Snowflake (SNOW) acaba de anunciar un crecimiento del 30% en ingresos y un acuerdo récord de 400 millones de dólares. Como la demanda de IA (inteligencia artificial: programas que aprenden con datos) acelera, mira en qué parte del ciclo de vida de la IA está SNOW y por qué puede ser una opción interesante para operar con CFD (contratos por diferencia: operas el movimiento del precio sin comprar la acción).
La empresa de software que impulsa la IA en compañías grandes
Muchos inversores conocen a Nvidia por sus chips (procesadores). También conocen a Amazon, Microsoft y Google por la nube (servidores alquilados por internet). Pero menos gente habla de Snowflake (SNOW): una plataforma de datos (software para guardar, ordenar y usar datos) que está entre esos grandes proveedores de infraestructura y las aplicaciones de IA que se crean encima. Es una posición poco común hoy en tecnología.
En un mundo donde los datos son la materia prima de la inteligencia artificial, Snowflake aporta el “taller” donde se organizan y se preparan.
Productos y capacidades clave de Snowflake en IA y datos
- Ingeniería de datos — Separa el cómputo (potencia de cálculo) del almacenamiento (donde se guardan los datos) para consultar información rápido, incluso a escala de petabytes (volúmenes enormes de datos). Maneja datos estructurados (tablas) y no estructurados (texto, archivos) en el flujo Bronce → Plata → Oro (etapas de datos: crudos, depurados y listos para análisis). Los clientes pagan solo por lo que usan: cómputo, almacenamiento y transferencia de datos (movimiento de datos entre sistemas).
- Analítica — “Almacén de datos” en la nube (sistema para análisis) que soporta BI (inteligencia de negocio: informes y paneles), ciencia de datos (análisis con estadísticas), pronósticos y reportes en tiempo real a gran escala: el motor de análisis de muchas compañías.
- IA—Snowflake Intelligence (marco de agentes de IA: base para crear “asistentes” que ejecutan tareas) y Cortex AI permiten crear y ejecutar aplicaciones con IA directamente sobre datos controlados (con reglas de acceso y seguridad), sin mover ni duplicar datos. La adopción se duplicó trimestre a trimestre en el 4T del año fiscal 2026, superando 2.500 cuentas activas.
- Aplicaciones y colaboración — Compartir datos de forma segura entre nubes (AWS, Azure y Google Cloud) sin copiar datos. En enero de 2026, 40% de los clientes tenía intercambio activo; 3.678 listados en Marketplace (catálogo de datos y apps), +21% interanual (YoY: frente al mismo periodo del año anterior).
Informe 4T del año fiscal 2026 de Snowflake
Los resultados del 4T del año fiscal 2026 de Snowflake, del 25 de febrero de 2026, superaron las previsiones en casi todo. La acción subió más de 5% tras el cierre (after hours: negociación fuera del horario regular), señal de alivio y mejor ánimo, después de la presión y el escepticismo sobre su papel en la carrera de la IA.
Claves de resultados y crecimiento:
- El margen operativo non-GAAP llegó a 10,5% — +400+ puntos básicos interanual (pbs: 1 pbs = 0,01%)
- Guía de margen para el año fiscal 2027 sube a 12,5% (guía: previsión de la empresa)
- La compensación basada en acciones (pago con acciones) va bajando
- La idea de más disciplina financiera empieza a consolidarse
- Más clientes nuevos y más gasto de clientes, con 10 millones de dólares en gasto
- El foco sigue en control operativo para sostener el crecimiento a largo plazo
Una de las métricas más vigiladas, las Remaining Performance Obligations (RPO: ingresos comprometidos en contratos firmados pero aún no facturados), sugiere que las empresas firman acuerdos más grandes y más largos, en gran parte por cargas de trabajo de IA (workloads: tareas que consumen recursos de cómputo).
El informe también muestra una alianza ampliada con Anthropic, Google Cloud y OpenAI, destacando su papel central en la carrera de la IA. Además, respalda un contrato de más de 400 millones de dólares con un socio no revelado.
Innovación prometedora en la plataforma y el software
Snowflake está evolucionando. Lo que empezó como un almacén de datos se está convirtiendo en la capa donde las empresas ejecutan agentes de IA (programas que realizan tareas) y flujos de trabajo (procesos automáticos). Snowflake Intelligence y Cortex Code son los productos más destacados. Permiten a desarrolladores crear aplicaciones de IA listas para producción (uso real en empresas) dentro de un entorno con datos controlados, reduciendo el riesgo de unir muchas herramientas diferentes.
Snowflake frente al panorama tecnológico y de IA
¿Dónde se ubica Snowflake en el “flujo” de la IA?
Para entender el valor estratégico de Snowflake, ayuda ver toda la “pila” de IA (stack: capas de tecnología que trabajan juntas).
Cada aplicación de IA depende de una cadena de capas:
Snowflake está en la tercera capa, entre la infraestructura en la nube y los modelos de IA (modelos: sistemas entrenados con datos) que la usan. Sin datos limpios, accesibles y bien controlados, los modelos dan resultados poco fiables. SNOW resuelve eso: no crea los modelos, los hace utilizables a escala empresarial.
Snowflake y otros actores de la pila de IA
Snowflake tiene una posición particular en IA y nube, pero su avance depende también de otros, sobre todo grandes empresas de nube y firmas especializadas en IA. En este contexto, vemos sus retos y oportunidades.
Gigantes de la nube: competencia y oportunidades
Snowflake funciona sobre la infraestructura en la nube de sus competidores más fuertes, así que su crecimiento está ligado a esos centros de datos (data centers: instalaciones con servidores) que impulsan su plataforma. Es una posición sólida.
| Gigante de la nube | Su producto de datos | Relación con SNOW |
| Amazon (AWS) | Amazon Redshift | SNOW opera en AWS; Redshift es rival directo |
| Google (GCP) | BigQuery | SNOW opera en GCP; BigQuery compite por las mismas tareas |
| Microsoft (Azure) | Azure Synapse Analytics | SNOW opera en Azure; Synapse apunta a los mismos compradores |
| Oracle (ORCL) | Oracle Autonomous Database | Compite en migraciones de bases de datos tradicionales a nube e IA |
Así, Snowflake depende en parte del crecimiento de esos centros de datos, pero también compite con ellos por presupuesto (wallet share: parte del gasto del cliente).
Aun así, su fuerza en gobierno de datos (reglas, permisos, auditoría) y facilidad de integración (conectar sistemas) la coloca bien en un entorno de IA cambiante.
- Neutralidad de nube: Snowflake funciona de forma nativa (diseñada para esa nube) en todos los grandes proveedores, dando flexibilidad a las empresas.
- Evitar dependencia de un proveedor (vendor lock-in): muchas empresas no quieren concentrar todos sus datos en un solo hiperescala (hyperscaler: proveedor masivo de nube). Snowflake se presenta como alternativa independiente.
- Enfoque “puro”: a diferencia de Microsoft o Google, Snowflake se centra en la capa de datos e IA. Ese foco puede acelerar mejoras y funciones.
Su plataforma agnóstica de la nube (cloud-agnostic: funciona en varias nubes) se integra con varios entornos, creando una base sólida para usar IA, sin importar el proveedor de modelos, y puede ganar cuota de mercado.
Para operadores de acciones vía CFD, los gigantes de la nube suelen ser más estables, pero con menos “palanca” en el precio (leverage: efecto de amplificar resultados) porque son negocios grandes y diversificados, donde un producto rara vez cambia mucho la acción.
SNOW, al ser una empresa centrada en datos, está más expuesta al ciclo de adopción de IA en empresas y puede mostrar más movimientos de precio.
Snowflake vs Datadog: datos principales vs supervisión en el flujo de IA
En empresas especializadas, entender las diferencias ayuda a ver qué tendencias pueden favorecer a cada una. Analistas han comparado Snowflake y Datadog, pero cumplen funciones distintas:
| Dimensión | Snowflake (SNOW) | Datadog (DDOG) |
| Rol principal | Plataforma central de datos | Capa de observabilidad y monitoreo (ver y medir sistemas) |
| Uso principal | Guardar, consultar y compartir datos empresariales | Vigilar rendimiento de apps y de infraestructura en la nube |
| Relación con IA | Aloja y controla datos que entrenan y ejecutan IA | Vigila el rendimiento y la fiabilidad de modelos de IA |
| Modelo de ingresos | Por consumo (según uso) | Suscripción + consumo |
| Posición en la pila | Capa de datos (antes de la IA) | Capa de soporte (a lo largo de toda la pila) |
En resumen, SNOW crea la base; DDOG vigila lo que funciona encima. En el flujo de IA, Snowflake es la “columna” de datos y Datadog ayuda a detectar fallos.
Para operar, esta diferencia importa: los ingresos de SNOW dependen más del volumen y la complejidad de tareas de IA, mientras que los de DDOG dependen más de cuántos sistemas en la nube se supervisan.
Una acción con enfoque oportunista
La historia de inversión en IA trata de la cadena: chips aportan cálculo, la nube lo aloja, las plataformas de datos ordenan y entregan insumos, y los modelos de IA usan esos resultados. Snowflake está entre nube y datos, convirtiendo información de empresa en información lista para IA. Con buenos resultados del 4T de 2025, la transición hacia IA ya se refleja en métricas de consumo (uso real).
En riesgos, si la economía se debilita o se retrasan presupuestos de digitalización, las tareas ligadas a IA pueden crecer más lento. Como Snowflake cobra por consumo, menos uso afectaría directamente el crecimiento de ingresos. También puede haber presión en márgenes (margen: parte que queda tras costes) si suben los costes, porque las tareas de IA consumen más recursos.
Con demanda de IA al alza o con dificultades macro, Snowflake sigue siendo clave en el ciclo de vida de la IA. Para operadores, SNOW ofrece potencial de crecimiento, pero también retos de rentabilidad, y puede parecer menor frente a gigantes tecnológicos; aun así, suele mostrar la volatilidad (cambios rápidos de precio) que buscan operadores activos.
En VT Markets, SNOW está disponible como acción vía CFD para operar movimientos de precio sin comprar la acción.
Aviso: Este artículo es solo informativo y no es asesoramiento financiero. Operar CFD implica un riesgo importante y no es adecuado para todos. El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros. Asegúrate de entender los riesgos y busca asesoramiento independiente si lo necesitas.
Consultas rápidas
- ¿Qué tipo de empresa es Snowflake?
Snowflake es una plataforma de datos en la nube, no una empresa de IA. Ayuda a la IA porque aporta datos limpios y controlados, necesarios para entrenar y usar modelos de IA. - ¿Cómo se integra Snowflake en el ecosistema de IA?
Snowflake encaja en la pila de IA al centralizar y gestionar datos, para que los modelos de IA puedan acceder a ellos. Se conecta con otras herramientas de IA para que el flujo de datos sea estable. - ¿Cuál es la relación entre IA, tecnología y datos?
La IA necesita datos para entrenar modelos y tecnología para procesarlos. La infraestructura de datos y la potencia de cálculo son esenciales para que la IA funcione. Esta relación conecta chips, nube, datos, IA y aplicaciones. - ¿Los activos de VT Markets pueden usarse para crear una pila de IA?
Los datos, las API (interfaz de programación: forma estándar para que programas se conecten) y la información en tiempo real de VT Markets pueden usarse para armar una pila de IA para tareas como trading automático y modelos predictivos (modelos que intentan anticipar movimientos). La base es: obtener datos limpios en tiempo real, procesarlos con algoritmos (reglas matemáticas) de IA y usar los resultados para decidir en trading. Datos de acciones, materias primas y cripto pueden servir para entrenar modelos y ajustar estrategias. - ¿Por qué considerar CFDs de Snowflake como oportunidad?
Operar CFDs de Snowflake permite aprovechar movimientos del precio ligados al crecimiento en servicios de datos en la nube, sobre todo si aumenta la adopción de IA, sin comprar la acción. Con más uso de plataformas de datos en la nube (por IA, aprendizaje automático y analítica de grandes datos), Snowflake puede beneficiarse. (Aprendizaje automático: parte de la IA que aprende patrones con datos; “grandes datos”: conjuntos muy grandes de información).
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