云数据存储巨头Snowflake周三宣布，与亚马逊云服务（AWS）签署了一份为期五年、价值60亿美元的协议，以获取更多AWS自研的ARM架构Graviton CPU芯片。作为长期依赖AWS基础设施的服务商，Snowflake自2012年成立以来，通过AWS Marketplace累计实现70亿美元服务销售额，而此次协议金额已接近这一总和，足见双方合作规模的显著升级。
促成这次协议的核心原因，是人工智能需求的爆发式增长。Snowflake表示，近期客户在AWS上的支出正加速增长，预计2025年单年度支出将翻倍至20亿美元。这一增长与Snowflake推出的Cortex AI工具直接相关——这款上线两年的工具，利用企业存储在Snowflake中的数据，提供自然语言数据库查询、自动生成摘要报告等AI功能，帮助企业降低AI应用门槛。
协议的核心是Snowflake对Graviton芯片的采购。AWS的Graviton系列CPU基于ARM架构，相比传统x86芯片有着更高的能效比和成本优势。以Graviton4为例，其性能较上一代提升30%，能效提升50%，可高效支撑AI推理和训练等计算密集型工作负载。对Snowflake而言，采用Graviton芯片不仅能满足Cortex AI工具的算力需求，还能降低运营成本，提升服务性价比。
这次合作对双方都有重要的战略价值。对Snowflake来说，稳定的算力供应是支撑其AI业务扩张的关键，尤其是在云厂商算力资源竞争加剧的背景下；对AWS而言，通过与Snowflake的大规模合作，可进一步推广自研芯片，增强在云基础设施市场的竞争力。目前，云厂商自研芯片已成为行业趋势，比如微软Azure推出了Azure Cobalt CPU和Azure Maia AI芯片，谷歌云则持续迭代TPU系列，这些产品都旨在优化AI工作负载的性能与成本。
从竞争对手来看，Snowflake的主要竞品Databricks也在加强与云厂商的芯片合作。2024年以来，Databricks与微软Azure深化合作，加大对Azure Silicon芯片的采购，以支撑其Lakehouse AI平台的算力需求。这一趋势意味着，AI算力已成为云数据服务厂商竞争的核心要素，而与云厂商的芯片合作将直接影响企业的服务能力和市场份额。
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