A Snowflake disparou até 30% em negociação pós-fecho depois de apresentar resultados do primeiro trimestre fiscal acima do esperado e anunciar um compromisso de gasto de 6 biliões de dólares com a Amazon Web Services ao longo de cinco anos.

A empresa reportou 39 cêntimos de lucro ajustado por ação e 1,39 biliões de dólares em receitas, mais 33% do que no mesmo período do ano anterior. Os analistas consultados pela LSEG esperavam 32 cêntimos por ação e 1,32 biliões de dólares em receitas.

Em termos de orientação, a Snowflake indicou uma margem operacional ajustada de 12,5% no segundo trimestre fiscal, com receitas de produto entre 1,415 biliões e 1,420 biliões de dólares. Os analistas consultados pela StreetAccount apontavam para uma margem de 11,9% e 1,37 biliões de dólares em receitas de produto.

O acordo com a AWS inclui a utilização do silício personalizado da Amazon e de chips para inteligência artificial. A Snowflake pretende expandir o uso dos chips Graviton, de uso geral, e também de GPUs na cloud para IA.

Segundo a informação divulgada, a Snowflake vai comprar serviços e tecnologia à Amazon Web Services ao longo de cinco anos. O novo compromisso implica uma despesa média anual de 1,2 biliões de dólares.

O negócio surge numa fase em que a AWS está a ganhar tração em IA, à medida que os clientes recorrem à cloud líder de mercado para tecnologias mais avançadas. Em abril, a Anthropic disse que pretende gastar mais de 100 biliões de dólares na AWS ao longo de uma década. A Amazon também tem um acordo com a OpenAI.

Ao contrário dos acordos com empresas de modelos de IA, o contrato com a Snowflake não inclui investimento em capital. A Snowflake, que abriu o capital em 2020, tem uma capitalização bolsista de pouco mais de 60 biliões de dólares e tem dependido da AWS há vários anos.

A empresa revelou ainda a aquisição da startup de IA Natoma, por um valor não divulgado.

Na altura da oferta pública inicial, a Snowflake divulgou um acordo revisto com um fornecedor de cloud não identificado para 1,2 biliões de dólares em despesa ao longo de cinco anos, dos quais 350 milhões de dólares chegariam no último ano. A CNBC indicou que o fornecedor era a Amazon. Em 2023, esse acordo subiu para 2,5 biliões de dólares.

A Amazon lançou o primeiro chip Graviton baseado em Arm em 2018, e continua a ser o seu chip personalizado de maior sucesso até agora. A Snowflake falou pela primeira vez em adoptar o Graviton em 2022.

A Snowflake também mantém uma relação estreita com a Nvidia, depois de uma parceria anunciada em 2023. Em novembro, a empresa destacou melhorias para simplificar a execução de cargas de trabalho de IA em GPUs da Nvidia.

O acordo assinala mais um caso de uma grande empresa tecnológica a optar por processadores Arm personalizados em vez de chips baseados na arquitectura x86 tradicional.

Durante décadas, os chips para servidores foram construídos sobre as instruções x86, pioneiras da Intel nos anos 1970 e da Advanced Micro Devices algumas décadas depois. A alternativa da Arm, mais eficiente em consumo energético, tornou-se dominante quando a Apple adoptou a arquitectura no primeiro iPhone, em 2007. Foi a Amazon que levou os chips Arm para os centros de dados com o Graviton, seguindo-se os rivais Google e Microsoft com os seus próprios chips Arm personalizados.

Em 2026, as CPUs como o Graviton voltam a atrair forte procura, à medida que a adopção em massa da IA passa dos chatbots de pergunta e resposta para aplicações orientadas para tarefas, com comportamento de agentes.

Enquanto as GPUs da Nvidia se destacam no treino de modelos de IA, porque têm milhares de núcleos pequenos focados em operações em paralelo, as CPUs têm menos núcleos, mas mais potentes, e executam tarefas gerais de forma sequencial. A IA de agentes exige bastante capacidade de computação geral para mover grandes volumes de dados e coordenar vários agentes.

Em abril, a Meta disse que iria recorrer a centenas de milhares de chips Graviton. Na chamada de resultados desse mês, o presidente executivo da Amazon, Andy Jassy, afirmou: “Graviton is our industry-leading CPU chip”, acrescentando que permite à Meta executar as cargas de trabalho intensivas em CPU por detrás da IA de agentes com o desempenho e a eficiência necessários à sua escala.