Snowflake (SNOW) Análisis en Profundidad: Una Empresa de Alto Crecimiento que Controla el “Núcleo” de los Datos Empresariales—Pero Su Modelo de Beneficios Todavía Está Inacabado

* Este informe se prepara con base en datos a fecha de 2026-01-08.

¿Qué hace Snowflake? (para estudiantes de secundaria)

Snowflake ofrece un servicio en la nube que reúne los muchos conjuntos de datos diferentes de una empresa en un solo lugar y permite que las personas adecuadas usen esos datos de forma segura. No se trata solo de almacenar información. El punto real es facilitar hacer todo en un mismo entorno: crear informes rápidamente, compartir datos entre equipos o incluso entre empresas, y permitir que la IA trabaje sobre esos datos, todo ello manteniéndose dentro de controles de gobernanza.

En términos simples, Snowflake es como una biblioteca enorme, bien organizada y con cerraduras. En lugar de dejar los libros (datos) dispersos por todas partes, los llevas a la biblioteca para que la gente pueda encontrar y leer rápidamente lo que necesita. Pero los libros importantes están bajo llave, y puedes establecer reglas muy específicas sobre quién tiene permitido acceder a ellos.

¿Quiénes son los clientes / quién lo usa dentro de una empresa?

Sus clientes principales son grandes empresas (en retail, servicios financieros, manufactura, salud, empresas de internet y más), incluidas áreas fuertemente reguladas como el sector público. Dentro de una organización, los usuarios suelen incluir equipos de ingeniería de datos que recopilan y preparan datos, equipos de analítica, desarrolladores que construyen aplicaciones y sistemas internos, y equipos que buscan automatizar flujos de trabajo con IA.

Qué vende: pilares de hoy y posibles pilares futuros

Hoy, la oferta central es un “hub de datos (warehouse)” en la nube que centraliza los datos empresariales y permite a los usuarios extraerlos y computar sobre ellos según sea necesario. La clave no es el “almacenamiento”, sino la capacidad de manejar datos a gran escala con facilidad, mantenerlos consistentes bajo reglas compartidas y aplicar controles de acceso sólidos.

Los casos de uso comunes incluyen combinar datos de ventas, publicidad e inventario para actualizar paneles de gestión cada mañana; analizar el comportamiento del cliente para predecir qué productos es probable que se vendan a continuación; y construir una “única fuente de verdad” para que distintos departamentos puedan estar en la misma reunión mirando los mismos números.

Como posible pilar futuro, Snowflake está avanzando hacia el dominio de bases de datos de aplicaciones (Snowflake Postgres). A través de la adquisición de Crunchy Data, busca expandirse más allá de la analítica hacia cargas de trabajo de “datos transaccionales”—pedidos, pagos, registros de membresía—, acercándose a ser “el centro de los datos incluyendo sistemas operativos”, no solo “el destino de analítica”. En paralelo, con agentes de IA (sistemas donde la IA avanza tareas de forma autónoma) en mente, la empresa está enfatizando una ruta para convertirse en el “centro nervioso de datos empresariales” para descubrimiento, conectividad y permisos/auditoría dentro de reglas definidas.

También ha señalado diseños que enfatizan la seguridad y el cumplimiento regulatorio en entornos altamente regulados (p. ej., relacionados con el gobierno), lo que podría ayudar a expandir la adopción en el sector público y en dominios más cercanos a sistemas centrales.

Cómo gana dinero: “pago por uso” basado en consumo

El modelo de ingresos central es simple: “paga solo por lo que usas”. Cuanto más los clientes ejecutan cómputo contra sus datos, ejecutan cargas de trabajo intensivas de IA/analítica, e incrementan el intercambio y las integraciones, más suelen crecer los ingresos. Para las empresas, es fácil empezar en pequeño; una vez que se demuestra el valor, el uso puede extenderse entre equipos, creando un modelo donde los ingresos por cliente pueden expandirse con el tiempo.

Por qué se elige (propuesta de valor)

• Rápido tiempo hasta los datos: Puede reducir el trabajo requerido para consolidar datos dispersos y hacerlos utilizables.
• Intercambio seguro: Facilita colaborar interna y externamente mientras controla estrictamente quién puede ver qué (también hay informes de adopción como plataforma de colaboración de datos).
• Una base para ejecutar IA: Es difícil hacer que la IA sea útil sin datos bien preparados, y Snowflake se está posicionando como el lugar donde los datos empresariales se organizan en una forma que la IA realmente puede usar.

Impulsores de crecimiento: por qué el modelo puede escalar

• El uso crece a medida que se expande la utilización de datos: El consumo tiende a aumentar a medida que crecen los departamentos, los casos de uso y la frecuencia de análisis.
• Adopción de IA como viento de cola: Cuanto más se despliega la IA en producción, más necesitan las empresas ubicación, organización y control de acceso de datos—potencialmente impulsando un mayor uso.
• Las integraciones con socios amplían los puntos de entrada: Cuanto más se conecta con software importante y otras plataformas, menor es la barrera de adopción. Un ejemplo citado es la integración con Palantir.

Ese es el negocio en inglés sencillo. A continuación, usaremos los números de largo plazo para confirmar qué “tipo” de empresa es esta—y si ese perfil sigue sosteniéndose en el corto plazo.

Fundamentales de largo plazo: SNOW es un compuesto de “alto crecimiento × rentabilidad inmadura”

Ingresos: rango de alto crecimiento tanto en 5 como en 10 años

Los ingresos se han compuesto de forma dramática a largo plazo. Los ingresos FY crecieron de $0.10B en 2019 a $3.63B en 2025, lo que se traduce en un CAGR FY de aproximadamente +68.8% en 5 años y aproximadamente +83.0% en 10 años—ambos muy altos. Los números respaldan un modelo donde la expansión posterior a la adopción dentro de los clientes puede contribuir de forma significativa, además del crecimiento de la demanda más amplia.

EPS / utilidad neta: continúan las pérdidas GAAP

En contraste, la rentabilidad GAAP aún no es estable. El EPS FY se ha mantenido negativo, pasando de -0.75 en 2019 a -3.86 en 2025. La utilidad neta también se ha mantenido en negativo, de -$0.18B en 2019 a -$1.29B en 2025.

Flujo de caja libre (FCF): pasó a positivo y se ha vuelto sostenido

Lo más destacado es el flujo de caja. Tras ser negativo al inicio, el FCF pasó a positivo en 2022 (+$0.08B) y luego creció, alcanzando +$0.91B en 2025. En base FY, el margen de FCF mejoró de -153.1% en 2019 a +25.2% en 2025.

Dicho esto, el margen operativo FY sigue siendo negativo en -40.2% incluso en 2025. Por lo tanto, sería un error concluir “FCF fuerte = la transición a la rentabilidad está hecha”. Una mejor forma de enmarcarlo es: la rentabilidad GAAP sigue siendo inmadura, pero la generación de caja se ha vuelto viable a medida que el negocio ha escalado.

ROE: negativo a largo plazo; el último FY es un fuerte deterioro

El ROE (FY) se ha mantenido negativo, con el último FY en -42.86%. La mediana de la distribución FY de los últimos 5 años es aproximadamente -14.6%, y el último año es más débil que ese rango histórico. Debido a que el patrimonio puede moverse de forma significativa año a año, el ROE puede oscilar con fuerza cuando se combina con pérdidas—algo que los datos también sugieren.

El margen bruto es alto, pero las pérdidas operativas permanecen

El margen bruto (FY) ha mejorado con el tiempo, con el último FY en aproximadamente 66.5% (46.5% en 2019 → 66.5% en 2025). El perfil de margen bruto a nivel de producto es sólido, pero el margen operativo—incluyendo ventas e I+D—permanece negativo, lo que implica que el modelo de beneficio general aún no está completamente establecido.

Dilución para el accionista: las acciones en circulación han aumentado

Las acciones en circulación (FY) aumentaron de 238 millones en 2019 a 333 millones en 2025. Eso importa porque las métricas por acción (como EPS) están influenciadas no solo por los niveles de beneficio sino también por el crecimiento del número de acciones.

Dividendos y asignación de capital: es poco probable que los dividendos sean un tema principal

Con base en los datos disponibles, es difícil confirmar tanto la rentabilidad por dividendo TTM como el dividendo por acción, y el historial de dividendos parece limitado. Por ahora, lo más razonable es ver a Snowflake como estando en una fase donde la inversión en crecimiento (expansión del negocio) tiene prioridad sobre los dividendos, mientras que el crecimiento del número de acciones (dilución) se convierte en una consideración de asignación de capital.

Clasificación estilo Peter Lynch: más cercano a un híbrido de “orientación Fast Grower, pero inmadura”

Por características del negocio, SNOW parece un Fast Grower, pero no cumple las condiciones de un “Fast Grower clásico” en el sentido de Lynch (rentable, alto ROE). Por lo tanto, la etiqueta más consistente es un híbrido: alto crecimiento, pero con rentabilidad y eficiencia de capital inmaduras.

• Justificación 1: El CAGR de ingresos (5 años, FY) es aproximadamente +68.8%, lo que indica alto crecimiento
• Justificación 2: El FCF pasó a positivo en 2022, y en 2025 es aproximadamente +$0.91B, lo que indica positividad sostenida
• Justificación 3: El ROE (último FY) es -42.86%, negativo y más débil que la distribución histórica

Chequeo de ciclicidad: la serie de ingresos muestra evidencia limitada de ciclos

Aunque la clasificación automatizada de Lynch marca cíclicas, los ingresos FY aumentaron de forma consistente de 2019 a 2025, lo que hace difícil identificar picos y valles repetidos. Una interpretación más cuidadosa es que, en lugar de ser una “cíclica clásica”, los resultados pueden verse volátiles debido a la optimización del cliente y cambios en la postura de inversión bajo un modelo basado en consumo.

Impulso de corto plazo: el “tipo” de largo plazo está ampliamente intacto, pero las señales de desaceleración están mezcladas

A largo plazo, el perfil ha sido “alto crecimiento × rentabilidad inmadura (con FCF pasando a positivo)”. Ese panorama amplio aún se mantiene en el año más reciente (TTM), pero la clasificación de impulso es Decelerating.

Ingresos (TTM): el crecimiento sigue siendo alto, pero se modera frente al promedio de largo plazo

Los ingresos (TTM) son $4.387B, con crecimiento (TTM YoY) de +28.48%. Eso sigue siendo fuerte, pero muy por debajo del promedio de largo plazo (CAGR de ingresos 5 años, FY: ~+68.8%). Los marcos temporales difieren, pero la conclusión es clara: el crecimiento se ha enfriado desde la era de hipercrecimiento. En los últimos dos años, los ingresos continúan con tendencia al alza (CAGR 2 años +25.0%, correlación de tendencia +0.998).

EPS (TTM): mejora YoY pero continúan las pérdidas; débil en una ventana de 2 años

El EPS (TTM) es -4.018, aún negativo. El crecimiento del EPS (TTM YoY) es +18.225%, lo que implica que la pérdida se redujo. Sin embargo, con EPS FY consistentemente negativo, un CAGR de EPS a 5 años es difícil de interpretar; y la correlación de tendencia a 2 años es -0.944, lo que se inclina a débil. Eso dificulta describir la configuración actual como una fase clara de aceleración.

FCF (TTM): permanece positivo, pero el crecimiento se ha pausado

El FCF (TTM) es $0.777B, aún positivo, pero el crecimiento del FCF (TTM YoY) es -4.879%, una caída modesta. Debido a que el FCF FY abarca tanto periodos negativos como positivos, un CAGR a 5 años es difícil de calcular, lo que limita comparaciones estrictas. Aun así, incluso en los últimos dos años, el CAGR a 2 años es -0.14%—esencialmente plano—, lo que sugiere que el crecimiento de la generación de caja se ha “pausado”.

Márgenes (FY): la mejora de la pérdida operativa parece estar estancándose

El margen operativo (FY) pasó de FY2023 -40.8% → FY2024 -39.0% → FY2025 -40.2%, lo que no es un patrón de mejora constante. Ese estancamiento es un punto de control importante al pensar en el ritmo de progreso hacia la rentabilidad.

Salud financiera: el apalancamiento parece ligero, pero la liquidez y la cobertura de intereses son mixtas

Para evaluar el riesgo de quiebra, hay que mirar más allá de los “niveles de deuda” y también considerar el “colchón de corto plazo” y la “capacidad de pagar intereses”. Para SNOW, el punto clave es que estos tres no se están moviendo en la misma dirección—son mixtos.

Presión efectiva de deuda: Deuda Neta / EBITDA está tendiendo a la baja

Deuda Neta / EBITDA (último FY) es 1.78x, con tendencia a la baja hacia el periodo más reciente (p. ej., 7.03 → 3.28 → 1.96). La presión efectiva de deuda se está aliviando, lo que puede ser favorable.

Liquidez de corto plazo: las tendencias trimestrales indican un colchón que se adelgaza

El cash ratio (último FY) es 1.40, pero las tendencias al cierre de trimestre muestran que el current ratio (p. ej., 1.75 → 1.54 → 1.44 → 1.32) y el cash ratio (p. ej., 1.40 → 1.29 → 1.16 → 0.99) están disminuyendo. La conclusión factual es que el colchón de caja de corto plazo se está adelgazando.

Ratio de apalancamiento y capacidad de pago de intereses: tampoco es unidireccional

Mientras que el ratio deuda/patrimonio ha aumentado notablemente en los trimestres más recientes (p. ej., 0.90 → 1.12 → 1.13 → 1.26), la cobertura de intereses (en base FY) es profundamente negativa debido a las pérdidas. Un FCF positivo puede traducirse en capacidad de resistencia en el mundo real, pero si el FCF está plano a ligeramente a la baja, los costos incrementales pueden erosionar la durabilidad más rápidamente.

Dónde está la valoración hoy (solo histórico de la empresa)

Aquí, sin comparar con el mercado o con pares, simplemente ubicamos a SNOW dentro de sus propios datos históricos (sin hacer un juicio de bueno/malo). Las seis métricas usadas son PEG, P/E, rendimiento de flujo de caja libre, ROE, margen de flujo de caja libre y Deuda Neta / EBITDA.

PEG: actualmente negativo, pero difícil de posicionar sin una distribución histórica

El PEG es -3.06. Sin embargo, debido a que no se pueden construir distribuciones a 5 y 10 años, esta métrica no nos dice dónde se sitúa (alto/bajo) dentro de la propia historia de SNOW. Esto es esencialmente un resultado mecánico: a pesar del crecimiento del EPS (TTM YoY) de +18.225%, el EPS (TTM) es negativo en -4.018, produciendo un PEG negativo.

P/E: con EPS negativo, las comparaciones de rango estándar son difíciles

Frente al precio de la acción (fecha del informe) de $224.36, el P/E (TTM) es -55.84x. Con EPS negativo, las comparaciones de rango histórico no son significativas, y esta métrica por sí sola no puede establecer “dónde estamos frente a los últimos 5 años”.

Rendimiento de flujo de caja libre: “algo hacia el lado inferior” dentro del rango de 5 años

El rendimiento de FCF (TTM) es 1.01%, dentro del rango normal de los últimos 5 años (0.79%–1.55%). Dentro de ese rango, se sitúa por debajo de la mediana (1.14%), colocándolo “algo hacia el lado inferior”. Incluso cuando los ingresos han estado tendiendo al alza en los últimos dos años (CAGR 2 años +25.0%), el FCF está cerca de plano (CAGR 2 años -0.14%), lo que hace más probable que el rendimiento permanezca acotado en rango en lugar de subir con fuerza.

ROE: rompe por debajo de los rangos de los últimos 5 y 10 años

El ROE (último FY) es -42.86%, por debajo del rango normal de los últimos 5 años (-21.48% a -12.96%). También está por debajo del rango de los últimos 10 años, situando la eficiencia de capital en un mínimo histórico. Incluso en los últimos dos años, la utilidad neta (TTM) permanece negativa, haciendo que la debilidad continuada sea más probable que una mejora clara de cambio de nivel.

Margen de FCF: dentro de rango, pero por debajo de la mediana de la distribución FY (nota: diferencia TTM vs FY)

El margen de FCF (TTM) es 17.71%. Se sitúa dentro del rango normal de los últimos 5 años (distribución FY: 2.43%–25.70%), pero por debajo de la mediana basada en FY (24.04%). La forma más limpia de interpretar esto es un desajuste de periodos: el valor actual es TTM, mientras que la distribución histórica es FY. Con el FCF cerca de plano en los últimos dos años, es razonable tratar el margen de FCF como plano a ligeramente restringido en lugar de preparado para un fuerte salto.

Deuda Neta / EBITDA: históricamente bajo (una métrica inversa donde menor implica más capacidad)

Deuda Neta / EBITDA es una métrica inversa en el sentido de que valores más pequeños (más negativos) suelen implicar más caja y mayor flexibilidad financiera. La Deuda Neta / EBITDA del último FY es 1.78x, por debajo del rango normal de los últimos 5 años (4.26x–5.59x). También está por debajo del rango normal de los últimos 10 años (2.06x–5.20x), y la dirección a dos años también es descendente. Mecánicamente, eso apunta a una presión de apalancamiento que se está aliviando.

Calidad del flujo de caja: el FCF se genera a pesar de pérdidas contables, pero el crecimiento reciente se está desacelerando

SNOW se define por la combinación de “las ganancias GAAP (EPS y utilidad neta) permanecen negativas, mientras que el FCF es positivo y sostenido”. Eso sugiere que la generación de caja se ha vuelto viable a medida que el negocio ha escalado.

Sin embargo, en el año más reciente (TTM), el FCF está ligeramente a la baja YoY en -4.879%, y está esencialmente plano en los últimos dos años (CAGR 2 años -0.14%). Por lo tanto, los inversores necesitan separar si esto es una desaceleración temporal impulsada por inversión, o si refleja optimización del cliente (controles de costos) y/o dinámicas competitivas inherentes a un modelo basado en consumo.

Por qué esta empresa ha estado ganando (la historia de éxito)

La ventaja de Snowflake proviene de actuar como una “base operativa de datos empresariales”—una plataforma que mantiene los datos empresariales utilizables “bajo una gobernanza segura basada en reglas”, “entre equipos y empresas”, y “con tanto cómputo como se necesite, cuando se necesite”, habilitando flujos de trabajo de extremo a extremo desde analítica e intercambio hasta uso de IA.

Este valor tiende a acumularse a medida que aumenta el uso de datos, en lugar de tratarse de almacenamiento o de un despliegue BI puntual. La empresa ha indicado que las operaciones siguen centradas en expandir el uso dentro de los clientes existentes, y que una métrica de salud de expansión se mantuvo en el rango del 120% en 2025.

Motor de crecimiento: expansión dentro de clientes existentes + acumulación de clientes grandes + vías de IA

• Expansión dentro de clientes existentes: El modelo está construido para que los ingresos crezcan a medida que las cargas de trabajo se expanden tras la adopción, y se afirma explícitamente que una gran parte de los ingresos proviene de clientes existentes.
• Acumulación de clientes grandes: El crecimiento de clientes “que pagan más de $1 millón anualmente” puede leerse como evidencia de que el uso está pasando de pruebas a una adopción sostenida, más cercana a sistemas centrales.
• Capturar el uso de IA: Al destacar el número de cuentas que usan funciones relacionadas con IA y asociaciones con Anthropic y otros, la empresa posiciona la IA como una vía hacia un mayor consumo.

Qué valoran los clientes (Top 3) y con qué están insatisfechos (Top 3)

Los clientes tienden a valorar: (1) lo fácilmente que los casos de uso pueden expandirse tras la adopción (despliegue entre departamentos), (2) la capacidad de avanzar el intercambio y la gobernanza (permisos y auditoría) bajo controles “basados en reglas”, y (3) una plataforma unificada que sirve como base de ejecución para IA/analítica.

En el lado de la insatisfacción: (1) la facturación basada en uso hace que los costos sean difíciles de pronosticar, (2) el diseño operativo es complejo entre modelos de datos, permisos y rendimiento, y (3) operaciones de seguridad rigurosas son requisitos básicos. En particular, debido a que funciona como un “centro nervioso de datos”, operaciones débiles pueden tener un impacto desproporcionado—relevante tanto para la evaluación del producto como para la evaluación de riesgos.

¿Sigue intacta la historia? Cambios en la narrativa y consistencia

La comunicación externa de Snowflake ha cambiado de “data warehouse” a “AI data cloud”. Eso refleja un movimiento desde simplemente almacenar y analizar datos hacia ejecutar aplicaciones de IA y flujos de trabajo de IA sobre la capa de datos.

Al mismo tiempo, la narrativa de crecimiento ha pasado de “hipercrecimiento” hacia “acumulación de clientes grandes + calidad de la expansión”, lo que encaja con los números: el crecimiento de ingresos se ha desacelerado frente al promedio de largo plazo y el FCF se ha vuelto algo plano. Y después de la cadena de compromisos de cuentas del lado del cliente que se convirtió en un tema desde 2024 en adelante, “confianza y seguridad” ha adquirido mayor importancia relativa, con la discusión cada vez más enmarcada como conveniencia más operaciones seguras como un paquete.

Invisible Fragility (fragilidad difícil de ver): dónde las cosas pueden romperse silenciosamente detrás de las fortalezas

En la superficie, Snowflake puede parecer muy fuerte como un “centro nervioso de datos empresariales”. Pero debajo de esa fortaleza hay varios modos de fallo que pueden ser fáciles de pasar por alto. Para los inversores, el objetivo es entender dónde es probable que aparezcan señales tempranas de advertencia—antes de que los números se den la vuelta.

• Efectos de segundo orden de la concentración en grandes empresas: Las divulgaciones indican que las grandes empresas representan un poco más de ~40% de los ingresos; eso es una fortaleza, pero también aumenta la sensibilidad a presupuestos de TI y ciclos de decisión. También se indica que los clientes que pagan más de $1 millón anualmente representan más de la mitad de los ingresos, haciendo que los recortes de uso por parte de los principales clientes sean especialmente impactantes en un modelo basado en consumo.
• Cambios rápidos en el entorno competitivo: A medida que convergen plataformas de datos y plataformas de IA, la diferenciación puede pasar de funciones a la experiencia integrada (implementación, operaciones, redes de SI/socios), lo que puede ser más propenso a erosión. La actualización del programa de socios también puede leerse como una señal de que el campo de batalla se está moviendo hacia operaciones del ecosistema.
• La pérdida de diferenciación no aparece como “churn”, sino como “expansión más lenta”: A medida que progresa la estandarización, el patrón más común puede ser no migraciones completas sino “las nuevas cargas de trabajo van a otro lado”—una forma silenciosa de sustitución. Esto es difícil de detectar como churn de corto plazo y a menudo aparece como tasas de expansión más lentas.
• Dependencia de la nube = riesgo de cadena de suministro: La dependencia de proveedores de nube subyacentes es efectivamente una cadena de suministro; cambios en especificaciones, interrupciones, estructuras de costos y términos contractuales pueden trasladarse a márgenes y calidad operativa. Puede aflorar gradualmente, pero el impacto puede ser significativo.
• Desgaste organizacional en una fase de crecimiento desacelerado: A medida que el crecimiento se modera, se intensifican iniciativas de eficiencia, controles más estrictos y priorización; el desgaste diferido puede afectar la calidad del soporte al cliente y la competitividad de contratación. No se presenta como una conclusión de fuentes primarias, sino como un elemento de monitoreo como principio general.
• Riesgo de que el modelo de beneficios no se consolide: La configuración actual—ingresos creciendo mientras el ROE es profundamente negativo, el crecimiento desacelerando frente al largo plazo, y el FCF tendiendo a plano—apunta al riesgo de una fase donde “la escala está emergiendo, pero el modelo de beneficios no se consolida”.
• Una guerra de desgaste sobre la capacidad de pago de intereses: Con ganancias GAAP negativas, la cobertura de intereses puede verse débil. Un FCF positivo puede sostener la resistencia, pero si el FCF está plano a ligeramente a la baja, los costos incrementales pueden erosionar la durabilidad más de lo esperado.
• Cambios en la distribución de valor a medida que prolifera la IA: La IA puede ser un viento de cola, pero los pools de beneficios a lo largo del stack no son fijos. A medida que se expande la capa de apps/agentes, la plataforma de datos puede volverse tanto esencial como una base expuesta a presión de precios.

Panorama competitivo: el oponente no es “un data warehouse”, sino una batalla por el estándar de “operaciones integradas”

El conjunto competitivo de Snowflake no trata de la función única de almacenar datos. Trata de ganar la capa de plataforma que operativamente ejecuta toda la cadena: preparar datos para analítica y aplicaciones, compartirlos bajo controles de gobernanza como permisos y auditoría, escalar cómputo elásticamente con la demanda, y exponerlos de forma segura a—y ejecutar—IA (incluidos agentes).

Este espacio está concurrido, y la diferenciación está cambiando de funciones puntuales a una experiencia operativa integrada (gestión de costos, gobernanza, integraciones del ecosistema). Al mismo tiempo, a medida que mejora la interoperabilidad vía formatos abiertos (p. ej., Iceberg), hay un viento en contra: el vendor lock-in puede debilitarse frente al pasado.

Principales competidores

• Databricks (impulsa la narrativa de “lakehouse/desarrollo de IA” y también compite en SQL/DWH; fortalece vías de IA empresarial vía integraciones con OpenAI, etc.)
• Google Cloud BigQuery (compite como DWH nativo de GCP)
• Amazon Redshift (compite dentro de AWS vía paquetes de precios, operaciones y servicios adyacentes)
• Microsoft (familia Fabric / Synapse; empaqueta con BI y operaciones, mientras también avanza la interoperabilidad vía formatos abiertos y apunta al control)
• Oracle (a menudo compite en empresas con activos DB existentes sustanciales)
• Teradata (compite en contextos de reemplazo/coexistencia para DWH de grandes empresas)
• Palantir (adyacente vía Foundry/AIP; la colaboración está avanzando, pero también puede competir dentro de presupuestos de IA)

Costos de cambio: la “migración parcial” es más probable que la migración completa

A medida que se acumulan modelos de datos, diseño de permisos, operaciones de auditoría, capacitación interna e integraciones con herramientas circundantes, la migración completa se vuelve difícil. Al mismo tiempo, la sustitución puede ocurrir vía “solo los proyectos nuevos van a otra plataforma”, “solo ciertas cargas de trabajo se mueven a otro lado”, o “los formatos abiertos hacen que la coexistencia multi-motor sea la respuesta correcta”. El punto clave es que esto rara vez aparece como churn obvio; típicamente aparece como una expansión más lenta en el uso.

Moat (barreras de entrada) y durabilidad: la fortaleza no está en una sola función, sino en el “paquete”

El moat de Snowflake es menos sobre ser el mejor en una función y más sobre entregar el siguiente “paquete”.

• Diseño operativo que habilita intercambio interno/externo y ejecución de IA sin romper la gobernanza (permisos y auditoría)
• Calidad de implementación y operación que funciona en múltiples nubes
• Vías claras para que las cargas de trabajo se expandan dentro de los clientes existentes (facilidad de despliegue entre departamentos)

La durabilidad puede fortalecerse a medida que se profundiza el uso de IA y la auditoría, los permisos y la reproducibilidad se vuelven más importantes—elevando el valor de la plataforma—y a medida que se expande la esfera de intercambio (incluido el marketplace), haciendo más difícil el reemplazo.

La durabilidad puede debilitarse si la apertura y la coexistencia avanzan hasta el punto en que las plataformas se sientan más intercambiables, y si los competidores controlan la narrativa para el desarrollo de IA y la ejecución de agentes, empujando la plataforma de datos a un rol de subcontratista. En ese contexto, Snowflake puede verse como intentando integrar capacidades de IA no como añadidos, sino como parte de una experiencia operativa integrada.

Posición estructural en la era de la IA: un viento de cola, pero también una base expuesta a presión de precios

Estructuralmente, en la era de la IA el campo de batalla de Snowflake es la capa intermedia (datos, gobernanza y plataforma de ejecución) que gobierna los datos empresariales y los hace ejecutables—“ni un OS ni una aplicación”. Dicho de otro modo, está más cerca de proporcionar “el lugar gobernado donde se preparan los datos”, que la IA necesita para poder ejecutarse, en lugar de estar del lado que la IA reemplaza.

Áreas donde la IA puede ser un viento de cola

• Efectos de red: El valor aumenta no por el número de usuarios, sino a medida que se expanden el intercambio y la distribución de datos internos/externos (incluido el marketplace) y la distribución de aplicaciones en la misma plataforma.
• Ventaja de datos: No se trata de poseer datos únicos, sino de convertirse en el lugar donde se acumulan datos empresariales críticos y pueden usarse bajo reglas de permisos y auditoría.
• Grado de integración de IA: Pasar de conectividad externa de IA hacia una fase donde los agentes planifican y ejecutan bajo gobernanza en la plataforma. La disponibilidad general de Cortex Agents es emblemática.
• Criticidad de misión: Cuanto más profundamente se sitúa en la base, más importante se vuelve; el reemplazo tiende a ocurrir no mediante migración completa sino mediante fuga de nuevas cargas de trabajo.
• Barreras de entrada: Depende menos del número de funciones y más de entregar rendimiento, operaciones y gobernanza como uno—y hacer que funcione en múltiples nubes. Se indica el fortalecimiento continuo de la plataforma como Gen2, Optima y la ingesta de streaming.

Áreas donde la IA puede convertirse en un viento en contra (desintermediación y presión de precios)

A medida que se expande la capa de apps/agentes de IA, la plataforma de datos puede volverse “esencial, pero una base expuesta a presión de precios”. Una forma de interpretar la urgencia de Snowflake en torno a integraciones de IA y fortalecimiento del ecosistema es como un movimiento defensivo para evitar la desintermediación si el valor se desplaza hacia arriba en el stack.

Liderazgo y cultura: primero implementación y orientándose hacia “operaciones integradas”, mientras el riesgo de desgaste sigue siendo un elemento de monitoreo

Consistencia de la visión del CEO: poseer operativamente el “centro nervioso de datos empresariales” en la era de la IA

El CEO Sridhar Ramaswamy está anclado a la premisa de que la IA no funciona sin una estrategia de datos, y enfatiza repetidamente capturar la capa de plataforma de datos—gobernanza, intercambio y ejecución—que las empresas necesitan para ejecutar IA en producción en lugar de como experimentos. Una distinción clave es tratar la IA no como un añadido de funciones, sino como algo que cambia el flujo del trabajo empresarial (toma de decisiones → ejecución), con “preparar los datos correctamente” como el prerrequisito central.

La propuesta de valor central no ha cambiado: “recopilar bajo una gobernanza segura basada en reglas, compartirlo y computar tanto como se necesite”. Lo que está cambiando es la postura operativa—reducir la “distancia al valor” para que los clientes experimenten beneficios más rápido, e incrementar el ritmo de adopción.

Perfil (4 ejes): visión / tendencias de personalidad / valores / prioridades

• Visión: Mover la IA empresarial de una colección de PoCs a un estado operativo con ROI, y ejecutar gobernanza, ejecución y el ecosistema desde el lado de la plataforma para habilitarlo.
• Tendencias de personalidad: Iterativo, aprendiendo mediante implementación en lugar de experimentación extendida. Se discuten operaciones semanales de “war room” interfuncionales.
• Valores: Pragmático, enfatizando confianza y calidad operativa (corrección, gobernanza, auditoría) por encima del brillo.
• Prioridades: Se enfoca en acciones donde el valor para el cliente puede medirse rápidamente, y en gobernanza interfuncional y operaciones integradas con IA—tendiendo a evitar “IA que suena bien pero no funciona en el campo”.

Cómo se refleja en la cultura: encaja con operaciones integradas, pero la gestión por métricas también puede tener efectos secundarios

Se describe que un estilo de liderazgo que enfatiza iteración y ejecución fortalece “ship and learn” sobre “debate and end”, y puede mejorar la alineación entre producto, ventas y marketing. Eso puede encajar en un mundo donde la competencia se ha desplazado hacia operaciones integradas. Sin embargo, en un entorno de crecimiento moderado, la visibilidad de resultados y la rendición de cuentas pueden intensificarse, potencialmente aumentando la carga en primera línea (medición, revisiones, repriorización) como efecto secundario—algo a tratar como una cautela estructural.

Señales de gobernanza: transición de CFO y problemas de control de información

Una transición de CFO (salida → nombramiento) es un punto de inflexión significativo para equilibrar crecimiento y disciplina, y se ha informado que un nuevo CFO asumirá el cargo en septiembre de 2025 (con el predecesor en un periodo de transición). Por separado, un caso en el que comentarios del CRO desencadenaron una divulgación oportuna (8-K) subraya la importancia del control de información y la gobernanza de PR. También han ocurrido ajustes de gobernanza como cambios en la estructura de clases de acciones (sin ofrecer interpretación detallada aquí; estos se organizan como puntos de cambio fácticos).

Ajuste con inversores de largo plazo (cultura y gobernanza)

• Posibles positivos: Una cultura de “aprender construyendo” encaja con el ciclo de iteración de un negocio de plataforma, y señales como la adopción de OKR que fortalecen la disciplina pueden leerse como pasos hacia establecer un modelo operativo en una fase de crecimiento desacelerado.
• Cautelas: Una gestión por métricas más estricta puede, en el corto plazo, reducir la autonomía en primera línea y crear desgaste mediante una carga de explicación más pesada. Cuando la confianza y la gobernanza son fortalezas centrales, fallos en el control de información pueden dañar la narrativa de forma desproporcionada.

Árbol de KPI para inversores: qué impulsa el valor empresarial (organizando la causalidad)

El valor empresarial de SNOW en última instancia se vincula a “expansión y durabilidad de la escala de ingresos”, “poder de generación de FCF”, “mejora en rentabilidad y eficiencia de capital”, “durabilidad financiera” y “valor por acción (incluida la dilución)”. Si mapeas la cadena causal entre esos puntos finales—consistente con los artículos fuente—obtienes lo siguiente.

KPI intermedios (Impulsores de valor)

• Expansión dentro de clientes existentes (mayor consumo)
• Expansión y retención de la base de clientes grandes
• Victorias de nuevas cargas de trabajo (especialmente uso de IA y casos de uso adyacentes a aplicaciones)
• Fortaleza de la estructura de beneficio bruto (alto margen bruto)
• Eficiencia de ventas, implementación y operaciones (si puede operarse como operaciones integradas)
• Calidad de la generación de caja (si la expansión de ingresos se traduce en generación de caja)
• Carga de inversión incremental (desarrollo, seguridad, actualización de rendimiento, fortalecimiento del ecosistema)
• Mantenimiento de confianza, seguridad y gobernanza

Impulsores a nivel de negocio (Impulsores operativos)

• Núcleo: plataforma de consolidación y ejecución de datos (almacenar / computar / usar bajo gobernanza)
• Intercambio de datos y gobernanza (avanzar la estandarización vía intercambio basado en reglas)
• Capa de ejecución para uso de IA (incrementar nuevos casos de uso vía funciones de IA e integraciones de agentes)
• Pilar futuro: integración de Postgres (expandir la superficie desde analítica hacia datos operativos)

Restricciones: la fricción aumenta a medida que escala

• Dificultad de pronóstico de costos debido a facturación basada en uso (carga de gestión del lado del cliente)
• Dificultad de operaciones y diseño (modelos de datos, permisos, rendimiento)
• Requisitos de seguridad y confianza (gran radio de impacto de incidentes)
• Cambio en el campo de batalla competitivo (funciones → operaciones integradas y ecosistema)
• La apertura hace más probable la migración parcial
• Rentabilidad y eficiencia de capital inmaduras (pérdidas y ROE débil)
• Cambios en liquidez y métricas financieras (fases donde el colchón de corto plazo puede adelgazarse)
• Dilución (crecimiento del número de acciones)

Hipótesis de cuello de botella (Puntos de monitoreo)

• Si la expansión se está acelerando o está siendo limitada por la optimización
• Si el uso relacionado con IA es sustitución o net-new
• Equilibrio entre crecimiento en clientes grandes y riesgo de concentración (si la contención por parte de los principales clientes está teniendo un efecto desproporcionado)
• Señales de fuga de nuevas cargas de trabajo (migración parcial)
• Calidad de ejecución en competencia de operaciones integradas (implementación, operaciones, control de costos, integraciones)
• Si confianza, seguridad y gobernanza se están convirtiendo en restricciones para la expansión
• Equilibrio entre mejora de rentabilidad y carga de inversión (si el modelo de beneficios se consolida)
• Si la generación de caja se estabiliza en plano a ligeramente a la baja
• Dirección del colchón financiero (métricas de liquidez y apalancamiento)
• Ritmo de dilución

Two-minute Drill: la columna vertebral de la tesis de inversión a largo plazo para SNOW

La forma de pensar a largo plazo sobre SNOW es que, al poseer el “centro nervioso de datos empresariales (capa de ejecución gobernada)”, el crecimiento en casos de uso del cliente puede traducirse directamente en oportunidad de ingresos. A medida que la IA pasa de experimentación a producción, permisos, auditoría y reproducibilidad importan más, lo que incrementa el valor de la base—potencialmente un viento de cola.

Al mismo tiempo, los números destacan una brecha: “la plataformización está progresando, pero el modelo de beneficios está incompleto”. El crecimiento de ingresos sigue siendo alto en base TTM pero se ha desacelerado frente al promedio de largo plazo; el FCF es positivo pero el crecimiento se ha pausado; y el ROE es profundamente negativo y en un mínimo histórico. Otro punto sutil pero crítico es que, en un modelo basado en consumo, la optimización del cliente a menudo aparece no como churn, sino como tasas de expansión más lentas.

Así que en lo que los inversores de largo plazo deberían enfocarse no es en el hype de IA, sino en si las cargas de trabajo de IA son net-new y están impulsando un mayor consumo, si el intercambio, la gobernanza y la experiencia operativa de extremo a extremo siguen siendo diferenciadores, y la secuencia en la que se corrigen la rentabilidad y la eficiencia de capital. Si asumes que la historia de crecimiento y la historia de mejora del modelo de negocio se mueven al mismo ritmo, este es el tipo de nombre donde los errores se vuelven más probables.