No TheCube Pod: Scalability Wars, Snowbricks Convergence e o Future of Agentic AI

Scalability is emerging as the defining factor in the enterprise race to operationalize AI across cloud, data and developer ecosystems.

As workloads evolve and expectations rise, organizations are rethinking AI architecture—from foundational models to network advantage—to keep pace with innovation cycles that no longer expect quarterly roadmaps. This rethinking is happening at every level of the stack. Whether it’s using custom silicon like Google LLC’s tensor processing units, the rise of Agentic frameworks, or simplifying development platforms for non-experts, the push toward frictionless, trustworthy, and scalable AI is setting the tone for the next decade of enterprise technology. This is less about tools and more about systems that can grow, adapt, and self-heal at scale.

In the latest episode of TheCube Pod, TheCube Researches executive analyst John Furrier (pictured, left) and principal analyst Dave Vellante (right) unpack the intensifying competition between Databricks Inc. and Snowflake Inc., nicknamed “Snowbricks,” and what it means for the future of AI infrastructure. The discussion covers Meta Platform Inc.’s multibillion-dollar investment, the commoditization of large language models, Google’s TPU Play, Cisco System Inc.’s latency strategy and the deeper structural changes needed to support scalable, trustworthy AI in the enterprise.

“Big news today. Meta for scale. AI for 14 billion. The AI ​​wave is a big shift, bubbling action,” Furrier said. “This continues to be the shift of all time. AI is just rocking the house in every aspect.”

Scalability in AI: From Foundational Models to Frictionless Development

Snowflake and Databricks are making aggressive bets on how scalability in AI will be delivered. Databricks is pushing into agents and protocols, such as the Brick agent and Model Context Protocol, while Snowflake is refining its performance promises with faster data warehousing and open table formats. Together, they represent two ends of an evolution of the enterprise data stack, according to Furrier.

“If you want an end-to-end data platform that takes the storage equation out of it, stores it anywhere and reduces data movement, you can go with Databricks today with Unity and get it all,” he said. “If you’re a Snowflake customer, a hybrid between Snowflake and a database, you can choose to sync or just go to Databricks. I think Databricks is playing by the gauntlet and that will be the question: ‘How much overlap?’”

A Databricks, por meio de suas mais recentes inovações, está se inclinando para um futuro em que a escalabilidade inclua a interoperabilidade entre modelos e ferramentas. Ele prevê uma plataforma onde os agentes podem colaborar e operar de forma independente, impulsionado por metadadosnão microgerenciamento humano, observou Furrier.

“Conversamos sobre a VMware no lado do software, VMware no lado do chip ou Broadcom no lado do chip”, disse ele. “Ambos vencem com a IA, porque veja o Lucky Strike VMware conseguiu com isso e a IA só vai dar a eles mais confiança … ser ativado para a IA. Acho que é por isso que amo o Databricks, por que amo o Snowflake e eu amo [Amazon] As tabelas S3, porque acho que a peça de armazenamento combinada com a camada de dados será um criador de valor maciço. A extração disso serão agentes e o fato de você ter metadados, agora tão baixa latência, baixa latência e metadados endereçáveis ​​tornarão o armazenamento ainda mais popular. ”

Por outro lado, o Snowflake está enfatizando a velocidade e a simplicidade, especialmente para usuários que desejam evitar emaranhados profundos com primitivas em nuvem. Essa abordagem é destinada a generalistas e equipes de dados que priorizam o desempenho sem complexidade.

“Acho que a tendência é muito clara. O valor continua migrando para cima. Foi se separamos a computação do armazenamento”, acrescentou Vellante. ““[I’ve] Tenho que dar crédito ao Databricks. Eles realmente empurraram isso. Floco de neve encostado, etc. LLMS e IA conversacional, eles mudam a equação da complexidade lá. Eles facilitam o código aberto potencialmente. O ponto que eu queria fazer antes era a Snowbricks está em um curso de colisão. Databricks e Snowflake, eles estão perseguindo a mesma camada semântica e estão apenas chegando lá com caminhos diferentes. ”

Databricks, Snowflake e as apostas de integração em escala

A batalha pela escalabilidade também está moldando onde o valor reside na pilha de IA, enfatizados Furrier e Vellante. Embora os modelos fundamentais e os LLMs possam eventualmente se tornar comoditizados, as camadas de aplicação e orquestração podem ter peso estratégico de longo prazo, principalmente para plataformas que permitem implantação e integração rápidas.

“Acho que o que o APIS fez pela nuvem, esse tecido conjuntivo entre os modelos se tornará muito estratégico para permitir a criação de valor, mas também a extração de valor”, explicou Furrier. “Porque se você deseja extrair valor da web, precisa ter agentes que funcionem.”

A camada de hardware também não está sendo deixada para trás. A abertura do Google de acesso à TPUS a parceiros, incluindo o Openai Inc., sinaliza uma nova flexibilidade na infraestrutura de IA. Isso fornece implicações sobre como a computação em escala será adquirida além da aderência dominante da GPU da Nvidia Corp., de acordo com Vellante.

“O que é interessante nesse Google, o anúncio do Openai é pelo que eu entendo, é TPUs”, acrescentou. “Não é acesso a necessariamente GPUs da NVIDIA, é acesso às unidades de processamento tensor do Google e acho que é realmente a primeira vez que o Google as disponibiliza fora do Google. Esse será um caso de teste interessante em escala”.

Talvez o sinal mais claro de mudança venha da atividade de financiamento explosiva no setor. Investimento de US $ 14 bilhões da Meta em escala AI e avaliações de vários bilhões de startups como a Glean Inc. revelam a velocidade pura do capital que flui para soluções de IA escaláveis, de acordo com Furrier.

“Se você olhar para todos os principais cientistas … a discussão número um é sobre engenharia de IA”, disse ele. “A IA não é objetiva. A IA é subjetiva. Os humanos podem interpretar um prompt de maneira diferente. Os computadores podem interpretar o prompt de maneira diferente, portanto, a confiabilidade é a coisa número um que está na tabela agora no mercado”.

No próximo TheCube: Ai, nuvem e destaques de eventos

As próximas semanas estão empilhadas com eventos de tecnologia de alto impacto, e o TheCube deve oferecer cobertura ao vivo do coração da ação. Em 20 de junho, o evento “Thecube + NYSE WIRED: Robotics & AI Infraestrutura”, reúne inovadores para discussões aprofundadas, demos e um empacotaram seriamente reunidos na piscina.

“Na próxima semana, conseguimos a festa/piscina presencial do The Rosewood”, disse Furrier. “Três dias de cobertura do cubo.”

Além do Vale do Silício, o TheCube segue para a AWS Re: Inforce and Crypto Trailblazers Week em Nova York. Esses eventos se concentram na segurança orientada pela IA, inovação descentralizada e arquiteturas corporativas emergentes. Espere as aparências de líderes e fundadores de código aberto que remodelavam os dados e as infraestruturas de confiança.

“Vamos fazer a capa de parede a parede”, acrescentou Furrier. “Vamos ter uma conversa muito boa sobre bancos de dados escaláveis ​​e apenas todos os tipos de líderes de IA que chegam na próxima semana”.

A energia é inconfundível em todo o cenário da Tech, com a Cisco Live e a AWS DC Summit já definindo o tom e o próximo show de revisão do AWS no meio do ano programado para fazer um relatório de intervalo para o ano. Desde a rede de IA até os data centers com consciência de carbono, toda conversa está ligada a uma história maior sobre a evolução da infraestrutura, de acordo com Furrier.

“Estamos fazendo um relatório do intervalo da AWS. Líderes da AWS e líderes do ecossistema. Coesidade, Nutanix. Provavelmente terá crowdstrike ou Palo Alto. Talvez IBM”, disse ele. “Vamos fazer um punhado desses líderes e fazer uma versão digital de um relatório de intervalo, porque muito aconteceu”.

Assista ao podcast completo abaixo para descobrir por que esses profissionais da indústria foram mencionados:

Tony Baer Director, Dbinsight LLC
Brian J. Baumann Founder, NYSE WIRED and Head of Capital Markets, Technology, NYSE
Matt Garman CEO, AWS
Dave Michela Vice President, Global Strategic Initiatives, SiteScore
Sarbjeet Johal Founder and CEO, Stackpane
Paul Nashawaty Principal Analyst, TheCube Research
Jamie Dimon Chairman and CEO, JPMorgan Chase
Mary Meeker General Partner, Bond
Andy Jassy Chairman and CEO, Amazon
Ali Ghodsi Co-Founder and CEO, Databricks
Matei Zaharia Co-Founder and Chief Technologist, Databricks
Jeremy Burton CEO, Observe
Alexandr Wang Co-Founder, CEO, Scale AI
Elon Musk CEO, Tesla
Diane Bryant Independent Director, Broadcom
Hock Tan Chairman and CEO, Broadcom
Martin Casado General Partner, Andreessen Horowitz
Jeetu Patel VEV and CPO, Cisco Systems
Martin Lund EVP, Cisco
Jeff Denworth Co-Founder, Vast Data
Mai-Lan Tomsen Bukovec Vice President, AWS

Here’s the full episode of this week’s TheCube POD:

https://www.youtube.com/watch?v=usz98pmfv_s

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Photo: Siliconangle