Kompanije su posljednjih godina kupovale čipove, servere, cloud kapacitete i AI alate. Sada sve češće nailaze na problem koji se ne rješava još jednim modelom: vlastiti podaci nisu spremni za AI.
Snowflakeovi najnoviji rezultati pokazuju koliko brzo podatkovna infrastruktura postaje jedan od ključnih slojeva AI ekonomije.
Prihodi od proizvoda kompanije porasli su 37 posto, na 1,49 milijardi dolara, ukupni prihod dosegnuo je 1,55 milijardi, a prognoza prihoda od proizvoda za fiskalnu 2027. ponovno je povećana, na 6,07 milijardi dolara. Dionica je nakon objave rezultata skočila više od 20 posto.
No važniji signal nalazi se iza burzovne reakcije.
AI više ne mora samo imati dovoljno računalne snage. Mora razumjeti podatke kompanije i moći ih koristiti.
Tu Snowflake pronalazi svoj prostor.
AI je došao do težeg dijela
Prvu fazu velikog AI investicijskog ciklusa bilo je relativno lako razumjeti.
Trebalo je više GPU-ova, servera, podatkovnih centara, električne energije i cloud kapaciteta. Kapital je zato prvo krenuo prema proizvođačima čipova i kompanijama koje grade infrastrukturu.
Ali možete kupiti server, zakupiti cloud i dobiti pristup odličnom AI modelu, a da on i dalje ne zna gotovo ništa o vašem poslovanju.
Ne zna tko su najbolji kupci. Ne zna zašto je pala marža. Ne zna koliko robe imate na skladištu ni što piše u posljednjem ugovoru s dobavljačem.
Za to mu trebaju podaci.
A oni su u mnogim kompanijama razbacani po ERP-u, CRM-u, Excelu, dokumentima, mailovima i bazama koje međusobno slabo komuniciraju.
AI tada nema problem s inteligencijom. Ima problem s kontekstom.
Snowflake zarađuje upravo na tom problemu
Snowflakeova poslovna ideja nije nastala s generativnim AI-em. Kompanija godinama gradi cloud platformu preko koje organizacije pohranjuju, povezuju, obrađuju i analiziraju podatke.
AI je toj infrastrukturi dao novu ulogu.
Snowflake pokušava postati sloj koji poslovne podatke pretvara u infrastrukturu dostupnu AI aplikacijama.
A korisnici na to očito troše sve više.
Prihodi od proizvoda u posljednjem kvartalu porasli su 37 posto, nakon rasta od 34 posto kvartal ranije. Vrijednost ugovorenih obveza koje tek trebaju biti priznate kao prihod dosegnula je devet milijardi dolara.
Još je zanimljivija procjena uprave: AI proizvodi odgovorni su za približno polovinu nedavnog ubrzanja rasta poslovanja.
To je važan pomak.
AI polako izlazi iz pilot-projekata i prezentacija i ulazi u procese na kojima kompanije stvarno rade i zarađuju.
Nakon servera dolazi pitanje što ćemo s njima
Tu Snowflakeova priča postaje zanimljiva i kompanijama koje nemaju milijarde za tehnološke investicije.
Velika potražnja za AI serverima već je pokazala koliko se investicijski val proširio izvan samih proizvođača čipova. Snowflake pokazuje što se događa kada kupljenu infrastrukturu treba pretvoriti u nešto korisno.
Jer infrastruktura može biti spremna, a kompanija još uvijek ne mora biti.
Najnapredniji model malo pomaže ako su podaci nepotpuni, zastarjeli, međusobno nepovezani ili nitko nije siguran kojim informacijama smije pristupiti.
Tu se mijenja problem koji kompanije moraju riješiti.
Pitanje više nije samo imamo li dovoljno računalne snage. Sve češće je imamo li dovoljno dobre podatke da tu snagu iskoristimo.
Šest milijardi dolara pokazuje cijenu AI rasta
Snowflake pritom nije samo dobitnik rastuće AI potrošnje.
I sam mora mnogo trošiti.
Kompanija je s Amazon Web Servicesom dogovorila petogodišnju obvezu vrijednu šest milijardi dolara za korištenje AWS-ove infrastrukture, uključujući računalne kapacitete potrebne za AI. Snowflake taj sporazum opisuje kao svoju najveću infrastrukturnu obvezu dosad.
Tu se lijepo vidi kako novac kruži AI ekonomijom.
Poslovni korisnik plaća Snowflakeu. Snowflake plaća AWS-u za infrastrukturu. AWS ulaže u servere, mreže, čipove i podatkovne centre.
Ali svaki taj sloj ima svoju cijenu.
Snowflake je istodobno smanjio očekivanje prilagođene bruto marže proizvoda za ovu fiskalnu godinu na 74 posto. Jedan od razloga upravo su brzorastući AI workloadovi koji zasad nose niže marže.
AI, dakle, ubrzava Snowflakeov rast. Istodobno povećava količinu skupe infrastrukture potrebne da bi taj rast bio moguć.
To će s vremenom postajati jednako važno kao stopa rasta prihoda.
Jer u AI ekonomiji neće biti dovoljno samo pokazati koliko novog posla tehnologija donosi. Trebat će pokazati i koliko tog novca ostaje nakon što se plati infrastruktura koja ga omogućuje.
Podatkovna infrastruktura ponovno postaje strateško pitanje
Godinama slušamo da su podaci „nova nafta“. Fraza se toliko koristila da je gotovo izgubila značenje.
AI joj sada daje vrlo praktičnu posljedicu.
Podatak zaključan u izoliranoj tablici može imati vrijednost za osobu koja zna gdje ga pronaći. Za AI sustav koji treba povezati prodaju, kupce, troškove i zalihe njegova je vrijednost ograničena.
Tek kada su podaci dostupni, povezani, dovoljno kvalitetni i pod jasnim pravilima pristupa, mogu postati gorivo za ozbiljniju poslovnu primjenu AI-a.
Zato podatkovna infrastruktura više nije samo tema IT odjela.
Postaje pitanje za menadžment.
Prije sljedeće rasprave o tome koji AI alat kupiti vrijedi provjeriti nešto mnogo prizemnije: jesu li podaci o kupcima potpuni, govore li prodaja i financije istim jezikom, može li se informacijama vjerovati, zna li se tko im smije pristupiti i mogu li se povezati s ostatkom poslovanja.
Ako tu postoji problem, novi AI alat ga neće čarobno riješiti.
Vjerojatnije je da će ga samo brže otkriti.
AI neće popraviti loše podatke
Zato je Snowflakeova priča zanimljivija od jednodnevnog skoka njegove dionice.
Rast od 37 posto pokazuje da kompanije povećavaju potrošnju na podatkovnu infrastrukturu upravo dok pokušavaju AI premjestiti iz eksperimenta u svakodnevno poslovanje.
A što AI dobiva ozbiljniji posao, to više ovisi o kvaliteti onoga što mu kompanija može dati.
Za menadžment se zato mijenja i redoslijed pitanja.
Ne mora prvo biti:
Koji AI trebamo?
Sve češće bi trebalo početi s mnogo manje atraktivnim pitanjem:
Jesu li naši podaci spremni za njega?
Snowflakeov rast od 37 posto pokazuje koliko brzo tržište počinje naplaćivati odgovor na to pitanje.
Sljedeća prednost u AI-u možda neće pripasti kompaniji koja prva kupi novi model, nego onoj koja već ima podatke s kojima taj model može nešto korisno napraviti.
