Databricks vs Snowflake: AI가 바꾼 데이터 웨어하우스 전쟁

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.

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Original source: Databricks Overtakes Snowflake

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