# Databricks vs Snowflake: AI가 바꾼 데이터 웨어하우스 전쟁 > 2026-03-04 · Tom Tunguz · 큐레이션 김태우 > https://challengekim.com/insights/databricks-vs-snowflake-ai-data-warehouse-competition-ko > 원문: https://www.tomtunguz.com/databricks-overtakes-snowflake/ ## 핵심 요약 - **시장 역전**: Snowflake가 주도하던 데이터 웨어하우스 시장에서 Databricks가 매출 추월 - **전략 차이**: Snowflake는 정형 데이터, Databricks는 비정형 데이터에 집중한 상반된 경로 - **AI의 영향**: 인공지능 도입으로 비정형 데이터의 가치가 급상승하며 Databricks 우위 - **성장 속도**: Databricks의 연간 성장률 50\~65%, 규모 확대 속에서도 가속화 중 - **미래 전망**: 2027년 Databricks 89억 달러 vs Snowflake 57억 달러 예상 ## 데이터 웨어하우스 경쟁의 시작: 상반된 전략 데이터 웨어하우스 시장의 지각변동은 두 회사의 완전히 다른 비즈니스 철학에서 시작되었습니다. Snowflake는 후발주자였지만 명확한 전략을 수립했습니다. **정형 데이터와 깔끔한 테이블에 집중** 하고, **빠르게 실행되는 SQL 쿼리** 로 경영진이 쉽게 이해할 수 있는 답변을 제공하는 방식입니다. 이 접근법은 기업들의 마음을 사로잡았습니다. Snowflake는 700억 달러의 기업 가치로 상장에 성공했고, 당시만 해도 시장의 확실한 승자처럼 보였습니다. 반면 Databricks는 정반대의 길을 걸었습니다. **이미지, 문서, 로그, 오디오 같은 비정형 데이터** 에 집중한 것입니다. 기업들이 방대하게 보유하고 있었지만, 처리하기 너무 어렵고 쿼리하기 너무 복잡하며 저장 비용이 높아 외면받던 데이터들이었습니다. 시장은 당시 이 선택을 선호하지 않았습니다. Databricks는 비공개 투자로 Snowflake의 절반 수준만 모금했으니까요. 하지만 이 두 전략의 평가는 2년이라는 짧은 기간 만에 완전히 뒤바뀌게 됩니다. 2년 전만 해도 Snowflake가 분기당 2억 2천만 달러 더 많은 매출을 기록했지만, 현재는 **Databricks가 분기당 1억 2천만 달러를 더 벌고 있습니다**. 이는 단순한 수치 역전을 넘어, 시장의 근본적인 구조 변화를 의미합니다. ## AI 시대의 도래: 데이터 가치의 재평가 이런 극적인 역전을 만든 것은 명확합니다. **인공지능(AI)의 등장** 입니다. 그 순간부터 그동안 쓸모없다고 여겨지던 비정형 데이터가 **AI 모델 학습에 필수적인 자산** 으로 탈바꿈했습니다. 이미지, 텍스트, 로그, 오디오 같은 데이터들이 바로 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI를 훈련하는 데 필요한 데이터였던 것입니다. 이전 세상에서는 부담이었던 비정형 데이터가 새로운 세상에서는 **경쟁의 핵심 자산** 으로 변했습니다. Databricks의 초기 전략이 갑자기 전략이 아니라 **예지** 가 되어버린 셈입니다. 반면 Snowflake의 깔끔한 정형 데이터 중심 접근법은 AI 시대에 충분하지 않은 것으로 드러났습니다. 더욱 중요한 점은 **마이그레이션이 필요 없었다** 는 것입니다. 대부분의 기업 데이터는 원래 Snowflake로 이동할 수 없었습니다. 객체 스토리지에 비정형 상태로 보관되어 있었기 때문입니다. 하지만 Databricks는 **그곳에서 바로 데이터를 활용할 수 있는 도구** 를 구축했습니다. 비용이 많이 드는 데이터 이관 작업 없이도 기업들은 기존 데이터를 즉시 AI 프로젝트에 활용할 수 있었던 것입니다. 이것이 **기술 혁신을 넘어 경제적 우위** 로 작용했습니다. ## 가속화되는 성장: Databricks의 폭발적 상승 Databricks의 성장 속도는 놀랍습니다. **연간 성장률이 50%에서 55%, 나아가 65%로 계속 가속화** 되고 있습니다. 보통 매출 50억 달러 규모에 도달한 기업은 성장률이 하락하는 것이 일반적입니다. 규모가 커질수록 추가 성장의 기반이 되는 시장 자체가 줄어들기 때문입니다. 그런데 Databricks는 **대규모에서도 성장이 가속화** 되고 있습니다. 이는 시장 수요가 얼마나 강력한지를 보여주는 신호입니다. 특히 주목할 점은 **Databricks SQL** 의 성장입니다. 이 제품은 Snowflake의 핵심 사업을 직접 공격하는 상품입니다. 3년도 채 안 되어 **1억 달러에서 10억 달러로 성장** 했습니다. 10배 성장입니다. 이는 Snowflake가 지배하던 시장에 Databricks가 얼마나 효과적으로 침투하고 있는지를 보여줍니다. AI 제품군의 성장은 더욱 눈부닙니다. **Lakebase** 는 AI 에이전트를 위한 서버리스 데이터베이스입니다. 출시 6개월 만에 이미 **기존 데이터 웨어하우징 제품보다 두 배 빠르게 성장** 하고 있습니다. 이는 기업들이 AI 기반 데이터 처리에 얼마나 높은 가치를 두고 있는지를 명확히 보여줍니다. Databricks가 미래의 데이터 처리 방식을 정확히 예측하고 그에 맞춰 제품을 개발했다는 증거입니다. ## Snowflake의 대응과 미래 전망 Snowflake도 이러한 위협을 충분히 인식하고 있습니다. 수동적으로 시장 변화를 지켜보고만 있지 않습니다. **Intelligence** 라는 새로운 AI 제품을 출시했고, 수천 명의 고객을 확보했으며, OpenAI 및 Anthropic과 **2억 달러 규모의 전략적 파트너십** 을 체결했습니다. CEO 스리다르 라마스와미는 회사가 이 경쟁에서 **따라잡을 수 있다는 자신감** 을 표현하고 있습니다. 하지만 현실적인 시장 예측은 더 이상 낙관적이지 않습니다. 분석가들의 전망에 따르면, 격차는 계속 벌어질 것으로 예상됩니다. **2027 회계연도에는 Databricks가 89억 달러의 매출을, Snowflake는 57억 달러의 매출을 기록할 것으로 전망** 되고 있습니다. 32억 달러의 격차입니다. 이는 현재의 1억 2천만 달러 차이와는 비교가 안 될 수준입니다. 이러한 전망이 현실화되려면 **두 회사 모두 현재의 성장 궤적을 유지** 해야 합니다. Databricks는 높은 성장률을 계속 이어가야 하고, Snowflake는 적어도 중간 수준의 성장이라도 기록해야 합니다. 하지만 AI 시장의 주도권이 이미 Databricks에게 넘어간 상황에서, Snowflake가 얼마나 효과적으로 추격할 수 있을지는 의문의 여지가 있습니다. ## 결론 Databricks와 Snowflake의 경쟁은 단순한 두 회사의 비즈니스 싸움을 넘어, **데이터 기술 시장의 근본적인 패러다임 전환** 을 의미합니다. 한때는 깔끔하고 빠른 정형 데이터 처리가 최고의 가치였지만, AI 시대에는 **다양하고 풍부한 비정형 데이터를 다룰 수 있는 능력** 이 진정한 경쟁력이 되었습니다. 이 사례는 기술 회사들에게 중요한 교훈을 줍니다. **현재의 시장 성공이 미래의 성공을 보장하지 않으며, 시장의 기술적 변화를 정확히 예측하는 것이 얼마나 중요한지** 를 보여줍니다. AI가 데이터 산업에 미치는 영향이 어느 수준인지를 가장 명확하게 보여주는 사례가 바로 이 역전극입니다. --- 원문을 바탕으로 AI 가 한국어로 요약·재구성한 글입니다. 인용·수치는 원문 링크에서 확인해 주세요. [원문 링크](https://www.tomtunguz.com/databricks-overtakes-snowflake/)