Snowflake treibt KI-Integration voran: 32 % Umsatzplus, wachsende Kundenbasis und starke Produktnachfrage heben Prognose auf 4,4 Mrd. USD

Die Aktien von Snowflake Inc. sprangen nachbörslich deutlich an, nachdem das Unternehmen einen über den Erwartungen liegenden Ausblick vorlegte. Damit konterte Snowflake die verbreitete Furcht, klassische Softwareanbieter könnten unter einer konjunkturellen Abkühlung und dem Aufstieg neuer KI-Spezialisten leiden. Konkret hob Snowflake seine Prognose für den Produktumsatz im laufenden Geschäftsjahr (GJ 2026) auf rund 4,4 Mrd. USD an und liegt damit über dem Marktkonsens von etwa 4,34 Mrd. USD. Die Aussicht spiegelt die anhaltend kräftige Nachfrage nach Daten- und KI-Workloads wider. 

Zahlen zum Quartal: Wachstum bei Produktumsatz und Auftragsbestand

Im Quartal bis 31. Juli 2025 stieg der Produktumsatz um rund 32 % auf 1,09 Mrd. USD und übertraf damit klar die durchschnittliche Analystenschätzung von 1,04 Mrd. USD. Der Auftragsbestand (Remaining Performance Obligations, RPO) erhöhte sich auf 6,9 Mrd. USD und lag ebenfalls über den Erwartungen von 6,78 Mrd. USD – ein Indiz für solide, bereits vertraglich gebundene künftige Nutzung. 

Marktreaktion: Kursplus bei Snowflake – Rückenwind aus dem Sektor

Die Snowflake-Aktie legte nachbörslich um etwa 11–13 % zu. Rückenwind bekam der gesamte Software-Sektor zusätzlich durch MongoDB, dessen Aktie nach starken Zahlen und höherer Jahresprognose um rund 38 % sprang. Das half, die zuletzt skeptische Stimmung gegenüber etablierten Softwarewerten zu drehen. 

Kontext: Warum Snowflake weniger unter "KI-Verdrängung" leidet

Während die Wall Street teilweise befürchtet, Kunden könnten zu reinen KI-Newcomern abwandern, ist Snowflake strukturell besser abgesichert: Die Plattform dient als zentrale Daten- und Analyse-Schicht, die mit unterschiedlichen KI-Modellen und Cloud-Anbietern zusammenarbeitet, statt sie zu verdrängen. Dadurch profitiert Snowflake vom allgemeinen KI-Investitionszyklus, ohne sich auf ein einzelnes Modell oder Ökosystem festzulegen. 

Produkte & Innovation: KI näher an die Daten bringen

Snowflake arbeitet gezielt daran, generative KI direkt auf den in Snowflake liegenden Daten nutzbar zu machen. Neue Produktbereiche, die dieses Ziel unterstützen, lieferten im Quartal über den Erwartungen und trugen spürbar zum Wachstum bei, wie das Management in der Analystenrunde betonte. Die Strategie: Daten nicht bewegen, sondern Modelle und Apps zur Daten-Schicht bringen – samt Governance, Sicherheit und Kostentransparenz. 

Kunden- und Vertriebsdynamik: Breite Adoption, höhere Schlagzahl

Snowflake verzeichnete im Quartal einen Anstieg der Neukundenzahl um 21 % und baute sein Go-to-Market-Team deutlich au: In den vergangenen sechs Monaten stellte das Unternehmen mehr Vertriebs- und Marketingkräfte ein als in den zwei Jahren zuvor zusammen. Das unterstreicht den Anspruch, die wachsende Nachfrage nach Daten- und KI-Infrastruktur kommerziell schneller zu kapitalisieren. 

Wettbewerb & Einordnung: Databricks im Rückspiegel – aber weniger Angst

Databricks bleibt der prominenteste Wettbewerber im datenfokussierten Softwaremarkt und wird nach der jüngsten Finanzierungsrunde mit über 100 Mrd. USD bewertet. Gleichzeitig haben Anleger­sorgen über unmittelbare Verdrängung durch Databricks in den letzten zwölf Monaten spürbar nachgelassen. Der Markt preist zunehmend ein, dass beide Ökosysteme nebeneinander existieren können: Databricks dominiert häufig experimentelle KI/DS-Workflows, Snowflake die skalierte, governance-starke Datenproduktion. 

Ausblick: Breiter Rückenwind durch KI-Zyklus

Mit der auf 4,4 Mrd. USD erhöhten Prognose für den Produktumsatz signalisiert Snowflake Vertrauen in ein starkes Momentum für die zweite Jahreshälfte: wachsende Budgets für KI, eine tiefere Multicloud-Durchdringung und eine intensivere Nutzung der Plattform durch Bestandskunden. Insgesamt ergibt sich ein Bild hochwertigen Wachstums – getragen von einem starken Neukundengeschäft, einem soliden Auftragsbestand und einem Produktportfolio, das es ermöglicht, KI-Anwendungen direkt dort auszuführen, wo die Daten liegen.