Snowflake Inc. (SNOW): 5-KRÄFTE-Analyse [Aktualisiert Nov. 2025]

Sie haben es mit einem Unternehmen zu tun, das im Geschäftsjahr 2025 einen Produktumsatz von 3,46 Milliarden US-Dollar erwirtschaftete, indem es Cloud-Neutralität versprach, aber jetzt steckt Snowflake zwischen seinen leistungsstarken Hyperscaler-Infrastrukturanbietern und hungrigen Konkurrenten wie Databricks. Ehrlich gesagt ist die Rechnung knapp: Sie halten eine Bruttomarge von 75 % (Q2 GJ2025), dennoch sind ihre Lieferanten auch ihre größten Konkurrenten. Dennoch erhöhen die Kunden ihre Ausgaben, was sich in einer Nettoumsatzerhaltungsrate von 126 % für das Geschäftsjahr 2025 zeigt, was eine echte Bindung zeigt, sobald sie sich verpflichten. Bevor Sie Ihren nächsten Schritt planen, müssen Sie sehen, wie diese fünf Kräfte derzeit das Spielfeld für den Daten-Cloud-Marktführer prägen.

Snowflake Inc. (SNOW) – Porters fünf Kräfte: Verhandlungsmacht der Lieferanten

Sie sehen die Abhängigkeit von Snowflake Inc. von einer sehr kleinen Gruppe von Infrastrukturanbietern, und ehrlich gesagt zeigen die Zahlen, warum dies ein wichtiger Schwerpunkt für jeden Analysten ist.

Die Realität ist, dass die gesamte betriebliche Grundlage von Snowflake auf nur drei Einheiten für die zugrunde liegende Rechen- und Speicherinfrastruktur beruht. Diese drei Hyperscaler – Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform (GCP) – beherrschen gemeinsam einen riesigen Marktanteil.

Hier ist eine Momentaufnahme ihrer Dominanz im öffentlichen Cloud-Bereich ab 2025:

Diese Lieferanten sind nicht nur Vermieter; Sie sind auch direkte, gut finanzierte Konkurrenten, die ihre eigenen Data Warehouse- und Analyseplattformen aufbauen. Diese Konkurrenz erkennt man deutlich an den jeweiligen Angeboten:

• AWS bietet Redshift an.
• Azure bietet Synapse.
• GCP bietet BigQuery an.

Für Snowflake ist der Wechsel der zentralen öffentlichen Cloud-Infrastruktur, auf der der Dienst ausgeführt wird, angesichts der umfassenden Integration, die für eine Plattform dieser Größenordnung erforderlich ist, nahezu unmöglich und unerschwinglich kostspielig. Die Architekturtrennung von Rechenleistung und Speicher ist zwar für Kunden flexibel, bedeutet aber, dass Snowflake tief in das Ökosystem des ausgewählten Hyperscalers eingebettet ist.

Diese Abhängigkeit beeinträchtigt direkt die Rentabilität von Snowflake. Die Infrastrukturkosten sind der größte Einzelbestandteil der Umsatzkosten. Man sieht diese Spannung an den Rändern. Während Snowflake für das gesamte Geschäftsjahr 2025 eine Non-GAAP-Produktbruttomarge von 75 % prognostizierte, lag die zuletzt gemeldete Non-GAAP-Produktbruttomarge für das zweite Quartal des Geschäftsjahrs 2026 (endet am 31. Juli 2025) bei 76 %. Dennoch ist der Druck konstant; Beispielsweise wurde die Non-GAAP-Produktbruttomarge für das zweite Quartal des Geschäftsjahres 2025 mit 73 % angegeben. Das Unternehmen kontrolliert diesen Kostenaufwand ständig, insbesondere da steigende GPU-Kosten die Bereitstellung seiner KI-fokussierten Dienste beeinträchtigen.

Die Lieferantenkonzentration bedeutet, dass sich jede wesentliche Änderung der Preise, Servicebedingungen oder des strategischen Fokus von AWS, Azure oder GCP sofort auf die Kostenstruktur von Snowflake auswirkt. Finanzen: Modellieren Sie die Auswirkungen eines Anstiegs der zugrunde liegenden Kosten für Cloud-Dienste um 5 % auf die prognostizierte Non-GAAP-Produktbruttomarge für das Geschäftsjahr 2026 von 75 % bis nächsten Dienstag.

Snowflake Inc. (SNOW) – Porters fünf Kräfte: Verhandlungsmacht der Kunden

Sie betrachten die Kundenseite der Gleichung für Snowflake Inc. (SNOW), und ehrlich gesagt ist es ein faszinierendes Tauziehen zwischen Flexibilität und Bindung. Die Verhandlungsmacht der Kunden ist aufgrund des Modells, das das Wachstum von Snowflake vorantreibt, erheblich.

Durch das verbrauchsbasierte Preismodell können Kunden die Nutzung schnell reduzieren, was sich unmittelbar auf den Umsatz auswirkt. Dies ist das zweischneidige Schwert des Pay-as-you-go: Wenn der wirtschaftliche Gegenwind zuschlägt, können Kunden ihre Budgets rationalisieren und die Rechenausgaben kürzen, was sich direkt auf den Umsatz von Snowflake auswirkt. Tatsächlich musste Snowflake bei diesem Modell die Verkäufervergütung weg vom reinen Wert des gebuchten Geschäfts und hin zum tatsächlichen Verbrauch verlagern, um die Umsatzrealisierung sicherzustellen, was zeigt, wie empfindlich die Einnahmequelle auf unmittelbare Nutzungsmuster reagiert.

Dennoch ist die Klebrigkeit in den Retention-Zahlen deutlich zu erkennen. Die hohe Nettoumsatzeinbehaltungsrate von 126% Stand: 31. Januar 2025, weist eine starke Kundenerweiterung und -bindung auf, was bedeutet, dass bestehende Kunden ihre Ausgaben im Jahresvergleich um durchschnittlich 26 % erhöhten, selbst unter Berücksichtigung etwaiger Abwanderungen oder Herabstufungen.

Die Umstellungskosten sind hoch, sobald große Datensätze migriert werden und komplexe Arbeitsabläufe auf der Data Cloud aufgebaut werden. Während Snowflake Funktionen wie Klonen ohne Kopien bietet, um die anfängliche Datenaufnahme zu erleichtern, stellt die Investition in den Aufbau komplexer, optimierter Datenpipelines und KI/ML-Workflows auf der Plattform eine erhebliche Hürde für den Ausstieg dar. Gebühren für den Datenausstieg – die Kosten für die Auslagerung von Daten zu einem anderen Cloud-Anbieter oder einer anderen Region – dienen ebenfalls als finanzielle Abschreckung für den Ausstieg.

Die größten Kunden verfügen über einen erheblichen individuellen Verhandlungsspielraum. Die 580 Kunden, die zum 31. Januar 2025 jährlich mehr als 1 Million US-Dollar ausgeben, stellen einen konzentrierten Umsatzpool dar, dessen Konditionen individuell ausgehandelt werden können. Diese Hebelwirkung nimmt nur zu, wie spätere Zahlen zeigen, dass sich diese Gruppe vergrößert hat 654 Kunden bis Q2 GJ26.

Alternativen wie Databricks und native Hyperscaler-Tools erhöhen die Auswahl und Preissensibilität der Kunden. Die Wettbewerbslandschaft ist intensiv und zwingt Snowflake dazu, seinen Preis-Leistungs-Vorteil kontinuierlich unter Beweis zu stellen, insbesondere gegenüber Databricks, das einen Marktanteil von 8.67% im Vergleich zu Snowflake 18.33% im Bereich Datenanalyse. Kunden bewerten die Kosten häufig anhand der Art der Arbeitslast, da Databricks für große, gut abgestimmte Transformationspipelines kosteneffizienter sein kann, während Snowflake bei kurzen, spitzen interaktiven Analyse-Arbeitslasten oft die Nase vorn hat.

Hier ist ein kurzer Vergleich der wichtigsten Wettbewerbsalternativen mit Stand Ende 2025:

Die wichtigsten Hebel, die die Kundenmacht mindern, sind der hohe eingebettete Wert und die Stabilität, die sich aus der komplexen Integration ergibt. Sie müssen die Optimierungstrends genau beobachten; Wenn Kunden ihren Konsum besser steuern können, steigt das unmittelbare Umsatzrisiko aus dem Konsummodell.

• Kunden können ihre Ausgaben über das Verbrauchsmodell sofort reduzieren.
• Die Nettoumsatzbindungsrate betrug 126% (Ende des Geschäftsjahres 2025).
• Die Umstellungskosten sind aufgrund aufgebauter Arbeitsabläufe hoch.
• 580 Kunden gaben jährlich über 1 Million US-Dollar aus (Ende des Geschäftsjahres 2025).
• Der Wettbewerb durch Databricks und Hyperscaler treibt die Preissensibilität voran.

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Snowflake Inc. (SNOW) – Porters fünf Kräfte: Konkurrenzkampf

Die Wettbewerbskonkurrenz, mit der Snowflake Inc. konfrontiert ist, ist auf jeden Fall extrem hoch, ein bestimmendes Merkmal des Cloud-Datenplattformbereichs ab Ende 2025. Dieser starke Druck kommt hauptsächlich von den drei großen Hyperscalern – Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud – und dem schnell aufstrebenden privaten Konkurrenten Databricks. Databricks beispielsweise hat kürzlich eine Finanzierungsrunde der Serie K abgeschlossen, die das Unternehmen im August 2025 mit über 100 Milliarden US-Dollar bewertete, ein deutlicher Anstieg gegenüber der Bewertung von 62 Milliarden US-Dollar im Dezember des Vorjahres.

Der Kern der Rivalität besteht darin, dass Konkurrenten ständig Daten und KI-Dienste in ihren breiteren, oft günstigeren Cloud-Ökosystemen bündeln. Um das Ausmaß ins rechte Licht zu rücken: Snowflake gab für das Geschäftsjahr 2025 einen Produktumsatz von 3,46 Milliarden US-Dollar an. Vergleichen Sie das mit der Größenordnung der Cloud-Giganten:

Diese Ungleichheit zeigt, dass der Produktumsatz von Snowflake nur einen kleinen Bruchteil des Umsatzes ausmacht, der durch die Kerninfrastruktur- und Plattformangebote der Cloud-Giganten generiert wird, was Snowflake dazu zwingt, in den Umgebungen der Hyperscaler über differenzierte Werte und nicht nur über den Preis zu konkurrieren.

Auf dem Markt herrscht ein intensiver Wettbewerb um die Feature-Parity, insbesondere da sich der Fokus auf KI-native Funktionen verlagert. Snowflake treibt seine eigenen Angebote wie Cortex AI voran, um seine Relevanz gegenüber Konkurrenten zu wahren, die generative KI-Tools schnell integrieren. Der Wettbewerb dreht sich nicht mehr nur um Data Warehousing; Es geht darum, den gesamten Daten-zu-KI-Workflow zu besitzen.

• Intensive Funktionsparität bei KI-Funktionen wie Cortex AI.
• Snowpark und Dynamic Tables konkurrieren mit nativen Cloud-Diensten.
• Databricks erfasst mit seinem Lakehouse-Modell AI-First-Workloads.
• Snowflake hat Crunchy Data übernommen, um Datenbankinnovationen voranzutreiben.
• Jetzt geht es um neue, rechenintensive KI-Workloads.

Dieser Wandel vom reinen Data Warehousing hin zu einer einheitlichen Daten- und KI-Plattform verschärft den Kampf um neue Workloads. Die Strategie von Snowflake, die durch Ankündigungen wie Cortex AISQL und die Integration von Arctic Models veranschaulicht wird, zielt direkt auf dieses neue Schlachtfeld ab, bedeutet jedoch, dass ständige, teure Innovationen erforderlich sind, nur um mit den integrierten Roadmaps von AWS, Azure und Google Cloud Schritt zu halten.

Snowflake Inc. (SNOW) – Porters fünf Kräfte: Bedrohung durch Ersatz

Sie analysieren die Wettbewerbslandschaft für Snowflake Inc. (SNOW) ab Ende 2025, und die Bedrohung durch Ersatzstoffe ist definitiv etwas, das wir klar darstellen müssen. Dabei geht es nicht nur um direkte Konkurrenten; Es geht darum, was Kunden selbst bauen oder stattdessen nutzen können.

Der Aufstieg von Open-Source-Data-Lake-Technologien wie Apache Iceberg stellt einen glaubwürdigen, günstigeren Ersatz für Speicherarchitekturen dar. Während Iceberg Multi-Engine-Interoperabilität bietet und Engines wie Spark, Trino und sogar Snowflake ermöglicht, dieselben Daten abzufragen, bestehen Leistungseinbußen. In einem TPC-H-Benchmark Ende 2025, bei dem Amazon Athena und Snowflake auf Iceberg-Tischen verglichen wurden, war Snowflake in 18 von 22 Abfragen günstiger, wobei die Gesamtkosten 49 % niedriger waren als die von Athena (ohne S3-Speicherkosten). Dennoch können einige Abfrage-Engines, die Iceberg verwenden, zwei- bis dreimal langsamer sein als die nativen Tabellen von Snowflake, was eine Leistungslücke bei nicht verwalteten Implementierungen aufweist. Die native Unterstützung von Snowflake für das Lesen von Iceberg-Tabellen über externe Tabellen hilft dabei, diesen Ersatz zu integrieren, anstatt vollständig durch ihn ersetzt zu werden.

Kunden können sicherlich günstigere Open-Source-Abfrage-Engines wie Presto direkt im Cloud-Objektspeicher verwenden, anstatt für die vollständige Snowflake-Plattform zu bezahlen. Durch den Open-Source-Charakter von Presto entfallen Lizenzgebühren, was die Vorabkosten senkt. Allerdings erfordert dieser DIY-Ansatz mehr internes Management, was die Gesamtbetriebskosten in die Höhe treiben kann. Die Marktwahrnehmung zeigt einen deutlichen Unterschied in der Akzeptanz und Bewertung ab November 2025:

Anbieter älterer Data Warehouses bedienen immer noch ein Segment des Unternehmensmarkts, insbesondere dort, wo Governance und die Abhängigkeit von der bestehenden Infrastruktur hoch sind. Der globale Data Warehousing-Markt wurde im Jahr 2024 auf schätzungsweise 34,5 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird bis 2033 voraussichtlich 75,0 Milliarden US-Dollar erreichen. Teradata Corporation und Oracle Corporation zählen zu den Hauptakteuren in diesem Bereich. Oracle behält die Kontrolle über Compliance-intensive Enterprise-Stacks und Teradata gilt als ideal für große Unternehmen, die ausgereifte Tools für Workload-Management und Hochverfügbarkeit benötigen.

Die neuen Funktionen von Snowflake, wie Unistore und der Data Cloud Marketplace, sollen die Kosten und die Komplexität eines DIY-Ersatzes erhöhen. Unistore überbrückt transaktionale (OLTP) und analytische (OLAP) Workloads mithilfe von Hybridtabellen, die zeilenbasierten Speicher für schnelle Punktlesevorgänge nutzen. Obwohl Snowflake keine separate Preisstruktur für Unistore formuliert hat, bedeutet dies, dass das Unternehmen dieselben Kennzahlen wie seine virtuellen Data Warehouses verwenden wird, die von S- bis 6XL-Form reichen. Für Unternehmen, die Plattformen kombinieren möchten, kann die Verwendung der erweiterten Iceberg-Unterstützung von Snowflake für externe Daten beim Aufbau einer Hybrid-Fabric zu Einsparungen von 20–35 % führen.

• Globale Marktbewertung für Data Warehousing (Schätzung 2025): 55.000 Millionen US-Dollar.
• Größenstufen des Snowflake Virtual Warehouse: S, M, L, XL, 2XL, 3XL, 4XL, 5XL, 6XL.
• Mögliche Einsparungen durch Hybrid-Fabric-Architektur: 20-35%.
• Presto Mindshare (November 2025): 1.5%.

Finanzen: Entwurf einer 13-wöchigen Cash-Ansicht bis Freitag.

Snowflake Inc. (SNOW) – Porters fünf Kräfte: Bedrohung durch neue Marktteilnehmer

Sie sehen sich die Eintrittsbarrieren für Snowflake Inc. (SNOW) Ende 2025 an, und ehrlich gesagt sind die Chancen für sie positiv, aber nicht unüberwindbar. Die schieren Kosten für die Replikation dessen, was sie gebaut haben, sind die erste große Hürde.

Das für den Aufbau einer Multi-Cloud-Datenplattform mit globaler Reichweite erforderliche Kapital stellt eine enorme Eintrittsbarriere dar. Vergessen Sie den Aufbau eines kleinen Data Warehouse; Wir reden über globale Infrastruktur. Allein um mit der KI-Nachfrage Schritt zu halten, werden Rechenzentren weltweit bis 2030 voraussichtlich 5,2 Billionen US-Dollar an Investitionsausgaben benötigen, wobei zwischen 2025 und 2030 zusätzliche 125 GW an KI-bezogener Kapazität hinzugefügt werden müssen. Diese Art von Ausgaben filtert sofort fast alle aus, mit Ausnahme der am besten finanzierten etablierten Unternehmen oder Staatsfonds. Es ist ein hartes Spiel und Snowflake spielt bereits auf dem etablierten Feld.

Neue Marktteilnehmer stehen vor der Herausforderung, mit dem etablierten Kundenstamm und den starken Netzwerkeffekten von Snowflake Inc. (SNOW) zu konkurrieren. Man kann nicht einfach bessere Technologie anbieten; Sie müssen Benutzer von dem Ort abziehen, an dem sich ihre Daten und Arbeitsabläufe bereits befinden. Hier ist eine Momentaufnahme der Größenordnung, mit der Sie ab Mitte 2025 zu kämpfen haben:

Diese Nettoumsatzbindungsrate von 125 % bedeutet, dass bestehende Kunden im Jahresvergleich deutlich mehr ausgeben, was eine schwierige Angewohnheit ist, die man ablegen kann. Außerdem wächst der Nutzen der Plattform, wenn sich mehr Partner und interne Teams mit derselben verwalteten Datenschicht verbinden. Das ist der Netzwerkeffekt in Aktion.

Hyperscaler können Konkurrenzprodukte ohne Kapitalkosten einführen und sofort an ihren bestehenden Cloud-Kundenstamm verteilen. Dies ist die direkteste Bedrohung. AWS, Microsoft Azure und Google Cloud Platform (GCP) besitzen bereits die Infrastrukturschicht. Im ersten Quartal 2025 beherrschten diese Hyperscaler über 65 % des weltweiten Marktes für Unternehmens-Cloud-Infrastrukturausgaben. Wenn sie einen konkurrierenden Datendienst einführen, liegen ihre Vertriebskosten praktisch bei Null, da sie ihn in bestehende Verträge bündeln oder ihrem bestehenden Kundenstamm anbieten, der den gesamten Hyperscaler-Markt im Jahr 2025 auf 22,09 Milliarden US-Dollar geschätzt hat. Sie konkurrieren um Plattformbreite und -integration, nicht nur um die Data-Warehouse-Funktion selbst. Wenn Sie bereits Azure nutzen, ist das native Analyseangebot nur einen Klick entfernt.

KI-orientierte Nischen-Startups könnten durch die Konzentration auf spezialisierte, margenstarke Workloads unter Umgehung der allgemeinen Datenplattform Fuß fassen. Diese Teilnehmer versuchen nicht, Snowflake überall zu schlagen; Ihr Ziel ist es, ein bestimmtes, hochwertiges Segment zu gewinnen. Denken Sie an spezielle KI-Modellschulungen oder spezifische Branchen-Compliance-Engines. So sieht das in der Praxis aus:

• Konzentrieren Sie sich auf proprietäre, branchenspezifische LLMs.
• Zielen Sie auf Workloads mit extrem niedrigen Latenzanforderungen.
• Umgehen Sie die allgemeine ETL/ELT-Komplexität.
• Nutzen Sie Open-Source-Grundlagen für mehr Geschwindigkeit.

Snowflake Inc. (SNOW) bekämpft dies aktiv, indem es KI über Cortex AISQL direkt in SQL einbettet und Snowflake Postgres startet und versucht, diese speziellen Arbeitslasten in seinem Umkreis zu halten. Dennoch könnte ein Startup mit umfassendem Fachwissen beispielsweise in der Genomdatenverarbeitung eine überlegene, spezialisierte Engine entwickeln, die auf oder neben Snowflake laufen kann und so einen margenstarken Teil der gesamten Datenausgaben erwirtschaftet.

Finanzen: Überprüfen Sie bis nächsten Dienstag das RPO-Wachstum im dritten Quartal 2026 im Vergleich zur Umsatzprognose für das Geschäftsjahr 2026.