Databricks recebe financiamento da Série K, avaliado em mais de US$ 100 bilhões

2025-08-20
Databricks recebe financiamento da Série K, avaliado em mais de US$ 100 bilhões

A Databricks, empresa de dados e IA, anunciou que recebeu financiamento da Série K, avaliando a empresa em mais de US$ 100 bilhões. Este investimento impulsionará a estratégia de IA da Databricks, expandindo seu produto Agent Bricks, investindo em seu novo banco de dados Lakebase e impulsionando o crescimento global. O Agent Bricks constrói agentes de IA de alta qualidade, enquanto o Lakebase é um novo banco de dados operacional construído em Postgres de código aberto, ambos otimizados para IA. O financiamento também apoiará futuras aquisições e pesquisas de IA. Com mais de 15.000 clientes, a plataforma da Databricks democratiza o acesso a dados e IA, permitindo que as organizações aproveitem seus dados para análise e aplicativos de IA, aumentando a receita, reduzindo custos e mitigando riscos.

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IA

Databricks Adquire Neon: Postgres Serverless para a Era da IA

2025-05-14
Databricks Adquire Neon: Postgres Serverless para a Era da IA

A Databricks anunciou a aquisição da Neon, uma empresa de Postgres serverless voltada para desenvolvedores. A equipe da Neon, conhecida por sua experiência em Postgres, construiu uma plataforma de banco de dados conhecida por sua velocidade, escalabilidade e custo-efetividade, especialmente atraente para agentes de IA. Essa aquisição fortalece a posição da Databricks em bancos de dados nativos de IA, oferecendo aos desenvolvedores e sistemas de IA uma solução de banco de dados poderosa.

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Tecnologia

TAO do Databricks: Superando o ajuste fino com dados não rotulados

2025-03-26
TAO do Databricks: Superando o ajuste fino com dados não rotulados

O Databricks apresenta o TAO (Test-time Adaptive Optimization), um novo método de ajuste fino de modelos que requer apenas dados de uso não rotulados. Ao contrário do ajuste fino tradicional, o TAO utiliza computação em tempo de teste e aprendizado por reforço para melhorar o desempenho do modelo com base em exemplos de entrada anteriores. Surpreendentemente, o TAO supera o ajuste fino tradicional, aproximando modelos de código aberto como o Llama à qualidade de modelos proprietários caros como o GPT-4. Essa inovação está disponível em prévia para clientes do Databricks e impulsionará produtos futuros.

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