Snowflake firma con AWS un contrato de 6.000 M$ en chips para IA

Snowflake acaba de anunciar un contrato de 6.000 millones de dólares con Amazon Web Services para asegurar acceso a chips CPU orientados a cargas de trabajo de inteligencia artificial durante los próximos cinco años. El acuerdo, recogido por TechCrunch, es uno de los compromisos de infraestructura más voluminosos que se han visto en el sector de los datos en la nube en lo que va de 2026.

El volumen del contrato no es el único dato llamativo. Que Snowflake elija CPUs de AWS —y no GPUs de Nvidia— para sus cargas de IA dice bastante sobre cómo están evolucionando las arquitecturas de inferencia en producción.

Por qué CPUs y no GPUs

Durante los últimos dos años, la narrativa dominante en infraestructura de IA ha girado casi en exclusiva alrededor de las GPUs de Nvidia. Sin embargo, un número creciente de empresas está descubriendo que para inferencia a escala —especialmente con modelos optimizados y cuantizados— los chips de propósito general con alta eficiencia energética pueden ofrecer una relación coste-rendimiento más favorable.

AWS lleva tiempo apostando por sus propios chips Graviton y Trainium/Inferentia, precisamente para capturar esa demanda. Un contrato de este tamaño con Snowflake sugiere que esa apuesta empieza a convertirse en tracción comercial real, no solo en cifras de benchmark.

Para Nvidia, que ya arrastra señales de presión competitiva por parte de AMD, Google y el propio AWS, este tipo de acuerdos refuerza la idea de que su monopolio sobre las cargas de IA no es tan sólido como parecía hace doce meses.

Qué gana Snowflake

Desde la perspectiva de Snowflake, el movimiento tiene una lógica clara. La compañía lleva varios trimestres intentando posicionarse como plataforma de IA sobre datos —no solo como almacén de datos— y para eso necesita garantías de capacidad de cómputo a largo plazo. Firmar un contrato plurianual a este precio es, entre otras cosas, una señal a sus clientes de que puede comprometerse con SLAs exigentes sin depender del mercado spot de hardware.

Además, anclar la infraestructura a AWS en lugar de mantener una estrategia multi-cloud para el cómputo de IA simplifica la cadena de dependencias y, probablemente, mejora las condiciones comerciales con Amazon en otros frentes.

Qué implica para el ecosistema cloud

Este acuerdo llega en un momento en el que los grandes proveedores cloud compiten ferozmente por convertirse en la capa de infraestructura preferida para IA en empresa. Microsoft Azure tiene su integración profunda con OpenAI. Google Cloud empuja sus TPUs y Gemini. AWS, por su parte, acumula acuerdos como este para demostrar que puede ser el proveedor de referencia también para empresas que no son nativas de su ecosistema.

Para los equipos de ingeniería que gestionan pipelines de datos sobre Snowflake —y que en muchos casos ya usan Claude a través de integraciones MCP o de la API de Anthropic para enriquecer esos flujos—, la noticia tiene una implicación práctica: es probable que la latencia y el coste de las operaciones de inferencia embebidas en Snowflake mejoren progresivamente a medida que este acuerdo se materialice en capacidad real desplegada.

Contexto de mercado

En lo que va de 2026 hemos visto una aceleración notable en contratos de infraestructura a largo plazo. Las empresas con alta exposición a cargas de IA están tratando de asegurarse capacidad de cómputo ante la incertidumbre de suministro que marcó 2024 y 2025. Un acuerdo a cinco años y 6.000 millones es, en ese sentido, tanto una decisión técnica como una cobertura financiera.

Desde EP, el dato más interesante no es el volumen del contrato sino el tipo de chip elegido. Si Snowflake —con toda la presión que tiene para demostrar credenciales en IA— apuesta por CPUs de AWS para sus cargas productivas, conviene que los equipos de infraestructura revisen sus propias asunciones sobre qué hardware necesitan realmente para inferencia en el día a día.