文 | 山自

2月2日，一场价值2亿美元的合作官宣，再次搅动企业人工智能领域的风云。云数据巨头Snowflake与AI领头羊OpenAI达成多年期战略合作，不仅让前者12600家客户得以打通三大云平台的OpenAI模型访问权限，更敲定了联合研发AI代理的核心目标——这不是一次简单的技术互补，而是企业AI竞争从“模型内卷”转向“生态联姻”的标志性事件。

短短三个月内，Snowflake先后掷出两笔2亿美元的AI大单，先牵手Anthropic，再联姻OpenAI；而OpenAI也在两周前刚与ServiceNow完成类似合作，密集的大额交易背后，是企业AI市场的竞争逻辑正在发生根本性重构。曾经的“单一模型决胜”时代已成过去，一场围绕数据、模型、场景的生态博弈，正在拉开全新战局。

2亿美元换双向绑定，AI代理成合作锚点

这场备受瞩目的合作，本质是一场精准的“能力互补”双向奔赴，而非简单的技术授权。从协议条款来看，双方的绑定深度远超普通合作伙伴，核心围绕三大维度展开，每一项都直指企业AI落地的核心痛点。

首先，模型接入实现“全云覆盖”，打破平台壁垒。根据协议，OpenAI的全量模型将通过Snowflake Cortex AI套件，开放给Snowflake的所有客户，且支持亚马逊AWS、微软Azure、谷歌GCP三大主流云平台。这意味着，无论企业原本使用哪一家的云服务，都能在熟悉的Snowflake数据平台内，直接调用OpenAI的前沿模型（包括GPT-5.2等最新版本），无需额外搭建跨平台适配架构，大幅降低AI落地的技术门槛。同时，Snowflake内部员工也将全面接入ChatGPT Enterprise，助力内部研发与运营效率提升。

其次，聚焦AI代理研发，攻坚企业场景落地难题。双方合作的核心发力点，是基于OpenAI的代理技术（包括应用程序SDK、AgentKit），在Snowflake平台内开发全新AI代理解决方案，同时赋能企业自主构建专属AI代理。对于企业而言，AI代理的价值在于能够自动化处理复杂数据流程——比如自动抓取企业内部数据、完成清洗分析、生成合规报告，甚至基于数据洞察给出决策建议，真正实现“数据+智能”的闭环，而不是停留在孤立的模型调用层面。Snowflake AI副总裁巴里斯·古爾泰金对此表示，OpenAI与Snowflake的工程团队将深度协同，“双方互为客户的身份，让我们能更精准地捕捉企业需求，推动技术与场景的深度融合”。

最后，深化双向赋能，构建技术协同。这场合作是“双向奔赴”而非单向输出：OpenAI将把Snowflake作为核心数据平台，用于模型实验的跟踪、分析与测试，借助Snowflake的安全合规能力，解决大规模实验数据的管理难题；而Snowflake则通过集成OpenAI的模型能力，补齐自身在生成式AI领域的短板，强化“数据+AI”一体化优势。正如Snowflake首席执行官斯里達爾·拉馬斯瓦米所言，“通过将OpenAI模型引入企业数据，我们让组织能在最宝贵的资产之上构建AI，既保留安全管控能力，又能借助世界级智能实现转型”。

值得注意的是，这2亿美元的合作并非“一次性投入”，而是多年期的商业承诺，重点聚焦可靠性、性能优化与客户实际应用效果。这也意味着，双方的合作不会停留在表面的技术对接，而是将持续迭代适配企业需求，形成长期绑定的生态关系——这正是当前企业AI合作的核心趋势：从“短期交易”转向“长期共建”。

Snowflake的“模型中立”野心

这场合作最耐人寻味的一点，是Snowflake在短短三个月内，先后与Anthropic、OpenAI达成两笔一模一样的2亿美元合作。这种“不押注单一玩家”的布局，并非盲目扩张，而是Snowflake精心打造的“模型中立”战略，背后折射出的是企业AI采购的底层逻辑变革。

对于Snowflake而言，“模型中立”是其巩固数据云龙头地位的关键棋子。作为全球顶级的数据云提供商，Snowflake的核心优势在于拥有海量企业客户数据与成熟的安全合规体系，但在生成式AI模型研发上并非强项。选择同时与Anthropic、OpenAI两大头部玩家合作，既能避免被单一模型供应商绑定，又能为客户提供多元化选择——毕竟不同模型各有优劣，比如OpenAI在通用场景、对话生成上表现突出，而Anthropic的Claude系列在长文本处理、合规性上更具优势，企业可以根据自身业务场景灵活选择。

巴里斯·古而泰金在接受采访时，明确表态了Snowflake的战略思路：“我们有意保持模型中立，企业需要选择空间，不能被单一供应商束缚。OpenAI是重要合作伙伴，但我们还与Anthropic、谷歌、Meta等多家企业合作，构建多元化的模型生态。” 这种布局的核心，是将Snowflake打造为企业AI的“枢纽平台”——无论客户选择哪一款模型，都能在Snowflake上完成数据整合、模型调用与场景落地，从而锁定企业的核心数据资产，巩固自身在数据云领域的话语权。

而Snowflake的双重布局，本质上是顺应了企业AI采购的务实趋势。如今，越来越多的企业已经放弃“押注单一模型”的思路，转而构建“模型矩阵”——根据不同业务场景选择适配的模型，实现最优性价比。比如，在通用办公场景使用OpenAI模型，在金融、医疗等强合规场景使用Anthropic模型，在数据分析场景搭配谷歌Gemini模型。这种“不迷信全能模型，只选最合适工具”的心态，正在推动企业AI市场从“模型崇拜”走向“实用主义”。

Snowflake并非个例。工作流程自动化平台ServiceNow在2026年1月也宣布，同时与OpenAI、Anthropic达成多年期合作，逻辑与Snowflake如出一辙。ServiceNow的高管Amit Zavery直言，与两家AI实验室合作是深思熟虑的结果，“我们要给客户和员工根据任务选择模型的能力，而不是强迫他们接受单一解决方案”。这种“多模型并行”的合作模式，正在成为企业AI生态布局的主流选择，也让整个市场的竞争从“模型单挑”转向“生态团战”。

OpenAI的连环结盟：不止于模型，抢占企业落地入口

与Snowflake的合作，是OpenAI近期企业布局的又一重要落子。就在两周前，OpenAI刚与ServiceNow达成类似合作，将自身模型定为ServiceNow企业客户的首选智能能力，同样聚焦AI代理研发。短短半个月内，接连与两家企业软件巨头达成大额合作，背后是OpenAI的战略转型：从“模型研发”转向“场景落地”，通过绑定基础设施龙头，快速抢占企业AI市场的核心入口。

回顾OpenAI的企业合作路径，其核心逻辑始终清晰：避开与同类模型厂商的正面内卷，转而与人工智能技术栈中的基础设施领导者结盟，借助对方的场景与客户资源，实现模型的规模化落地。对于OpenAI而言，模型本身是核心竞争力，但企业AI落地的关键的是“最后一公里”——数据整合、场景适配、安全合规，这些都不是OpenAI的强项，而Snowflake、ServiceNow等企业恰好补齐了这些短板。

与Snowflake的合作，OpenAI获得了三大核心收益。其一，快速触达12600家企业客户，大幅拓宽企业市场覆盖面。Snowflake的客户涵盖全球各类大中型企业，尤其是在金融、零售、医疗等强数据需求领域拥有深厚积累，这些客户都是OpenAI的核心目标群体，通过此次合作，OpenAI无需逐一拓展客户，就能借助Snowflake的渠道实现规模化渗透。其二，解决企业落地的合规难题。Snowflake在数据安全、合规管控上拥有行业领先的能力，能够满足金融、医疗等强监管行业的AI应用要求，而合规正是企业AI落地的最大痛点之一——OpenAI通过绑定Snowflake，相当于获得了“合规背书”，大幅降低企业采用其模型的顾虑。其三，获得大规模企业数据反馈，助力模型优化。OpenAI将Snowflake作为实验数据平台，能够获取海量真实企业场景的数据，这些数据将帮助OpenAI优化模型的行业适配能力，让模型更贴合企业实际需求，形成“落地-反馈-迭代”的良性循环。

值得注意的是，OpenAI的合作策略并非“雨露均沾”，而是精准绑定“场景入口型”企业。Snowflake掌控着企业数据入口，ServiceNow掌控着企业IT服务与工作流入口，这两家企业都能直接触达企业的核心业务场景，能够帮助OpenAI的模型快速嵌入企业工作流，而不是停留在“工具级应用”层面。这种“模型+入口”的合作模式，比单纯的技术授权更具粘性，也能让OpenAI在激烈的企业AI市场中，占据更有利的位置。

不过，OpenAI在企业市场的布局也面临挑战。一方面，同类模型厂商的竞争日益激烈，Anthropic、谷歌、Meta等都在加速企业合作布局，尤其是Anthropic的崛起，已经在部分领域形成分流；另一方面，OpenAI始终保持低调，拒绝在新闻稿之外分享任何交易细节，这种神秘感虽然能维持话题热度，但也可能让部分企业在合作决策时产生顾虑——毕竟对于企业而言，长期合作需要足够的透明度与确定性。

企业AI市场没有独霸者

Snowflake与OpenAI的合作，以及近期密集的企业AI大额交易，共同指向一个结论：企业AI市场没有任何一家企业能够实现独霸，多强共生、生态互补将成为长期格局。而这场格局重构的背后，是市场、技术、资本三大力量的共同推动。

首先，市场需求推动“多模型并行”成为主流。如今，企业AI已经从“尝鲜期”迈入“规模化落地期”，2025年全球企业生成式AI支出飙升至370亿美元，较2024年增长3.2倍，其中AI应用支出190亿美元，基础设施支出180亿美元。随着应用场景的不断丰富，企业越来越意识到，没有一款模型能够适配所有场景——OpenAI擅长通用对话与内容生成，Anthropic强于长文本处理与合规性，谷歌Gemini在多模态与数据分析上有优势，Meta的Llama系列则胜在开源灵活。因此，构建“模型矩阵”，根据场景灵活调度模型，成为企业的最优选择。

a16z的最新调研数据印证了这一趋势：高达81%的企业在同时使用三种或更多的模型，这一比例在一年前还只有68%。越来越多的企业开始像工匠挑选工具一样，为不同岗位匹配最合适的AI模型——用OpenAI处理通用办公场景，用Anthropic处理金融合规场景，用谷歌模型处理数据分析场景。这种务实的选择，直接推动了企业与多家AI厂商的合作，也让市场难以形成单一垄断。

其次，资本视角的分歧，折射出市场的多元可能性。目前，关于企业AI市场的领导者，不同投资机构的调研给出了截然不同的答案——Menlo Ventures（Anthropic的最大投资方之一）的报告显示，截至2025年底，Anthropic以40%的市场份额占据榜首，OpenAI滑落至27%，谷歌以21%位居第三；而Andreessen Horowitz（a16z，OpenAI的投资方）的报告则称，OpenAI仍是企业市场的领跑者，78%的受访企业在生产环境中使用了OpenAI的模型。

这些相互矛盾的调研结果，看似混乱，实则反映了企业AI市场的多元格局。一方面，投资机构的调研存在“利益关联”倾向，自然会偏向自家投资的企业；另一方面，不同行业、不同规模的企业对模型的选择存在差异，比如大型金融企业更倾向于Anthropic的合规优势，中小型科技企业更青睐OpenAI的生态成熟度，谷歌则在谷歌云用户群体中占据优势。这种差异化的选择，让没有任何一家厂商能够垄断所有细分市场，反而形成了“各占一隅、相互竞争”的格局。

更重要的是，生态博弈取代模型竞争，成为市场核心矛盾。正如a16z在报告中指出的，企业AI的终局不是模型之战，而是“工作流之战”。基础模型的竞争正在快速“工具化”“商品化”，企业追求的不再是“最顶尖的模型”，而是“能嵌入现有工作流、解决实际问题的解决方案”。因此，单纯的模型研发已经不足以支撑企业在市场中立足，必须联合基础设施、场景应用、数据服务等环节的玩家，构建完整的生态体系。

目前，企业AI市场已经形成几大生态阵营。第一阵营是“微软+OpenAI”，依托微软365、GitHub等办公与开发工具，将OpenAI模型原生嵌入企业工作流，掌控了数亿知识工作者的入口，65%的企业表示更倾向于选择现有供应商的AI解决方案，微软的生态壁垒难以撼动；第二阵营是“数据厂商+多模型”，以Snowflake为代表，通过绑定OpenAI、Anthropic等多家模型厂商，打造“数据+AI”一体化平台，聚焦数据密集型场景；第三阵营是“垂直场景+专属模型”，以ServiceNow、Salesforce等为代表，结合自身垂直场景优势，联合多家模型厂商开发专属解决方案，聚焦工作流自动化、客户管理等细分领域；第四阵营是“开源模型+云厂商”，谷歌、Meta通过开源模型吸引开发者，结合自身云服务优势，抢占中小企业市场。

这四大阵营之间并非完全对立，反而存在大量合作空间。比如，Snowflake的平台可以接入微软Azure的云服务，ServiceNow的解决方案可以调用OpenAI的模型，形成“生态互补”的格局。这种“竞争中有合作”的关系，进一步强化了多强共生的市场态势。

Snowflake与OpenAI的2亿美元合作，撕开了企业AI战国时代的序幕。这场合作没有赢家通吃的剧本，而是双方借助各自优势，实现“1+1>2”的共赢——Snowflake补齐AI能力，巩固数据云龙头地位；OpenAI抢占落地入口，拓宽企业市场；而最终受益的，是广大企业客户，他们获得了更灵活、更安全、更贴合场景的AI解决方案。

回望企业AI的发展历程，从早期的模型内卷，到如今的生态共生，市场正在逐渐回归理性：AI的终极价值，不是某一家企业的技术垄断，而是通过技术与场景的深度融合，帮助企业实现效率提升与数字化转型。对于模型厂商而言，单纯的技术领先已经不够，必须学会拥抱生态、适配场景；对于企业软件厂商而言，唯有保持开放中立，构建多元化生态，才能锁定客户、立足市场；对于企业客户而言，务实选择、构建适合自身的模型矩阵，才能让AI真正产生价值。