# Snowflake与AWS签下60亿美元天价合同：AI算力新战场转向CPU自研，英伟达霸主地位受挑战

- Link: https://paooo.com/aigc-news/18140/
- Published: 2026-05-28T14:22:10+08:00
- Author: 站外新闻

> **💡 站外导读：**在AI技术加速落地的背景下，企业正面临算力成本与效率的双重挑战。
> Snowflake与AWS一份高达60亿美元的五年合同，不仅创下行业合作新纪录，更暴露出AI竞争
> 的深层转向：随着应用场景从模型训练扩展至大规模Agent自动化，GPU之外，高性能CPU成为
> 关键瓶颈。这迫使科技巨头纷纷投入自研芯片竞赛，试图在英伟达主导的算力市场中开辟
> 新战线。这场博弈的核心，是如何以更低成本支撑指数级增长的日常AI运维，从而决定下一代
> 基础设施的主导权。

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](https://ai.paooo.com/)——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](https://paooo.com/trends/)）
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。

#### 📝 站长洞察 (Editor’s Insight)

这笔交易远不止是一次商业采购，它标志着AI产业正式进入‘算力民主化’的第二阶段。当训练
[大模型](https://paooo.com/ai-study/)的‘军备竞赛’告一段落，如何以可持续成本运行海量
AI Agent，成为所有企业的现实痛点。AWS通过Graviton芯片，将自研CPU从技术优势转化为
定价权武器，试图用‘价格战’侵蚀英伟达在推理和自动化环节的潜在市场。这揭示了一个残酷
趋势：未来的云竞争，本质是芯片架构与生态效率的竞争。拥有自研芯片的云厂商（如谷歌
TPU、微软Maia）将获得更大的成本控制权和定制化优势，而纯GPU依赖模式可能面临溢价压力。
Snowflake这样的数据中间层选择深度绑定单一云平台，也反映了在AI时代，企业倾向于‘用
确定性换效率’——用长期合约锁定算力成本，以应对不确定性爆发的应用需求。最终，这场战争
的胜负手，不在于单一芯片的性能参数，而在于谁能构建最开放、最经济、最适配AI工作负载
的异构算力生态。

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