Ключевые выводы
- Snowflake подписала пятилетнее соглашение с AWS на $6 млрд — почти весь объём продаж через AWS Marketplace за всё время.
- Договор включает активный доступ к ARM‑чипам Amazon Graviton, что делает AI‑вычисления дешевле и масштабируемее.
- Рост спроса на AI‑сервисы Snowflake (Cortex AI) ускоряется, к 2025 году планируется $2 млрд расходов на AWS.
Snowflake уже давно работает на инфраструктуре AWS, но теперь партнёрство стало официальным и финансово массивным. Это сигнал о том, что облачные провайдеры и компании‑аналитики активно готовятся к новой волне AI‑запросов.
Почему сделка имеет такой вес?
Snowflake, один из лидеров в сфере облачных хранилищ данных, объявил о пятилетнем контракте с Amazon Web Services на $6 млрд. Чтобы понять масштаб, вспомним, что с 2012 года компания продала через AWS Marketplace только $7 млрд своих услуг. Новая сделка почти полностью покрывает эту цифру.
Сами Snowflake заявляют, что их клиенты уже ускорили расходы на AWS, и к 2025 году они планируют потратить $2 млрд только на облачные ресурсы AWS. Это рост в два раза за один год.
Основная движущая сила – искусственный интеллект. Snowflake недавно представила Cortex AI – инструмент, позволяющий задавать запросы к базе естественным языком, получать сводки и генерировать отчёты без написания кода.
Но важнее всего в соглашении указана поддержка процессоров Graviton – собственных ARM‑чипов Amazon. Это «дешёвый и быстрый» вариант для большинства задач, связанных с AI‑агентами, где большую часть нагрузки несут CPU.
Как Graviton меняет правила игры для AI‑вычислений
Традиционно обучение нейронных сетей делалось на GPU от Nvidia, а вывод (inference) – тоже на GPU. Однако после обучения большую часть работы берут на себя CPU: обработка запросов, подготовка данных, работа агентов‑ассистентов.
Graviton‑чипы предлагают лучшее соотношение цены и производительности по сравнению с аналогами Nvidia, хотя AWS всё ещё использует графические процессоры Nvidia для тяжелых задач. По словам генерального директора Amazon Andy Jassy, собственные чипы позволяют «сэкономить деньги и передать их клиентам».
Эти экономии становятся реальностью: уже в прошлом месяце AWS подписал многомиллиардный контракт с Meta*, поставляя миллионы Graviton‑чипов для их AI‑проектов. Пример показывает, как крупные игроки переключаются на более доступные процессоры без потери качества.
С учётом того, что Google и Microsoft также развивают собственные AI‑чипы (TPU и Maia), рынок процессоров для ИИ превращается в «битву за стол”.
Snowflake vs. Nvidia: кто выигрывает?
Nvidia долго удерживала монополию на AI‑чипы, но теперь сталкивается с растущей конкуренцией. Компания даже объявила о запуске собственного CPU — Vera, который, по заявлению Jensen Huang, открывает рынок стоимостью $200 млрд.
Тем не менее, пока Nvidia остаётся лидером в сегменте обучения и вывода моделей, её доля в «повседневных» задачах AI начинает уменьшаться. Пример: компании, использующие Snowflake + Graviton, могут обрабатывать запросы к базе за меньшее время и с меньшими затратами.
То есть, Nvidia не теряет позиции полностью, но её «трон» начинает подкашиваться под давлением более дешевых CPU‑решений от облачных гигантов.
Какие выгоды получат клиенты Snowflake?
1. **Снижение стоимости** – Graviton дешевле, чем традиционные x86‑процессоры, а значит, цены на AI‑сервисы Snowflake могут падать.
2. **Больше вычислительной мощности** – ARM‑архитектура лучше масштабируется, что важно для агентных систем, работающих 24/7.
3. **Гибкость развертывания** – Snowflake по‑прежнему доступен в Azure и Google Cloud, но теперь имеет «привилегированный» доступ к новейшим ресурсам AWS.
4. **Скорость вывода новых функций** – с поддержкой Graviton команда Snowflake быстрее внедряет обновления Cortex AI, включая голосовые запросы и автоматические инсайты.
Все это делает сервис более привлекательным для крупных предприятий, которые уже инвестируют в AI‑инфраструктуру.
Конкурентный ландшафт: AWS, Google, Microsoft и их чипы
Amazon делает ставку на Graviton, Google – на TPU, а Microsoft – на Maia. Все они пытаются вытеснить Nvidia из зоны «всеобщее решение». При этом крупные корпорации (Meta*, Snowflake, Netflix) выбирают гибридный подход: используют GPU для обучения и CPU для повседневных операций.
Для AWS такой стратегии достаточно: он сохраняет лидирующие позиции в облачной инфраструктуре, предоставляя клиентам более дешёвый слой вычислений без ущерба для производительности.
В конечном итоге, конкуренция заставит всех производителей улучшать свои предложения, а пользователи получат более выгодные цены и разнообразные варианты выбора.
Справка
Snowflake Inc. – американская компания, основанная в 2012 году, специализируется на облачном хранении и аналитике данных. Продукты Snowflake позволяют объединять данные из разных источников и выполнять запросы в режиме реального времени. Ключевой продукт – Snowflake Data Cloud, который работает на инфраструктуре нескольких облачных провайдеров. В 2022 году компания вышла на IPO, оценка превысила $100 млрд. Основатели: Бенуа Шон («Splunk») и Тромпет Тэйрл, а CEO – Фрэнк Селлерс.
Amazon Web Services (AWS) – крупнейший в мире поставщик облачных услуг, часть Amazon.com. Запущен в 2006 году, сегодня предоставляет более 200 сервисов, включая вычислительные (EC2), хранилища (S3) и машинное обучение (SageMaker). Генеральный директор – Andy Jassy, пришедший к власти в 2021 году после ухода Jeff Bezos.
Graviton – серия процессоров на базе архитектуры ARM, разработанных Amazon для серверных нагрузок. Первая модель (Graviton 1) вышла в 2018 году, а Graviton 2 и Graviton 3 предложили значительно большую производительность и энерго‑эффективность. Применяются в EC2‑инстансах, оптимизированных под базы данных и аналитические задачи.
Cortex AI – AI‑инструментарий Snowflake, позволяющий пользователям формулировать запросы к базе естественным языком, генерировать отчёты и получать автоматические инсайты. Запущен в 2021 году, интегрирован в Snowflake Data Cloud и поддерживает работу с моделями от OpenAI и других провайдеров.
Nvidia Corporation – американская компания, основанная в 1993 году, известна своими графическими процессорами (GPU) для игр и вычислений. В последние годы стала лидером в AI‑технологиях, предлагая платформу CUDA и специализированные чипы (A100, H100). В 2023 году объявила о планах выйти на рынок AI‑CPU под названием Vera.
Сделка Snowflake‑AWS показывает, что будущее облачных вычислений будет построено на гибком сочетании GPU и энерго‑эффективных CPU. Для компаний, которые уже используют AI, это шанс снизить расходы и ускорить внедрение новых функций.
