Snowflake ha annunciato un impegno di spesa da 6 miliardi di dollari distribuito su cinque anni per l’utilizzo dei processori Graviton e dei servizi di infrastruttura per l’intelligenza artificiale all’interno dei data center di Amazon Web Services, un accordo che porta l’azienda fra i maggiori clienti di AWS sul versante del calcolo basato su CPU e che ne ridefinisce la strategia infrastrutturale in funzione della crescita degli agenti IA. L’elemento centrale dell’intesa non riguarda le unità di elaborazione grafica che hanno dominato la narrazione sull’intelligenza artificiale negli ultimi anni, ma le CPU progettate internamente da Amazon, una scelta che segnala uno spostamento del baricentro tecnologico verso il calcolo general-purpose nelle architetture di nuova generazione.
Il processore Graviton, presentato da AWS nel 2018, è una CPU basata sull’architettura Arm, la stessa famiglia di progettazione che alimenta gli smartphone e i portatili e che si è progressivamente estesa fino ai server dei data center e ai sistemi di intelligenza artificiale. La sua importanza sta crescendo rapidamente proprio in concomitanza con la diffusione degli agenti IA, perché il passaggio da un modello incentrato sui chatbot a sistemi che eseguono compiti in modo autonomo modifica la natura del carico di lavoro computazionale. Mentre l’addestramento e l’inferenza dei modelli generativi continuano a poggiare sulle GPU, le operazioni di orchestrazione fra modelli e flussi di lavoro diversi e quelle di spostamento e gestione di grandi volumi di dati richiedono la capacità di calcolo versatile che le CPU offrono in modo più efficiente, e questo riposiziona il processore general-purpose come componente essenziale dell’infrastruttura anziché come elemento accessorio.
La logica dell’investimento di Snowflake si comprende osservando il modello di business dell’azienda e la concentrazione dei dati aziendali sulla sua piattaforma. Attraverso la piattaforma di intelligenza artificiale Cortex AI, Snowflake mette a disposizione funzioni come l’interrogazione dei database in linguaggio naturale e la generazione automatica di report di sintesi, e proprio perché una mole rilevante di dati delle imprese clienti risiede già nei suoi sistemi, l’espansione dell’uso degli agenti IA si traduce in un aumento rapido della domanda di infrastruttura sottostante. La dimensione di questa crescita emerge dalle previsioni dell’azienda, che stimava per il 2025 una spesa legata ad AWS pari a circa 2 miliardi di dollari, mentre l’impegno quinquennale appena sottoscritto raggiunge un valore paragonabile ai 7 miliardi di dollari di ricavi cumulati che Snowflake ha generato attraverso il marketplace di AWS dalla propria fondazione nel 2012.
La reazione dei mercati ha confermato la lettura strategica dell’operazione, perché dopo l’annuncio il titolo Snowflake è salito di oltre il 35% nelle contrattazioni after-hours, un movimento interpretato come segnale della solidità della domanda dei clienti per le funzionalità agentiche. A sostenere il sentiment degli investitori ha contribuito anche la presentazione dei risultati del primo trimestre, che ha offerto previsioni di fatturato e di redditività superiori alle attese del mercato, rafforzando la percezione che l’azienda stia cavalcando con efficacia la transizione verso i sistemi basati su agenti.
L’accordo si inserisce in una strategia più ampia di Amazon orientata a valorizzare i propri chip proprietari. L’amministratore delegato di Amazon ha sostenuto che i chip per l’intelligenza artificiale progettati internamente offrono un rapporto prezzo-prestazioni migliore rispetto ai prodotti di Nvidia, e pur continuando a utilizzare le GPU di quest’ultima l’azienda punta a conseguire contemporaneamente una riduzione dei costi e una maggiore stabilità dell’approvvigionamento attraverso le proprie soluzioni. La medesima direzione emerge da un recente e cospicuo accordo di fornitura di Graviton siglato con Meta, che prevede l’impiego di centinaia di migliaia di questi chip per far fronte alla domanda di calcolo generata dagli agenti IA. Si tratta di un movimento che vede le grandi aziende del cloud sfidare apertamente il predominio di Nvidia nel mercato dei chip per l’intelligenza artificiale, una traiettoria condivisa anche da Google e Microsoft, entrambe impegnate ad ampliare lo sviluppo di propri processori per l’IA basati su architettura Arm.
Nvidia, dal canto suo, si sta muovendo attivamente per difendere la propria posizione su questo nuovo terreno di competizione. L’amministratore delegato dell’azienda ha presentato una CPU dedicata all’intelligenza artificiale denominata Vera, sottolineando l’apertura di un mercato dal valore stimato in 200 miliardi di dollari e promuovendo i risultati di benchmark che collocherebbero Vera al di sopra delle prestazioni dei processori concorrenti. L’insieme di questi sviluppi delinea un quadro in cui lo spostamento dell’intelligenza artificiale dal modello incentrato sui chatbot verso i sistemi agentici orientati all’esecuzione di compiti sta facendo emergere il mercato delle CPU come area di crescita centrale, con la concreta possibilità che le CPU Arm a basso consumo energetico si affermino come nuovo standard dei data center al posto dell’architettura x86 che ha storicamente dominato il mercato dei server.