Snowflake brucia 6 miliardi su AWS, si compra l’hardware del rivale

Snowflake ha annunciato il 27 maggio un impegno quinquennale da 6 miliardi di dollari con Amazon Web Services per accelerare l’adozione enterprise di AI agentica. L’accordo, comunicato in concomitanza con la trimestrale, prevede l’uso intensivo dei processori AWS Graviton per il piano dati e degli acceleratori AI per training e inferenza dei modelli. Il titolo Snowflake è salito del 36% sulla notizia, dopo che la guidance ha battuto le attese.

L’investimento marca una traiettoria di crescita ripida: l’impegno di spesa di Snowflake su AWS era di 1,2 miliardi al momento dell’IPO nel 2020, è passato a 2,5 miliardi nel 2023, ed è quintuplicato in sei anni. Il comunicato congiunto parla esplicitamente di Graviton come elemento di “price-performance significativo” e di istanze EC2 GPU-accelerate per i workload di AI.

La logica industriale è netta: il differenziale competitivo tra Snowflake, Databricks e Microsoft Fabric non si gioca più sul layer di software, già ampiamente commoditizzato dalle architetture lakehouse, ma sul costo per query e sull’efficienza del compute. Spostare il piano dati su CPU ARM proprietarie di AWS riduce il bill per workload del 25-40% rispetto a x86 tradizionali, secondo i dati che Amazon ha pubblicato sui benchmark della serie Graviton 5 da 192 core.

Quando il fornitore SaaS pesa più del fornitore cloud

L’aspetto interessante non è il numero, è la struttura dell’accordo. Snowflake è cliente, partner e concorrente di AWS contemporaneamente: vende un data warehouse che compete con Redshift, ma ha bisogno di Redshift Spectrum, S3 e adesso Graviton per esistere. AWS, da parte sua, incassa miliardi di fatturato dal suo concorrente più visibile in un mercato dove sta cercando di spingere i propri strumenti AI verticali.

Il direttore IT che deve scegliere il piano dati scopre che il vendor SaaS non è più indipendente dal cloud sottostante quanto il marketing fa credere. Snowflake gira su AWS, Azure e GCP, ma l’ottimizzazione di costo e prestazioni che giustifica il prezzo del servizio è strettamente legata allo stack hardware proprietario di un singolo hyperscaler. La promessa di portabilità del workload data tra cloud regge sulla carta, ma il vantaggio operativo concreto si concentra sulla coppia Snowflake-AWS.

La dipendenza tecnologica si stratifica in modo non lineare: il cliente sceglie Snowflake credendo di evitare il lock-in su Redshift, e si ritrova legato al ciclo di rilascio dei Graviton, alla disponibilità degli acceleratori AI nelle region AWS, alla roadmap congiunta dei due vendor. Cambiare cloud sottostante significa accettare un peggioramento di prestazioni e prezzo, indipendentemente dal fatto che il software gira anche altrove.

La corsa al compute riscrive i conti del cloud spending

I numeri di Snowflake si inseriscono in un quadro di spesa cloud in forte espansione. Gartner stima che la spesa cloud europea triplicherà tra il 2025 e il 2027, da 6,9 a 23,1 miliardi di dollari, e che il listino cloud crescerà del 5-10% nel 2026 per coprire l’inflazione del compute AI. Il messaggio per chi gestisce un budget IT è che la voce “cloud” sta cambiando struttura: non è più pay-as-you-go elastico, è un impegno pluriennale che assomiglia sempre di più a un leasing quinquennale.

Anche Databricks ha consolidato un accordo simile con AWS, sebbene di portata diversa, e Microsoft ha legato Fabric a Azure con vincoli tecnici di fatto incomprimibili. I tre grandi vendor SaaS data stanno tutti scegliendo la stessa direzione: bruciare miliardi su un singolo cloud per ottenere il prezzo per query più basso del mercato, e usarlo come arma commerciale verso il cliente enterprise.

Il rischio per chi compra è doppio. Da un lato il prezzo annunciato in offerta viene calcolato sull’efficienza dell’hardware proprietario AWS, che il cliente non può replicare on-prem o su altri cloud; dall’altro l’evoluzione del listino è legata alle dinamiche di un accordo bilaterale di cui il cliente non è parte. Se il prezzo del Graviton cambia, il prezzo del data warehouse cambia di conseguenza, e il margine di negoziazione si riduce a zero.

Cosa fa Snowflake che Redshift non fa, e perché AWS ci sta

La domanda legittima è perché AWS accetti di fatturare miliardi a un concorrente diretto. La risposta è che Snowflake porta workload che Redshift non riesce a catturare, in particolare presso clienti enterprise che vogliono evitare la dipendenza esplicita da Amazon. Il fatturato cloud che Snowflake genera per AWS è puro upside, e l’investimento nei Graviton consolida l’ecosistema ARM su scala globale.

C’è anche una lettura di posizionamento: Snowflake è uno dei sei launch partner del Claude Marketplace di Anthropic, dove Claude funziona da motore e Snowflake aggiunge il livello di specializzazione verticale sui dati enterprise. AWS ospita entrambi, e quindi incassa due volte sullo stesso workload: una sull’infrastruttura, una sui token serviti via Bedrock. La struttura di profitto del cloud non è più una scelta tra fornitore unico e ecosistema aperto, è una matrice in cui il cloud provider sta sotto a tutti i layer.

I clienti enterprise che hanno firmato contratti pluriennali con Snowflake nei dodici mesi scorsi ricevono una notizia in chiaroscuro. Il consolidamento sull’hardware AWS migliora le prestazioni reali dei loro workload, ma anche la rigidità dell’architettura. Cambiare vendor data warehouse non sarà più un problema di migrazione software, sarà un problema di rinegoziazione di un’intera catena infra che, per costare meno, ha rinunciato all’astrazione.

L’accordo Snowflake-AWS racconta in chiaro una verità che il marketing del cloud nasconde da anni: il SaaS data non è cloud-agnostic. Lo è sul piano della distribuzione (gira ovunque), non lo è sul piano economico (l’efficienza che giustifica il prezzo si forma su un solo cloud). Chi sta pianificando una strategia data per i prossimi cinque anni deve capire che la scelta del vendor SaaS è anche, di fatto, la scelta del cloud sottostante.

La conseguenza pratica per chi compra è che il budget cloud va riletto come una sola voce consolidata, non come due voci separate (cloud + SaaS). I 6 miliardi che Snowflake pagherà ad AWS finiscono nel costo del servizio Snowflake, sotto forma di prezzo per credit. Chi confronta Snowflake con un’alternativa on-prem o con un competitor su Azure deve calcolare il TCO sull’intera catena, non sul listino frontale. La stessa logica vale per Databricks, che ha consolidato un accordo simile, e per chi sceglie Microsoft Fabric pensando di stare già nell’ecosistema Azure.

Una nota pragmatica per chi sta firmando oggi un contratto pluriennale. La portabilità di Snowflake su Azure e GCP esiste e tecnicamente funziona, ma la negoziazione del prezzo è asimmetrica: il vendor sa che spostare un workload da AWS comporta un degrado del 20-30% di prestazione a parità di spesa, e quel margine se lo tiene in tasca lui. Conservare leva contrattuale significa mantenere workload paralleli su due cloud diversi, anche se costa di più nel breve. L’alternativa è scoprire al rinnovo del contratto, fra tre o quattro anni, che la vera opzione di uscita non esiste più.

C’è infine un punto politico. La traiettoria che vede AWS, Microsoft e Google Cloud incassare miliardi dai loro concorrenti software diretti consolida un mercato a tre, dove la concorrenza apparente tra vendor SaaS si scarica come fatturato sui tre hyperscaler. Le PMI europee che hanno cercato di costruire alternative sovrane si trovano davanti a un muro di prezzo che non possono pareggiare, perché non hanno né i volumi né il potere contrattuale per ottenere i Graviton al costo che Snowflake paga. La sovranità cloud europea, di cui si parla da anni, è una conversazione che si fa mentre la finestra si chiude.