Ghodsi đã chọn mở. Quyết định mà nhiều người khi đó xem là hào phóng đến mức ngây thơ, thực ra là một chiến lược thông minh nhất mà ông từng đưa ra. Hàng nghìn công ty, hàng triệu developer (nhà phát triển) trên toàn cầu bắt đầu dùng Spark, xây dựng trên Spark và phụ thuộc vào Spark.
 |
| Đồng sáng lập kiêm CEO Databricks, một trong những công ty AI dữ liệu giá trị nhất thế giới, Ali Ghodsi trình bày tại sự kiện của Databricks, nơi công ty công bố nhiều chiến lược về dữ liệu và AI doanh nghiệp. |
Và khi Databricks ra đời để thương mại hóa hệ sinh thái mà Spark tạo ra, họ không bán vào một thị trường trống rỗng mà bước vào một mạng lưới người dùng khổng lồ đã được xây dựng sẵn bằng chính sự “cho đi trước” hào phóng của mình.
Ali Ghodsi sinh ra và lớn lên ở Iran, trong một gia đình không có điện trong nhiều năm đầu đời, một khởi đầu mà không ai liên kết với hành trình trở thành CEO của một trong những công ty AI dữ liệu có giá trị nhất thế giới. Ông di cư sang Thụy Điển, học tiến sĩ khoa học máy tính tại KTH Royal Institute of Technology tại Stockholm, rồi tiếp tục nghiên cứu sau tiến sĩ tại UC Berkeley nơi ông gặp những người đồng sáng lập tương lai của Databricks.
Tại Berkeley, Ghodsi cùng Ion Stoica và năm giáo sư khác xây dựng Apache Spark, khung xử lý dữ liệu phân tán nhanh hơn Hadoop tới một trăm lần trong một số workload, và quyết định công bố mã nguồn mở vào năm 2010 trước khi thành lập Databricks năm 2013 để thương mại hóa xung quanh nó.
Giai đoạn đầu của Databricks không hề dễ dàng. Khi Ghodsi gia nhập năm 2013 với tư cách kỹ sư bán thời gian, công ty đang vật lộn tạo ra doanh thu. Năm 2016, ông được đề nghị dẫn dắt Databricks giữa lúc công ty gặp khó khăn về kinh doanh, dù ban đầu ông chỉ tham gia như một kỹ sư bán thời gian. Đây là lần đầu tiên Ghodsi làm CEO, không có kinh nghiệm điều hành doanh nghiệp lớn, và phải vừa học vừa làm trong một môi trường cực kỳ cạnh tranh với Snowflake, Google BigQuery và nhiều tên tuổi khác đang chạy đua trong thị trường dữ liệu đám mây.
 |
| Trụ sở Databricks tại Mỹ – doanh nghiệp phát triển nền tảng dữ liệu và AI phục vụ hàng nghìn tổ chức trên toàn cầu. |
Ông tái cơ cấu lãnh đạo, thay đổi chiến lược sản phẩm và quan trọng nhất là đặt cược vào khái niệm data lakehouse, một kiến trúc kết hợp ưu điểm của data lake và data warehouse, thứ mà Snowflake và các đối thủ truyền thống chưa có.
Vòng Series K tháng 9 năm 2025 đẩy định giá Databricks lên hơn 100 tỷ USD, và trong tháng 10, công ty vượt 4,8 tỷ USD doanh thu thường niên hóa. Đến tháng 12 năm 2025, Databricks huy động hơn 4 tỷ USD ở định giá 134 tỷ USD trong vòng Series L, tương đương giá trị thị trường của Adobe, và bắt đầu năm 2026 với tốc độ tăng trưởng 50% hàng năm.
Tháng 7 năm 2026, thông tin mới nhất cho thấy Databricks đang huy động vốn mới ở mức định giá 188 tỷ USD, dẫn đầu bởi Coatue, tức là tăng 54 tỷ USD so với chỉ năm tháng trước đó, và theo Inc. Magazine, công ty đang nhắm đến định giá có thể lên tới 175 tỷ USD trong vòng mới tiếp theo.
USP cốt lõi không thể sao chép của Databricks không phải là công nghệ hay AI model. Đó là vị trí hạ tầng dữ liệu nơi mà dữ liệu của doanh nghiệp thực sự sống. Trong khi phần lớn các công ty AI đang bán lên hệ thống, Databricks đã được đặt ở vị trí nơi dữ liệu của khách hàng đang ở, và từ đó bán AI xuống.
Đây là lợi thế địa tô kỹ thuật số quan trọng nhất trong thị trường AI doanh nghiệp, bởi khi dữ liệu của bạn đang chạy trên Databricks, chi phí chuyển đổi sang nền tảng khác rất cao và rủi ro rất lớn. Một số liệu đáng chú ý từ đầu năm 2026 là 80% cơ sở dữ liệu trên nền tảng Databricks hiện được xây dựng bởi AI agent, không phải con người. Con số đó không chỉ là thước đo hiệu quả mà là tín hiệu cho thấy Databricks đang trở thành hạ tầng vô hình phía sau cả một nền kinh tế AI đang bùng nổ.
 |
| Data + AI Summit là sự kiện thường niên lớn nhất của Databricks, quy tụ cộng đồng phát triển AI và dữ liệu trên toàn thế giới. |
Triết lý tokenmaxxing đến valuemaxxing mà Ghodsi mới đề cập gần đây phản ánh tư duy rất thực tế của ông về chi phí AI, đó là thay vì luôn dùng mô hình AI đắt tiền nhất cho mọi tác vụ, Databricks đang xây dựng hệ thống thông minh để định tuyến mỗi tác vụ đến mô hình tốt nhất với chi phí thấp nhất có thể. Trong bối cảnh chi phí vận hành AI đang là mối lo ngại hàng đầu của các doanh nghiệp lớn, đây là giá trị đề xuất rất thực tế và rất khó tranh luận.
Ghodsi tuyên bố năm 2026 là năm không tốt lắm để IPO, nhưng vẫn cho nhà đầu tư biết rằng công ty đang hướng đến IPO có thể sớm nhất là năm 2027. Với tài sản cá nhân ước tính 2,7 tỷ USD và đang tăng nhanh theo từng vòng gọi vốn, Ghodsi đang tiến đến một ngưỡng mà sự kiện IPO sẽ tạo ra khoảnh khắc thanh khoản lớn nhất trong lịch sử ngành dữ liệu doanh nghiệp.
Nhưng nhìn lại hành trình của ông, từ một đứa trẻ lớn lên không có điện ở Iran đến người đang dẫn dắt công ty có thể là nền tảng dữ liệu AI quan trọng nhất của kỷ nguyên này, bài học lớn nhất là câu chuyện về một lựa chọn năm 2012, khi mở mã nguồn Apache Spark tưởng như là hào phóng thuần túy nhưng thực ra là bước đi khởi đầu cho toàn bộ hành trình, và về việc tin vào dữ liệu của khách hàng như một lợi thế cạnh tranh quan trọng hơn bất kỳ tính năng AI nào có thể xây dựng được.
