Perché Snowflake punta 6 miliardi su Aws per l’AI agentica

Snowflake ha firmato il 27 maggio 2026 un importante accordo pluriennale con Amazon Web Services per uno stanziamento di 6 miliardi di dollari che andranno ad alimentare capacità di calcolo basate su Graviton e infrastruttura AI. Il mercato ha interpretato questa mossa come un passo strategico e non soltanto commerciale, considerando che l’azione di Snowflake ha registrato un aumento del 35% nei mercati after hours.

Una competizione industriale più matura

Il mercato dell’intelligenza artificiale enterprise mostra segnali di una transizione: il dibattito si sposta dalla dimostrazione di laboratorio verso l’integrazione pratica negli ambiti aziendali. Per le piattaforme cloud come Aws, ma anche per Snowflake, il focus è sull’ottimizzazione di dati governati, orchestrazione di processi, e sostenibilità economica per il lavoro quotidiano.

Per Snowflake, l’accordo mira a blindare risorse strategiche in un momento in cui le grandi aziende stanno avanzando nella distribuzione operativa degli agenti AI. Per Aws, invece, la tecnologia proprietiaria in termini di chip si trasforma in un vantaggio industriale, non solo tecnico.

Obiettivi del nuovo accordo

• Consolidare la collaborazione iniziata undici anni fa
• Rafforzare la gestione di workload AI aziendali
• Supportare l’aumento della domanda di calcolo dati e capacità AI

Un elemento chiave di questo accordo è la promessa di Snowflake nel concentrare investimenti su capacità di calcolo su Aws, attraverso i processori Graviton su infrastruttura AI, per sostenere i carichi di lavoro in crescita.

Il mercato si prepara al deployment operativo

Secondo il report State of AI in the Enterprise 2026 di Deloitte, che ha intervistato 3.235 leader aziendali e IT in 24 Paesi nel periodo agosto-settembre 2025, appena il 25% delle aziende ha completato almeno il 40% dei propri piani triennali sperimentali di AI. Riguardo alla maturità degli agenti AI, quasi tre quarti delle aziende prevedono un deployment entro due anni, ma solo il 21% riferisce di avere una governance matura.

Gartner, nel proprio Hype Cycle for Agentic AI 2026, conferma una situazione simile: solo il 17% delle organizzazioni ha già implementato con successo gli agenti AI. Oltre il 60% sta lavorando con l’obiettivo di farlo nei prossimi due anni. Questo indica che la maturità dell’ecosistema AI aziendale è molto lontana dal livello dell’ambizione.

Il ruolo chiave delle Cpu

Sebbene negli scenari sull’AI vengano spesso esaltate le Gpu, nei carichi di lavoro aziendali la Cpu svolge un ruolo fondamentale. Gli agenti AI non si limitano a generare testo: devono gestire interrogazioni database, orchestrare task, applicare politiche e coordinare flussi con sistemi transazionali. In questa complessità, le Cpu sono decisive per garantire latenza inferiore e una gestione economica del lavoro.

Un recente paper pubblicato su arXiv, intitolato Towards Understanding, Analyzing, and Optimizing Agentic AI Execution, ha mostrato che in alcuni workload il processing di herramienti su Cpu può assorbire fino al 90,6% della latenza totale. Questo rende chiaro perché aziende come Snowflake stiano puntando sull’ottimizzazione del layer Cpu, per abilitare un utilizzo più esteso ma economico di agenti AI su dati governati.

Il valore di Aws su questa rotta

Aws è uno degli actore principali del mercato e mostra chiaramente di voler spaziare attraverso l’intera fila della catena AI, dal silicio al modellino. Alla fine di maggio 2026, Aws ha presentato nuove istanze RG per Amazon Redshift, basate su Graviton, che promettono miglioramenti fino a 2,4 volte rispetto alle versioni precedenti, con costi ridotti del 30% per vcpu.

In un caso documentato, Salesforce ha registrato un miglioramento delle query del 40% e una riduzione dei costi di infrastruttura del 15% attraverso il ricorso a Graviton.

Per AWS, una vetrina e un asset strategico

L’accordo rafforza un rapporto già consolidate tra i due giganti. Snowflake ha sottolineato che la maggior parte dei propri clienti utilizza Aws, mentre il marketplace Amazon ha registrato più di 7 miliardi di dollari di vendite cumulative su queste piattaforme. I risultati del primo trimestre fiscale 2027 per Snowflake mostrano ricavi per 1,39 miliardi di dollari, con una previsione annuale di 5,84 miliardi di dollari.

Per Aws invece, il contratto con Snowflake rappresenta una vetrina per il proprio piano di espansione. Amazon ha dichiarato che il business dei chip proprietari, compresi i Graviton, gli Nitro e i Trainium, aveva raggiunto un run rate annuo di 20 miliardi di dollari nel primo trimestre 2026. Questo conferma che Aws sta occupando la sua posizione come fornitore non solo di calcolo ma di eco-system AI completi.

I clienti aziendali richiedono scalabilità, sicurezza e gestione

Sul lato dei clienti, il focus si sposta sempre di più su soluzioni integrate. La domanda chiara è per piattaforme dove dati, governance e orchestrazione siano vicini tra loro. Si richiede una minimizzazione dello spostamento dei dati, controlli avanzati sui permessi, e costi gestibili per l’uso di modelli e tool.

Per quanto avanzata possa sembrare la tecnologia AI oggi, i problemi di maturità operativa restano una barriera. Secondo Capgemini, nel report Rise of agentic AI condotto su 1.500 senior executive aziendali in 14 Paesi, appena il 2% ha distribuito agenti AI su larga scala. Appena il 12% ha completato una distribuzione parziale. Meno del 20% dichiara una maturità elevata per dati e infrastrutturativi.

Che cosa si prevede per i prossimi anni

Il contratto tra Snowflake e Aws non riguarda soltanto l’accesso a capacità di calcolo. Rappresenta una mossa per fornire una combinazione vincente di prezzo, prestazioni e integrazione che renda gli agenti utili e utilizzabili nei processi quotidiani. Secondo il documento, chi riesce a rendere più semplice l’implementazione, gestione e scalabilità di questo tipo di tecnologia avrà vantaggio competitivo reale.

Per Snowflake questo contratto rafforza il ruolo da protagonista tra i fornitori di AI agentica, ma anche la capacità di fornire infrastruttura operativa. Per Aws, invece, il vantaggio è duplice: Snowflake non soltanto è un cliente importante, ma un messaggio chiave per il mercato, in cui mostra come una piattaforma dati classica possa trasformarsi in una infrastruttura operativa per il futurizzante campo degli agenti AI.

Piattaforme, modelli, orchestrazione, dati governati – il futuro dell'AI aziendale non si ridurrà a semplici