Databricks 開始得比較晚。它建立了一個更複雜的架構。它專注於非結構化數據；圖像、文件、日誌、音頻。儘管在企業內部這些數據龐大，但歷史上產生的洞察卻很少。處理起來太困難。查詢起來太雜亂。以重要格式存儲的成本太高。 Snowflake 則採取了相反的策略。結構化數據。乾淨的表格。快速執行的 SQL 查詢，並返回高管們能夠理解的答案。市場認同了這一點。Snowflake 以 700 億美元的估值上市。Databricks 則在一半的估值下進行了私募輪。 然後 AI 到來了。突然之間，那些太雜亂無法查詢的數據變成了模型訓練所需的數據。非結構化數據不再是負擔。它成為了資產。 Databricks 在收入上超越了 Snowflake。兩年前，Snowflake 每季度領先 2.2 億美元。今天，Databricks 領先 1.2 億美元。Databricks 的增長率正在加速，從每年 50% 增長到 55% 再到 65%。在 50 億美元的收入下，增長率不會加速。 這一轉變發生是因為 AI 是一種架構轉型，而不是功能的增加。 大多數企業數據從未進入 Snowflake。它們靜靜地存放在對象存儲中，非結構化，靜待使用。Databricks 則建立了工具來在那裡使用它。無需遷移。

Databricks SQL，對Snowflake核心業務的直接攻擊，在不到三年的時間內從1億美元增長到10億美元。AI產品的增長速度更快。他們的無伺服器數據庫Lakebase，專為AI代理設計，已經六個月大，增長速度是數據倉儲的兩倍。 Snowflake看到了威脅。他們推出了Intelligence，簽署了數千名客戶，與OpenAI和Anthropic簽訂了2億美元的合作夥伴關係。CEO Sridhar Ramaswamy正在押注公司能夠追上。

到2027財年，差距進一步擴大。Databricks 預測為 89 億美元。Snowflake 指導為 57 億美元。