Snowflake 与 AWS 签署 60 亿美元 AI 芯片协议：云巨头与数据巨头的深度绑定

背景

云数据仓储巨头 Snowflake 于周三宣布，与 Amazon Web Services (AWS) 签署了一份为期五年、价值 60 亿美元的协议。这一消息标志着两家科技巨头在人工智能（AI）算力需求激增背景下的进一步深度捆绑。

尽管 Snowflake 自成立以来便主要运行在 AWS 之上，但如今其服务也已广泛部署于 Microsoft Azure 和 Google Cloud 等竞争对手平台。然而，此次签署的巨额合同凸显了 AWS 在 Snowflake 业务版图中的核心地位。据 AWS 透露，自 2012 年 Snowflake 成立以来，通过 AWS Marketplace 销售的 Snowflake 服务总价值约为 70 亿美元。这意味着，这份新的 60 亿美元合同几乎等同于 Snowflake 从该云平台获得的过往总收入总和。

核心内容

1. 支出激增与 AI 驱动的增长 Snowflake 指出，其客户近期在 AWS 上的支出正在加速增长。仅在 2025 日历年，相关支出预计将达到 20 亿美元，较此前翻倍。这种爆发式增长的主要驱动力无疑是人工智能。

2. Cortex AI 与数据价值转化 Snowflake 已推出其 AI 构建工具 Cortex AI 数年。该工具的设计逻辑十分清晰：既然企业的大部分数据都存储在 Snowflake 中，那么 AI 工具应直接利用这些数据提供价值。Cortex AI 提供了诸如自然语言数据库查询接口（用户可用日常语言提问）、摘要报告生成等功能，极大地降低了企业使用 AI 的门槛。

3. 协议核心：AWS Graviton 芯片的引入 这份协议的一个关键细节在于，Snowflake 旨在通过此合同获得对 AWS 自研的基于 ARM 架构的 CPU 芯片——Graviton 的更多访问权限。

随着 AI 应用从模型训练阶段转向日常使用及通过智能体（Agents）进行的自动化操作，CPU 的使用率急剧上升。虽然 GPU 仍主导着训练和复杂推理任务，但 CPU 承担了与 AI 相关的其余大部分任务，特别是在智能体执行层面。

4. 云巨头的芯片竞争格局

• AWS 的策略：AWS CEO Andy Jassy 上月宣称，AWS 自研的 AI 芯片在“性价比”上优于 Nvidia 的产品。尽管 AWS 云环境中仍大量使用 Nvidia 芯片，但由于对 AI 算力的需求极高，云提供商正尽可能快地部署自有芯片。Amazon 一贯注重成本控制，并将这部分节省的成本传递给客户。
• 市场案例：上个月，AWS 签署协议向 Meta 提供数百万颗 Graviton 芯片，以满足其日益增长的 AI 计算需求。这对 AWS 而言是一次重大胜利，因为几个月前 Meta 曾与 Google Cloud 签署了一份价值 100 亿美元的协议。
• 行业趋势：此类交易向 Nvidia 发出了明确信号：云巨头正在通过竞争性 CPU 试图瓜分市场份额。Google 多年来一直在开发自研 AI 芯片，Microsoft 也在今年 1 月推出了其 Maia AI 芯片。

5. Nvidia 的回应与防御 面对竞争，Nvidia CEO Jensen Huang 上周表示，他已准备好捍卫甚至扩大其市场版图。Nvidia 新推出的专用 AI CPU 名为 Vera，Huang 将其描述为一个全新的、价值 2000 亿美元的市场。他透露，仅上个季度，Nvidia 就已售出价值 200 亿美元的该类产品，并再次创下季度营收纪录。

关键要点

• 巨额合同规模：Snowflake 与 AWS 签署的 60 亿美元五年协议，几乎相当于 Snowflake 自 2012 年成立至今通过 AWS Marketplace 获得的总收入（约 70 亿美元）。
• 2025 年支出翻倍：Snowflake 客户在 AWS 上的支出在 2025 年预计将达到 20 亿美元，同比增长显著，主要受 AI 需求推动。
• Graviton 芯片的战略地位：协议核心涉及 AWS 自研 ARM 架构 CPU 芯片 Graviton。随着 AI 从训练转向智能体自动化，CPU 在 AI 工作负载中的占比大幅提升。
• 性价比竞争：AWS 强调其自研芯片相比 Nvidia 提供更高的性价比，并将成本优势传递给客户。此前 AWS 已向 Meta 提供数百万颗 Graviton 芯片。
• 云巨头的芯片军备竞赛：除了 AWS，Google 和 Microsoft（推出 Maia 芯片）也在积极布局自研 AI 芯片，试图减少对 Nvidia 的依赖并争夺市场份额。
• Nvidia 的强势回应：Nvidia CEO Jensen Huang 宣布推出新 AI CPU Vera，称其开辟了一个 2000 亿美元的新市场，并已售出 200 亿美元相关产品，显示出 Nvidia 在应对竞争时的信心。

意义与影响

1. 云提供商成为 AI 红利的最大受益者 无论哪些公司最终在 AI 应用中获益最多，云提供商（如 AWS、Google Cloud、Microsoft Azure）都在通过基础设施销售获得巨额收益。Snowflake 与 AWS 的这笔交易是这一趋势的典型缩影：AI 浪潮抬高了所有相关企业的“船”。

2. CPU 在 AI 生态中的角色重塑 传统观念中，AI 主要依赖 GPU。然而，随着 AI 应用向推理、智能体自动化和日常交互扩展，CPU 的重要性正在重新被定义。AWS 大力推广 Graviton 芯片，反映了行业对高效、低成本 CPU 算力的迫切需求，这为 ARM 架构在 AI 领域的普及提供了契机。

3. Nvidia 垄断地位的潜在挑战 虽然 Nvidia 目前在 AI 芯片领域占据绝对主导地位，但云巨头通过自研芯片（AWS Graviton、Google TPU、Microsoft Maia）构建的垂直整合能力，正在形成一种制衡力量。这种“云原生”芯片方案不仅提供了更具性价比的选择，还减少了对单一供应商的依赖。Jensen Huang 对 Vera 芯片的自信，表明 Nvidia 正试图通过扩展产品线（从 GPU 到 AI 专用 CPU）来巩固其护城河。

4. 数据与 AI 的深度融合 Snowflake 的成功案例表明，拥有高质量、集中化数据的企业，通过提供直接的 AI 工具（如 Cortex AI），能够更有效地将数据资产转化为收入。这种“数据+AI”的一体化服务模式，将成为未来企业级 SaaS 产品的重要竞争方向。