ڈیٹابرکس نے جُمِرات کو فنڈنگ کے ایک نئے دور کا اعلان کیا جس کی کمپنی کی قدر $188 بلین ہے۔ راؤنڈ کی قیادت Coatue نے کی۔
ڈیٹابرکس نے یہ ظاہر نہیں کیا کہ اس نے کتنا اضافہ کیا ہے۔ اس نے کہا کہ رقم ابھی اس کے ہاتھ میں نہیں ہے اور یہ راؤنڈ اس موسم گرما کے آخر میں بند ہو جائے گا۔ (دوسرے آؤٹ لیٹس نے تب سے یہ اطلاع دی ہے کہ یہ اضافہ تقریبا$ 3 بلین ڈالر ہے۔) اگرچہ کسی کمپنی کے لیے رقم ملنے سے پہلے اعلان کرنا غیر معمولی بات ہے، ایک VC نے TechCrunch کو بتایا کہ یہ معاہدہ ٹھوس ہے، بہت سی فرموں کے ساتھ یہ خواہش ہے کہ کمپنی کے پاس اپنی چمکدار نئی قیمت کو خفیہ رکھنے کی کوئی وجہ نہیں تھی۔
درحقیقت، ڈیٹابرکس ڈیڑھ سال سے چندہ اکٹھا کرنے میں ناکام رہا ہے کیونکہ اس نے کامیابی کے ساتھ اپنی امیج کو AI فراہم کنندہ میں تبدیل کر دیا ہے نہ کہ صرف ایک پرانا ساس احساس۔ گزشتہ سال BC کے زمانے میں (ChatGPT سے پہلے)۔
صرف پانچ ماہ قبل، فروری میں، ڈیٹابرکس نے $5 بلین سیریز L کا اضافہ $134 بلین کی قیمت پر بند کیا۔ اس سے پانچ ماہ قبل، ستمبر 2025 میں، اس نے 100 بلین ڈالر کی قیمت پر $1B اکٹھا کیا۔ اور اس سے تقریباً نو مہینے پہلے، دسمبر 2024 میں، اس نے 62 بلین ڈالر کی قیمت میں 10 بلین ڈالر کے وقت ریکارڈ توڑنے والا راؤنڈ اٹھایا۔
ڈیٹابرکس نے گزشتہ برسوں میں اتنے چکر لگائے ہیں کہ یہ تازہ ترین حروف تہجی کے ختم ہونے کے بارے میں میمز کا موضوع بن گیا ہے۔ ایک شخص نے پوسٹ کیا کہ "جب ہم سیریز AA حاصل کرتے ہیں تو انتباہات کو آن کرنا"۔
لیکن اس کی تصویر کی تعمیر نو جائز رہی ہے۔ 2013 میں قائم کیا گیا، یہ ابتدائی طور پر بڑے ڈیٹا کے دور میں کامیابی کی طرف بڑھا، اس سافٹ ویئر کے ساتھ جس نے کاروباری اداروں کو اس قابل بنایا کہ وہ بادل میں بہت زیادہ ڈیٹا ذخیرہ کر سکیں، پھر بھی تیزی سے تجزیات تیار کریں۔
چونکہ یہ پہلے سے ہی انٹرپرائز ڈیٹا کے ڈھیروں پر بیٹھا ہوا تھا، اس کے بعد ڈیٹابرکس جواب دینے کے لیے اچھی پوزیشن میں تھا کیونکہ کمپنیاں AI کو اسی سیکیورٹی اور گورننس کے ساتھ چاہتی تھیں جس کی وہ روایتی انٹرپرائز سافٹ ویئر سے توقع کرتی تھیں۔
کمپنی نے ایک کے بعد ایک AI پروڈکٹ متعارف کرانا شروع کیا، جیسے Lakebase، اس کا ڈیٹا بیس جو AI ایجنٹوں کے لیے بنایا گیا ہے، اور Unity، اس کا AI گیٹ وے، Omnigent نامی ایک "میٹا ہارنس" کے ساتھ جو متعدد ایجنٹوں کا انتظام کرتا ہے۔
ڈیٹا برکس بھی تیزی سے لاگت پر قابو پانے کے لیے زیادہ سستی چینی پر مبنی اوپن ویٹ ماڈلز (ماڈل جن کا بنیادی کوڈ ہر کسی کے استعمال اور ترمیم کرنے کے لیے شائع ہوتا ہے) کو اپنانے والے کاروباری اداروں کی ایک بڑی مثال کے طور پر جانا جاتا ہے، جو 2026 کے بڑے رجحانات میں سے ایک ہے۔ یہ کوڈنگ کے ماڈل کے طور پر Z.ai کے GLM 5.2 کا ایک خاص چیمپئن ہے۔
گزشتہ ہفتے ڈیٹابرکس کے سی ای او علی گھوڈسی نے اپنے 3000 سافٹ ویئر انجینئرز کے لیے اپنے AI اخراجات کا انتظام کرنے کے لیے کیے گئے کچھ اندرونی بینچ مارکنگ کے نتائج کا اشتراک کیا۔
کمپنی نے AI ماڈلز کا موازنہ ان اصل کاموں سے کیا جو اس کے پروگرامرز کرتے ہیں۔ حیرت کی بات نہیں، نتائج کو ظاہر کرنے والی بلاگ پوسٹ میں، ڈیٹابرکس نے شیئر کیا کہ "اوپن ماڈلز، اور خاص طور پر GLM 5.2، اب کوڈنگ میں کام کی اعلیٰ ترین دشواری کو بھی سنبھالنے کے قابل ہیں"، اور انتھروپک اور اوپن اے آئی کے ملکیتی ماڈلز سے کل کم قیمت پر۔
لیکن اس نے لوگوں کو یہ جان کر حیران کر دیا کہ ہارنس کا انتخاب — ایجنٹ کوڈنگ ٹول، جیسے کوڈیکس یا کلاڈ کوڈ، جو ماڈل کے گرد لپیٹتا ہے اور اس کے سیاق و سباق اور ہدایات کا انتظام کرتا ہے — مساوی طور پر متاثر ہونے والے اخراجات۔ اس نے پایا کہ اوپن سورس ہارنس Pi ہر پرامپٹ کے ارد گرد کے سیاق و سباق کو منظم کرنے میں بہترین میں سے ایک ہے، اور اس وجہ سے معیار کی قربانی کے بغیر سب سے کم لاگت والے انتخاب میں سے ایک ہے۔
"یہاں سبق یہ نہیں ہے کہ ایک ہارنس ہمیشہ سستا ہوتا ہے یا مقامی ہارنس بدتر ہوتے ہیں،" پوسٹ نے اعلان کیا۔ "اس کے بجائے، ماڈل کا انتخاب پہیلی کا صرف ایک ٹکڑا ہے۔"
ان سب نے ڈیٹابرکس کی تصویر میں بطور AI کمپنی کا اضافہ کر دیا ہے، چاہے اس کی بنیاد AI لیب کے طور پر نہ کی گئی ہو۔ اس کے نتیجے میں، اسے رقم اکٹھا کرنے اور اس کی قدر میں اضافے کے لیے AI-halo دیا گیا ہے۔ جیسا کہ ہم نے پہلے اطلاع دی ہے، ان دنوں AI کا اثر اتنا مضبوط ہے کہ یہاں تک کہ سینڈوچ شاپ جرسی مائیک نے بھی اپنی S-1 دستاویزات میں AI کا 22 بار ذکر کیا ہے۔
