Heim
Snowflakes 6-Milliarden-Dollar-Investition in AWS löst im Kampf um KI-Rechenleistung einen internen CPU-Wettstreit aus

Am 27. Mai gab Snowflake, Marktführer im Bereich Cloud-Datenspeicherung, eine strategische Partnerschaft mit AWS (Amazon Web Services) über fünf Jahre im Wert von 6 Milliarden US-Dollar bekannt. Dieser Deal geht über eine langfristige Infrastrukturvereinbarung hinaus und steht für eine tiefgreifende Integration im Bereich der KI-Computing-Architektur zwischen den beiden Technologiegiganten.
Erstens: Hinter den atemberaubenden Zahlen: Ein Vertrag im Wert von 14 Jahren Umsatz
Der 6-Milliarden-USD-Deal ist beeindruckend. Seit seiner Gründung im Jahr 2012 hat Snowflake über den AWS Marketplace Cloud-Dienste im Wert von rund 7 Milliarden USD verkauft. Das bedeutet, dass dieser neue Vertrag fast 85 % aller Umsätze ausmacht, die Snowflake in den letzten 14 Jahren auf AWS erzielt hat.
Dieser Anstieg wird durch steigende Unternehmensausgaben für KI angetrieben: Allein im Jahr 2025 verdoppelten Snowflake-Kunden ihren Cloud-Verbrauch auf AWS und erreichten 2 Milliarden US-Dollar.
Zweitens: Die wichtigsten Treiber – KI verlagert sich von „Training“ zu „Automatisierung“
Der Motor hinter diesem Wachstum ist Snowflakes wichtigstes KI-Tool, Cortex AI. Als zentrale Drehscheibe für Unternehmensdaten ermöglicht Snowflake den Nutzern, über Cortex Datenbanken abzufragen oder Analyseberichte in natürlicher Sprache zu erstellen.
Da KI-Anwendungen jedoch über das einfache Modelltraining hinaus in den Alltag und die KI-gesteuerte Automatisierung vordringen, haben sich die Rechenanforderungen grundlegend verändert:
Die GPU übernimmt das Training und die Inferenz
CPU verwaltet groß angelegte Agentenlogik und unterstützende Aufgaben
Mit der Skalierung der Unternehmens-KI wachsen die CPU-Workloads exponentiell, was die Nachfrage nach leistungsstarken, kosteneffizienten Prozessoren ankurbelt.
Drittens: Strategischer Wandel – Wie Graviton-Chips den Wettbewerb in der Cloud neu gestalten
Ein wesentlicher Bestandteil dieser Vereinbarung ist, dass Snowflake einen breiteren Zugang zu den maßgeschneiderten ARM-basierten Graviton-Prozessoren von AWS erhält.
Starkes Preis-Leistungs-Verhältnis: Amazon-CEO Andy Jassy wies darauf hin, dass die hauseigenen Chips ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis bieten als Allzweck-Alternativen. Durch den großflächigen Einsatz von Graviton-Chips senkt AWS seine eigenen Kosten und bietet gleichzeitig wettbewerbsfähige Preise, um Großkunden wie Snowflake anzuziehen.
Sicherung der Position im Bereich KI-Computing: AWS hatte bereits Millionen von Graviton-Chips an Meta geliefert. Die Entscheidungen von Meta und Snowflake zeigen, dass Cloud-Giganten mit maßgeschneiderten CPUs in den von NVIDIA dominierten Computing-Markt vordringen.
Viertens: Signale aus der Branche: Der „CPU-Krieg“ zwischen NVIDIA und den Cloud-Giganten
Dieser Trend setzt den GPU-Marktführer NVIDIA unter erheblichen Druck. Obwohl CEO Jensen Huang kürzlich eine spezielle KI-CPU namens „Vera“ vorstellte und Aufträge im Wert von 20 Milliarden US-Dollar ankündigte, um seine Position zu verteidigen, wehren sich die Cloud-Anbieter bereits:
Google entwickelt seit langem eigene KI-Chips (TPUs).
Microsoft hat Anfang dieses Jahres seinen Maia-KI-Chip auf den Markt gebracht.
AWS gewinnt mit Graviton durch wettbewerbsfähige Preise rasch große Cloud-Kunden.
Tiefgehende Branchenanalyse
Die 6-Milliarden-USD-Allianz zwischen Snowflake und AWS zeigt, wohin sich der Wettbewerb im KI-Zeitalter entwickelt: Bei der Datenverarbeitung geht es nicht mehr nur darum, wer die leistungsstärksten GPUs hat, sondern auch darum, wer groß angelegte Schlussfolgerungen und Automatisierung zu geringeren Kosten bewältigen kann.
Für Snowflake hilft die Zusammenarbeit mit AWS Graviton Unternehmen dabei, ihre täglichen KI-Betriebskosten zu senken. Für AWS beschleunigt die Gewinnung eines Großkunden wie Snowflake die Reifung seines Ökosystems für maßgeschneiderte Chips. Der Ausgang dieses Wettstreits wird entscheiden, wer zur Rechenplattform für die nächste KI-Welle wird.
Verwandter Artikel
DeepMind-CEO Hassabis: Ich schlafe sechs Stunden pro Tag und fühle mich normalerweise gegen 1 Uhr nachts energiegeladen.
Fortune hat kürzlich ein Interview mit Demis Hassabis, dem CEO von Google DeepMind, veröffentlicht, das seinen unkonventionellen Ansatz zu Erholung und Produktivität offenbart. Hassabis gab bekannt, dass er sehr wenig schläft und seine wachen Stunden
OpenAI und Anthropic kämpfen trotz Umsatzrückgängen um Marktanteile
Obwohl jüngste Berichte darauf hindeuten, dass OpenAI seine Umsatzziele verfehlt hat, was an diesem Dienstag Druck auf die Technologieaktien ausübte, zeigen sich private Investoren in KI-Labore weiter
Einhaltung der Vorschriften für autonome Fahrzeuge in Kalifornien: Eine neue Ära von Bußgeldern, Geofences und 1 Million Meilen
Guident betreibt einen AuveTech-Shuttle in Südflorida und verwaltet mithilfe seiner Fernüberwachungstechnologie eine vier Meilen lange Strecke in West Palm Beach sowie eine eine Meile lange Strecke in
Empfehlungen zu verwandten Spezialthemen
Kommentare (1)

Am 27. Mai gab Snowflake, Marktführer im Bereich Cloud-Datenspeicherung, eine strategische Partnerschaft mit AWS (Amazon Web Services) über fünf Jahre im Wert von 6 Milliarden US-Dollar bekannt. Dieser Deal geht über eine langfristige Infrastrukturvereinbarung hinaus und steht für eine tiefgreifende Integration im Bereich der KI-Computing-Architektur zwischen den beiden Technologiegiganten.
Erstens: Hinter den atemberaubenden Zahlen: Ein Vertrag im Wert von 14 Jahren Umsatz
Der 6-Milliarden-USD-Deal ist beeindruckend. Seit seiner Gründung im Jahr 2012 hat Snowflake über den AWS Marketplace Cloud-Dienste im Wert von rund 7 Milliarden USD verkauft. Das bedeutet, dass dieser neue Vertrag fast 85 % aller Umsätze ausmacht, die Snowflake in den letzten 14 Jahren auf AWS erzielt hat.
Dieser Anstieg wird durch steigende Unternehmensausgaben für KI angetrieben: Allein im Jahr 2025 verdoppelten Snowflake-Kunden ihren Cloud-Verbrauch auf AWS und erreichten 2 Milliarden US-Dollar.
Zweitens: Die wichtigsten Treiber – KI verlagert sich von „Training“ zu „Automatisierung“
Der Motor hinter diesem Wachstum ist Snowflakes wichtigstes KI-Tool, Cortex AI. Als zentrale Drehscheibe für Unternehmensdaten ermöglicht Snowflake den Nutzern, über Cortex Datenbanken abzufragen oder Analyseberichte in natürlicher Sprache zu erstellen.
Da KI-Anwendungen jedoch über das einfache Modelltraining hinaus in den Alltag und die KI-gesteuerte Automatisierung vordringen, haben sich die Rechenanforderungen grundlegend verändert:
Die GPU übernimmt das Training und die Inferenz
CPU verwaltet groß angelegte Agentenlogik und unterstützende Aufgaben
Mit der Skalierung der Unternehmens-KI wachsen die CPU-Workloads exponentiell, was die Nachfrage nach leistungsstarken, kosteneffizienten Prozessoren ankurbelt.
Drittens: Strategischer Wandel – Wie Graviton-Chips den Wettbewerb in der Cloud neu gestalten
Ein wesentlicher Bestandteil dieser Vereinbarung ist, dass Snowflake einen breiteren Zugang zu den maßgeschneiderten ARM-basierten Graviton-Prozessoren von AWS erhält.
Starkes Preis-Leistungs-Verhältnis: Amazon-CEO Andy Jassy wies darauf hin, dass die hauseigenen Chips ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis bieten als Allzweck-Alternativen. Durch den großflächigen Einsatz von Graviton-Chips senkt AWS seine eigenen Kosten und bietet gleichzeitig wettbewerbsfähige Preise, um Großkunden wie Snowflake anzuziehen.
Sicherung der Position im Bereich KI-Computing: AWS hatte bereits Millionen von Graviton-Chips an Meta geliefert. Die Entscheidungen von Meta und Snowflake zeigen, dass Cloud-Giganten mit maßgeschneiderten CPUs in den von NVIDIA dominierten Computing-Markt vordringen.
Viertens: Signale aus der Branche: Der „CPU-Krieg“ zwischen NVIDIA und den Cloud-Giganten
Dieser Trend setzt den GPU-Marktführer NVIDIA unter erheblichen Druck. Obwohl CEO Jensen Huang kürzlich eine spezielle KI-CPU namens „Vera“ vorstellte und Aufträge im Wert von 20 Milliarden US-Dollar ankündigte, um seine Position zu verteidigen, wehren sich die Cloud-Anbieter bereits:
Google entwickelt seit langem eigene KI-Chips (TPUs).
Microsoft hat Anfang dieses Jahres seinen Maia-KI-Chip auf den Markt gebracht.
AWS gewinnt mit Graviton durch wettbewerbsfähige Preise rasch große Cloud-Kunden.
Tiefgehende Branchenanalyse
Die 6-Milliarden-USD-Allianz zwischen Snowflake und AWS zeigt, wohin sich der Wettbewerb im KI-Zeitalter entwickelt: Bei der Datenverarbeitung geht es nicht mehr nur darum, wer die leistungsstärksten GPUs hat, sondern auch darum, wer groß angelegte Schlussfolgerungen und Automatisierung zu geringeren Kosten bewältigen kann.
Für Snowflake hilft die Zusammenarbeit mit AWS Graviton Unternehmen dabei, ihre täglichen KI-Betriebskosten zu senken. Für AWS beschleunigt die Gewinnung eines Großkunden wie Snowflake die Reifung seines Ökosystems für maßgeschneiderte Chips. Der Ausgang dieses Wettstreits wird entscheiden, wer zur Rechenplattform für die nächste KI-Welle wird.
DeepMind-CEO Hassabis: Ich schlafe sechs Stunden pro Tag und fühle mich normalerweise gegen 1 Uhr nachts energiegeladen.
Fortune hat kürzlich ein Interview mit Demis Hassabis, dem CEO von Google DeepMind, veröffentlicht, das seinen unkonventionellen Ansatz zu Erholung und Produktivität offenbart. Hassabis gab bekannt, dass er sehr wenig schläft und seine wachen Stunden
OpenAI und Anthropic kämpfen trotz Umsatzrückgängen um Marktanteile
Obwohl jüngste Berichte darauf hindeuten, dass OpenAI seine Umsatzziele verfehlt hat, was an diesem Dienstag Druck auf die Technologieaktien ausübte, zeigen sich private Investoren in KI-Labore weiter











