"Đối thủ mạnh của Snowflake" Databricks hoàn thành vòng gọi vốn chiến lược 3 tỷ USD: Định giá tăng vọt lên 188 tỷ USD, giá trị nền tảng dữ liệu AI tiếp tục được đánh giá lại

VietnamFinance APP đưa tin, nền tảng phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo hàng đầu thế giới Databricks hôm thứ Năm thông báo đã ký thỏa thuận cho vòng gọi vốn chiến lược mới, do nhà đầu tư hiện hữu Coatue Management dẫn đầu, quy mô vòng gọi vốn khoảng 3 tỷ USD, định giá sau đầu tư đạt 188 tỷ USD. Định giá này tăng khoảng 40% so với vòng gọi vốn 134 tỷ USD mà công ty hoàn thành hồi đầu năm nay. Vòng gọi vốn này dự kiến sẽ hoàn thành vào cuối mùa hè năm nay, với sự tham gia của nhiều nhà đầu tư mới cũng như các nhà đầu tư hiện hữu.

Đồng sáng lập kiêm Giám đốc điều hành Databricks, Ali Ghodsi, từng tiết lộ vào tháng 12 năm ngoái rằng doanh thu hàng năm của công ty đã đạt 4,8 tỷ USD, tăng trưởng hơn 55% so với cùng kỳ, và trong năm vừa qua đã đạt được dòng tiền tự do dương. Theo báo cáo vào tháng 6, doanh thu hàng năm của công ty tiếp tục tăng lên 5,4 tỷ USD, tốc độ tăng trưởng đạt 65%. Tăng trưởng mạnh mẽ về hiệu quả kinh doanh đã tạo nền tảng cho bước nhảy vọt về định giá lần này.

Từ kho dữ liệu đến lớp điều phối AI: Chiến lược "nền tảng" của Databricks

Databricks cung cấp một nền tảng trí tuệ dữ liệu hợp nhất, giúp khách hàng doanh nghiệp tiếp nhận, phân tích và xây dựng các ứng dụng AI từ nhiều nguồn dữ liệu phức tạp. Sản phẩm lõi của Databricks đã phát triển từ kho dữ liệu hồ (Lakehouse) ban đầu trở thành một nền tảng toàn diện bao trùm lưu trữ, quản trị, phân tích và triển khai mô hình AI.

Giá trị của lớp nền tảng đang được phóng đại mạnh mẽ trong kỷ nguyên AI. Khi các mô hình AI ngày càng bị thương mại hóa – các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc trên OpenRouter đã chiếm ít nhất 30% lưu lượng token doanh nghiệp, chi phí vận hành thấp hơn 60% đến 90% so với các sản phẩm tương tự của Mỹ – thì giá trị lại tập trung vào lớp nền tảng kiểm soát kiểm thử, routing và phê duyệt tuân thủ mô hình. Databricks là một trong những người chơi cốt lõi ở lớp này.

Bài kiểm tra chuẩn hóa gần đây của công ty, dựa trên mã code thực tế do các kỹ sư của họ thực hiện, cho thấy các mô hình mã nguồn mở trên các nhiệm vụ lập trình thực tiễn có thể đạt hiệu suất thống kê tương đương Anthropic Opus 4.8 với chi phí cho mỗi nhiệm vụ chỉ bằng khoảng hai phần ba. Phát hiện này cung cấp dữ liệu cho các đội ngũ mua sắm doanh nghiệp để "định tuyến các nhiệm vụ hàng ngày tới các cấp độ giá rẻ hơn" – và Databricks chính là đơn vị kiểm soát các quyết định routing này.

Mục đích sử dụng vốn: Quản trị AI, M&A và R&D

Databricks cho biết vòng gọi vốn này sẽ dùng để thúc đẩy nhanh chiến lược AI và tăng cường đầu tư vào giải pháp quản trị AI đa lớp Unity AI Gateway. Ngoài ra, số vốn này còn dự kiến hỗ trợ các khoản mua lại AI trong tương lai và nghiên cứu AI chuyên sâu hơn.

Unity AI Gateway là giải pháp quản trị AI cấp doanh nghiệp do Databricks phát triển, xây dựng dựa trên Unity Catalog, mở rộng phạm vi quản trị từ dữ liệu và tài sản AI sang các mô hình, tác tử AI, dịch vụ MCP, kỹ năng và tương tác tác vụ giữa các công cụ doanh nghiệp. Sản phẩm này cung cấp kiểm soát bảo mật tập trung, quản lý chi phí và khả năng quan sát, hỗ trợ quản trị hợp nhất các mô hình do Databricks lưu trữ và mô hình bên ngoài. Từ tháng 7/2026, chức năng ngân sách của Unity AI Gateway sẽ được mở cho tất cả các tài khoản trên AWS, Azure và Google Cloud.

Trong bối cảnh giá mô hình AI không ngừng sụp đổ – các mô hình nguồn Trung Quốc trên OpenRouter hiện chiếm ít nhất 30% lưu lượng token doanh nghiệp với chi phí rẻ hơn 60% đến 90% các sản phẩm tương tự của Mỹ – quyền định giá đang chuyển dịch sang lớp nền tảng kiểm soát kiểm thử, routing và phê duyệt tuân thủ. Databricks, nhờ Unity AI Gateway, đang chiếm lĩnh thị phần ngày càng tăng ở tầng lớp quan trọng này.

Về M&A, gần đây Databricks đã thể hiện thái độ tích cực. Hồi tháng 6, công ty thông báo mua lại Panther Labs – một nền tảng vận hành an ninh AI hàng đầu nhằm thúc đẩy tầm nhìn về kho dữ liệu an ninh; đồng thời chi khoảng 1 tỷ USD để thâu tóm nhà cung cấp phần mềm cơ sở dữ liệu đám mây Neon. Vòng gọi vốn mới sẽ tiếp tục củng cố năng lực M&A của công ty.

Cục diện thị trường: Đối trọng với Snowflake và hệ số định giá vượt trội

Trên thị trường công khai, Snowflake (SNOW.US) là doanh nghiệp so sánh trực tiếp nhất với Databricks. Hiện tại, giá giao dịch Snowflake vào khoảng 18 lần doanh số dự phóng. Nếu lấy định giá 188 tỷ USD của Databricks chia cho doanh thu hàng năm khoảng 5,4 tỷ USD, hệ số giá-trên-doanh-thu ngụ ý còn cao hơn nhiều Snowflake, phản ánh thị trường tư nhân đánh giá cao các nền tảng gốc AI hơn.

Dù cả hai công ty cùng cạnh tranh trực tiếp trong lĩnh vực kho dữ liệu và phân tích, chiến lược phát triển của họ ngày càng phân hóa. Databricks đang tiến từ kho hồ dữ liệu sang nền tảng AI end-to-end, còn Snowflake thì chuyển dịch từ kho dữ liệu đám mây sang nền tảng dữ liệu kích hoạt AI. Gartner dự báo đến cuối năm 2026, sẽ có 40% ứng dụng doanh nghiệp tích hợp các tác tử AI đặc thù nhiệm vụ, tăng vọt so với mức dưới 5% của năm 2025 – đây cũng là cơ hội tăng trưởng rộng mở cho cả hai công ty.

Về mặt cơ sở kinh doanh, mảng kho dữ liệu của Databricks trong năm qua đã tăng trưởng hơn gấp đôi quy mô, tốc độ doanh thu lên tới 1,5 tỷ USD/năm, nhu cầu chủ yếu đến từ các tác vụ AI và các khách hàng chuyển đổi từ nền tảng khác sang.

Triển vọng IPO: Thị trường quan sát sát sao khung thời gian lên sàn

Databricks cùng với OpenAI và Anthropic là những ứng viên IPO công nghệ tư nhân được các nhà phân tích kỳ vọng nhất hiện nay.

Lưu ý rằng đầu năm nay công ty đã hoàn thành gọi vốn khoảng 5 tỷ USD với mức định giá 134 tỷ USD. Việc liên tục hoàn thành hai vòng gọi vốn quy mô lớn tăng giá trị lên 40% chỉ trong chưa đầy nửa năm phản ánh sức nóng của đường đua hạ tầng dữ liệu AI, đồng thời có thể cho thấy lịch trình IPO của Databricks có xu hướng bị lùi lại. Trước đây có thông tin cho rằng Databricks kỳ vọng vòng gọi vốn mới này đạt định giá 175 tỷ USD, còn kế hoạch IPO khả năng sớm nhất vào năm sau.

Với việc OpenAI và Anthropic đều đã nộp hồ sơ IPO, thời điểm niêm yết của Databricks sẽ trở thành tham chiếu quan trọng cho định giá của nhóm phần mềm AI trên thị trường.

Dù định giá cao và thị trường trông đợi IPO, CEO Databricks Ali Ghodsi đã khẳng định năm 2026 "là một năm niêm yết tệ hại", chủ yếu bởi vì SpaceX, OpenAI, Anthropic và các ông lớn công nghệ đều dự kiến lên sàn, hút cạn thanh khoản thị trường.

Ghodsi đã nói với các nhà đầu tư rằng Databricks chắc chắn sẽ IPO, khung thời gian sớm nhất có thể là vào năm 2027. Vòng gọi vốn mới sẽ giúp Databricks có quỹ dự trữ dồi dào và tiếp tục trì hoãn quá trình niêm yết. Nhiều nhà phân tích cũng xếp Databricks ngang hàng với OpenAI và Anthropic trong danh sách các công ty IPO được chú ý nhất.

Tín hiệu ngành: Giá trị AI đang dịch chuyển từ lớp mô hình sang lớp nền tảng

Một vòng gọi vốn duy nhất giúp Databricks nhảy vọt định giá 40%, cho thấy định giá trên thị trường tư nhân đang theo sát sự chuyển dịch giá trị chuỗi ngành AI. Khi mô hình AI ngày càng đồng hóa, chi phí giảm, thì lớp nền tảng kiểm soát kiểm thử, quản trị và định tuyến mô hình vào quy trình kinh doanh đang nắm quyền định giá ngày càng lớn.

Như CTO kiêm đồng sáng lập Databricks, Matei Zaharia từng nói: "Các bảng xếp hạng công khai có một vấn đề nổi tiếng – loại nhiệm vụ sẽ bị rò rỉ vào dữ liệu huấn luyện và mọi phòng lab đều tinh chỉnh theo đó." Khi các bài kiểm tra chuẩn hóa không còn đáng tin, doanh nghiệp cần một nền tảng đánh giá và định tuyến mô hình dựa trên dữ liệu nghiệp vụ thực tế – chính là "hào nước" Databricks đang xây dựng.

Trước khi có thông tin gọi vốn này, Databricks đã công bố một bài benchmark dựa trên code thật do chính các kỹ sư của họ thực hiện – bao gồm hơn 10 ngôn ngữ lập trình, hàng triệu dòng code thay đổi thực tế. Kết quả cho thấy, các mô hình mã nguồn mở (bao gồm GLM 5.2 do Zhipu AI phát hành miễn phí giữa tháng 6) có hiệu suất ngang ngửa Anthropic Opus 4.8 ở các nhiệm vụ daily coding, trong khi chi phí cho mỗi nhiệm vụ chỉ khoảng hai phần ba đối thủ. Chuẩn benchmark này đang thay đổi cách người mua doanh nghiệp đánh giá mô hình – các bảng xếp hạng công khai vốn có nhiều vấn đề (nhiệm vụ bị rò rỉ vào tập huấn luyện), trong khi test của Databricks đo lường đúng công việc thực tế mà kỹ sư thực hiện.

Với nhà đầu tư, định giá 188 tỷ USD của Databricks không chỉ là sự công nhận thành quả kinh doanh hiện tại mà còn là đặt cược cho vị thế "người chiến thắng lớp nền tảng" trong thời đại AI. Như VietnamFinance nhận xét: "Những công ty kiểm soát cách mô hình được kiểm thử, quản trị và định tuyến vào quy trình kinh doanh đang thâu tóm quyền định giá – và việc Databricks tăng 40% chỉ trong một vòng gọi vốn là đặt cược cho xu hướng này sẽ tiếp diễn nhiều năm nữa."