十年前，誰也不會想到，一個名叫Snowflake的小公司會撼動整個數據倉庫市場的根基。

它的名字聽起來溫和如雨，但卻在技術和商業上掀起了一場驚天暴雪。短短十年間，Snowflake從默默無聞到風靡全球，成爲雲數據倉庫的代名詞。它改變了數據的存儲方式，重塑了企業處理數據的邏輯，也深刻地影響了整個行業的技術生態。

Snowflake的崛起，不僅僅是“存儲與計算分離”這一技術突破的勝利，更是對傳統數據倉庫的一次革命性顛覆。它徹底解放了企業對基礎設施的依賴，讓數據分析變得像开燈一樣簡單——隨時可用、按需擴展。而它的跨雲架構設計，讓它在AWS、Google Cloud和Azure三大巨頭的夾縫中，不僅存活下來，還逆勢崛起。

爲什么Snowflake能夠擊敗AWS Redshift、Google BigQuery這些“出道即王炸”的玩家？它的技術和策略到底有多高明？而面對Databricks以Lakehouse殺入市場的挑战，Snowflake的護城河是否足夠堅固？後來，Snowflake又爲什么有一段時間被資本所“拋棄”？

更重要的是，在生成式AI和實時分析的新時代，這家曾經定義“批量分析”的公司是否還能繼續領先？

雲數倉的“天花板”是怎么練成的？

Snowflake的股市，可以追溯到十幾年前，兩個甲骨文的“叛徒”，萌生的野心。

1. 2012-2014：從甲骨文陰影下殺出的技術叛逆者

2012年，當兩個甲骨文的技術精英Benoit Dageville和Thierry Cruanes決定從這家數據巨頭的陰影下抽身而出時，他們並沒有僅僅是要建立一家公司，而是要引爆一場行業革命。

他們曾是甲骨文最核心的技術中堅，參與了無數數據倉庫系統的研發，深知這些系統的優缺點。然而，正是這種“身在廟堂”的視角，讓他們越發清楚一個真相：傳統數據倉庫的天花板已經觸頂。甲骨文、Teradata這些巨頭們，固守着高利潤的封閉式架構和昂貴的硬件銷售模式，對大數據行業的真實需求卻視而不見。

甲骨文需要的，是一個能鎖住客戶的工具，而不是一個能解放客戶的工具。

Benoit和Thierry，是工程師中的理想主義者。在甲骨文的龐大體系中，他們看到了行業的困境：傳統數據倉庫架構的核心特性是“存儲與計算緊耦合”，計算資源和存儲資源捆綁在一起擴展。企業客戶如果想提升計算性能，就不得不同時擴展存儲資源，反之亦然。這種模式不僅導致了極大的資源浪費，還讓客戶背負了不必要的成本——企業不僅买得起硬件，還得“供得起”它。

更糟的是，這一技術邏輯幾乎是整個行業的共同基因，甲骨文、Teradata等傳統巨頭的產品根本無法應對大數據爆炸時代的需求。這不僅是技術滯後的問題，更是一種商業模式上的懶惰——巨頭們的盈利體系不允許它們打破現有的規則，因爲舊規則爲它們帶來了源源不斷的利潤。

Benoit和Thierry決定顛覆這個規則，他們認爲，數據倉庫不應該是“捆綁客戶”的工具，而應該是“解放客戶”的利器。他們提出了一個大膽的構想：打破存儲與計算的綁定，創造一種真正靈活的雲原生數據倉庫架構，讓企業根據需求自由擴展計算或存儲，而無需爲了硬件的局限性买單。

就這樣，Snowflake誕生了。

Snowflake的核心技術革命點在於“存儲與計算分離”。這看似簡單，但在當時卻是一場徹底的技術叛逆，它直接顛覆了甲骨文和Teradata賴以生存的技術架構。

傳統數據倉庫的邏輯是：存儲和計算捆綁在同一個系統中，導致任何單一模塊的擴展都會拖累整個系統的升級成本。而Snowflake將存儲資源和計算資源徹底分开，讓它們可以獨立擴展——企業可以根據需要，單獨增加存儲或計算能力。這種設計不僅解決了資源浪費問題，還大幅降低了企業的使用成本。

這一架構不僅是對舊體系的顛覆，更是對雲計算未來趨勢的精准押注。在雲計算逐漸成爲主流的時代，這種設計完美契合了企業對靈活性和成本控制的需求，也爲Snowflake开啓了雲原生數據倉庫的全新時代。

正如Benoit在一次採訪中提到的那樣：

"我們並不是爲了優化傳統數據倉庫而來，我們是爲了替代它而來。"

這種直擊行業命門的技術邏輯，讓Snowflake一誕生就注定不凡。

Snowflake的設計理念不僅讓它從一开始就與甲骨文、Teradata等傳統巨頭劃清了界限，還直接定義了什么叫做“雲原生”。

Snowflake的成功並非偶然，除了技術上的顛覆性突破，Benoit和Thierry的創業故事也充滿了堅持與挑战。作爲兩位長期在甲骨文打磨技術的工程師，他們並沒有任何商業背景。但正是這種技術人的執着，讓他們在創業初期頂住了無數壓力。

在最初的幾年裏，Snowflake幾乎是在孤軍奮战。當時，市場上很少有人相信“存儲與計算分離”的架構可以取代傳統模式。但兩位創始人用技術的迭代和市場的驗證，逐漸贏得了客戶的認可。尤其是在2014年，Snowflake完成了第一次大規模客戶部署後，它的性能表現徹底震驚了行業。

今天的Snowflake，已經不僅僅是一家技術公司，而是大數據行業的未來縮影。它證明了一個簡單而深刻的道理：只有打破天花板，才能真正重新定義天空的高度。

這一場叛逆的革命，也爲Snowflake打开了通向行業巔峰的大門。而這，才僅僅是個开始。

2. 2015-2019：從“技術孤島”到全行業的通用語言

2015年，Snowflake完成了技術落地，推出了其商用產品，並選擇AWS作爲首發合作平台。然而，這家公司很快意識到，依附於單一雲平台並不符合長遠战略。在AWS、Google Cloud和Azure三大巨頭的夾縫中生存，Snowflake必須找到一個制勝之道。

於是，它迅速推進“跨雲兼容战略”，成爲少數支持多雲架構的企業級服務之一。對客戶而言，Snowflake的產品成了一個可以自由穿梭於各大雲平台的通用解決方案，這一“平台中立”屬性成爲它區別於雲巨頭的關鍵競爭力。

與此同時，Snowflake沒有被技術優勢衝昏頭腦，而是精准鎖定高價值客戶，通過深耕Netflix、Adobe、Capital One等標杆企業，奠定了自己的行業地位。這些企業需要處理海量數據，但傳統數據倉庫的瓶頸讓他們苦不堪言，Snowflake的高性能和靈活性正中下懷。

這一時期，Snowflake的重心不是盲目擴張，而是以“技術+客戶成功”爲核心，將產品打造爲行業的必選項。通過這些標杆客戶的背書，Snowflake逐漸從一家技術公司轉變爲行業規則的制定者。

資本市場也敏銳地捕捉到了Snowflake的潛力。2018年，公司完成了4.5億美元的融資，估值突破40億美元。這筆巨額融資不僅爲技術迭代提供了動力，也進一步鞏固了其行業地位。

3. 2020年：IPO引爆SaaS市場的“核彈級”事件

2020年，Snowflake迎來了劃時代的IPO。這家公司選擇在疫情動蕩時期上市，卻以330億美元的估值打破了所有人的預期。在上市當天，市值飆升至700億美元，成爲史上規模最大的SaaS IPO。這不僅是資本市場的狂歡，更是一場行業信仰的確認：大數據和雲計算的未來，正在朝着Snowflake的愿景加速靠攏。

然而，IPO的成功也讓Snowflake站在了聚光燈下。它的成長故事被全行業放大審視：一個問題隨之而來——在快速擴張與盈利之間，Snowflake能否找到平衡？它的按需付費模式如何在客戶數據量爆炸的情況下維持增長，而不陷入虧損的泥潭？資本的熱情，既是助推器，也是巨大的壓力源。

4. 2021至今：從數據倉庫到數據生態的野心擴張

IPO之後，Snowflake不再滿足於做“存儲工具”，而是將目光投向了數據生態的全面布局。它推出了“數據市場”和“數據共享”功能，試圖將自身打造爲企業間數據流通的核心樞紐。這一策略，讓Snowflake的價值鏈從單一的數據存儲，擴展到了數據交易和數據增值的全鏈條。

與此同時，Snowflake也开始在全球化市場上攻城略地。尤其是在歐洲和亞洲市場，它憑借技術優勢迅速獲得了一批優質客戶。

然而，全球化的推進並非一帆風順。各國日益嚴格的數據隱私和合規政策，給Snowflake的跨國業務帶來了不小的挑战。例如，歐洲的GDPR（通用數據保護條例）對數據的存儲和使用有着極高的要求，而Snowflake的跨雲架構是否能夠完全符合這些規範，成爲市場關注的焦點。

更大的威脅來自競爭者，Databricks通過Lakehouse架構將數據倉庫和數據湖的功能融爲一體，以高性價比和靈活性迅速蠶食市場份額。而Snowflake的老對手AWS Redshift、Google BigQuery等產品，也在不斷提升自身的技術水平，意圖擠壓Snowflake的生存空間。

盡管如此，Snowflake依然保持着驚人的競爭力。在高價值客戶的深度綁定、技術迭代的持續投入，以及對生態系統的全面擴展中，Snowflake試圖將自己打造成不可替代的行業核心。

Snowflake的崛起，是技術變革、商業模式創新和精准市場定位共同作用的結果。從一個技術實驗室的試驗品，到雲數據倉庫的代名詞，它的成長故事充滿了挑战與傳奇。然而，在競爭愈發白熱化、客戶需求快速變化的時代，Snowflake能否延續其輝煌，保持技術和商業上的領先地位？它的未來，依然充滿未知的變量。

唯一可以確定的是，它已經深刻改變了大數據行業的遊戲規則，成爲了數據處理新時代的象徵。

Snowflake 2.0的關鍵是什么？

雲开啓了Snowflake第一階段的輝煌，讓其成爲雲數倉的王者。然後呢？時代在不斷演進，上一個战場的贏家，不一定能贏得下一個战爭。而下一個战場的名字，叫做AI。

2015年，AI技術的浪潮剛剛興起，大數據平台紛紛嘗試將機器學習嵌入產品，Snowflake卻顯得有些“遲鈍”。當時，Snowflake的核心目標依然是打磨其雲數據倉庫的核心功能，AI的應用尚處於配角位置。

但幾年後，當行業逐漸意識到數據與AI的結合將決定未來企業的競爭力時，Snowflake果斷改變路线，开啓了從“數據倉庫”到“智能工廠”的战略轉型。

這家公司的AI轉型並非一帆風順，而是一場在技術、市場與競爭之間的復雜博弈。今天，Snowflake已經站在了生成式AI的風口，但這背後，是一個不斷調整、快速迭代的進化故事。

2023年，生成式AI橫空出世，ChatGPT的出現讓全球數據與AI產業進入了一個全新的時代。企業不再滿足於靜態的數據存儲與查詢，他們需要從數據中獲得實時的預測、決策，甚至是洞察。Snowflake敏銳地察覺到，傳統數據平台的邊界已經模糊，AI必須成爲數據平台不可或缺的核心能力。

於是，Snowflake與OpenAI展开合作，將生成式AI能力直接嵌入平台。這一決定，是對市場需求的精准回應，也是Snowflake自我變革的關鍵一步。通過與OpenAI的深度整合，Snowflake不再只是一個存儲與分析數據的工具，而成爲幫助企業從“數據到洞察”的智能引擎。

一個顯著的案例是Snowflake在零售領域的應用：某全球電商平台利用Snowflake的生成式AI能力，在黑五大促前實時預測各地區的庫存需求。系統通過歷史銷售數據、天氣預測和社交媒體趨勢，生成了動態的庫存分配方案。這種前所未有的速度與精度，直接提升了銷量，同時將庫存浪費降低了30%。

Snowflake在生成式AI領域的突破，不僅體現在內部功能的升級，更體現在生態战略的擴展。其數據市場成爲AI生態的天然土壤。通過數據市場，企業可以共享並交易AI模型，而不僅僅是數據。

比如，在醫療領域，某制藥公司將其經過訓練的藥物研發AI模型上傳至數據市場，其他企業可以直接調用這一模型，用於自己的研發流程。這種創新不僅節省了开發成本，還極大地加速了行業合作的效率。Snowflake的數據市場，正在推動“數據與AI共享”的新產業範式。

這種生態模式的關鍵在於：Snowflake不僅是工具提供者，更是行業智能化的賦能者。它的價值，正在從“賣工具”轉向“建平台”。

然而，Snowflake在AI領域的成就，並非沒有挑战者。它在生成式AI領域的每一步，都伴隨着激烈的競爭。Databricks、Google Cloud和AWS，正是它的最強對手。

● Databricks——AI領域的“开源軍火庫”

Databricks通過开源工具（如MLflow）和大模型訓練的靈活性，迅速吸引了大量企業客戶。與Snowflake不同，Databricks的开放生態允許企業以最低成本、自定義訓練AI模型，這讓它在技術开發者群體中備受歡迎。

更重要的是，Databricks在AI模型的性能與優化上走得更遠。比如，它的Lakehouse AI已經成爲大規模模型訓練的標准化平台。

與之相比，Snowflake雖然在生成式AI上更注重即用性和生態協同，但面對那些需要大規模個性化模型的企業，顯得稍顯“笨重”。在高端AI研發市場，Databricks的吸引力無疑更勝一籌。

● Google Cloud——生成式AI的战力天花板

作爲AI領域的技術霸主，Google Cloud的AI能力幾乎覆蓋了所有場景。憑借谷歌大腦和DeepMind團隊，Google Cloud在NLP、計算機視覺和生成式AI領域擁有絕對的技術優勢。尤其是在與生成式AI結合的實時分析中，Google Cloud的Vertex AI成爲許多企業的首選。

相比之下，Snowflake的生成式AI能力依賴於與第三方合作（如OpenAI）。這種依賴可能會在短期內幫助Snowflake快速構建AI功能，但長期來看，其技術壁壘與Google Cloud存在一定差距。

Snowflake的多雲兼容性曾是其核心競爭力，但隨着AWS和Azure推出自有AI功能（如Amazon Bedrock和Azure OpenAI Service），Snowflake與這些雲巨頭之間的關系變得復雜。一方面，它需要依賴AWS和Azure的基礎設施提供服務；另一方面，這些合作夥伴又在不斷蠶食它的市場份額。Snowflake如何在與巨頭的合作與競爭中保持中立，是一個長期的挑战。

Snowflake的生成式AI战略，已經成爲其未來增長的重要支柱。在這一領域，它既有數據生態和多雲靈活性的獨特優勢，也面臨來自Databricks、Google Cloud等強勁對手的圍剿。

Snowflake的挑战在於：如何在深度與廣度之間找到平衡——既能滿足高價值行業的復雜需求，又能觸及中小企業的龐大市場。同時，隨着生成式AI技術的不斷迭代，Snowflake能否通過技術創新與生態協同，突破自身的瓶頸，將決定它在這場AI战爭中的最終地位。

中國大數據公司能學到什么？

Snowflake，這家在不到十年的時間裏完成雲數據行業顛覆的公司，其成功並非偶然，而是技術、商業模式和生態战略的多維勝利。對中國大數據公司而言，Snowflake不僅是標杆，也是對行業未來的一次精准“預言”。

它的崛起路徑充滿了策略的巧妙與對市場趨勢的敏銳洞察，而它面臨的挑战同樣暴露出行業發展的本質規律。結合中國市場特性，Snowflake的經驗爲中國大數據公司提供了四個核心啓示。

1、雲原生架構是大勢所趨，但差異化能力是致勝關鍵。

Snowflake的崛起，以“存儲與計算分離”的雲原生架構爲技術支點，徹底打破了傳統數據倉庫的性能瓶頸。然而，中國大數據公司需要的不僅是技術模仿，更是找到技術差異化的突破口。Snowflake選擇了從雲原生切入，而非沿襲傳統模式，這是其成功的底層邏輯。它讓企業客戶告別了資源浪費和擴展僵化的痛點，真正實現了“用多少付多少”的靈活性。

但僅僅追隨雲原生的腳步並不足夠，中國市場有其獨特性，例如數據合規和安全性要求高、企業客戶的數字化水平參差不齊等，這爲中國公司提供了構建差異化能力的獨特機會。例如，在金融、醫療、能源等行業中，針對垂直領域的數據敏感性和復雜需求，中國企業可以开發專門的“行業雲數據平台”，不僅滿足行業需求，還能將技術壁壘轉化爲市場護城河。

與此同時，Snowflake的成功也揭示了“工具化困境”的危機。很多中國大數據公司依然沉迷於單點功能的研發，而忽視了客戶需要的並非單一技術，而是貫穿從數據存儲到分析、預測、決策的完整價值鏈。

未來的競爭，不是比拼誰的功能強，而是比拼誰的解決方案更完整，誰能爲客戶帶來“端到端”的高價值。

2、生態化是未來，但要警惕“數據孤島”。

Snowflake的轉型軌跡清晰表明，大數據行業正從單一功能工具向平台化、生態化方向進化。其數據市場功能無疑是行業顛覆性創新，它不僅讓企業能夠在平台上共享數據，還首次賦予數據資產化的實際意義。然而，中國企業在模仿這種生態化路徑時，必須同時警惕“數據孤島”的風險。

中國企業在構建數據生態時，應着重解決以下問題：

● 數據共享的信任與隱私問題：在中國市場，企業之間普遍存在數據不信任感，這使得Snowflake式的數據交易邏輯難以直接復制。中國企業應更多依托政策和產業聯盟的力量，推動跨企業的數據合作。

● 從封閉系統到开放平台：大多數中國大數據公司依然停留在“自家產品閉環”的設計邏輯中，而Snowflake證明，开放的平台才是未來。這不僅意味着企業需要开發支持多雲兼容的技術，還需要構建“第三方开發者友好”的生態。

此外，Snowflake的按需計費模式也爲中國企業提供了重要參考。相比之下，中國企業的商業模式往往缺乏靈活性和透明性，這在預算緊張的中小企業市場中尤其不利。

未來，中國企業可以探索更豐富的定價策略，如按數據使用量、事件量或功能模塊收費，降低客戶進入門檻的同時，擴大市場規模。

3、輕量化與場景化，是中國企業的AI破局之道。

Snowflake近年來在AI領域的探索，標志着大數據公司從“分析工具”向“智能決策引擎”的全面躍遷。從生成式AI工具到嵌入式AI預測功能，Snowflake不僅提升了平台智能化程度，更通過AI深度賦能，推動數據價值向決策鏈條的最前端延伸。

然而，其AI布局也暴露了一個致命難題：技術強大，但推廣難度高。對於許多客戶而言，Snowflake的AI功能過於昂貴，且實施復雜，這給了競爭者（如Databricks）以可乘之機。對中國企業而言，這恰恰是一個反向啓示：AI技術的推廣，核心不在技術本身，而在如何讓客戶“用得起”“用得好”。

中國企業在AI工具开發上，必須注重輕量化與場景化。例如，降低AI工具的技術門檻，通過預置模型、自動化流程等方式，讓中小企業也能輕松部署和使用AI功能。此外，還需要聚焦行業場景化需求。例如，在供應鏈優化、智能運維、金融風險控制等領域，中國企業可以將AI功能深度嵌入到具體業務流程中，讓技術直接爲客戶創造價值，而不是僅停留在“技術展示”的層面。

4、全球化，是中國大數據企業不得不走的路。

Snowflake的全球化战略強調跨雲兼容性，這種技術靈活性爲其贏得了廣泛的國際客戶。然而，面對不同市場的復雜性，這種策略也存在一定的局限性。例如，Snowflake在東南亞、非洲等新興市場的布局較弱，爲中國企業提供了獨特的切入機會。

對於中國大數據公司而言，全球化必須圍繞兩點展开：

● 深度本地化：相比歐美市場，中國企業在新興市場的最大優勢在於對本地化需求的適應性。例如，針對東南亞市場可以开發支持多語言、多幣種的輕量化產品，並針對新興市場的行業痛點（如物流、金融普惠等）設計專屬解決方案。

●  生態化合作：Snowflake證明，單打獨鬥的企業很難在全球市場中勝出。中國企業應通過與國內雲服務商（如阿裏雲、華爲雲）、AI公司（如百度、月之暗面、智譜、百川智能等）深度合作，共同打造行業級生態。這種“生態聯盟”將有助於企業快速獲取技術和市場資源，實現規模化擴張。

Snowflake的成功，是大數據行業技術、商業模式與生態布局三重進化的縮影。它不僅顛覆了傳統數據倉庫的定義，還用其數據市場功能、生成式AI能力與全球化布局重新定義了行業的競爭規則。對中國大數據公司而言，Snowflake的故事是一種標杆式的存在。

Snowflake的背後是全球大數據行業的進化，而這場進化才剛剛开始。對於中國企業來說，最大的機會不在復制，而在重新定義自己的路徑。

文：一蓑煙雨 / 數據猿

責編：凝視深空 / 數據猿

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標題：兩個甲骨文的“叛徒”，砸爛了數倉的舊世界

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