Snowflake engage 6 milliards de dollars dans AWS pour accélérer l’IA agentique

L’accélération de l’IA agentique en entreprise pousse les fournisseurs de données à sécuriser des capacités de calcul à grande échelle, dans un contexte où les puces maison des hyperscalers redessinent l’économie du cloud. Snowflake illustre cette tendance : l’éditeur du Data Cloud AI a signé avec Amazon Web Services un accord stratégique pluriannuel assorti d’un engagement d’investissement de 6 milliards de dollars dans les infrastructures AWS sur cinq ans, son plus important à ce jour.

Le partenariat n’est pas nouveau. Snowflake s’appuie sur AWS depuis sa création il y a onze ans, et la majorité de ses clients y exécutent leurs charges de travail. L’accord vient toutefois en élargir nettement le périmètre, avec des intégrations produit plus poussées autour de l’IA générative et de l’IA agentique, une commercialisation accrue via AWS Marketplace et des investissements communs dans l’accompagnement client, les migrations de charges de travail et les solutions sectorielles. L’objectif affiché est d’aider les entreprises à passer de l’expérimentation de l’IA à un usage en production.

Un engagement multiplié par 2,4 en deux ans

La trajectoire de l’engagement de Snowflake envers AWS donne la mesure de l’annonce. La société avait engagé 1,2 milliard de dollars lors de son introduction en Bourse en 2020, puis 2,5 milliards lors d’un renouvellement en 2023, selon The Next Web. Le nouvel accord de 6 milliards de dollars représente ainsi environ 2,4 fois le montant de 2023. Il intervient alors que Snowflake a dépassé les 7 milliards de dollars de ventes cumulées sur AWS Marketplace depuis 2012, dont plus de 2 milliards sur la seule année 2025, un volume plus que doublé en un an.

Le cœur stratégique de l’accord réside dans le recours aux processeurs Graviton, la gamme de puces ARM conçues en interne par AWS pour améliorer le rapport performance-prix face aux architectures x86 d’Intel et d’AMD. Snowflake utilise ces processeurs pour ses charges de travail cloud, ainsi que des instances Amazon EC2 accélérées par GPU pour l’entraînement et l’inférence des modèles d’IA. Sur le plan technique, la collaboration repose sur une architecture qui rapproche les modèles de fondation des données d’entreprise gouvernées, afin d’éviter le déplacement d’informations sensibles entre systèmes. Snowflake Cortex AI permet ainsi de développer des applications de text-to-SQL, de synthèse, d’analyse de sentiment ou d’extraction d’entités directement au sein de l’environnement du client.

« L’IA a suscité un immense enthousiasme, mais pour les entreprises, le véritable défi et la véritable opportunité consistent à transformer l’intelligence en action », déclare Sridhar Ramaswamy, CEO de Snowflake. Le dirigeant évoque « l’ère de l’entreprise agentique », où les systèmes d’IA aident les organisations à raisonner sur des données de confiance et à coordonner les workflows plutôt qu’à simplement répondre à des questions. Du côté d’AWS, Matt Garman, son CEO, met en avant l’engagement renforcé de Snowflake à s’exécuter sur Graviton, qui offre selon lui les performances et les économies de coûts nécessaires aux charges d’entreposage de données et d’IA à grande échelle.

Une dynamique sectorielle autour du silicium maison d’AWS

L’accord s’inscrit dans une dynamique plus large. AWS a multiplié les engagements autour de ses puces maison, Meta ayant pour sa part annoncé en avril le déploiement de dizaines de millions de cœurs Graviton, selon The Register. À mesure que les charges de travail basculent vers l’IA agentique, la consommation de CPU s’accélère parallèlement à celle des GPU, rendant le silicium propriétaire d’Amazon plus attractif. Contrairement aux accords d’AWS avec Anthropic ou OpenAI, celui conclu avec Snowflake ne comporte pas de prise de participation, précise CNBC. L’annonce, faite en parallèle de résultats trimestriels supérieurs aux attentes, a été saluée par les marchés : l’action Snowflake a bondi d’environ 37% à la suite de la double nouvelle.