Databricks 营收反超 Snowflake：AI 让非结构化数据成为关键资产

简而言之： AI 将非结构化数据从负担转变为必不可少的训练资产，使 Databricks 尽管起步更晚、架构更复杂，却在营收上超越了 Snowflake。

Databricks 起步更晚。它构建了更复杂的架构。它专注于非结构化数据：图像、文档、日志、音频。尽管这些数据在企业内部数量庞大，但历来几乎无法产生洞察。处理太难。查询太乱。以有价值的格式存储又太贵。

Snowflake 押了相反的注。结构化数据。干净的表。运行快速并返回高管能读懂的答案的 SQL 查询。市场认同了。Snowflake 以 700 亿美元估值上市。Databricks 以一半的估值进行私募融资。

然后 AI 来了。突然间，那些乱得无法查询的数据变成了模型训练所需的数据。非结构化数据不是负担。它是资产。

Databricks 在营收上已超越 Snowflake。两年前，Snowflake 每季度领先 2.2 亿美元。如今，Databricks 领先 1.2 亿美元。Databricks 在规模扩大之际增速仍在加快，同比从 50% 到 55% 再到 65%。在 50 亿美元营收规模上，增速不会加快。

这一反超之所以发生，是因为 AI 是一场架构转型，而不是增加一个功能。

大多数企业数据从未进入 Snowflake。它们留在对象存储中，非结构化，等待被使用。Databricks 构建了在那里直接使用这些数据的工具。无需迁移。

Databricks SQL，他们对 Snowflake 核心业务的直接进攻，在不到三年内从 1 亿美元增长到 10 亿美元。AI 产品增长更快。Lakebase，他们面向 AI 代理的无服务器数据库，推出六个月，增长速度已是数据仓库的两倍。

Snowflake 看到了威胁。他们推出了 Intelligence，签约了数千名客户，与 OpenAI 和 Anthropic 达成了 2 亿美元的合作伙伴关系。CEO Sridhar Ramaswamy 正押注公司能够迎头赶上。

到 FY27，差距进一步扩大。Databricks 预计 89 亿美元。Snowflake 指引为 57 亿美元。

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Theory Ventures 普通合伙人。前 Google 产品经理。分享关于 AI、web3 和风险投资的数据驱动洞察。