الرئيس التنفيذي لشركة Snowflake سريدار راماسوامي يقف أمام لافتة الشركة خارج بورصة نيويورك في 30 سبتمبر 2025.
بورصة نيويورك
الأمازون وقال الأربعاء إن الالتزام بإنفاق 6 مليارات دولار جاء من قسم السحابة ندفة الثلجيتضمن ذلك استخدام الشركة للسيليكون والرقائق المخصصة للذكاء الاصطناعي.
سيتم شراء الخدمات والتكنولوجيا التي تقدمها شركة Snowflake من Amazon Web Services على مدار خمس سنوات، وفقًا لبيان صحفي حول الصفقة. يريد Snowflake توسيع استخدام شرائح Graviton للأغراض العامة من Amazon بالإضافة إلى وحدات معالجة الرسومات المستندة إلى السحابة للذكاء الاصطناعي.
إنها أحدث علامة على أن AWS تكتسب زخمًا في مجال الذكاء الاصطناعي مع تحول العملاء إلى السحابة الرائدة في السوق للحصول على تكنولوجيا أكثر تقدمًا. في أبريل، قالت شركة Anthropic السحابية إنها تهدف إلى إنفاق 100 مليار دولار على AWS على مدى عقد من الزمن. لدى أمازون أيضًا اتفاقية مع OpenAI.
يتضمن كلا العقدين المبرمين مع الشركات النموذجية للذكاء الاصطناعي استثمارًا في الأسهم، في حين أن عقد Snowflake لا يتضمن ذلك. تبلغ القيمة السوقية لـ Snowflake، التي تم طرحها للاكتتاب العام في عام 2020، ما يزيد قليلاً عن 60 مليار دولار وتعتمد منذ فترة طويلة على AWS.
ارتفع سهم Snowflake بما يصل إلى 30% في تداولات ممتدة بعد الإعلان القوي نتيجة بالنسبة للربع المالي الأول، الذي انتهى في 30 أبريل. أعلنت الشركة عن أرباح معدلة للسهم الواحد قدرها 39 سنتًا على إيرادات بلغت 1.39 مليار دولار، بزيادة 33٪ على أساس سنوي. وكان المحللون الذين استطلعت LSEG آراءهم توقعوا 32 سنتًا للسهم وإيرادات قدرها 1.32 مليار دولار.
كانت التوجيهات قوية أيضًا، حيث دعا Snowflake إلى هامش تشغيل معدل في الربع الثاني من العام المالي بنسبة 12.5٪ على إيرادات المنتجات البالغة 1.415 مليار دولار إلى 1.420 مليار دولار. كان المحللون الذين شملهم استطلاع StreetAccount يبحثون عن هامش بنسبة 11.9٪ على 1.37 مليار دولار من إيرادات المنتجات.
وقالت Snowflake أيضًا إنها تستحوذ على شركات ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي ناتوما مقابل مبلغ لم يكشف عنه.
أثناء الاكتتاب العام الأولي لشركة Snowflake، كشفت عن صفقة منقحة مع مزود سحابي لم يذكر اسمه لإنفاق 1.2 مليار دولار على مدى خمس سنوات، منها 350 مليون دولار في العام الأخير. وقال متحدث باسم Snowflake لـ CNBC إن المورد كان أمازون. وفي عام 2023، وصلت الصفقة إلى 2.5 مليار دولار.
وينطوي النظام الجديد الذي تبلغ تكلفته 6 مليارات دولار على تكلفة سنوية متوسطة تبلغ 1.2 مليار دولار.
أعلنت AWS عن أول شريحة Graviton قائمة على الذراع في عام 2018، وهي الشريحة المخصصة الأكثر نجاحًا للشركة حتى الآن. تنبأت Snowflake لأول مرة بكسوف Graviton في عام 2022.
ترتبط أيضًا ارتباطًا وثيقًا برقاقات الثلج نفيديامتابعة الشراكة إعلان في عام 2023. في نوفمبر، قال سنوفليك تحديث لتبسيط عملية تشغيل أعباء عمل الذكاء الاصطناعي على وحدات معالجة الرسومات Nvidia.
تمثل الصفقة اختيار شركة تقنية كبرى أخرى حسب الطلب ذراعالمعالج يعتمد على معمارية x86 التقليدية.
لعقود من الزمن، تم بناء شرائح الخادم على مجموعة التعليمات x86 إنتل في عام 1970 و الأجهزة الدقيقة المتقدمة وبعد بضعة عقود. أصبحت هندسة Arm البديلة الموفرة للطاقة سائدة تفاحة تم اعتماده لأول هاتف iPhone في عام 2007. لكن أمازون هي التي جلبت شرائح Arm إلى مركز البيانات باستخدام Graviton. منافس السحابة جوجل و مايكروسوفت حذت أمازون حذوها لجلب رقائق الذراع المخصصة
وبالتقدم سريعًا إلى عام 2026، تشهد وحدات المعالجة المركزية مثل Graviton طفرة جديدة في الطلب مع تحول الاعتماد الشامل للذكاء الاصطناعي من روبوتات الدردشة التي تعمل بنظام الاتصال والرد إلى التطبيقات الوكيلة الموجهة نحو المهام.
في حين أن وحدات معالجة الرسومات تفضل برنامج Excel من Nvidia لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي لأنها تحتوي على آلاف النوى الصغيرة التي تركز بشكل ضيق على أداء العديد من المهام في وقت واحد، فإن وحدات المعالجة المركزية لديها عدد صغير من النوى القوية لتشغيل مهام متسلسلة للأغراض العامة. يتطلب الذكاء الاصطناعي الوكيل قدرًا كبيرًا من قوة الحوسبة العامة لنقل كميات كبيرة من البيانات لسير عمل الذكاء الاصطناعي، والتي يتم تنظيمها عبر وكلاء متعددين.
في أبريل، ميتا قالت إنها ستجذب عشرات الآلاف من رقائق غرافيتون.
قال آندي جاسي، الرئيس التنفيذي لشركة أمازون، في مكالمة أرباح الشركة لشهر أبريل: “Graviton هي شريحة وحدة المعالجة المركزية الرائدة في الصناعة لدينا، مما يسمح لشركة Meta بتشغيل أحمال عمل كثيفة الاستخدام لوحدة المعالجة المركزية خلف Agentic AI بالأداء والكفاءة التي تحتاجها على نطاق واسع”.
يرى: كيف تعمل رقائق أمازون على تشغيل الأنثروبيك بدون نفيديا
