Snowflake承诺向AWS投入60亿美元，深入AI领域
Snowflake与AWS签署五年60亿美元合作协议，使用AWS Graviton和GPU实例进行AI训练和推理，并扩展至10个新区域。此举表明Snowflake在AI时代的雄心，同时通过Cortex AI产品套件推动企业AI应用。
文章情报
要点
- Snowflake承诺五年内向AWS投资60亿美元，用于Graviton计算和AI基础设施。
- 合作涵盖AWS的ARM Graviton处理器和GPU加速EC2实例，用于AI模型训练和推理。
- Snowflake将利用成本高效的Graviton实例支持传统数据仓库业务，释放资源用于昂贵AI工作负载。
- 双方扩大联合市场推广，Snowflake在AWS Marketplace的累计销售额已超70亿美元。
为什么重要
这条新闻值得关注，因为Snowflake承诺五年内向AWS投资60亿美元，用于Graviton计算和AI基础设施。
技术影响
可能影响模型选型、推理成本、产品能力和评测基准。
Snowflake宣布向亚马逊云服务（AWS）承诺60亿美元，为期五年，用于Graviton计算和AI基础设施。这是这家数据公司迄今为止最大的云支出承诺，也清晰表明了其在AI领域的雄心。
这项多年战略合作协议由AWS于周三公布，涵盖AWS基于ARM的Graviton处理器和GPU加速的EC2实例。Snowflake将利用这些资源进行AI模型训练和推理。值得注意的是，公告中未提及AWS的专用Trainium芯片，尽管加速EC2实例可能包含Trainium芯片。由于AWS声明特别提及“GPU加速”实例，重点可能仍在于Nvidia GPU。
考虑到Snowflake支持多种云供应商，该公司可能不愿绑定特定供应商平台（并投入工程资源支持）。对于基于ARM的通用计算实例，目前这一顾虑较小。
该协议还通过AWS Marketplace扩大两家公司的联合市场推广。AWS表示，Snowflake在该平台上的累计销售额已突破70亿美元。
60亿美元的承诺本身引人注目（相当于6个Instagram的收购价），但同样有趣的是，Snowflake将使用AWS成本高效的Graviton实例来支持传统数据仓库业务，从而可能释放财务资源用于更昂贵的AI训练和推理工作负载。
Snowflake的AI转型
在CEO Sridhar Ramaswamy的领导下（他于2024年接替Frank Slootman），Snowflake正从云数据仓库重新定位为“AI时代的平台”。Cortex AI是Snowflake的AI产品套件，允许客户直接在Snowflake内的受管数据上构建和部署文本转SQL、摘要、情感分析和实体提取等应用。Cortex Code还提供AI编码代理。
Ramaswamy在公告中表示：“我们正进入代理型企业时代，AI系统不仅回答问题，还能帮助组织基于可信数据进行推理、协调工作流并推动实际业务成果。借助AWS，我们使企业更轻松地将AI直接应用于受管数据。”
Snowflake扩展AWS区域
Snowflake还将AWS覆盖范围扩展至10个新区域，包括新西兰、南非、泰国以及AWS欧洲主权云。主权云部分尤为重要，因为企业日益面临本地化数据驻留要求（尤其是在欧洲）。支持这些要求正成为许多公司选择供应商的先决条件——不仅限于AI工作负载。
Snowflake峰会
值得注意的是，Snowflake年度峰会将于6月1日至4日在旧金山举行。不难预测，届时我们将听到更多关于该公司AI重点以及如何利用这些计算资源的消息。