Snowflake sela acordo de US$ 6 bilhões com AWS com foco em chips Graviton

A gigante global de armazenamento e análise de dados em nuvem Snowflake consolidou uma das maiores movimentações estratégicas do mercado de tecnologia ao assinar um novo acordo comercial de cinco anos no valor de US$ 6 bilhões com a Amazon Web Services (AWS). O anúncio oficial da parceria representa um marco significativo para o ecossistema de infraestrutura de nuvem, evidenciando como a corrida pelo desenvolvimento e pela aplicação comercial de inteligência artificial corporativa está redefinindo as relações financeiras e as parcerias tecnológicas entre as maiores potências globais do setor de software e serviços gerenciados.

Para mensurar com precisão a magnitude financeira dessa transação no contexto histórico de ambas as corporações, vale recorrer aos dados acumulados ao longo do tempo. Desde sua fundação original no ano de 2012, a Snowflake registrou um faturamento total acumulado de US$ 7 bilhões através de vendas diretas de seus serviços por meio do AWS Marketplace. O fato de o novo contrato individual de cinco anos somar US$ 6 bilhões evidencia que esta nova rodada de compromisso operacional equivale a quase a totalidade de todo o montante financeiro que a companhia já transacionou em toda a sua existência histórica através da plataforma de nuvem da Amazon, sinalizando uma aceleração drástica nas projeções de consumo para o curto e médio prazo.

Essa aceleração vertiginosa nos volumes de contratação é reflexo direto do comportamento das empresas que utilizam as soluções integradas das duas marcas. A Snowflake destacou que a base consolidada de seus clientes corporativos está expandindo seus gastos e investimentos de forma contínua e rápida na infraestrutura da AWS. Somente ao longo do ano civil de 2025, o dispêndio financeiro desses clientes na nuvem da Amazon dobrou em relação ao período anterior, alcançando a marca isolada de US$ 2 bilhões naquele intervalo de doze meses. Esse crescimento pavimentou o caminho para a consolidação deste megacontrato, reforçando a posição da AWS como principal parceira de infraestrutura da Snowflake, muito embora as ferramentas de armazenamento de dados da empresa também estejam disponíveis em concorrentes diretos de peso como o Microsoft Azure e o Google Cloud.

O crescimento do Cortex AI

O motor primário que está gerando essa demanda colossal por poder computacional e expandindo os orçamentos de TI de grandes corporações é a inteligência artificial generativa. A Snowflake tem apostado pesadamente no desenvolvimento de suas próprias capacidades nesse campo, oferecendo ao mercado há cerca de dois anos sua ferramenta proprietária de construção de IA chamada Cortex AI. O sucesso e a adoção acelerada dessa solução ocorrem por um motivo estrutural claro: a Snowflake é o ambiente tecnológico onde reside e é gerenciada a maior parte do patrimônio de dados transacionais, operacionais e de inteligência de negócios de milhares de médias e grandes empresas globais.

Com o Cortex AI integrado nativamente aos repositórios de armazenamento de dados, as empresas ganham a capacidade de aplicar recursos inteligentes de maneira imediata aos seus dados existentes, eliminando a complexidade e os custos de transferência de dados para ambientes de terceiros. A ferramenta viabiliza recursos operacionais práticos e de alto impacto no cotidiano corporativo, incluindo o fornecimento de uma interface de texto que permite interagir com bancos de dados complexos através do uso de linguagem natural — de modo que qualquer funcionário possa realizar perguntas diretas aos dados sem saber programar —, além de sistemas comuns de geração de relatórios de síntese, consolidação de tendências e análise preditiva integrada.

O impacto desse modelo de operação simplificado para o usuário comum se traduz diretamente em um aumento drástico nas requisições computacionais de segundo plano. À medida que mais profissionais de diferentes departamentos de uma mesma empresa passam a usar o Cortex AI para realizar consultas cotidianas, gerar relatórios de desempenho e construir fluxos de trabalho inteligentes automatizados, a demanda por processamento de nuvem cresce de forma acentuada. Essa escalada no consumo de computação explica a necessidade da Snowflake em garantir um suprimento de infraestrutura de longo prazo, consolidando um investimento multibilionário para evitar qualquer tipo de gargalo operacional na prestação de seus serviços.

O papel do Graviton

O grande diferencial técnico deste novo contrato assinado entre as duas empresas não reside apenas no volume de dados transacionados, mas sim no direcionamento estratégico do hardware utilizado. A Snowflake estruturou este compromisso focando na ampliação substancial de seu acesso ao processador Graviton, o chip baseado na arquitetura ARM desenvolvido de forma proprietária e sob medida pela engenharia interna da AWS. Essa decisão de engenharia evidencia uma transformação silenciosa e profunda no design arquitetural de softwares baseados em inteligência artificial voltados ao ambiente de produção empresarial.

A dinâmica do mercado de hardware para inteligência artificial passa por uma divisão funcional bastante clara de acordo com a fase de utilização das aplicações. Durante as etapas iniciais de criação e treinamento de grandes modelos de linguagem ou na execução de raciocínios lógicos de altíssima densidade matemática, as unidades de processamento gráfico (GPUs) exercem um papel insubstituível. No entanto, à medida que a inteligência artificial migra dessas fases de desenvolvimento para a rotina diária das empresas — e se transforma em fluxos automatizados conduzidos por agentes de IA autônomos —, o consumo de unidades centrais de processamento (CPUs) cresce absurdamente, pois são essas unidades que gerenciam a lógica de orquestração, integração de APIs e tarefas operacionais sequenciais.

O CEO da Amazon, Andy Jassy, reforçou essa tese no mês passado ao declarar publicamente as vantagens dessa abordagem:

Amazon’s own homegrown AI chips offer better price-performance than Nvidia’s offerings

Embora a AWS continue a adotar e a disponibilizar em grande escala os poderosos chips da Nvidia em sua estrutura de data centers para atender à demanda de workloads específicos de alta performance, a implantação de seu próprio silício customizado oferece uma alternativa substancialmente mais barata para a própria operadora de nuvem construir e expandir sua capacidade computacional global.

Essa vantagem econômica obtida pela produção de semicondutores próprios não fica retida na gigante da nuvem. A Amazon faz questão de destacar que transfere diretamente os ganhos de eficiência e a economia gerada no desenvolvimento interno de hardware para os seus parceiros comerciais e clientes finais através de preços de instâncias mais competitivos. Ao fechar um acordo de longo prazo baseado no Graviton, a Snowflake consegue assegurar que a operação do Cortex AI e de seus outros serviços de dados se mantenha financeiramente viável para seus usuários finais, protegendo as margens de lucro dos clientes em um momento de ampla pressão por contenção de custos de TI.

A disputa de chips

A viabilidade econômica e a maturidade tecnológica alcançadas pelas linhas de chips próprios da Amazon estão servindo como chamarizes eficientes para atrair e consolidar novos acordos comerciais multibilionários. Um exemplo notório dessa tendência de mercado ocorreu recentemente, quando a AWS fechou um contrato de larga escala para fornecer milhões de chips Graviton para a Meta, atendendo à crescente demanda de poder computacional para inteligência artificial da empresa de tecnologia. Essa vitória comercial foi particularmente emblemática para a AWS, dado que a Meta havia assinado, apenas alguns meses antes, um contrato massivo de US$ 10 bilhões com o rival Google Cloud.

Essas grandes movimentações de mercado servem como um aviso contundente para a liderança estabelecida da Nvidia, sinalizando que as operadoras de nuvem em escala de hipersupremacia estão ativamente empenhadas em desenvolver e promover soluções de silício alternativas para competir com sua soberania. A AWS não está sozinha nessa busca por independência de fornecimento de hardware: o Google já atua no desenvolvimento e refinamento de suas próprias unidades de processamento customizadas há vários anos, enquanto a Microsoft também consolidou sua estratégia própria nesse ecossistema ao realizar o lançamento de seu chip de IA customizado, o Maia, no mês de janeiro.

Embora o avanço dessas CPUs proprietárias e customizadas represente um desafio real ao domínio de mercado das fabricantes tradicionais, existem barreiras tecnológicas significativas que retardam uma migração em massa. Praticamente todos os principais desenvolvedores de modelos de inteligência artificial proeminentes, assim como os principais fornecedores de softwares voltados para o processamento inteligente de dados, estruturaram, compilaram e otimizaram seus ecossistemas de software especificamente para rodar sobre a arquitetura integrada dos chips da Nvidia. Essa profunda dependência técnica cria uma inércia de mercado que exige das operadoras de nuvem investimentos pesados em camadas de compatibilidade e portabilidade de software para que seus chips alternativos consigam entregar o desempenho máximo prometido.

A reação da Nvidia

Como esperado, a liderança da principal fabricante de semicondutores do mundo não planeja ceder terreno de forma facilitada para os provedores de serviços de nuvem. Na semana passada, o CEO da Nvidia, Jensen Huang, posicionou-se de forma incisiva, assegurando que sua empresa está mais do que preparada para defender e expandir de maneira contundente seu território comercial frente às novas investidas do mercado corporativo. O principal pilar de defesa e contra-ataque da fabricante é o lançamento de um novo processador central projetado de forma específica para cargas de trabalho de inteligência artificial, batizado comercialmente de Vera.

O executivo projetou que a chegada do processador Vera representa o desbravamento de um mercado completamente novo e estimado em cerca de US$ 200 bilhões para os negócios globais da Nvidia. As projeções ambiciosas de Jensen Huang encontram sustentação sólida nos resultados operacionais recentes da companhia, que acaba de divulgar mais um trimestre financeiro consecutivo marcado por quebras consecutivas de recordes históricos de receita e faturamento. Além disso, o CEO revelou que a empresa já comercializou antecipadamente o equivalente a US$ 20 bilhões em soluções baseadas na nova arquitetura, confirmando que a fome do ecossistema corporativo por hardware de altíssima performance permanece em forte aceleração.

Embora o avanço da concorrência promovido pelas nuvens públicas com chips como o Graviton seja inegável, a escalada global nos investimentos em inteligência artificial indica que há espaço de sobra para múltiplos vencedores na cadeia de valor da tecnologia. A disputa por eficiência energética, redução de latência e diminuição de custos operacionais por consulta de IA continuará pautando os investimentos em infraestrutura computacional no curto e médio prazo, consolidando uma era dourada para o desenvolvimento de hardware de alta densidade.

Implicações para o mercado brasileiro

Para os executivos de tecnologia, diretores de infraestrutura e líderes de engenharia de dados que operam no mercado corporativo brasileiro, os desdobramentos deste monumental acordo de US$ 6 bilhões trazem lições práticas extremamente valiosas. O principal aprendizado reside na urgente necessidade de repensar a otimização de custos em projetos de inteligência artificial. Com a infraestrutura local de nuvem acompanhando as mesmas tendências internacionais, as empresas brasileiras que utilizam a combinação das plataformas da Snowflake e da AWS devem direcionar sua atenção para a migração estratégica de suas cargas de processamento contínuo para instâncias equipadas com processadores de baixo custo como o Graviton, minimizando a dependência de GPUs caras para fluxos que podem ser resolvidos eficientemente por CPUs ARM modernas.

Adicionalmente, a popularização de ecossistemas integrados como o Cortex AI viabiliza que organizações brasileiras de setores regulados ou altamente focados em análise de dados — como os segmentos bancário, de telecomunicações e de varejo de grande escala — implementem agentes inteligentes de automação e canais de interação por linguagem natural com custos operacionais previsíveis. Em vez de despender orçamentos astronômicos no desenvolvimento de modelos proprietários complexos do zero, o caminho da eficiência econômica aponta para o uso de dados de alta qualidade já armazenados localmente e processados de forma ágil, utilizando as ferramentas prontas fornecidas pelas provedoras para agregar valor imediato às operações de negócios locais.

Em última análise, a megaparceria global reforça o papel estratégico que a gestão de dados de alta qualidade exerce como a fundação indispensável para qualquer iniciativa bem-sucedida de inteligência artificial. O cenário de concorrência e de desenvolvimento acelerado entre gigantes de infraestrutura garante que as empresas brasileiras terão acesso a soluções cada vez mais eficientes e baratas. Aquelas que organizarem suas arquiteturas de dados de modo a aproveitar a flexibilidade econômica oferecida pelo silício customizado na nuvem conseguirão sustentar vantagens competitivas cruciais no mercado de negócios digitais modernos.