雪花数据携手AWS签署60亿美元芯片采购协议，重塑AI算力格局

云数据企业雪花数据与亚马逊云科技正式达成一项为期五年的战略合作协议，总金额高达60亿美元。该协议将进一步强化双方在基础设施层面的深度协同，重点扩大对亚马逊自研Graviton处理器的部署规模。这一动向反映出人工智能技术正从高成本训练阶段全面转向日常推理与智能体驱动的实际应用场景，从而深刻改变云计算生态的竞争逻辑。

单笔合约逼近历史累计收入，凸显支出激增趋势

此次协议的体量之大，可参照公司过往运营数据：自2012年创立以来，雪花数据通过AWS市场实现的服务销售总额约为70亿美元。而本次签约金额已接近这一历史总量，揭示出企业在云服务上的投入呈现指数级增长。据其最新披露，2025年客户在AWS平台上的支出较前一年翻倍，达到20亿美元。

核心依赖仍为AWS，多云布局未动摇主导地位

尽管雪花数据目前已在微软Azure和谷歌云平台上运行部分业务，但其核心基础设施始终以AWS为主。新协议的落地进一步巩固了亚马逊作为其首选技术伙伴的地位，即便在行业普遍推动云环境多元化的背景下，这一合作关系依然稳固且深化。

AI推理需求崛起，推动CPU成为关键算力载体

本轮合作的核心驱动力来自人工智能应用的成熟化演进。两年前推出的Cortex AI工具使企业能通过自然语言完成数据查询、报告生成与流程自动化。随着模型应用重心从依赖英伟达GPU的训练环节转向高频次、低延迟的推理任务，市场对通用型高性能CPU的需求急剧上升。

Graviton芯片构建成本优势，赋能终端客户价值

基于ARM架构设计的亚马逊自研Graviton系列芯片专为这类负载优化。亚马逊首席执行官安迪·贾西公开表示，其自研AI芯片在单位算力成本表现上优于英伟达同类产品。尽管AWS仍保留英伟达硬件选项，但Graviton的引入显著提升了整体计算效率，并将节省的成本传递至最终用户。

云厂商自研芯片赢得头部客户青睐，形成战略闭环

此类合作并非首例。上月，AWS刚与Meta达成协议，为其庞大的AI计算需求提供数百万颗Graviton芯片。值得注意的是，Meta此前曾承诺向谷歌云投资100亿美元。这些成功案例表明，云服务商的定制化芯片正逐步成为吸引大型企业客户的关键筹码。

微软谷歌加速布局，自研芯片竞赛进入白热化

谷歌长期推进自研芯片研发，微软亦于今年初发布Maia AI芯片。各主要云平台正围绕“性能+成本”双维度展开激烈角逐，通过打造专属硬件生态锁定长期高价值合同。这场基础设施自主化的浪潮，正在重构整个AI算力市场的权力结构。

英伟达转型应对，推出全新Vera CPU开辟新战场

面对来自云厂商的挑战，英伟达首席执行官黄仁勋强调将持续捍卫市场领先地位。上周，公司正式发布新款Vera CPU，宣称开辟了一个价值2000亿美元的新赛道，并透露该产品已实现200亿美元销售额。尽管目前英伟达仍占据主导地位，但云厂商自研芯片的快速渗透正在重塑竞争版图。

企业用户迎来更高效、低成本的AI支持体系

对于依赖雪花平台及AWS服务的企业而言，本协议意味着将持续获得强大且经济高效的AI能力支撑。协议反映出雪花公司预判未来客户在AI工作负载上的持续扩张，同时彰显AWS正将Graviton芯片视为未来战略的核心支柱。宏观层面看，这是一次对AI基础设施未来的系统性押注，也体现了云服务商在企业数字化进程中的核心角色。

AI算力范式变革的标志性事件

雪花与AWS的合作已超越传统续约范畴，是一项面向未来的战略性部署。未来主流的日常AI任务将越来越多由CPU承载，而非仅依赖GPU。随着云巨头与英伟达在快速增长的市场中展开博弈，客户将获得更丰富的选择和潜在更低的使用成本。该协议也进一步确立了AWS在AI计算领域的领先地位，尽管谷歌、微软等对手正加大自研芯片投入力度。