Le rival de Snowflake, Databricks, lève 3 milliards de dollars lors d’un financement stratégique : la valorisation grimpe à 188 milliards de dollars, la valeur des plateformes de données IA poursuit sa réévaluation

L'application financière intelligente est informée que Databricks, une plateforme mondiale de premier plan en analyse de données et intelligence artificielle, a annoncé jeudi avoir signé une nouvelle feuille de termes pour un financement stratégique, mené par Coatue Management, investisseur existant, d'un montant d'environ 3 milliards de dollars. La valorisation post-investissement atteint 188 milliards de dollars, soit une augmentation d'environ 40 % par rapport à la valorisation de 134 milliards de dollars obtenue lors du cycle de financement plus tôt cette année. Ce nouveau financement, qui devrait être finalisé vers la fin de cet été, attirera davantage de nouveaux investisseurs ainsi que des investisseurs existants.

Ali Ghodsi, co-fondateur et PDG de Databricks, avait déclaré en décembre dernier que le chiffre d'affaires annuel de la société atteignait 4,8 milliards de dollars, avec un taux de croissance annuel supérieur à 55 %, et que la société avait généré un flux de trésorerie libre positif sur l'année écoulée. Selon des rapports de juin, le chiffre d'affaires annuel a encore augmenté à 5,4 milliards de dollars, avec une croissance de 65 %. Ces performances solides soutiennent fondamentalement la hausse de la valorisation.

Du data warehouse à la couche d'orchestration IA : la stratégie de "couche de plateforme" de Databricks

Databricks propose une plateforme unifiée de data intelligence, aidant les entreprises à ingérer, analyser et construire des applications IA à partir de diverses sources de données complexes. Son produit principal a évolué d'un simple lakehouse vers une plateforme complète couvrant stockage, gouvernance, analyse et déploiement de modèles IA.

La valeur de la couche plateforme s'accroît de façon exponentielle à l'ère de l'IA. À mesure que les modèles sont de plus en plus commoditisés — les modèles open source chinois représentent au moins 30 % du trafic Token des entreprises sur OpenRouter, et leurs coûts d'exploitation sont 60 à 90 % inférieurs à ceux des produits américains équivalents —, la valeur se concentre sur la couche plateforme qui contrôle les tests, le routage et l'approbation réglementaire des modèles. Databricks est l'un des acteurs clés à ce niveau.

Un test de référence récemment publié par Databricks, basé sur le code réel de ses ingénieurs, montre que les modèles open source peuvent réaliser des performances statistiquement comparables à celles d'Anthropic Opus 4.8 sur des tâches de programmation réelles, à un coût par tâche environ deux tiers moins élevé. Cette découverte fournit aux équipes d'achat des entreprises des données leur permettant de "routage des tâches quotidiennes vers des niveaux moins coûteux" — étant donné que Databricks contrôle ces décisions de routage.

Utilisation des fonds : gouvernance IA, acquisitions et R&D

Databricks indique que ce cycle de financement servira à accélérer sa stratégie IA et à investir davantage dans sa solution de gouvernance IA Unity AI Gateway. Les fonds devraient également soutenir de futures acquisitions d'IA et approfondir la recherche dans ce domaine.

Unity AI Gateway est une solution de gouvernance IA d'entreprise lancée par Databricks, construite sur Unity Catalog, élargissant la gouvernance des données et des actifs IA aux modèles, agents IA, services MCP, compétences et interactions runtime entre les outils d'entreprise. Ce produit propose des contrôles de sécurité centralisés, une gestion des coûts et une observabilité, supportant une gouvernance unifiée sur les modèles gérés par Databricks et ceux externes. Depuis juillet 2026, la fonction de budget de Unity AI Gateway est entièrement disponible sur tous les comptes AWS, Azure et Google Cloud.

Dans le contexte de la baisse continue des prix des modèles IA – les modèles chinois représentent actuellement au moins 30 % du trafic Token des entreprises sur OpenRouter et leurs coûts sont 60 à 90 % moins chers que leurs homologues américains – le pouvoir de fixation des prix se déplace vers la couche plateforme qui contrôle les tests, le routage et l'approbation réglementaire. Databricks, via Unity AI Gateway, occupe une part croissante de ce niveau clé.

En termes d'acquisitions, Databricks a récemment adopté une approche très active. En juin, la société a annoncé l'achat de Panther Labs — une plateforme leader pour l'AI Security Operations Center, pour renforcer sa vision du Security Lakehouse ; elle a également acquis Neon, fournisseur de logiciels de bases de données cloud, pour environ 1 milliard de dollars. Ce nouveau financement renforcera son pouvoir d'acquisition.

Paysage du marché : positionnement par rapport à Snowflake et prime de valorisation

Sur le marché public, Snowflake (SNOW.US) est la société la plus directement comparable à Databricks. Actuellement, Snowflake se négocie à environ 18 fois les revenus futurs. Si l'on compare la valorisation de 188 milliards de dollars de Databricks à ses 5,4 milliards de dollars de chiffre d'affaires annuel, le multiple de price-to-sales implicite dépasse largement celui de Snowflake, ce qui reflète la prime accordée par le marché privé aux plateformes dotées de capacités IA natives.

Bien que les deux sociétés soient en concurrence directe dans le domaine des data warehouses et de l’analyse, leurs trajectoires stratégiques divergent de plus en plus. Databricks évolue d’un lakehouse vers une plateforme IA de bout en bout, tandis que Snowflake passe d’un data warehouse cloud à une plateforme de données enrichie par l’IA. Gartner prédit que d’ici fin 2026, 40 % des applications d’entreprise intégreront des agents IA spécifiques à des tâches, contre moins de 5 % en 2025, leur offrant de vastes opportunités de croissance.

Du point de vue des fondamentaux, l’activité data warehouse de Databricks a plus que doublé en taille sur l'année écoulée, atteignant un taux de revenu annuel de 1,5 milliard de dollars, la demande étant principalement portée par les charges de travail IA et les migrations de clients depuis d’autres plateformes.

Perspectives d'IPO : le marché surveille de près la fenêtre de cotation

Databricks, aux côtés d’OpenAI et Anthropic, est considérée par les analystes comme l’un des candidats à l’IPO technologique les plus attendus.

Il est important de noter que la société a déjà réalisé environ 5 milliards de dollars de financement plus tôt cette année, avec une valorisation de 134 milliards de dollars. En moins de six mois, deux cycles de financement d’envergure, avec une hausse de 40 % de la valorisation, illustrent la vigueur du secteur des infrastructures de données IA et pourraient indiquer un report du calendrier d’introduction en bourse. Des rapports antérieurs mentionnaient que la valorisation cible de Databricks pour ce nouveau tour pourrait atteindre 175 milliards de dollars, avec une IPO envisagée dès l’année prochaine.

Alors qu’OpenAI et Anthropic ont déjà déposé leurs dossiers d’introduction en bourse, le timing de Databricks sera un point de référence important pour l’évaluation du secteur des logiciels IA par le marché.

Malgré une valorisation élevée et l’attente du marché quant à une IPO, le PDG Ali Ghodsi a clairement déclaré que 2026 "serait une mauvaise année pour une introduction". Principalement, en raison des plans d’introduction en bourse successifs des grands acteurs technologiques tels que SpaceX, OpenAI et Anthropic, qui absorberont d’importantes ressources financières sur le marché.

Ghodsi a assuré aux investisseurs que la société finira par entrer en bourse, la fenêtre ayant une ouverture possible dès 2027. Ce nouveau financement offrira à Databricks une solide marge financière, lui permettant de retarder encore son introduction. Les analystes continuent de placer Databricks aux côtés d’OpenAI et Anthropic parmi les entreprises de technologie les plus suivies pour une future IPO.

Signal sectoriel : la valeur de l’IA migre du niveau du modèle vers la plateforme

L’augmentation de 40 % de la valorisation de Databricks sur un seul tour reflète clairement le changement de distribution de valeur dans la chaîne de l’IA, tel que pricé sur le marché privé. À mesure que les modèles deviennent de plus en plus homogènes et que leurs coûts diminuent, le pouvoir de fixation des prix se concentre sur la plateforme qui contrôle comment les modèles sont testés, gouvernés et intégrés aux processus métier.

Comme l’a souligné Matei Zaharia, co-fondateur et CTO de Databricks : "Les classements publics ont un problème bien connu : les tâches sont divulguées dans les données d’entraînement, et chaque laboratoire optimise directement pour ces benchmarks." Quand les tests de référence ne sont plus fiables, les entreprises ont besoin d’une plateforme capable d’évaluer et de router les modèles sur leurs données métier réelles – c’est le fossé que Databricks construit.

Peu avant l’annonce du financement, Databricks a publié un benchmark basé sur le code professionnel réel de ses ingénieurs — couvrant plus de dix langages de programmation et des millions de lignes de changements de code. Les résultats montrent que les modèles open source (y compris GLM 5.2, publié gratuitement par Zhipu AI mi-juin) sont statistiquement équivalents à Opus 4.8 d’Anthropic sur les tâches de codage usuelles, avec un coût par tâche environ deux tiers inférieur. Ce benchmark modifie la façon dont les acheteurs d’entreprise évaluent les modèles — les classements publics présentent des problèmes connus (fuites de tâches vers les données d’entraînement), tandis que le benchmark de Databricks mesure le vrai travail de l’ingénieur.

Pour les investisseurs, la valorisation de 188 milliards de dollars est à la fois une reconnaissance du business actuel de Databricks et un pari sur sa position de "gagnant de la couche plateforme" à l’ère de l’IA. Comme l’a résumé le rapport d’Edgen Tech : "Les entreprises qui contrôlent la façon dont les modèles sont testés, gouvernés et routés vers les processus métier s’emparent du pouvoir de fixation des prix – et la hausse de 40 % de la valorisation de Databricks sur un seul tour est un pari du marché que cette tendance perdurera plusieurs années."