Databricks empezó más tarde. Construyó una arquitectura más compleja. Se centraba en datos no estructurados; Imágenes, documentos, registros, audio. Aunque eran vastos dentro de la empresa, estos datos históricamente habían aportado poca información. Demasiado difícil de asimilar. Demasiado desordenado para hacer consultas. Demasiado caro para guardar en formatos que importaran. Snowflake eligió la apuesta opuesta. Datos estructurados. Limpiar mesas. Consultas SQL que se ejecutaban rápido y devolvían respuestas que los ejecutivos podían leer. El mercado estuvo de acuerdo. Snowflake salió a bolsa con una valoración de 70.000 millones de dólares. Databricks generó rondas privadas a la mitad de eso. Entonces llegó la IA. De repente, los datos que eran demasiado desordenados para consultar se convirtieron en los datos que los modelos necesitaban entrenar. Los datos no estructurados no eran una carga. Era el activo. Databricks ha superado a Snowflake en ingresos. Hace dos años, Snowflake lideraba por 220 millones de dólares por trimestre. Hoy, Databricks lidera por 120 millones de dólares. La tasa de crecimiento de Databricks se está acelerando a gran escala, del 50% al 55% al 65% año tras año. Las tasas de crecimiento no se aceleran con 5.000 millones de dólares en ingresos. El cruce ocurrió porque la IA es una transición arquitectónica, no una incorporación de funcionalidades. La mayoría de los datos empresariales nunca llegaron a Snowflake. Permanecía en almacenamiento de objetos, sin estructura, esperando. Databricks creó herramientas para usarlo allí. No es necesario migrar.

Databricks SQL, su ataque directo al negocio principal de Snowflake, creció de 100 millones a 1.000 millones de dólares en menos de tres años. Los productos de IA están creciendo aún más rápido. Lakebase, su base de datos serverless para agentes de IA, tiene seis meses y ya está creciendo el doble de rápido que el almacenamiento de datos. Copo de Nieve ve la amenaza. Han lanzado Intelligence, firmado con miles de clientes y han firmado 200 millones de dólares en asociaciones con OpenAI & Anthropic. El CEO Sridhar Ramaswamy apuesta a que la empresa puede ponerse al día.

Para el año fiscal 2027, la brecha se amplía aún más. Databricks proyecta 8.900 millones de dólares. Snowflake apunta a 5.700 millones de dólares.