Fonte: Forbes
Os sete cofundadores da Databricks – seis dos quais têm doutorado em ciência da computação – trabalharam juntos pela primeira vez nos laboratórios de pesquisa em inteligência artificial da Universidade da Califórnia em Berkeley. (De pé, a partir da esquerda) Arsalan Tavakoli, 37, que chefia a engenharia de campo; Ion Stoica, 56, presidente executivo e CEO original; Andy Konwinski, 37, vice-presidente de gestão de produtos; Reynold Xin, 35, arquiteto-chefe de software; Patrick Wendell, 32, vice-presidente de engenharia. (Sentados, a partir da esquerda) Ali Ghodsi, 42, CEO; Matei Zaharia, 36, diretor de tecnologia. “Nós sempre nos consideramos a máfia de Berkeley”, diz Ghodsi
Em uma sala de reuniões no 13º andar de um edifício no centro de São Francisco, o clima estava tenso. Era novembro de 2015, e a Databricks, uma empresa de software fundada havia dois anos por um grupo de sete pesquisadores de Berkeley, tinha muito burburinho, mas pouca receita.
Os conselheiros abordavam desajeitadamente assuntos que haviam sido reprisados várias vezes. A startup vinha tentando angariar fundos havia cinco meses, mas os investidores de capital de risco estavam mantendo distância, cautelosos com suas vendas insignificantes. Não vendo outra opção, um dos investidores, Pete Sonsini, sócio da NEA, ofereceu-se para salvar a empresa com uma injeção de emergência de US$ 30 milhões.
Próximo item da pauta: um novo chefe. O CEO fundador, Ion Stoica, concordou em se afastar e voltar à sua cátedra na Universidade da Califórnia em Berkeley. O passo óbvio era trazer um executivo experiente do Vale do Silício, exatamente o que a Snowflake, principal concorrente da Databricks, fez duas vezes em sua trajetória até um IPO de US$ 33 bilhões – valor recorde no setor de software – em setembro de 2020. Em vez disso, a pedido de Stoica e dos outros cofundadores, eles escolheram Ali Ghodsi, o cofundador que na época atuava como vice-presidente de engenharia.
“Alguns dos outros conselheiros pensaram, naturalmente, ‘Isso não faz sentido: trocar um professor fundador por outro?’”, relembra Ben Horowitz, o primeiro investidor de capital de risco a financiar a empresa e, ele mesmo, inicialmente cético em confiar o negócio a um acadêmico de carreira sem experiência em administração de empresas. Chegaram a um acordo: submeter Ghodsi a um período de teste de um ano.
Como o próprio Horowitz admite, Ghodsi, de 42 anos, careca e bem barbeado, tornou-se o melhor CEO do portfólio da Andreessen Horowitz, que abrange centenas de empresas. A Databricks já está mostrando que será o maior sucesso da firma no setor de software, graças a uma avaliação recente de US$ 28 bilhões, 110 vezes maior do que quando Ghodsi assumiu. A Databricks conta hoje com mais de 5 mil clientes, e a Forbes calcula que está a caminho de registrar uma receita superior a US$ 500 milhões em 2021, ante cerca de US$ 275 milhões no ano passado. Ela aparece na última edição da lista IA 50 da Forbes, classificou-se em quinto lugar na lista Cloud 100 do ano passado e pode, em breve, seguir para um IPO que estará entre os mais lucrativos da história do software. A mágica de Ghodsi já criou pelo menos três fundadores bilionários – ele mesmo, Stoica, de 56 anos, e o diretor de tecnologia Matei Zaharia, de 36 – todos os quais, pela estimativa da Forbes, detêm participações de 5% a 6% que valem US$ 1,4 bilhão ou mais.
Ali Ghodsi, CEO e cofundador da Databricks. Quando concordou, relutante, em ajudar a constituir a Databricks em 2013, Ghodsi só entrou como engenheiro em meio período: “Três meses depois, percebi que estava trabalhando 100 horas por semana aqui. Era impossível continuar fazendo pesquisa”. Em um ano, ele estava administrando toda a parte de engenharia. Em três, estava administrando a empresa
É uma conquista impressionante que fica ainda mais incrível quando se considera o fato de que muitos dos fundadores originais, Ghodsi em particular, estavam tão absortos em seu trabalho acadêmico, que relutaram em abrir uma empresa – ou em cobrar por sua tecnologia, um programa de previsão do futuro chamado Spark que é o que há de melhor na categoria. Porém, quando os pesquisadores o ofereceram a empresas como uma ferramenta de código aberto, ouviram que ele não estava “pronto para as corporações”. Em outras palavras, a Databricks precisava de uma abordagem comercial.
“Éramos um bando de hippies de Berkeley e só queríamos mudar o mundo”, diz Ghodsi. “Dizíamos a eles: ‘Peguem o software de graça’. Eles respondiam: ‘Não, temos que dar US$ 1 milhão a vocês’.”
O software de ponta da Databricks usa IA (inteligência artificial) para fundir data warehouses, ou armazéns de dados (dados estruturados para uso em análises, que são caros), com data lakes, ou lagos de dados (repositórios de dados brutos e baratos), criando o que ele batizou de “lakehouses” (sem espaço entre as palavras, na melhor tradição do linguajar geek). Os usuários inserem seus dados, e a IA faz previsões sobre o futuro. A John Deere, por exemplo, instala sensores em seus equipamentos agrícolas para medir coisas como a temperatura do motor e as horas de uso. O software da Databricks usa esses dados brutos para prever quando um trator pode quebrar. As empresas de comércio eletrônico usam o software para sugerir alterações em seus sites que aumentem as vendas. Ele é usado para detectar agentes mal-intencionados – tanto em bolsas de valores quanto em redes sociais.
Ghodsi diz que a Databricks está pronta para abrir o capital em breve. Ela está a caminho de obter uma receita de quase US$ 1 bilhão no ano que vem, observa Sonsini. No fim das contas, US$ 100 bilhões não estão fora de questão, afirma Ghodsi – e mesmo essa cifra pode ser conservadora. É matemática simples: a IA empresarial já é um mercado de trilhões de dólares e certamente crescerá muito. Se a líder da categoria abocanhar apenas 10% do mercado, diz Ghodsi, trata-se de receitas de “muitas, muitas centenas de bilhões”.
Quatro anos após o início da Guerra Irã-Iraque, quando o aiatolá Khomeini reprimiu seus oponentes políticos na esperança de estabilizar seu domínio, a família Ghodsi, de classe alta, passou a ser alvo da revolução e foi obrigada a abandonar seus bens e fugir para a Suécia, primeiro país que lhes concedeu vistos. O ano era 1984 e, para Ali Ghodsi, de cinco anos, cujas lembranças de seu país natal correspondem a uma cacofonia de ruídos de bombardeios e sirenes, foi o início de uma jornada itinerante que duraria décadas.
No início, a família pulou de um a outro dormitório estudantil barato, sendo sempre despejada meses depois, quando o proprietário descobria que, em vez de estudantes, era um núcleo familiar inteiro que estava morando no espaço de um cômodo. Às vezes, aturavam comentários indesejáveis – insultos como svartskalle, termo depreciativo que se refere a imigrantes de pele mais escura (literalmente: “cabeça preta”).
Mudando de um bairro decadente de Estocolmo a outro, Ghodsi e a irmã mais nova tinham constantemente de trocar de escola e fazer novas amizades. Ele atribui sua habilidade social atual à ampla variedade de interações humanas que teve.
Os primeiros sinais de sua genialidade em engenharia também apareceram cedo. Os pais de Ghodsi mal tinham dinheiro para comprar presentes novos para os filhos. Para Ali, eles encontraram um Commodore 64 de segunda mão em promoção – um computador doméstico com toca-fitas que podia carregar videogames, mas que estava tão barato justamente porque o toca-fitas estava quebrado e não tinha conserto. Curioso, o aluno da quarta série começou a ler manuais e logo descobriu como programar seus próprios jogos. “Eu era um daqueles geeks totalmente absorvidos pela tecnologia”, diz Ghodsi, com um sorriso.
Essa obsessão se estendeu até a faculdade na Universidade Mid Sweden, na pacata cidade industrial de Sundsvall, onde Ghodsi permaneceu um ano a mais para fazer mestrados em engenharia da computação e em administração de empresas. Então, ele conquistou uma vaga no Instituto Real de Tecnologia KTH, o equivalente sueco do MIT ou da CalTech, onde concluiu o doutorado em ciência da computação em 2006.
Em 2009, Ghodsi, na época com 30 anos, foi aos Estados Unidos como pesquisador visitante da Universidade da Califórnia em Berkeley, onde teve seu primeiro vislumbre do Vale do Silício. Apesar do estouro da bolha das pontocom nove anos antes e da crise financeira em curso, a inovação estava no auge. O Facebook tinha apenas cinco anos e ainda não tinha aberto o capital. O Airbnb e a Uber estavam em seu primeiro ano de existência. E algumas empresas em ascensão estavam só começando a se vangloriar de que sua tecnologia era capaz de vencer os humanos em tarefas limitadas.
“O fato é que, se você tirar o pó dos algoritmos de redes neurais dos anos 1970 e usar muito mais dados do que nunca e hardware moderno, os resultados passam a ser sobre-humanos”, explica Ghodsi.
Ghodsi conseguiu permanecer nos Estados Unidos com uma série de vistos de “capacidade extraordinária”. Em Berkeley, ele se uniu a Matei Zaharia, então um doutorando de 24 anos, em um projeto para desenvolver um motor de software usado em processamento de dados, ao qual deram o nome de Spark. Eles queriam reproduzir o que as grandes empresas de tecnologia estavam fazendo com as redes neurais, mas sem a interface complexa.
“Nosso grupo foi um dos primeiros a analisar como facilitar o trabalho com conjuntos de dados muito grandes para pessoas cujo principal interesse na vida não é a engenharia de software”, comenta Zaharia.
O Spark acabou se mostrando bom – muito bom. Estabeleceu um recorde mundial de velocidade de classificação de dados em 2014 e deu a Zaharia o prêmio de melhor tese do ano em ciência da computação. Ansiosos para que as empresas usassem sua ferramenta, eles liberaram o código gratuitamente, mas logo perceberam que ele não estava ganhando força de verdade.
Ao longo de uma série de reuniões feitas a partir de 2012 em restaurantes indianos baratos, um grupo central de sete acadêmicos concordou em fundar a Databricks. O conhecimento empresarial veio dos orientadores da tese de Zaharia, nascido na Romênia: Scott Shenker e o também romeno Ion Stoica, dois acadêmicos respeitados. Stoica era executivo da Conviva, startup de streaming de vídeo de US$ 300 milhões, enquanto Shenker havia sido o primeiro CEO da Nicira, uma empresa de redes de computadores vendida para a VMware em 2012 por cerca de US$ 1,3 bilhão. Stoica seria o CEO; Zaharia, o diretor de tecnologia. Shenker, que ingressou no conselho em vez de trabalhar na empresa em tempo integral, organizou a primeira reunião entre Ben Horowitz, um dos primeiros investidores da Nicira, e os pesquisadores, que quase desistiram da ideia.
“Se você tirar o pó dos algoritmos de IA dos anos 70 e usar muito mais dados do que nunca e hardware moderno, os resultados passam a ser sobre-humanos.” - Ali Ghodsi
“Nós pensamos conosco e dissemos: ‘Não queremos aceitar o dinheiro dele porque ele não é um pesquisador’”, conta Ghodsi. “Queríamos obter algum capital semente, talvez levantar algumas centenas de milhares de dólares, e depois apenas programar durante um ano e ver o que sairia.”
Em um dia de verão, em seu novo escritório, situado a um quarteirão do campus de Berkeley, os fundadores estavam sentados ociosamente em sua sala de reuniões, pensando em que valor seria dinheiro demais para recusar. Uma hora depois do horário marcado para a reunião, Horowitz chegou. “O trânsito para chegar a Berkeley é terrível”, disse ele, antes de ir direto ao ponto: “Não vou negociar com vocês; só vou fazer uma oferta, então é pegar ou largar”. A oferta: um capital de US$ 14 milhões a uma avaliação de quase US$ 50 milhões. Era dinheiro demais para recusar.
“Esse tipo de ideia tem um limite de tempo”, explica Horowitz. “Para a maioria das pessoas, começar com um capital semente é a coisa certa a fazer, mas não para esses caras.”
Stoica logo chamou Sonsini, sócio da NEA, ele próprio egresso de Berkeley, para ser o segundo investidor de risco da empresa, graças a um contato da época em que Stoica trabalhou na Conviva. A firma de Sonsini era a maior acionista da Conviva, e o investidor comprou uma participação na Databricks – cuja receita foi próxima de zero em 2014 – apenas com base no potencial. (“Eu tinha grandes planos de liderar também o primeiro financiamento, mas o Horowitz simplesmente passou na minha frente”, diz ele.) O investimento de US$ 33 milhões levou a startup a uma avaliação de US$ 250 milhões meros 13 meses depois de sua fundação.
Ghodsi diz: “Em 2015, o Spark estava bombando”. Prevendo um crescimento acelerado, a Databricks mudou sua sede do modesto escritório em Berkeley para o 13º andar de um arranha-céu no distrito financeiro de São Francisco. A equipe não se importou com o número azarado do andar. “Nós conseguimos um valor mais barato, talvez por esse motivo, e pensamos: ‘Isso é ótimo’”, diz Ghodsi. Contudo, em poucos meses, a má sorte parecia estar se manifestando.
“Estávamos demorando muito para descobrir como entrar no mercado”, relata Horowitz. Peixes maiores, como Amazon Web Services e Cloudera, estavam contornando a Databricks e integrando o Spark a seus próprios produtos. “Todos os nossos concorrentes começaram a comentar o quanto adoravam o Spark”, diz Ghodsi. “Mas nós quase não tínhamos receita.”
Ghodsi tomou três medidas assim que assumiu, em janeiro de 2016. A primeira: incrementar a força de vendas com pessoas que sabiam vender para diretores de informática de empresas. A segunda: montar a diretoria da Databricks com “pessoas que já fizeram isso antes”. A terceira: patentear partes do software para os vendedores de destaque terem algo para vender. Na época, a tecnologia tinha código aberto em excesso. “Não tínhamos nada de tão especial porque [as outras empresas] tinham todo o Spark de graça”, diz Ghodsi.
Em um ano, a equipe executiva era totalmente nova, repleta de veteranos da tecnologia que haviam ajudado a conduzir vendas bem-sucedidas de participações em empresas como AppDynamics e Alteryx. Ghodsi ofereceu aos antigos executivos a oportunidade de ficar se estivessem dispostos a se reportar a seu substituto. “Se as pessoas fossem inteligentes o suficiente, deixariam o ego de lado”, diz ele. Apenas dois de sete saíram.
A nova plataforma da Databricks acabou se consagrando porque tirava melhor proveito do mecanismo principal do Spark do que as cópias. “Os outros praticamente não entendiam o Spark”, comenta Ghodsi. E, como os fundadores eram os criadores do Spark, estavam desenvolvendo e incorporando novos recursos à Databricks muito antes de serem liberados para o público. “Estamos sempre um ou dois anos à frente de todo mundo.”
O faturamento aumentou rapidamente, chegando a US$ 12 milhões em 2016. “O primeiro ano foi tão espetacular, que era óbvio que o Ali deveria ser o CEO depois daquilo”, diz Horowitz. Com a confiança restaurada, o renomado investidor enviou uma carta de recomendação ao CEO da Microsoft, Satya Nadella, afirmando que a Databricks estava na vanguarda de uma revolução em IA e big data. Nadella respondeu imediatamente. “Ele colocou em cópia um monte de funcionários do alto escalão da Microsoft e, de repente, eles estavam ansiosíssimos por trabalhar em estreita parceria conosco”, diz Ghodsi, que, durante anos, havia tentado entrar em contato com o chefe da Microsoft, mas em vão. As duas empresas colaboraram para integrar o software da Databricks diretamente ao Azure, serviço de nuvem da Microsoft de US$ 59,5 bilhões (faturamento em 2020). Hoje, os vendedores da Microsoft oferecem “Azure Databricks” nas apresentações de vendas para clientes em potencial e, em 2019, a gigante de Redmond investiu na empresa de Ghodsi.
Ghodsi diz que não há muito mistério quanto ao funcionamento do software: basta inserir quantidades imensas de dados em algoritmos para treinar modelos de IA na realização de análises e previsões com esses dados. “Não é um segredo guardado a sete chaves.”
Todavia, os concorrentes, que começaram atrasados, muitas vezes são obrigados a correr atrás do prejuízo nas ferramentas de processamento de dados ou de inteligência artificial. “Como acadêmicos, estávamos apenas pensando grande e imaginando: ‘Para onde vai o futuro?’. Era quase como ficção científica”, diz Ghodsi.
Nesse ínterim, a Databricks esteve ocupada expandindo para muito além do Spark. Em 2018, ela lançou o MLflow, voltado à gestão de projetos de aprendizagem de máquina, e, um ano depois, anunciou o Delta Lake, que transforma os data lakes existentes em lakehouses, para que as empresas não precisem começar do zero. Ambos fizeram sucesso. O Spark, explica Ghodsi, é apenas 5% do motivo pelo qual os clientes usam softwares da Databricks.
“Todas as outras empresas de código aberto ainda são ao [produto de] código aberto com o qual começaram. A Databricks vai bem além do Spark”, diz Horowitz, cujo investimento inicial na empresa o ajudou a ficar em 38º lugar na Lista Midas 2021 da Forbes, que reúne os principais investidores em tecnologia. Supondo-se que a Andreessen Horowitz tenha mantido sua participação total, seu investimento inicial de US$ 14 milhões já vale US$ 8,9 bilhões.
Em fevereiro, a Databricks angariou US$ 1 bilhão para consolidar sua posição como uma das startups mais valiosas do mundo. Os novos recursos são um enorme orçamento de guerra para concorrer a contratos com as maiores empresas do planeta. Nenhum concorrente é maior do que a Snowflake, provedora de armazenamento de dados de nível excepcional, que abriu o capital recentemente e, há meros três anos, mantinha uma parceria comercial com a Databricks. Ainda hoje, 70% dos usuários da Databricks também são clientes da Snowflake, segundo o analista de tecnologia Brent Bracelin, da Piper Sandler. Mas as duas estão começando a trocar farpas.
“A Snowflake é obviamente uma empresa incrível e muito bem posicionada, mas tem um CEO profissional”, diz Horowitz. “Por mais quanto tempo ele vai ficar lá? Provavelmente, não muito.” Com uma equipe fundadora que ainda está totalmente envolvida, “ninguém, no ramo de software empresarial, vai superar a Databricks em inovação”.
“Cada uma das coisas que [a Databricks] fez nos últimos três ou quatro anos e que considero boas escolhas em termos de arquitetura, a Snowflake fez oito anos atrás”, retruca Christian Kleinerman, vice-presidente sênior de produto da Snowflake, desmerecendo os novos recursos de armazenamento da Databricks. Mesmo assim, ele admite que o próximo lançamento da Snowflake, um hub que permitirá aos usuários inserir seus dados em ferramentas de IA, será usado de maneira “muito semelhante” ao serviço da Databricks.
De qualquer modo, na visão de Ghodsi, a Snowflake é apenas uma das quatro principais concorrentes. As outras são as três grandes da nuvem: Amazon, Microsoft e Google. É uma situação delicada, já que as três investiram na Databricks. Mas todas elas vêm desenvolvendo há um bom tempo seus próprios pacotes de análise de dados.
Ghodsi está ciente das ameaças apresentadas pelas gigantes da tecnologia e os novos disruptores. “Acho que a maioria das pessoas que me conhece vai dizer que sou o CEO mais paranoico que já viram”, diz ele, homenageando o mantra do antigo chefe da Intel, Andy Grove.
“É natural para mim porque cresci numa guerra. Se você vê pessoas morrendo nas ruas quando criança, sabe que tudo pode mudar a qualquer momento.” Ghodsi submete seus funcionários a exercícios anuais voltados a situações catastróficas – criando planos de ação detalhados para o caso de o mercado secar ou de a economia desacelerar.
Quando veio a Covid-19, esses planos de contingência ajudaram a Databricks a gerenciar turbulências extremas, enquanto a pandemia comprimia anos de transformação digital em meros meses. Ela está abrindo escritórios e montando um batalhão de técnicos e vendedores no mundo todo, da Austrália à Índia, do Japão à Suécia.
De volta à região da Baía de São Francisco, Ghodsi está preocupado com algo mais imediato: o câncer renal de seu filho. Depois de uma visita noturna ao pronto-socorro, ele reflete sobre o presente. A tecnologia e os dados já avançaram a ponto de ajudar Ghodsi e a esposa a descobrir, antes que os tumores aparecessem, que o filho tem predisposição genética para a doença. Empresas como a Databricks estão ajudando companhias farmacêuticas e de saúde no próximo passo: usar IA para acelerar a descoberta de novos tratamentos.
“Se isso tivesse acontecido há 10 ou 15 anos, ele teria morrido. A doença só seria descoberta quando ele estivesse vomitando e o câncer já tivesse se espalhando”, diz Ghodsi. “Esse tipo de tecnologia pode ajudar.”
Fonte: Forbes