Snowflake tăng giá 33%, hạ tầng AI từ chip tiến tới tầng dữ liệu

marsbitPublished on 2026-05-29Last updated on 2026-05-29

Abstract

Bài viết đề cập đến việc Snowflake tăng 33% giá cổ phiếu do điều chỉnh dự báo doanh thu cả năm và ký thỏa thuận hợp tác trị giá 6 tỷ USD trong 5 năm với AWS. Thị trường đánh giá lại vai trò của Snowflake trong chuỗi triển khai AI doanh nghiệp. Thỏa thuận cung cấp chip Graviton giải quyết vấn đề điện toán, đồng thời tích hợp sâu hơn nền tảng Snowflake với khối lượng công việc AI trên AWS, đáp ứng nhu cầu kết nối dữ liệu doanh nghiệp vào quy trình AI. Điều này đưa Snowflake trở lại nhóm 'người chiến thắng' trong làn sóng AI, chứng minh AI có thể tạo ra tăng trưởng doanh thu thực tế. Ít nhất 30 nhà phân tích đã nâng mục tiêu giá. Hợp tác này cũng củng cố hệ sinh thái chip tự thiết kế của Amazon. Snowflake không chỉ là kho dữ liệu mà đang trở thành tầng dữ liệu quan trọng trong quá trình triển khai ứng dụng AI doanh nghiệp.

Biên tập viên: Câu chuyện giao dịch AI đang lan rộng từ chip và mô hình, tiến xa hơn đến tầng hạ tầng dữ liệu.

Sau khi chịu áp lực về giá từ đầu năm, Snowflake đã tăng hơn 33% giá cổ phiếu chỉ trong một ngày nhờ nâng dự báo doanh thu cả năm và đạt được thỏa thuận hợp tác 5 năm trị giá 60 tỷ USD với AWS. Trọng tâm phản ứng của thị trường lần này không chỉ là báo cáo tài chính vượt kỳ vọng, mà còn là việc các nhà đầu tư bắt đầu đánh giá lại vị trí của Snowflake trong chuỗi triển khai AI doanh nghiệp.

Một năm qua, các công ty phần mềm doanh nghiệp thường đối mặt với một câu hỏi: Liệu AI sẽ trở thành động cơ tăng trưởng hay ngược lại, làm suy yếu mô hình kinh doanh vốn có của họ? Kết quả hoạt động mới nhất của Snowflake và thỏa thuận với AWS đã đưa ra một câu trả lời tương đối rõ ràng - khi các doanh nghiệp bắt đầu triển khai quy mô lớn các ứng dụng AI, khả năng lưu trữ, xử lý, phân tích dữ liệu và triển khai mô hình sẽ trở nên quan trọng hơn.

Trong hợp tác lần này, nguồn cung chip AWS Graviton giải quyết vấn đề ràng buộc về sức mạnh tính toán, trong khi việc tích hợp sâu hơn nền tảng Snowflake với khối lượng công việc AI trên AWS hướng tới nhu cầu cốt lõi của doanh nghiệp: doanh nghiệp không chỉ đơn giản là "sử dụng AI", mà cần kết nối dữ liệu của chính mình vào quy trình làm việc AI, xây dựng hệ thống ứng dụng có thể vận hành, quản lý và mở rộng.

Đây cũng là lý do Snowflake được tái đưa vào câu chuyện kể về "người chiến thắng AI". Các cổ phiếu phần mềm AI trước đó đã trải qua đợt bán tháo, thị trường nghi ngờ sâu sắc về việc "liệu AI có thực sự đóng góp vào doanh thu hay không". Nhưng trường hợp của Snowflake cho thấy, một khi AI chuyển từ trình diễn khái niệm sang tăng trưởng doanh thu thực tế, tâm lý thị trường cũng có thể đảo chiều nhanh chóng. Việc ít nhất 30 nhà phân tích nâng mục tiêu giá chứng tỏ thị trường vốn đang định giá lại giá trị của nền tảng dữ liệu trong chu kỳ hạ tầng AI.

Điều đáng chú ý hơn là thỏa thuận này cũng củng cố sự hiện diện của hệ sinh thái chip tự nghiên cứu của AWS. Từ Anthropic, OpenAI, Meta đến Uber, và giờ là Snowflake, Amazon đang tự gắn mình sâu hơn vào hạ tầng AI thông qua hợp tác đám mây, chip và phần mềm doanh nghiệp. Đối với Snowflake, điều này có nghĩa là nó không chỉ là công ty kho dữ liệu doanh nghiệp, mà đang trở thành tầng dữ liệu then chốt trong quá trình triển khai ứng dụng AI doanh nghiệp.

Dưới đây là bài viết gốc:

Ngày 28 tháng 5, cổ phiếu Snowflake đã tăng mạnh hơn 33% vào thứ Năm. Trước đó, công ty đã nâng dự báo doanh thu cả năm và đạt được thỏa thuận hợp tác trị giá 60 tỷ USD với Amazon, củng cố niềm tin của nhà đầu tư rằng đây sẽ là một trong những đơn vị hưởng lợi chính từ làn sóng AI.

Thỏa thuận 5 năm với Amazon Web Services (AWS) này sẽ cung cấp cho Snowflake nguồn cung chip AWS Graviton quan trọng. Hiện tại, khi việc sử dụng AI tăng mạnh, tài nguyên sức mạnh tính toán đang trở nên khan hiếm.

Thỏa thuận này cũng sẽ đẩy mạnh việc tích hợp các sản phẩm lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu của Snowflake với khối lượng công việc AI trên đám mây AWS. Khi các doanh nghiệp nhanh chóng mở rộng quy mô ứng dụng AI, Snowflake có khả năng nắm bắt thêm nhiều nhu cầu. Hiện phần lớn khách hàng của Snowflake đều hoạt động trên AWS.

Sau thông báo, ít nhất 30 nhà phân tích đã nâng mục tiêu giá cho Snowflake, đưa mục tiêu giá trung vị từ 230 USD trước khi công bố báo cáo tài chính vào thứ Tư lên 280 USD. Giá cổ phiếu mới nhất trên thị trường sớm là 233,50 USD.

Nếu mức tăng hiện tại được duy trì, vốn hóa thị trường của Snowflake sẽ tăng thêm khoảng 20 tỷ USD từ mức cơ sở 607,5 tỷ USD.

Matt Britzman, nhà phân tích cổ phiếu cấp cao tại Hargreaves Lansdown, cho biết mức tăng mạnh của cổ phiếu Snowflake - đã giảm 20% tính đến phiên giao dịch trước đó trong năm nay - "cho thấy sự nghi ngờ mạnh mẽ đã tích lũy trên thị trường ra sao khi các công ty dữ liệu bị ảnh hưởng bởi đợt bán tháo phần mềm AI rộng hơn."

"Nhưng nó cũng cho thấy, một khi một công ty chứng minh AI đang thực sự thúc đẩy tăng trưởng doanh thu, chứ không chỉ để trang trí cho các bản trình bày, tâm lý thị trường có thể thay đổi nhanh đến mức nào."

Hiện tại, tỷ lệ P/E kỳ vọng 12 tháng tới của Snowflake là 85,21 lần, so với Datadog là 85,19 lần và MongoDB là 47,17 lần. P/E cao hơn thường có nghĩa là các nhà đầu tư đang đặt cược vào tăng trưởng mạnh mẽ hơn trong tương lai.

Trước đây, thị trường lo ngại AI sẽ làm đảo lộn phần mềm doanh nghiệp, khiến Snowflake chịu áp lực. Hiện tại, công ty đang tích hợp AI vào nền tảng của mình, giúp các doanh nghiệp hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn, phân tích và xây dựng các công cụ AI.

"Chúng tôi cho rằng, kết quả hoạt động này sẽ đưa Snowflake rõ ràng vào hàng ngũ 'người chiến thắng AI' và xứng đáng với bội số định giá cao hơn," Patrick Colville, nhà phân tích nghiên cứu cổ phiếu tại Scotiabank, cho biết. Ông nói thêm rằng điều này cho thấy rõ ràng Snowflake đang hưởng lợi từ sự gia tăng áp dụng AI doanh nghiệp.

Snowflake giúp các doanh nghiệp lưu trữ, quản lý và phân tích tất cả dữ liệu trên một nền tảng duy nhất. Các công cụ AI như Cortex Code và Snowpark của họ đang được áp dụng mạnh mẽ, cho phép doanh nghiệp xây dựng ứng dụng AI tạo sinh dựa trên dữ liệu của chính họ và triển khai các mô hình học máy.

Thỏa thuận này cũng một lần nữa thể hiện sự tin tưởng vào hoạt động kinh doanh chip tự nghiên cứu của Amazon. Trong vài tháng gần đây, Amazon đã ký kết hợp đồng với nhiều khách hàng quan trọng, bao gồm Anthropic, OpenAI, công ty mẹ của Facebook là Meta và Uber.

Related Questions

QTại sao giá cổ phiếu của Snowflake tăng mạnh 33% trong một ngày?

AGiá cổ phiếu Snowflake tăng mạnh do công ty điều chỉnh tăng dự báo doanh thu cả năm và công bố thỏa thuận hợp tác trị giá 60 tỷ USD trong 5 năm với AWS, củng cố niềm tin của nhà đầu tư rằng công ty là một trong những đơn vị hưởng lợi chính từ làn sóng AI.

QThỏa thuận giữa Snowflake và AWS có ý nghĩa gì đối với cơ sở hạ tầng AI?

AThỏa thuận cung cấp cho Snowflake nguồn cung chip AWS Graviton để giải quyết vấn đề ràng buộc về sức mạnh tính toán, đồng thời tích hợp sâu hơn nền tảng Snowflake với các khối lượng công việc AI trên AWS. Điều này đáp ứng nhu cầu doanh nghiệp trong việc kết nối dữ liệu riêng vào quy trình công việc AI và xây dựng các hệ thống ứng dụng có thể vận hành, quản lý và mở rộng.

QSự kiện này cho thấy xu hướng đầu tư AI đang thay đổi như thế nào?

ASự kiện cho thấy tường thuật giao dịch AI đang mở rộng từ chip và mô hình sang các lớp cơ sở hạ tầng dữ liệu. Thị trường đang định giá lại giá trị của nền tảng dữ liệu trong chu kỳ cơ sở hạ tầng AI, coi Snowflake như một lớp dữ liệu quan trọng trong quá trình triển khai ứng dụng AI của doanh nghiệp, thay vì chỉ là một công ty kho dữ liệu.

QTại sao các nhà phân tích lại coi Snowflake là 'người chiến thắng AI' sau sự kiện này?

ACác nhà phân tích coi Snowflake là 'người chiến thắng AI' vì công ty đã chứng minh AI thực sự thúc đẩy tăng trưởng doanh thu, không chỉ là khái niệm. Hơn 30 nhà phân tích điều chỉnh tăng mục tiêu giá cổ phiếu, phản ánh sự tái định giá của thị trường. Snowflake đang nhúng AI vào nền tảng, giúp doanh nghiệp tích hợp dữ liệu, phân tích và xây dựng công cụ AI dựa trên dữ liệu của chính họ.

QThỏa thuận này có ý nghĩa gì đối với hệ sinh thái chip tự nghiên cứu của Amazon (AWS)?

AThỏa thuận củng cố sự hiện diện của hệ sinh thái chip tự nghiên cứu AWS. Amazon đang thông qua hợp tác về đám mây, chip và phần mềm doanh nghiệp với các công ty như Anthropic, OpenAI, Meta, Uber và nay là Snowflake để nhúng sâu hơn vào cơ sở hạ tầng AI, thể hiện sự tin tưởng vào năng lực chip Graviton của họ.

Related Reads

Uncovering the Truth About Agent Commerce, Payments, and Infrastructure

Decoding Agent Commerce, Payments, and Infrastructure: The Reality Over the past year, I've been building infrastructure for the Agent economy, engaging with major players like Stripe, Visa, Coinbase, Google, and dozens of startups. A clear conclusion emerges: true, large-scale demand does not yet exist. Startups face structural challenges. Data points illustrate this gap. Stripe's Agent commerce platform has over 1,000 merchants but only single-digit transacting agents. Visa's Agent payment token requires 9-month KYC and a $250M revenue threshold, accessible only to giants like Amazon. On-chain analysis reveals actual daily Agent transaction volume is around $17k, half of which are test transactions. The article analyzes four potential markets: **1. Agent-to-Merchant (A2M):** Current AI shopping UX is often inferior to traditional e-commerce for visual, comparison-heavy purchases (clothing, electronics). Chat interfaces are a step back. Real merchant interest is defensive "Agent Engine Optimization," fearing future obsolescence, not current demand. Potential exists in high-frequency, low-decision purchases (e.g., food delivery) or simplifying terrible UX (complex checkouts, non-native shoppers), but these require massive consumer distribution channels dominated by giants like DoorDash and Amazon. **2. Agent-to-API (A2A):** Developers already have subscriptions and billing for core APIs (compute, data). The argument for micro-payments via crypto for sub-dollar API calls is addressed by pre-paid balances today. The deeper issue is supplier resistance; major SaaS firms rely on enterprise contracts, not fractional cent pricing. Opportunity lies in the long tail of niche services, but this is a smaller market catering to developers, a historically low-paying group. **3. Agent-to-Agent (A2A):** This remains a theoretical long-term vision with near-zero current transaction volume. It involves unique challenges: discovery, trust, negotiation, dispute resolution. When it materializes, it will require a fundamentally new settlement infrastructure for high-speed, variable-value, multi-party transactions. It's a real long-term bet, but not the current market. **4. Agent-to-Finance (A2F):** This is the only category with existing, paying demand. Integrating AI into financial workflows (trading, portfolio management) is a natural evolution and enables new capabilities like autonomous rebalancing. However, competition favors incumbents with regulatory licenses, compliance infrastructure, and existing client relationships. **The Real Issue:** Why is infrastructure still being built? Incumbents can afford long-term bets, and payment companies see every problem as a nail for their payment hammer. However, payment is just one piece. The core challenge is *coordination*—orchestrating work between Agents and humans, verifying outcomes, and settling results. Payment is part of settlement, which is part of coordination. Companies that solve the coordination problem will subsume payments, not the other way around. Startups lack the infinite runway of giants and must find today's real market, which, after a year of exploration, lies outside these four categories—in an area with real, growing, and underserved activity.

marsbit1h ago

Uncovering the Truth About Agent Commerce, Payments, and Infrastructure

marsbit1h ago

Kalshi, MTS, and a16z's Ambition

The article "Kalshi, MTS, and a16z's Ambition" explores prediction markets as a focal point of excitement in 2025 for investors, crypto enthusiasts, and media. It traces their intellectual lineage from Friedrich Hayek's ideas on dispersed knowledge and market coordination to Robin Hanson's Logarithmic Market Scoring Rule (LMSR), which incentivizes truthful information sharing. The piece argues that a16z's significant investment in prediction market platform Kalshi (valued at $220B) transcends mere financial speculation. a16z frames prediction markets as a new form of "media" that provides "presence"—a way for individuals to actively engage with and influence world events through financial stakes, countering postmodern detachment. By wagering on outcomes, users become "super observers," and the market's aggregated probabilities gain authoritative power to define event truth and importance. The article uses media company MTS ("Monitoring The Situation") as a case study of a16z's "new media" strategy: rapidly producing high-intensity, multi-format content to "take over the timeline." However, prediction markets like Kalshi are presented as the ultimate piece in this media empire. Their real-money, crowd-sourced probabilities possess a unique "reality distortion field" and perceived objectivity, potentially swaying public opinion and granting a private company unprecedented interpretive power over reality. Ultimately, Kalshi's immense valuation is attributed not just to its exchange model, but to its role as a foundational component in a16z's envisioned new media landscape, where prediction markets define narrative and truth.

链捕手1h ago

Kalshi, MTS, and a16z's Ambition

链捕手1h ago

Trading

Spot
Futures

Hot Articles

Discussions

Welcome to the HTX Community. Here, you can stay informed about the latest platform developments and gain access to professional market insights. Users' opinions on the price of LAYER (LAYER) are presented below.

活动图片