Databricks überholt Snowflake: $6,9 Mrd. vs. $5,5 Mrd. Run Rate

Databricks ist auf Kurs, in der ersten Hälfte des Geschäftsjahres 2027 einen annualisierten Umsatz-Run-Rate von $6,9 Milliarden zu überschreiten – gegenüber Jefferies' Schätzung von rund $5,5 Milliarden für Snowflake. Das ist eine Lücke von $1,4 Milliarden auf der obersten Linie und markiert das erste Mal, dass Databricks Snowflake beim Umsatzvolumen übertreffen wird. Die interessantere Zahl steckt darunter: Databricks wächst im Kerngeschäft mit 65% Jahr für Jahr, inklusive LLM-Monetarisierung mit 80%, während Snowflake 32% wächst. Zwei Unternehmen, ein Markt, Wachstumsraten, die sich um etwa den Faktor 2 unterscheiden.

Die Zahlen

Beginnen wir mit den Run Rates, denn das Volumen bestimmt die Verhandlungsposition gegenüber Hyperscalern, die Hardware-Zuteilung und die Anziehungskraft als Referenzkunde. Wie Proactive Financial News berichtete, schätzt Jefferies, dass Databricks auf einen Run Rate von über $6,9 Milliarden zusteuert, gegenüber rund $5,5 Milliarden für Snowflake – mit 65% Kernwachstum bei Databricks und rund 80% inklusive LLM. Snowflake wuchs auf Run-Rate-Ebene um 32% und meldete im ersten Quartal des Geschäftsjahres 2027 ein Produktumsatzwachstum von 34%, was einer Beschleunigung von rund vier Prozentpunkten gegenüber dem Vorquartal entspricht.

Die Beschleunigung ist bedeutsam. Snowflake-Optimisten haben seit sechs Quartalen argumentiert, dass das Konsumwachstum wieder anziehen würde, sobald KI-Workloads auf der Plattform zunehmen. Zwei aufeinanderfolgende Quartale mit Beschleunigung sind der erste handfeste Beleg dafür, dass diese These Substanz hat. Doch der Basisvergleich ist gnadenlos: Selbst wenn Snowflake ein Produktwachstum von 34% über ein volles Jahr hält, schließt Databricks mit 65% Wachstum das Verhältnis schneller, als Snowflake es ausweiten kann.

Das Margin-Bild kehrt das Wachstumsbild um. Snowflake erzielt Free-Cash-Flow-Margen von rund 23%. Databricks wird als nahezu breakeven beschrieben. Auf Basis der Rule of 40 liegt Snowflake bei etwa 55 bis 57 (32% Wachstum plus 23% FCF-Marge), was für ein Unternehmen mit $5,5 Mrd. Run Rate erstklassig ist. Databricks, wenn man nahezu null FCF annimmt, liegt allein auf Basis des Wachstums bei 65 bis 80. Beide sind gesund, aber aus unterschiedlichen Gründen und sprechen unterschiedliche Kapitalgruppen an.

Eine Zahl, die die Quelle nicht offenlegt, die aber wichtiger ist als die meisten erkennen: die Bruttomarge-Aufteilung zwischen Compute und Storage bei beiden Unternehmen sowie der Anteil von Databricks' 80%-Wachstum, der auf GPU-Passthrough-Umsatz mit niedrigen Take Rates entfällt, gegenüber dem Verbrauch auf Plattformebene mit Delta Lake und SQL Warehouse. Ohne diese Aufschlüsselung ist der Vergleich des Top-Line-Wachstums zwar richtungsweisend, aber nicht abschließend. Wenn die Hälfte von Databricks' inkrementellem Wachstum aus GPU-Weiterverkauf zu Hyperscaler-Margen besteht, sieht die Gewinnentwicklung sehr anders aus, als der Run Rate vermuten lässt.

Snowflake-Aktien schlossen bei rund $235, ein Plus von etwa 7% seit Jahresbeginn. Das ist eine Underperformance im Vergleich zu dem, was eine Wachstumsbeschleunigung auf 34% normalerweise gebieten würde – was zeigt, dass der Markt den Scale-Crossover von Databricks bereits eingepreist hat.

Was wirklich neu ist

Die Erzählung der letzten drei Jahre lautete: „Snowflake besitzt das Warehouse, Databricks das Lakehouse, und sie werden sich in der Mitte treffen." Diese Erzählung ist nun überholt. Das SQL Warehouse-Produkt von Databricks hat einen annualisierten Run Rate von $1,5 Milliarden überschritten, was bedeutet, dass Databricks kein Spark-Anbieter mehr ist, der BI als Nebensache verkauft. Es ist ein $1,5-Mrd.-Warehouse-Geschäft innerhalb eines $6,9-Mrd.-Unternehmens, das in Snowflakes Kerngeschäft vorwächst.

Jefferies stellt fest, dass Snowflake nach wie vor ein deutlich größeres Data-Warehousing-Geschäft betreibt, was zutrifft. Doch der Abstand schließt sich auf beiden Seiten. Snowflake hat die technische Lücke bei KI-Fähigkeiten im vergangenen Jahr erheblich verringert, mit KI-Angeboten unter den Marken CoCo und Snowflake CoWork, die Snowflake ausgeliefert hat. Databricks hat die Warehousing-Lücke mit SQL Warehouse verringert. Feature-Parität ist nun eine wechselseitige Angelegenheit.

Was wirklich neu ist, ist der Wettbewerb der zweiten Ordnung: Business-User-KI. Databricks' Genie-Plattform integriert sich mit Microsoft Teams, Slack und Google Drive und ermöglicht es nicht-technischen Mitarbeitern, Unternehmensdaten über die Tools abzufragen, die sie jeden Morgen öffnen. Das ist nicht derselbe Kampf wie „welche Engine führt mein nächtliches ETL schneller aus". Es ist ein Vertriebskampf darum, wer das Analyse-Interface besitzt, das ein Produktmanager oder Finanzanalyst tatsächlich nutzt. Snowflakes CoCo und CoWork scheinen auf dieselbe Schicht abzuzielen, obwohl die Quelle weder die Integrationsfläche noch die Adoptionszahlen offenlegt – und genau das wäre die Kennzahl, die die Frage tatsächlich beantworten würde.

Das andere Neue: Snowflake hat sich beschleunigt. Für den Großteil des Jahres 2024 und 2025 war der Konsens, dass Snowflake strukturell in Richtung der niedrigen 20er-Jahre abbremst. Zwei Quartale der Wiederbeschleunigung, gekrönt von 34% Produktwachstum, widerlegen die „schmelzende Eiswürfel"-These. Sie widerlegen nicht die „wird überholt"-These, aber das sind unterschiedliche Aussagen.

Was für Daten-Teams bereits eingepreist ist

Für Plattform-Verantwortliche, die im zweiten Halbjahr 2026 Stacks evaluieren, ist das meiste aus dieser Jefferies-Notiz bereits einkalkuliert. Die Engineering-Community hat Databricks' KI-Führung vor achtzehn Monaten eingepreist. Niemand, der heute zwischen beiden wählt, ist überrascht, dass Databricks Modelle schneller trainiert oder dass seine Lakehouse-Story für ML-Workloads klarer ist. Weniger eingepreist ist der umgekehrte Fluss: Snowflake, das beim KI-getriebenen Konsumwachstum wettbewerbsfähig ist. Wenn Snowflakes Produktumsatz durch KI-Workloads auf dem bestehenden Warehouse-Footprint weiter anzieht, verändert das die Kalkulation für Teams, die Snowflake für BI gewählt haben und befürchteten, eine zweite Plattform für ML zu benötigen.

Was für die meisten Engineering-Teams ebenfalls nicht eingepreist ist: die SQL-Warehouse-Traktion. Ein Run Rate von $1,5 Mrd. bei Databricks SQL bedeutet, dass es nun eine glaubwürdige Referenzbasis für Teams gibt, die eine Warehouse-Konsolidierung auf das Lakehouse erwägen. Vor zwei Jahren war diese Migration für die meisten CFOs risikoadjustiert ein Nein. Bei $1,5 Mrd. und wachsend existieren die Referenzgespräche. Es ist mit mehr Ausschreibungen zu rechnen, bei denen Databricks als etablierter Lakehouse-Anbieter antritt und versucht, Snowflake als Warehouse zu verdrängen – und nicht umgekehrt.

Die Margin-Lücke ist auf der Eigenkapitalseite eingepreist, aber nicht auf der Beschaffungsseite. Snowflakes FCF-Marge von 23% finanziert die aggressiven Kreditkonditionen, die Unternehmensrabatte und die KI-Investitionen. Databricks, das nahezu breakeven arbeitet, bedeutet, dass jeder Dollar an Rabatten aus dem Wachstumskapital kommt. Für einen CTO, der im vierten Quartal eine Dreijahresverpflichtung verhandelt, ist das eine Überlegung wert.

Die Gegenmeinung

Die mehrheitliche Einschätzung lautet: Databricks gewinnt, Snowflake siedelt sich in einer profitablen, aber langsamer wachsenden Nische an. Dem würde ich widersprechen. Die Wachstumsbeschleunigung auf 34% beim Produktumsatz ist kein Rundungsfehler. Es sind rund vier Punkte quartalsweiser Verbesserung, zwei Quartale lang gehalten, bei einem Run Rate von $5,5 Mrd. Wiederbeschleunigungen in dieser Größenordnung sind selten, und wenn sie eintreten, halten sie in der Regel vier bis sechs Quartale an, bevor sie sich abflachen. Wenn Snowflake dies bis ins Geschäftsjahr 2028 aufrechterhält, hört die Umsatzlücke auf, sich im Verhältnis zu weiten – auch wenn sie in absoluten Zahlen weiter zunimmt.

Der andere Gegenaspekt: Profitabilitätsoptionalität. Databricks nahezu breakeven bei $6,9 Mrd. bedeutet, dass das Unternehmen in dem Moment, in dem das Wachstum von 65% auf 40% abbremst, eine Margin-Anpassung vornehmen muss, die Snowflake bereits abgeschlossen hat. Snowflake hat den schmerzhaften Teil in 2023 und 2024 erledigt. Databricks noch nicht. Ob das in einem IPO-S-1 oder in der Preisgestaltung privater Runden sichtbar wird – es ist ein sich akkumulierender Nachteil, den die Wachstumszahlen nicht erfassen. Das Unbekannte, und das ist wichtig, ist wie Databricks' Bruttomargen ohne GPU-Passthrough aussehen. Liegt die zugrunde liegende Plattform-Bruttomarge bei 75%+, ist die Gewinngeschichte in Ordnung. Ist sie durch Weiterverkaufsökonomie gedrückt, wird der Übergang zu Snowflake-ähnlichen FCF-Margen schmerzhaft sein.

Wichtigste Erkenntnisse

• Scale-Crossover ist eingetreten: Databricks' Run Rate von $6,9 Mrd. gegenüber Snowflakes $5,5 Mrd. markiert das erste Mal, dass Databricks beim Umsatz führt – doch Snowflakes FCF-Marge von 23% gegenüber Databricks' nahezu Breakeven ist die inverse Geschichte, die die meisten Berichte unterschätzen.
• Snowflake hat sich wiederbeschleunigt: Vier Punkte Produktumsatzbeschleunigung auf 34% im ersten Quartal des Geschäftsjahres 2027 bricht die „strukturell decelerating"-Erzählung. Zwei weitere Quartale auf diesem Niveau, und die Verhältnislücke hört auf zu wachsen.
• Der Warehouse-Wettbewerb ist nun zweiseitig: Databricks SQL Warehouse mit einem Run Rate von $1,5 Mrd. ist eine glaubwürdige Referenzbasis für Warehouse-Konsolidierung auf das Lakehouse – was vor 24 Monaten noch nicht der Fall war.
• Die Business-User-KI-Schicht ist der nächste Kampf: Genies Integration mit Teams, Slack und Drive gegenüber Snowflakes CoCo und CoWork wird entscheiden, wer das Analyse-Interface besitzt – obwohl die Adoptionskennzahlen für beide noch nicht offengelegt wurden.
• Überprüfbare Prognose: Wenn Snowflake ein Run-Rate-Wachstum von 32%+ bis ins Geschäftsjahr 2028 aufrechterhalten kann, ist mit einer Neubewertung der Aktie über dem aktuell eingepreisten YTD-Gewinn von 7% bei $235 zu rechnen. Fällt das Wachstum wieder unter 28%, weitet sich die Umsatzlücke so schnell, dass die Wiederbeschleunigungsthese innerhalb von zwei Quartalen stirbt.