首页Snowflake斥资60亿美元投资AWS，引发AI计算大战中的自研CPU之争
5月27日，云数据存储领域的领导者Snowflake 宣布与AWS（亚马逊网络服务）达成一项价值60亿美元的五年期战略合作伙伴关系。这项协议不仅是一项长期的基础设施合作协议，更标志着这两家科技巨头在人工智能计算架构领域实现了深度融合。
一、惊人数字背后的真相：一份相当于过去14年营收的合同
这笔60亿美元的交易令人瞩目。自2012年成立以来，Snowflake通过AWS Marketplace销售的云服务总额约为70亿美元。这意味着新合同的金额几乎相当于Snowflake过去14年在AWS上产生总收入的85%。
这一增长势头源于企业对AI支出的持续增加：仅在2025年，Snowflake客户在AWS上的云服务消费就翻了一番，达到20亿美元。
二、核心驱动力：AI从“训练”转向“自动化”
推动这一增长的引擎是 Snowflake 的核心 AI 工具Cortex AI。作为企业数据的中央枢纽，Snowflake 允许用户通过 Cortex 使用自然语言查询数据库或生成分析报告。
但随着AI应用从简单的模型训练扩展到日常使用和AI驱动的自动化，计算需求已发生根本性转变：
GPU负责训练和推理
CPU 负责管理大规模代理逻辑及辅助任务
随着企业AI规模的扩大，CPU工作负载呈指数级增长，从而推动了对高性能、高性价比处理器的需求。
三、战略转型：Graviton 芯片如何重塑云端竞争格局
此次交易的关键在于，Snowflake将获得更广泛地使用AWS自研ARM架构Graviton处理器的权限。
卓越的性价比：亚马逊首席执行官安迪·贾西指出，其自研芯片比通用芯片提供更高的价值。通过大规模部署 Graviton 芯片，AWS 在降低自身成本的同时，还能提供具有竞争力的价格来吸引 Snowflake 这样的大型客户。
巩固AI计算地位：AWS此前已向Meta提供了数百万颗Graviton芯片。Meta和Snowflake的选择表明，云巨头正凭借自研CPU进军由英伟达主导的计算市场。
四、行业信号：英伟达与云巨头之间的“CPU大战”
这一趋势给GPU领军企业英伟达带来了切实的压力。尽管CEO黄仁勋近期推出了名为“Vera”的专用AI CPU，并宣称已获得200亿美元订单以捍卫其地位，但云服务提供商已开始发起反击：
谷歌长期以来一直在开发自己的AI芯片（TPU）。
微软于今年早些时候推出了Maia人工智能芯片。
AWS正凭借Graviton芯片极具竞争力的定价，迅速赢得大型云客户。
行业深度解析
Snowflake与AWS达成的60亿美元合作协议，昭示了AI时代竞争的走向：数据处理不再仅仅取决于谁拥有最强大的GPU，更取决于谁能以更低的成本处理大规模推理和自动化任务。
对Snowflake而言，与AWS Graviton合作有助于企业降低日常AI运营成本。对AWS而言，赢得Snowflake这样的大型客户将加速其自研芯片生态系统的成熟。这场竞争的胜负将决定谁将成为下一波AI浪潮的计算基石。
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