Databricks wurde 2013 gegründet und erlangte zunächst Bekanntheit im Big-Data-Zeitalter als Anbieter von Cloud-basierter Datenspeicherung und schneller Analytics. Mit dem Aufkommen generativer KI gelang dem Unternehmen eine bemerkenswerte Neupositionierung: Da es bereits auf riesigen Mengen an Unternehmensdaten saß, konnte es Enterprise-AI-Produkte mit den gewohnten Sicherheits- und Governance-Standards anbieten. Zu den jüngsten Produkten zählen Lakebase (eine Datenbank speziell für AI-Agenten), Unity (ein AI-Gateway) sowie Omnigent, ein sogenannter Meta-Harness zur Verwaltung mehrerer Agenten gleichzeitig. Die aktuelle Finanzierungsrunde unter Führung von Coatue ist bereits die vierte in rund eineinhalb Jahren: Im Dezember 2024 sammelte Databricks 10 Mrd. Dollar bei einer Bewertung von 62 Mrd., im September 2025 weitere 1 Mrd. bei 100 Mrd., im Februar dieses Jahres 5 Mrd. (Series L) bei 134 Mrd. – und nun folgt die Runde bei 188 Mrd. Dollar. Besondere Aufmerksamkeit erzielte ein interner Benchmark-Test, den CEO Ali Ghodsi für seine rund 3.000 Softwareingenieure durchführen ließ: Dabei zeigte sich, dass nicht nur die Modellwahl, sondern auch die Wahl des Agentic-Harness die Kosten maßgeblich beeinflusst. Das Open-Source-Harness Pi schnitt dabei als besonders kosteneffizient ab – ohne Qualitätseinbußen.