5 月 27 日，云数据存储巨头 Snowflake 正式宣布与 亚马逊云科技（AWS） 签署了一份价值 60 亿美元的五年期战略合作协议。对于这两家科技巨头而言，这不仅是一份长期的基础设施供应合同，更是一场围绕 AI 算力架构的战略深度绑定。

一、数字背后的震撼：一份合同顶过去 14 年

这笔高达60亿美元的合约数额惊人。回顾Snowflake自2012年创立以来，通过AWS Marketplace完成的云服务总交易额大约在70亿美元左右。也就是说，这份新合同的金额，几乎等同于该公司在AWS平台上过去十四年间总收入的八成五。

驱动这一增长的是企业端疯狂的 AI 支出：仅在 2025 年，Snowflake 客户在 AWS 上的云消费就翻了一番，达到了 20 亿美元。

二、核心驱动：AI 从“训练”转向“自动化”

这份大单背后的核心驱动力，源自Snowflake的王牌AI工具——Cortex AI。作为企业数据的集中平台，借助Cortex，企业能够直接用自然语言对数据库发起查询，或是快速生成所需的分析报告。

然而，随着 AI 场景从简单的“模型训练”转向“日常应用”与“AI Agent（智能体）自动化”，算力需求模式发生了根本性改变：

  • GPU 处理训练与推理

  • CPU 处理海量 Agent 逻辑与辅助任务

伴随企业AI应用走向规模化，CPU所承受的运算压力正以指数级速度攀升，这也直接催生了市场对于高性能、高性价比处理器的强劲需求。

三、战略转向：Graviton 芯片如何重塑云算力竞赛

本次协议的一个核心亮点是，Snowflake 将获得更多 AWS 自研 ARM 架构 CPU Graviton 芯片的调用权限。

  • 极致性价比方面：亚马逊CEO Andy Jassy明确表示，其自主研发的芯片在价格性能比上要优于市面上的通用方案。通过大规模部署Graviton，AWS不仅能有效压降自身的运营开支，还能凭借更具竞争力的定价，成功吸引如Snowflake这般的大客户。

  • 抢滩 AI 算力阵地： 此前，AWS 刚向 Meta 供应了数百万片 Graviton 芯片。Meta 与 Snowflake 的选择表明，云计算巨头正通过自研 CPU 在英伟达（Nvidia）绝对统治的算力市场中撕开一道口子。

四、行业信号：Nvidia 与云巨头的“CPU 战争”

这一发展态势，无疑给GPU领域的霸主英伟达带来了空前的竞争压力。尽管英伟达CEO黄仁勋在不久前发布了代号为“Vera”的AI专用CPU，并宣称已斩获价值200亿美元的订单，意在巩固其市场地位，但来自各大云厂商的凌厉攻势已然成型：

  • Google 长期自研 AI 芯片（TPU）。

  • 微软 在今年 1 月推出了自研 Maia AI 芯片。

  • AWS 则通过 Graviton 迅速通过“价格战”吸纳大规模云客户。

行业深度分析

Snowflake与AWS此次价值60亿美元的战略合作，清晰揭示了AI下半场竞争的真正焦点：在AI时代，数据处理能力的竞争早已不再单纯是‘谁的GPU更强’，而更是‘谁能以更低的成本，高效完成大规模推理与自动化任务’。

对于 Snowflake 而言，通过绑定 AWS Graviton，企业能在 AI 的日常运维成本上实现大幅优化；对于 AWS 而言，通过 Snowflake 这样体量的客户，其自研芯片生态得以加速成熟。这场博弈的结果，将决定谁能在这轮 AI 浪潮中成为最底层的算力基石。