27 мая Snowflake обновила прогноз по годовой выручке от продуктов, повысив ожидания на фоне растущего интереса к нагрузкам, связанным с искусственным интеллектом, а также ускорения миграций в облако. Реакция рынка была заметной: акции компании, работающей в сфере облачной аналитики данных, прибавляли около 29% в дополнительной сессии торгов.
Новый ориентир по продуктовой выручке и сигнал рынку
Компания пересмотрела прогноз по продуктовой выручке на финансовый 2027 год до 5,84 млрд долларов. Ранее Snowflake ожидала показатель на уровне 5,66 млрд долларов. Такой шаг обычно воспринимается инвесторами как подтверждение того, что спрос на ключевые решения компании становится устойчивее и выходит за рамки пилотных проектов.
Дополнительным индикатором масштабирования бизнеса стало заявление финансового директора Брайана Робинса. По его словам, у Snowflake сейчас 779 клиентов, которые тратят более 1 млн долларов за последние 12 месяцев (rolling 12-month basis — показатель, который считается по сумме расходов за текущие 12 месяцев, а не по календарному или квартальному периоду).
Контракт на 6 млрд долларов с AWS и акцент на инфраструктуру
Одновременно Snowflake расширила сотрудничество с Amazon Web Services: подписан пятилетний контракт на 6 млрд долларов. Сделка связана с использованием процессоров AWS Graviton и с инфраструктурой, ориентированной на задачи ИИ.
Graviton — это семейство чипов архитектуры ARM, которые AWS предлагает для облачных вычислений. Их обычно выбирают ради энергоэффективности и производительности при определённых типах рабочих нагрузок. В контексте ИИ это важно, поскольку обучение и инференс (получение ответов моделью) требуют значительных вычислительных ресурсов.
Что именно будет углубляться в интеграциях
Новый этап партнерства предполагает более тесные продуктовые интеграции вокруг генеративного и агентного ИИ.
- Генеративный ИИ — системы, которые создают новый контент: текст, код, изображения или другие форматы на основе обучающих данных.
- Агентный ИИ — подход, при котором модели не просто отвечают на запрос, а выполняют последовательности действий, используя инструменты, контекст и цели.
Также расширяются усилия по продажам через AWS Marketplace — каталог решений, где компании могут находить и подключать софт и сервисы в облаке. Отдельное направление — миграции рабочих нагрузок (workload migrations), то есть перенос систем и процессов клиентов из локальных сред или старых платформ в облачную среду, где их можно масштабировать и автоматизировать.
Как устроена платформа Snowflake и почему она востребована
Snowflake предоставляет бизнесу возможность хранить, анализировать и обмениваться большими объёмами данных между приложениями. Речь идёт о так называемых data platform и подходе, при котором данные объединяются в единую среду для аналитики и работы с моделями машинного обучения.
Компания отмечает сильное внедрение собственных ИИ-инструментов, в том числе Cortex Code и Snowpark.
- Cortex Code — набор возможностей, ориентированных на создание и поддержку кода с использованием ИИ.
- Snowpark — инструменты и подходы для работы с данными и разработкой, в том числе для задач машинного обучения.
Финансовые показатели: прогноз и фактические результаты
В дополнение к годовым ожиданиям Snowflake дала ориентир на второй квартал. Продуктовая выручка во втором квартале ожидается в диапазоне от 1,415 млрд до 1,420 млрд долларов. Это сопоставляется с усреднённой оценкой аналитиков в размере 1,37 млрд долларов.
За первый квартал общая выручка компании составила 1,39 млрд долларов — показатель оказался выше оценки в 1,32 млрд долларов.
Почему рост ускоряется
По логике компании, динамика обеспечивается усилением спроса на базовые продукты для дата-складов (data warehousing) со стороны корпоративных клиентов. Дополнительный импульс дают два фактора: миграции с устаревших систем и более активное использование инструментов машинного обучения. В результате Snowflake получает возможность не только обслуживать существующие сценарии аналитики, но и расширять применение платформы на задачи, связанные с ИИ — от экспериментов до регулярного использования в рабочих процессах.