Análise feita por Mandeep Singh e Sunil Rajgopal, analistas sêniores de setor da Bloomberg Intelligence. Exibido antes no Terminal Bloomberg.
As perspectivas de crescimento para Snowflake, MongoDB e Palantir devem ser beneficiadas pelas empresas que passaram da fase de otimização da nuvem, mas o aumento das vendas pode ser limitado pela distribuição dos gastos dos clientes por períodos mais longos e pelo crescimento moderado do volume de trabalho. O agrupamento de ofertas de nuvem e bancos de dados para treinar e implantar LLMs oferece aos provedores de nuvem em hiperescala uma vantagem sobre os pares especializados.
Posicionamento em hiperescala impulsionado pela IA generativa
O crescente interesse pela IA generativa pode ser um obstáculo de curto prazo para os gastos autônomos com softwares de big data e analytics, com muitas empresas ainda no início da transição para IA generativa e treinamento de grandes modelos de linguagem. Embora o ajuste fino dos LLMs usando dados estruturados e não estruturados dos clientes possa ser uma oportunidade para aumentar o consumo, os provedores em hiperescala continuam melhor posicionados para agrupar suas ofertas de infraestrutura e banco de dados.
A demanda por bancos de dados vetoriais tem sido impulsionada pela personalização de LLMs para casos de uso específicos, mas a maioria dos provedores de analytics especializados — incluindo Snowflake e Palantir — não tem muita exposição nesse segmento até o momento.
Ritmo mais lento nas substituições de sistemas legados
A recente redução nas perspectivas para MongoDB provavelmente indica a redução da vantagem do produto das empresas concorrentes em relação a líderes de mercado como o Oracle, que continuam aumentando os investimentos em IA. Embora os provedores em hiperescala tenham visto uma retomada do crescimento da demanda, os benefícios não foram uniformes. As projeções de vendas de provedores como Snowflake, MongoDB e Palantir podem enfrentar uma pressão de queda em meio ao prolongamento dos ciclos de vendas e aos ganhos moderados de volume de trabalho.
Pressão na duração dos contratos, e retenção líquida
As taxas de retenção líquida continuam pressionadas na maioria dos provedores especializados de analytics e bancos de dados em nuvem, incluindo Snowflake, Palantir e MongoDB. Além disso, o crescimento de novos clientes desacelerou para a maioria dessas empresas, à medida que os clientes levam mais tempo para assinar contratos plurianuais. Os provedores de bancos de dados relacionais legados, como Oracle, que tinha as estimativas de vendas não muito elevadas, tiveram revisões de consenso negativas modestas, mesmo com a maioria das novas aplicações e volumes de trabalho sendo implantada na nuvem.
Margem limitada por pressões de custos e investimentos em IA
Implementações menores, uma queda nas taxas de retenção líquida e os gastos crescentes de infraestrutura para IA generativa podem ser obstáculos para as margens brutas de pares especializados em analytics de nuvem, como Snowflake e MongoDB. A maioria dessas empresas assinou contratos plurianuais com provedores em hiperescala para reduzir seus custos de infraestrutura na nuvem. Despesas de pesquisa e desenvolvimento mais altas relacionadas a grandes modelos de linguagem, juntamente com os gastos crescentes de aquisição de clientes, podem pesar nas margens operacionais. As empresas podem tentar reduzir seus altos custos de vendas diretas e marketing para melhorar a alavancagem operacional.
A concorrência de provedores de nuvem em hiperescala, incluindo Google, Amazon.com, Microsoft e Oracle, que estão agrupando os bancos de dados com suas ofertas de infraestrutura como serviço, pode retardar ainda mais as aquisições de novos clientes.
