أبرز النقاط
- Databricks وصلت إلى تقييم 188 مليار دولار، مضاعفةً قيمتها ثلاث مرات منذ ديسمبر 2024
- الشركة جمعت أربع جولات تمويل خلال 18 شهراً فقط، مستفيدةً من موجة الذكاء الاصطناعي
- تبنّي النماذج المفتوحة منخفضة التكلفة مثل GLM 5.2 أصبح استراتيجية محورية للمؤسسات
أعلنت Databricks عن جولة تمويل جديدة ترفع تقييمها إلى 188 مليار دولار، لتصبح واحدة من أعلى الشركات الخاصة قيمةً في قطاع التقنية عالمياً. الجولة التي تقودها Coatue تُقدَّر بنحو 3 مليارات دولار، وتُتوَّج بها سلسلة من جولات التمويل المتلاحقة التي حوّلت شركةً متخصصة في البيانات الضخمة إلى لاعب رئيسي في سوق الذكاء الاصطناعي للمؤسسات.
لماذا تُعلن الشركة قبل إغلاق الجولة؟
في خطوة غير معتادة، أعلنت Databricks عن الجولة قبل استلام الأموال فعلياً، مشيرةً إلى أن الإغلاق سيتم خلال صيف 2026. لكن مصادر رأسمالية أكدت لـ TechCrunch أن الصفقة محسومة، إذ تسابق عدد كبير من صناديق الاستثمار للمشاركة، ما جعل الشركة واثقة من الإعلان عن تقييمها الجديد دون انتظار.
أربع جولات في 18 شهراً: ماراثون تمويل استثنائي
ما يميز Databricks ليس التقييم المرتفع فحسب، بل وتيرة جمع التمويل المذهلة. الشركة أغلقت أربع جولات ضخمة منذ نهاية 2024:
- ديسمبر 2024: جولة قياسية بقيمة 10 مليارات دولار بتقييم 62 مليار
- سبتمبر 2025: مليار دولار بتقييم 100 مليار
- فبراير 2026: جولة Series L بقيمة 5 مليارات بتقييم 134 مليار
- يوليو 2026: الجولة الحالية بنحو 3 مليارات بتقييم 188 مليار
هذا التتابع السريع أصبح موضع تعليقات ساخرة على وسائل التواصل، إذ علّق أحدهم: 'سأفعّل التنبيهات لأعرف متى يصلون إلى Series AA' — في إشارة إلى نفاد أحرف الأبجدية لتسمية الجولات.
من شركة بيانات إلى شركة ذكاء اصطناعي: كيف حدث التحول؟
تأسست Databricks عام 2013 على يد مبتكري Apache Spark في جامعة بيركلي، وبنت نجاحها الأول في حقبة البيانات الضخمة عبر برمجيات تُمكّن المؤسسات من تخزين كميات هائلة من البيانات سحابياً مع الحفاظ على سرعة التحليلات. هذا الإرث وضعها في موقع مثالي حين بدأت الشركات تطلب حلول ذكاء اصطناعي بنفس معايير الأمان والحوكمة التي تتوقعها من البرمجيات المؤسسية التقليدية.
خلال العامين الماضيين، أطلقت الشركة سلسلة من المنتجات الموجهة للذكاء الاصطناعي:
- Lakebase: قاعدة بيانات مصممة خصيصاً لوكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agents)
- Unity: بوابة ذكاء اصطناعي موحدة
- Omnigent: نظام 'meta-harness' لإدارة وكلاء متعددين من منصة واحدة
الرهان على النماذج المفتوحة: درس في خفض التكاليف
باتت Databricks نموذجاً بارزاً للمؤسسات التي تتبنى النماذج المفتوحة منخفضة التكلفة — وتحديداً النماذج الصينية مثل GLM 5.2 من Z.ai — كاستراتيجية للتحكم بنفقات الذكاء الاصطناعي، وهو أحد أبرز توجهات 2026.
الأسبوع الماضي، شارك الرئيس التنفيذي علي غودسي نتائج اختبارات داخلية أجرتها الشركة على 3,000 مهندس برمجيات لديها. المفاجأة لم تكن فقط أن النماذج المفتوحة — وخاصة GLM 5.2 — تُنجز أصعب مهام البرمجة بكفاءة عالية وبتكلفة أقل من نماذج Anthropic و OpenAI، بل أن اختيار أداة الـ harness (الواجهة البرمجية التي تُغلّف النموذج وتدير السياق والتعليمات مثل Codex أو Claude Code) يؤثر بنفس القدر على التكلفة.
وجدت Databricks أن أداة Pi مفتوحة المصدر من أفضل الخيارات في إدارة السياق المحيط بكل طلب، مما يجعلها من أقل الخيارات تكلفةً دون التضحية بالجودة. وخلصت الشركة في تدوينتها: 'الدرس ليس أن أداة بعينها أرخص دائماً، بل أن اختيار النموذج جزء واحد فقط من المعادلة.'
ظاهرة 'هالة الذكاء الاصطناعي' في التقييمات
نجاح Databricks في إعادة تموضعها كشركة ذكاء اصطناعي — رغم أنها لم تُؤسَّس كمختبر AI — منحها ما يمكن تسميته 'هالة الذكاء الاصطناعي' التي ترفع التقييمات بشكل استثنائي. هذه الظاهرة باتت واسعة الانتشار لدرجة أن سلسلة مطاعم Jersey Mike's ذكرت الذكاء الاصطناعي 22 مرة في وثائق طرحها العام.
رأي Logicity
ما فعلته Databricks يستحق التأمل من مؤسسي SaaS: بدلاً من محاولة منافسة OpenAI أو Anthropic في بناء نماذج أساسية، استثمرت في البنية التحتية التي تحتاجها المؤسسات لتشغيل أي نموذج بأمان وحوكمة. هذا التموضع كـ 'طبقة وسطى' يجعلها تستفيد من نمو السوق بأكمله بدلاً من الرهان على فائز واحد. للمقارنة، Snowflake — المنافس الأبرز في سوق data lakehouse — يتداول بتقييم حوالي 60 مليار دولار في السوق العامة، بينما MongoDB تقترب من 25 مليار. تقييم Databricks الخاص عند 188 مليار يعكس علاوة 'AI-native' ضخمة سيكون اختبارها الحقيقي عند الطرح العام.
الأسئلة الشائعة
ما هو تقييم Databricks الجديد؟
وصل تقييم Databricks إلى 188 مليار دولار في جولة تمويل يوليو 2026 التي تقودها Coatue، بحجم يُقدَّر بنحو 3 مليارات دولار.
كيف تحولت Databricks من شركة بيانات إلى شركة ذكاء اصطناعي؟
استثمرت في منتجات AI مثل Lakebase و Unity و Omnigent، واستفادت من قاعدة بيانات المؤسسات الموجودة لديها لتقديم حلول ذكاء اصطناعي بمعايير أمان وحوكمة مؤسسية.
ما هي النماذج المفتوحة التي تستخدمها Databricks؟
تتبنى الشركة نماذج مثل GLM 5.2 من Z.ai، وتستخدم أدوات harness مفتوحة المصدر مثل Pi للتحكم بتكاليف الذكاء الاصطناعي.
كم جولة تمويل جمعتها Databricks في آخر 18 شهراً؟
أربع جولات: 10 مليارات في ديسمبر 2024، ومليار في سبتمبر 2025، و5 مليارات في فبراير 2026، ونحو 3 مليارات في يوليو 2026.
هل تحتاج مساعدة في التطبيق؟
إذا كنت تبني منتج SaaS وتفكر في دمج قدرات الذكاء الاصطناعي أو إعادة تموضع شركتك في السوق، تواصل مع فريق Logicity للاستشارات التقنية المتخصصة في منطقة الخليج.
عمر حسن
كاتب تقني وابتكار
أُنتِج هذا المقال بمساعدة الذكاء الاصطناعي وراجعه فريق التحرير في لوجيسيتي. اعرف المزيد في سياسة التحرير.
