo concepto, el de los lagos de datos. Estos permiten almacenar datos a bajo costo en formatos de archivo abiertos y genéricos. Son muy eficaces para poner los datos al servicio de los algoritmos de IA, pero no cumplen con los requisitos en términos de calidad y gobernanza de los datos. Para hacer esto, generalmente es necesario hacer una copia de los datos del lago, luego estructurarlos y analizarlos en un entorno separado.

Con Data Lakehouse, Databricks ofrece lo mejor de ambos mundos: la flexibilidad y escalabilidad de un lago de datos con las estructuras y características de administración de un almacén de datos. Esto permite a las empresas ahorrar dinero y ser más eficientes en el uso de la IA. “ El primer objetivo de Databricks era proporcionar una plataforma unificada para combinar herramientas de ingeniería, ciencia de datos y aprendizaje automático, facilitando a las empresas la creación de aplicaciones en torno a datos. », resume Guillaume Brandenburg, RVP Francia de Databricks.

La empresa afirma ahora comercializar su tecnología a más de 10.000 empresas en todo el mundo, incluida la mitad de las Fortune 500. La cadena de farmacias estadounidense Walgreens, por ejemplo, utiliza la tecnología Databricks para anticiparse a los cambios en la demanda, optimizar el funcionamiento de su cadena de valor y la gestión de sus stocks.

Rivalidad con Snowflake y enfoque en la IA generativa

En este mercado en auge, el principal rival de Databricks es la empresa Snowflake, también de Silicon Valley. Las dos empresas competidoras se lanzan regularmente críticas entre sí, como hace poco cuando se anunció la oferta pública inicial de Instacart. En documentos publicados en línea para prepararse, el especialista estadounidense en entrega de comestibles reveló cuánto estaba gastando en soluciones Snowflake, cifras que parecían mostrar una caída en este gasto en 2023.

Algunos empleados de Databricks aprovecharon la oportunidad para anunciar en las redes sociales que la disminución era una señal de que Instacart estaba transfiriendo estos gastos a Databricks, mientras que Snowflake respondió diciendo que estos datos sacados de contexto pintaban una imagen engañosa.

En un momento en que la inteligencia artificial generativa, revelada al público en general por el chatbot ChatGPT y un software de creación de imágenes como Midjourney, está en boca de todos, las dos empresas están trabajando juntas para establecerse en este nuevo segmento del mercado, en particular a través de una estrategia de adquisición. Snowflake adquirió recientemente la joven startup Neeva por 185 millones de dólares, mientras que Databricks adquirió MosaicML por 1.300 millones.

Según Guillaume Brandenburg, Databricks y MosaicML “ tenemos la misma visión: democratizar la IA generativa y hacerla accesible a empresas de todo tipo “. Con esto en mente, Databricks quiere permitir a sus clientes “ construir, poseer y proteger sus propios modelos de IA generativa utilizando sus recursos, para que puedan crear soluciones de IA personalizadas y adaptadas a sus necesidades específicas.. » La IA generativa puede, por ejemplo, permitir a las empresas automatizar parcialmente la escritura de códigos o incluso mejorar el funcionamiento de los chatbots utilizados en las relaciones con los clientes.

¿Hacia una entrada en el Nasdaq?

A diferencia de Snowflake, que ingresó al mercado de valores en 2020, Databricks no cotiza en bolsa por el momento. En una reciente entrevista con Bloomberg, el director de la empresa, Ali Ghodsi, descartó por el momento cualquier deseo de salir a bolsa, afirmando, por un lado, que los mercados no eran receptivos y que, además de las ventajas de no cotizar en bolsa, existían: la empresa puede invertir libremente en IA, sin preocuparse por las posibles reservas de sus accionistas, lo que le permitió gastar una pequeña fortuna para adquirir MosaicML.

2022 fue el peor año para el mercado de valores estadounidense desde la caída de 2008. Como resultado, el mercado de las nuevas tecnologías no ha visto ninguna oferta pública inicial significativa desde diciembre de 2001. Pero las cosas pueden estar cambiando. Arm, el especialista británico en microprocesadores, acaba de entrar en el Nasdaq, e Instacart pronto debería hacer lo mismo. “ La tecnología se está recuperando y las nuevas empresas de inteligencia artificial son las que atraen la mayor inversión. A medida que las empresas buscan aprovechar sus datos para innovar, crecer y obtener una ventaja competitiva, se espera que aumente la demanda de plataformas habilitadas para IA de próxima generación. », predice Noel Yuhanna.

En tal contexto, ¿fue la última recaudación de fondos de Databricks una prueba destinada a probar las aguas antes de una posible IPO? Asunto a seguir.