Databricks comenzó más tarde. Construyó una arquitectura más compleja. Se centró en datos no estructurados; imágenes, documentos, registros, audio. Aunque vasto dentro de la empresa, estos datos históricamente habían producido poco conocimiento. Demasiado difíciles de procesar. Demasiado desordenados para consultar. Demasiado caros para almacenar en formatos que importaban. Snowflake apostó por lo contrario. Datos estructurados. Tablas limpias. 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 mil millones de dólares. Databricks recaudó rondas privadas a la mitad de eso. Luego llegó la IA. De repente, los datos que eran demasiado desordenados para consultar se convirtieron en los datos que los modelos necesitaban para entrenar. Los datos no estructurados no eran un pasivo. Eran 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. La tasa de crecimiento de Databricks está acelerando a gran escala, del 50% al 55% al 65% año tras año. Las tasas de crecimiento no se aceleran con 5 mil millones de dólares en ingresos. El cruce ocurrió porque la IA es una transición arquitectónica, no una adición de características. La mayoría de los datos empresariales nunca llegaron a Snowflake. Permanecieron en almacenamiento de objetos, no estructurados, esperando. Databricks construyó herramientas para usarlos allí. No se requería migración.

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

Para el año fiscal 27, la brecha se amplía aún más. Databricks proyecta $8.9 mil millones. Snowflake guía hacia $5.7 mil millones.