- Snowflake è un ecosistema AI che permette alle aziende di analizzare i propri dati, creare modelli predittivi e utilizzare LLM senza mai dover spostare o copiare i dati al di fuori del proprio ambiente riservato.
- L'azienda ha firmato un accordo da 6 miliardi di dollari con AWS per i prossimi cinque anni, che include l'accesso ai chip Graviton di Amazon, con CPU ARM che diventano sempre più strategiche per gli agenti AI e l'inferenza su larga scala
Cos’è Snowflake AI e cosa fa
Snowflake AI (il cui cuore tecnologico è spesso identificato con Snowflake Cortex) è l’insieme di strumenti, servizi e funzionalità di intelligenza artificiale integrati all’interno della piattaforma Snowflake Data Cloud.
Si tratta di un ecosistema che permette alle aziende di analizzare i propri dati, creare modelli predittivi e utilizzare LLM in modo semplice, senza mai dover spostare o copiare i dati al di fuori dell’ambiente sicuro di Snowflake, in quanto l’AI è integrata direttamente dove risiedono i dati.
Oltre a Snowflake Cortex, che permette di accedere a modelli linguistici open source o di terze parti, ci sono l’assistente conversazionale Snowflake Copilot, la suite per ufficio Document AI e Snowpark ML, un insieme di librerie e strumenti per il machine learning tradizionale.
Un contratto che vale quasi quanto tutta la storia di Snowflake su AWS
Snowflake ha siglato un accordo quinquennale da 6 miliardi di dollari con Amazon Web Services. Per capire la portata della cifra basta un confronto: dall’anno di fondazione dell’azienda, il 2012, Snowflake aveva generato in totale circa 7 miliardi di dollari tramite AWS Marketplace. Il nuovo contratto vale da solo quasi quanto quell’intero storico. Il motivo di questa accelerazione è diretto: i clienti di Snowflake stanno aumentando la spesa su AWS a ritmo sostenuto, arrivando a 2 miliardi di dollari nel solo 2025, il doppio dell’anno precedente.
L’accordo tra Snowflake e AWS non riguarda solo i volumi di fatturato, ma anche l’accesso privilegiato ai chip Graviton, i processori ARM sviluppati internamente da Amazon. È questo il dettaglio tecnico più rilevante dell’intera operazione.
Perché i chip Graviton contano nell’era degli agenti AI
Mentre l’attenzione del settore resta fissa sulle GPU e sui grandi modelli, la domanda di CPU sta crescendo in modo meno visibile ma altrettanto significativo. Il motivo è strutturale: le GPU gestiscono l’addestramento e l’inferenza dei modelli, ma tutto il resto, e in particolare gli agenti AI autonomi, si appoggia pesantemente alle CPU. Più gli agenti proliferano, più i cicli di CPU diventano una risorsa critica.
Snowflake lavora con i dati aziendali da sempre: è la piattaforma dove le imprese archiviano e interrogano enormi volumi di informazioni. Il suo strumento AI, Cortex AI, sfrutta proprio quel patrimonio di dati per offrire funzionalità come query in linguaggio naturale e report automatici. Aumentare l’accesso ai chip Graviton significa poter scalare queste funzionalità a costi inferiori rispetto a quanto costerebbe con hardware Nvidia. Amazon sostiene di trasferire ai clienti i vantaggi economici dei propri chip rispetto a quelli di terze parti.
Non è un caso isolato. Il mese scorso AWS aveva già siglato un accordo simile per fornire milioni di chip Graviton a Meta, un’operazione resa più significativa dal fatto che Meta aveva appena concluso un contratto da 10 miliardi con Google Cloud. Il mercato dei chip AI sta diventando un terreno di competizione diretta tra i cloud provider e Nvidia.
Nvidia risponde, ma la pressione sui prezzi è reale
Il CEO di Amazon Andy Jassy aveva dichiarato pubblicamente che i chip proprietari di AWS offrono un miglior rapporto prezzo-prestazioni rispetto alle soluzioni Nvidia. Jensen Huang, numero uno di Nvidia, ha risposto annunciando Vera, una CPU AI di nuova generazione che secondo lui rappresenta un mercato potenziale da 200 miliardi di dollari, e ha già comunicato preordini per 20 miliardi. Il tono è quello di chi non vuole cedere terreno, ma anche di chi ha preso la minaccia sul serio.
Google produce chip AI da anni con la linea TPU, mentre Microsoft ha presentato il proprio Maia AI a inizio 2026. La direzione del settore è chiara: i grandi cloud provider vogliono ridurre la dipendenza da Nvidia almeno per una parte dei carichi di lavoro, a partire proprio da quelli legati agli agenti e all’inferenza su larga scala. Questo processo è ancora nelle fasi iniziali, ma gli accordi da miliardi che si moltiplicano in pochi mesi mostrano che la dinamica è reale.
Parallelamente, Amazon ha integrato i modelli OpenAI direttamente su AWS, consolidando la piattaforma come punto di accesso a più ecosistemi AI contemporaneamente. L’accordo con Snowflake si inserisce in questa strategia più ampia di attrarre carichi di lavoro AI sull’infrastruttura Amazon, usando i chip Graviton come leva competitiva sul prezzo.
Il vero segnale che emerge da questa operazione non è la cifra in sé, ma la velocità con cui la domanda AI si sta traducendo in contratti pluriennali da miliardi. Chiunque fornisca l’infrastruttura su cui gira l’AI, che siano chip, cloud o piattaforme dati, si trova in una posizione di vantaggio strutturale difficile da scalfire nel breve periodo. Snowflake ha scelto di consolidare il rapporto con AWS proprio mentre questa finestra è aperta.
