A aposta de $1 bilhão em bancos de dados: O que a aquisição do Neon pela Databricks significa para sua estratégia de IA.

A importância dos bancos de dados nas operações modernas de IA nas empresas não pode ser subestimada.

Os dados ajudam a treinar e fundamentar a IA, e vários relatórios de pesquisa mostram que, sem dados adequados, os esforços em IA tendem a falhar. Com tendências como vibe coding e IA agente, também é cada vez mais importante contar com tecnologias de banco de dados que possam ser ativadas conforme necessário numa abordagem serverless para os esforços de desenvolvimento modernos.

Nesse ambiente, não deve surpreender que os bancos de dados sejam uma mercadoria particularmente valiosa.

Esta semana, esse fato foi evidenciado pela aquisição da Databricks da startup privada de PostgreSQL serverless Neon, fundada em 2022. O negócio foi avaliado em impressionantes 1 bilhão de dólares, o que é surpreendente, considerando que há quase dois anos a empresa levantou 46 milhões em uma rodada de investimento série B.

O que é particularmente interessante é que a própria Databricks é um fornecedor de dados, com sua plataforma de lakehouse de dados. Em vários momentos da história da empresa, ela se posicionou como uma alternativa aos bancos de dados tradicionais, fornecendo uma estrutura de lake de dados onde os usuários podem fazer consultas. Então, o que estava faltando e por que a Databricks precisou gastar um bilhão de dólares? O que isso significa e diz sobre o que as empresas realmente precisam em IA?

Funcionalmente, tudo se resume a atender às necessidades dos desenvolvedores para construir aplicações de IA agente. Segundo a Neon, mais de 80% dos bancos de dados criados em sua plataforma foram gerados por agentes de IA.

O que é PostgreSQL serverless e por que isso importa?

Embora a Neon seja uma startup, a tecnologia de banco de dados que ela utiliza não é nova.

O PostgreSQL é uma das plataformas de banco de dados open-source mais antigas e estabelecidas, datando de 1996. É uma tecnologia de banco de dados relacional, meaning possui tabelas e linhas, além de recursos extremamente estáveis que as organizações confiam há décadas. O core do banco de dados PostgreSQL open-source é atualizado anualmente. A atualização estável mais recente foi o PostgreSQL 17, que estreou em setembro de 2024.

Como uma tecnologia open-source, o PostgreSQL desfrutou de ampla adoção e contribuições. Em um momento, ele foi frequentemente comparado a outras opções de banco de dados relacionais proprietários, incluindo o Oracle como uma alternativa. Em 2025, no entanto, o PostgreSQL se destaca por si só.

O DB-Engines atualmente classifica o PostgreSQL como o quarto banco de dados mais popular em uso hoje, atrás do Microsoft SQL Server, MySQL e Oracle. O relatório sobre o estado do PostgreSQL 2024 da Timescale identifica a crescente proeminência do banco de dados open-source como a escolha preferida para aplicações de IA. A natureza bem estabelecida e compreensível do banco de dados e sua ampla disponibilidade estão entre os vários fatores que o tornam atraente.

O PostgreSQL sozinho é apenas o banco de dados, no entanto. Executá-lo como uma oferta serverless é uma atividade operacional e de implantação. A promessa de qualquer banco de dados serverless é a facilidade de operações. Em vez de exigir uma implantação dedicada de banco de dados que funcione continuamente com recursos dedicados, o serverless é iniciado sob demanda conforme necessário. É uma opção de implantação particularmente atraente para desenvolvedores como uma forma de construir aplicações rapidamente. O desenvolvimento baseado em IA é ainda mais atraente à medida que os bancos de dados podem ser construídos e implantados programaticamente.

O cenário do PostgreSQL serverless tem muitos fornecedores

Todos os gigantes da nuvem têm algum tipo de serviço de PostgreSQL e têm há anos.

O Google tem várias ofertas, incluindo o AlloyDB, a Microsoft tem o Azure Database para PostgreSQL, enquanto a AWS tem o Amazon RDS para PostgreSQL e o Amazon Aurora. Cada um deles também possui algum tipo de oferta serverless, isto é, um banco de dados disponível sob demanda.

Existem vários fornecedores menores, incluindo Timescale, EDB e NetApp Instaclustr. De fato, quase dois anos atrás, a Databricks adquiriu o fornecedor de PostgreSQL serverless bit.io, que também foi um rival inicial da Neon.

Acontece que os objetivos e capacidades do bit.io são bastante diferentes dos da Neon.

“Junto com a equipe da Neon, estamos ansiosos para construir a plataforma de banco de dados mais amigável para desenvolvedores e agentes de IA,” disse Phil Shin, diretor sênior de desenvolvimento corporativo e empreendimentos da Databricks à VentureBeat. “Em contraste, a aquisição do bit.io não era realmente sobre Postgres, mas focava nas experiências dos desenvolvedores, especialmente no processo de testes e autoatendimento.”

Shin acrescentou que a aquisição do bit.io teve um grande impacto na experiência de inscrição sem costura da Databricks.

Como o PostgreSQL serverless se encaixa no cenário de bancos de dados empresariais

Embora a Neon tenha apenas alguns anos com sua implementação de PostgreSQL serverless, o fornecedor comercial EDB está em operação desde 2004. A EDB possui uma série de suas próprias ofertas de PostgreSQL com suporte comercial.

Matt Yonkovit, VP de Produto da EDB, disse à VentureBeat que a aquisição da Neon é um forte voto de confiança no Postgres como uma tecnologia fundamental para IA e análise.

“Isso reforça o que sempre acreditamos: o Postgres é cada vez mais central nas pilhas de dados modernas,” disse Yonkovit. “Serverless é uma ótima opção para ambientes de dev/test e para iniciar rapidamente projetos de IA – mas, conforme esses casos de uso escalam, as empresas precisam do desempenho, conformidade e controle de uma plataforma soberana.”

Yonkovit destacou que o serverless é bem adequado para períodos curtos e cargas de trabalho menores. Ele pode escalar rapidamente para cima e para baixo ou ser desligado completamente quando ocioso, o que reduz significativamente os custos associados a computação, energia e armazenamento. No entanto, em sua visão, há trocas.

“Um desafio significativo com o serverless é que a gestão soberana de dados pode se tornar bagunçada porque você não pode controlar onde os dados são processados, a menos que tenha um pool de recursos bem restrito,” disse Yonkovit.

O poder do PostgreSQL serverless para IA agente

A abordagem serverless PostgreSQL da Neon separa armazenamento e computação, tornando-a amigável para desenvolvedores e nativa para IA. Isso também permite escalonamento automático, assim como ramificação, numa abordagem semelhante à que o sistema de controle de versão Git usa para o código.

O CEO e analista chefe da Amalgam Insights, Hyoun Park, notou que a Databricks tem sido pioneira na implementação e escalonamento de projetos de IA.

“Um dos grandes desafios em IA é gerenciar o armazenamento e a computação associados aos dados,” disse Park à VentureBeat. “Cada uma dessas necessidades se tornará cada vez mais difícil de prever em um mundo agente, onde os prompts e pedidos dos usuários finais podem levar rapidamente a demandas inesperadas em armazenamento ou computação para resolver o problema.”

Park explicou que a abordagem de escalonamento automático da Neon é importante para IA porque permite que agentes e projetos de IA cresçam conforme necessário, sem acoplar artificialmente as necessidades de armazenamento e computação. Ele acrescentou que, para a Databricks, isso é útil tanto para casos de uso agente quanto para apoiar os modelos personalizados que eles construíram nos últimos anos após a aquisição do Mosaic AI.

O que isso significa para os líderes de IA nas empresas

Para as empresas que desejam liderar o caminho em IA, esta aquisição sinaliza uma mudança nas necessidades de infraestrutura para uma implementação bem-sucedida de IA.

Os dados são críticos para IA; isso não é surpresa. O que é particularmente esclarecedor, no entanto, é que a capacidade de criar rapidamente bancos de dados é essencial para o sucesso da IA agente. O negócio valida que até mesmo empresas avançadas em dados precisam de capacidades especializadas de banco de dados serverless para suportar agentes de IA que criam e gerenciam bancos de dados programaticamente.

As organizações devem reconhecer que abordagens de banco de dados tradicionais podem limitar suas iniciativas em IA, enquanto soluções serverless, flexíveis e instantaneamente escaláveis permitem a alocação dinâmica de recursos que as aplicações modernas de IA exigem.

Para as empresas que ainda estão planejando seu roteiro de IA, esta aquisição sinaliza que as decisões sobre a infraestrutura de bancos de dados devem priorizar capacidades serverless que podem se adaptar rapidamente a cargas de trabalho de IA imprevisíveis. Isso transformaria a estratégia de banco de dados de uma consideração técnica em uma vantagem competitiva na entrega de soluções de IA responsivas e eficientes.