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O investimento de US$ 6 bilhões da Snowflake na AWS desencadeia uma disputa interna por CPUs na guerra da computação em IA

Em 27 de maio, a Snowflake, líder em armazenamento de dados na nuvem, anunciou uma parceria estratégica de cinco anos no valor de 6 bilhões de dólares com a AWS (Amazon Web Services). Este acordo vai além de um contrato de infraestrutura de longo prazo, representando uma integração profunda em torno da arquitetura de computação de IA entre as duas gigantes da tecnologia.
Primeiro, por trás dos números impressionantes: um contrato no valor de 14 anos de receita acumulada
O acordo de US$ 6 bilhões é impressionante. Desde sua fundação em 2012, a Snowflake vendeu cerca de US$ 7 bilhões em serviços em nuvem por meio do AWS Marketplace. Isso significa que este novo contrato equivale a quase 85% de toda a receita que a Snowflake já gerou na AWS nos últimos 14 anos.
Esse aumento é impulsionado pelos crescentes gastos das empresas com IA: somente em 2025, os clientes da Snowflake dobraram seu consumo de nuvem na AWS, atingindo US$ 2 bilhões.
Dois fatores principais: a IA passa do “treinamento” para a “automação”
O motor por trás desse crescimento é a principal ferramenta de IA da Snowflake, o Cortex AI. Como um hub central para dados corporativos, a Snowflake permite que os usuários consultem bancos de dados ou gerem relatórios analíticos usando linguagem natural por meio do Cortex.
Mas, à medida que as aplicações de IA vão além do simples treinamento de modelos para o uso cotidiano e a automação impulsionada por IA, as demandas de computação mudaram fundamentalmente:
A GPU lida com o treinamento e a inferência
A CPU gerencia a lógica de agentes em grande escala e tarefas de suporte
À medida que a IA corporativa se expande, as cargas de trabalho da CPU crescem exponencialmente, impulsionando a demanda por processadores de alto desempenho e custo-benefício.
Três, Mudança Estratégica: Como os chips Graviton estão remodelando a concorrência na nuvem
Uma parte fundamental desse acordo é que a Snowflake terá acesso mais amplo aos processadores Graviton personalizados baseados em ARM da AWS.
Excelente relação custo-desempenho: o CEO da Amazon, Andy Jassy, observou que seus chips internos oferecem melhor valor do que alternativas de uso geral. Ao implantar chips Graviton em grande escala, a AWS reduz seus próprios custos ao mesmo tempo em que oferece preços competitivos para atrair grandes clientes como a Snowflake.
Consolidando a posição na computação de IA: a AWS já havia fornecido milhões de chips Graviton para a Meta. As escolhas da Meta e da Snowflake mostram que os gigantes da nuvem estão entrando no mercado de computação dominado pela NVIDIA com CPUs personalizadas.
Quatro, Sinais do setor: a “guerra das CPUs” entre a NVIDIA e os gigantes da nuvem
Essa tendência exerce pressão real sobre a NVIDIA, líder em GPUs. Embora o CEO Jensen Huang tenha recentemente apresentado uma CPU dedicada à IA chamada “Vera” e anunciado US$ 20 bilhões em pedidos para defender sua posição, os provedores de nuvem já estão reagindo:
O Google vem desenvolvendo há muito tempo seus próprios chips de IA (TPUs).
A Microsoft lançou seu chip de IA Maia no início deste ano.
A AWS está conquistando rapidamente grandes clientes de nuvem com o Graviton por meio de preços competitivos.
Análise aprofundada do setor
A aliança de US$ 6 bilhões entre a Snowflake e a AWS sinaliza para onde a concorrência na era da IA está caminhando: o processamento de dados não se resume mais apenas a quem tem as GPUs mais potentes, mas também a quem consegue lidar com raciocínio e automação em grande escala a um custo menor.
Para a Snowflake, a parceria com o AWS Graviton ajuda as empresas a reduzir os custos operacionais diários de IA. Para a AWS, conquistar um grande cliente como a Snowflake acelera a maturidade de seu ecossistema de chips personalizados. O resultado dessa batalha determinará quem se tornará a base computacional para a próxima onda de IA.
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Mas, à medida que as aplicações de IA vão além do simples treinamento de modelos para o uso cotidiano e a automação impulsionada por IA, as demandas de computação mudaram fundamentalmente:
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