Snowflake豪掷60亿美元押注AWS：AI驱动下CPU自研成算力新战场

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

此次 60 亿美元的签约金额极具冲击力。自 2012 年成立以来，Snowflake 通过 AWS Marketplace 累计销售的云服务总额约为 70 亿美元。这意味着，这笔新合同的金额几乎相当于过去 14 年总收入的 85%。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

合同背后的增长引擎是 Snowflake 的核心 AI 工具——Cortex AI。随着 AI 场景从模型训练转向 AI Agent 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。随着企业 AI 应用规模化，CPU 的负载呈指数级增长。

三、战略转向：Graviton 芯片重塑云算力竞赛

本次协议的核心亮点是，Snowflake 将获得更多 AWS 自研 ARM 架构 CPU Graviton 芯片的调用权限。亚马逊 CEO 指出自研芯片在价格性能比上优于通用方案。此前 AWS 已向 Meta 供应了数百万片 Graviton 芯片。云计算巨头正通过自研 CPU 在英伟达统治的算力市场中撕开一道口子。

四、行业信号：CPU 战争

Google 长期自研 TPU，微软推出了自研 Maia AI 芯片，AWS 则通过 Graviton 吸纳大规模云客户。AI 下半场的竞争焦点从谁的 GPU 更强，转向谁能以更低的成本处理大规模推理与自动化任务。

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