2億美元結盟，Snowflake×OpenAI深度合作：AI沒有獨霸者，只有生態贏家

2月2日，一場價值2億美元的合作官宣，再次攪動企業人工智能領域的風雲。

雲數據巨頭Snowflake與AI領頭羊OpenAI達成多年期戰略合作，不僅讓前者12600家客户得以打通三大雲平臺的OpenAI模型訪問權限，更敲定了聯合研發AI代理的核心目標——這不是一次簡單的技術互補，而是企業AI競爭從「模型內卷」轉向「生態聯姻」的標誌性事件。

短短三個月內，Snowflake先后擲出兩筆2億美元的AI大單，先牽手Anthropic，再聯姻OpenAI；而OpenAI也在兩周前剛與ServiceNow完成類似合作，密集的大額交易背后，是企業AI市場的競爭邏輯正在發生根本性重構。曾經的「單一模型決勝」時代已成過去，一場圍繞數據、模型、場景的生態博弈，正在拉開全新戰局。

2億美元換雙向綁定，AI代理成合作錨點

這場備受矚目的合作，本質是一場精準的「能力互補」雙向奔赴，而非簡單的技術授權。從協議條款來看，雙方的綁定深度遠超普通合作伙伴，核心圍繞三大維度展開，每一項都直指企業AI落地的核心痛點。

首先，模型接入實現「全雲覆蓋」，打破平臺壁壘。根據協議，OpenAI的全量模型將通過Snowflake Cortex AI套件，開放給Snowflake的所有客户，且支持亞馬遜AWS、微軟Azure、谷歌GCP三大主流雲平臺。這意味着，無論企業原本使用哪一家的雲服務，都能在熟悉的Snowflake數據平臺內，直接調用OpenAI的前沿模型（包括GPT-5.2等最新版本），無需額外搭建跨平臺適配架構，大幅降低AI落地的技術門檻。同時，Snowflake內部員工也將全面接入ChatGPT Enterprise，助力內部研發與運營效率提升。

其次，聚焦AI代理研發，攻堅企業場景落地難題。雙方合作的核心發力點，是基於OpenAI的代理技術（包括應用程序SDK、AgentKit），在Snowflake平臺內開發全新AI代理解決方案，同時賦能企業自主構建專屬AI代理。對於企業而言，AI代理的價值在於能夠自動化處理複雜數據流程——比如自動抓取企業內部數據、完成清洗分析、生成合規報告，甚至基於數據洞察給出決策建議，真正實現「數據+智能」的閉環，而不是停留在孤立的模型調用層面。Snowflake AI副總裁巴里斯·古爾泰金對此表示，OpenAI與Snowflake的工程團隊將深度協同，「雙方互為客户的身份，讓我們能更精準地捕捉企業需求，推動技術與場景的深度融合」。

最后，深化雙向賦能，構建技術協同。這場合作是「雙向奔赴」而非單向輸出：OpenAI將把Snowflake作為核心數據平臺，用於模型實驗的跟蹤、分析與測試，藉助Snowflake的安全合規能力，解決大規模實驗數據的管理難題；而Snowflake則通過集成OpenAI的模型能力，補齊自身在生成式AI領域的短板，強化「數據+AI」一體化優勢。正如Snowflake首席執行官斯里達爾·拉馬斯瓦米所言，「通過將OpenAI模型引入企業數據，我們讓組織能在最寶貴的資產之上構建AI，既保留安全管控能力，又能借助世界級智能實現轉型」。

值得注意的是，這2億美元的合作並非「一次性投入」，而是多年期的商業承諾，重點聚焦可靠性、性能優化與客户實際應用效果。這也意味着，雙方的合作不會停留在表面的技術對接，而是將持續迭代適配企業需求，形成長期綁定的生態關係——這正是當前企業AI合作的核心趨勢：從「短期交易」轉向「長期共建」。

Snowflake的「模型中立」野心

這場合作最耐人尋味的一點，是Snowflake在短短三個月內，先后與Anthropic、OpenAI達成兩筆一模一樣的2億美元合作。這種「不押注單一玩家」的佈局，並非盲目擴張，而是Snowflake精心打造的「模型中立」戰略，背后折射出的是企業AI採購的底層邏輯變革。

對於Snowflake而言，「模型中立」是其鞏固數據雲龍頭地位的關鍵棋子。作為全球頂級的數據雲提供商，Snowflake的核心優勢在於擁有海量企業客户數據與成熟的安全合規體系，但在生成式AI模型研發上並非強項。選擇同時與Anthropic、OpenAI兩大頭部玩家合作，既能避免被單一模型供應商綁定，又能為客户提供多元化選擇——畢竟不同模型各有優劣，比如OpenAI在通用場景、對話生成上表現突出，而Anthropic的Claude系列在長文本處理、合規性上更具優勢，企業可以根據自身業務場景靈活選擇。

巴里斯·古而泰金在接受採訪時，明確表態了Snowflake的戰略思路：「我們有意保持模型中立，企業需要選擇空間，不能被單一供應商束縛。OpenAI是重要合作伙伴，但我們還與Anthropic、谷歌、Meta等多家企業合作，構建多元化的模型生態。」 這種佈局的核心，是將Snowflake打造為企業AI的「樞紐平臺」——無論客户選擇哪一款模型，都能在Snowflake上完成數據整合、模型調用與場景落地，從而鎖定企業的核心數據資產，鞏固自身在數據雲領域的話語權。

而Snowflake的雙重佈局，本質上是順應了企業AI採購的務實趨勢。如今，越來越多的企業已經放棄「押注單一模型」的思路，轉而構建「模型矩陣」——根據不同業務場景選擇適配的模型，實現最優性價比。比如，在通用辦公場景使用OpenAI模型，在金融、醫療等強合規場景使用Anthropic模型，在數據分析場景搭配谷歌Gemini模型。這種「不迷信全能模型，只選最合適工具」的心態，正在推動企業AI市場從「模型崇拜」走向「實用主義」。

Snowflake並非個例。工作流程自動化平臺ServiceNow在2026年1月也宣佈，同時與OpenAI、Anthropic達成多年期合作，邏輯與Snowflake如出一轍。ServiceNow的高管Amit Zavery直言，與兩家AI實驗室合作是深思熟慮的結果，「我們要給客户和員工根據任務選擇模型的能力，而不是強迫他們接受單一解決方案」。這種「多模型並行」的合作模式，正在成為企業AI生態佈局的主流選擇，也讓整個市場的競爭從「模型單挑」轉向「生態團戰」。

OpenAI的連環結盟：不止於模型，搶佔企業落地入口

與Snowflake的合作，是OpenAI近期企業佈局的又一重要落子。就在兩周前，OpenAI剛與ServiceNow達成類似合作，將自身模型定為ServiceNow企業客户的首選智能能力，同樣聚焦AI代理研發。短短半個月內，接連與兩家企業軟件巨頭達成大額合作，背后是OpenAI的戰略轉型：從「模型研發」轉向「場景落地」，通過綁定基礎設施龍頭，快速搶佔企業AI市場的核心入口。

回顧OpenAI的企業合作路徑，其核心邏輯始終清晰：避開與同類模型廠商的正面內卷，轉而與人工智能技術棧中的基礎設施領導者結盟，藉助對方的場景與客户資源，實現模型的規模化落地。對於OpenAI而言，模型本身是核心競爭力，但企業AI落地的關鍵的是「最后一公里」——數據整合、場景適配、安全合規，這些都不是OpenAI的強項，而Snowflake、ServiceNow等企業恰好補齊了這些短板。

與Snowflake的合作，OpenAI獲得了三大核心收益。其一，快速觸達12600家企業客户，大幅拓寬企業市場覆蓋面。Snowflake的客户涵蓋全球各類大中型企業，尤其是在金融、零售、醫療等強數據需求領域擁有深厚積累，這些客户都是OpenAI的核心目標羣體，通過此次合作，OpenAI無需逐一拓展客户，就能借助Snowflake的渠道實現規模化滲透。其二，解決企業落地的合規難題。Snowflake在數據安全、合規管控上擁有行業領先的能力，能夠滿足金融、醫療等強監管行業的AI應用要求，而合規正是企業AI落地的最大痛點之一——OpenAI通過綁定Snowflake，相當於獲得了「合規背書」，大幅降低企業採用其模型的顧慮。其三，獲得大規模企業數據反饋，助力模型優化。OpenAI將Snowflake作為實驗數據平臺，能夠獲取海量真實企業場景的數據，這些數據將幫助OpenAI優化模型的行業適配能力，讓模型更貼合企業實際需求，形成「落地-反饋-迭代」的良性循環。

值得注意的是，OpenAI的合作策略並非「雨露均沾」，而是精準綁定「場景入口型」企業。Snowflake掌控着企業數據入口，ServiceNow掌控着企業IT服務與工作流入口，這兩家企業都能直接觸達企業的核心業務場景，能夠幫助OpenAI的模型快速嵌入企業工作流，而不是停留在「工具級應用」層面。這種「模型+入口」的合作模式，比單純的技術授權更具粘性，也能讓OpenAI在激烈的企業AI市場中，佔據更有利的位置。

不過，OpenAI在企業市場的佈局也面臨挑戰。一方面，同類模型廠商的競爭日益激烈，Anthropic、谷歌、Meta等都在加速企業合作佈局，尤其是Anthropic的崛起，已經在部分領域形成分流；另一方面，OpenAI始終保持低調，拒絕在新聞稿之外分享任何交易細節，這種神祕感雖然能維持話題熱度，但也可能讓部分企業在合作決策時產生顧慮——畢竟對於企業而言，長期合作需要足夠的透明度與確定性。

企業AI市場沒有獨霸者

Snowflake與OpenAI的合作，以及近期密集的企業AI大額交易，共同指向一個結論：企業AI市場沒有任何一家企業能夠實現獨霸，多強共生、生態互補將成為長期格局。而這場格局重構的背后，是市場、技術、資本三大力量的共同推動。

首先，市場需求推動「多模型並行」成為主流。如今，企業AI已經從「嚐鮮期」邁入「規模化落地期」，2025年全球企業生成式AI支出飆升至370億美元，較2024年增長3.2倍，其中AI應用支出190億美元，基礎設施支出180億美元。隨着應用場景的不斷豐富，企業越來越意識到，沒有一款模型能夠適配所有場景——OpenAI擅長通用對話與內容生成，Anthropic強於長文本處理與合規性，谷歌Gemini在多模態與數據分析上有優勢，Meta的Llama系列則勝在開源靈活。因此，構建「模型矩陣」，根據場景靈活調度模型，成為企業的最優選擇。

a16z的最新調研數據印證了這一趨勢：高達81%的企業在同時使用三種或更多的模型，這一比例在一年前還只有68%。越來越多的企業開始像工匠挑選工具一樣，為不同崗位匹配最合適的AI模型——用OpenAI處理通用辦公場景，用Anthropic處理金融合規場景，用谷歌模型處理數據分析場景。這種務實的選擇，直接推動了企業與多家AI廠商的合作，也讓市場難以形成單一壟斷。

其次，資本視角的分歧，折射出市場的多元可能性。目前，關於企業AI市場的領導者，不同投資機構的調研給出了截然不同的答案——Menlo Ventures（Anthropic的最大投資方之一）的報告顯示，截至2025年底，Anthropic以40%的市場份額佔據榜首，OpenAI滑落至27%，谷歌以21%位居第三；而Andreessen Horowitz（a16z，OpenAI的投資方）的報告則稱，OpenAI仍是企業市場的領跑者，78%的受訪企業在生產環境中使用了OpenAI的模型。

這些相互矛盾的調研結果，看似混亂，實則反映了企業AI市場的多元格局。一方面，投資機構的調研存在「利益關聯」傾向，自然會偏向自家投資的企業；另一方面，不同行業、不同規模的企業對模型的選擇存在差異，比如大型金融企業更傾向於Anthropic的合規優勢，中小型科技企業更青睞OpenAI的生態成熟度，谷歌則在谷歌雲用户羣體中佔據優勢。這種差異化的選擇，讓沒有任何一家廠商能夠壟斷所有細分市場，反而形成了「各佔一隅、相互競爭」的格局。

更重要的是，生態博弈取代模型競爭，成為市場核心矛盾。正如a16z在報告中指出的，企業AI的終局不是模型之戰，而是「工作流之戰」。基礎模型的競爭正在快速「工具化」「商品化」，企業追求的不再是「最頂尖的模型」，而是「能嵌入現有工作流、解決實際問題的解決方案」。因此，單純的模型研發已經不足以支撐企業在市場中立足，必須聯合基礎設施、場景應用、數據服務等環節的玩家，構建完整的生態體系。

目前，企業AI市場已經形成幾大生態陣營。

• 第一陣營是「微軟+OpenAI」，依託微軟365、GitHub等辦公與開發工具，將OpenAI模型原生嵌入企業工作流，掌控了數億知識工作者的入口，65%的企業表示更傾向於選擇現有供應商的AI解決方案，微軟的生態壁壘難以撼動；
• 第二陣營是「數據廠商+多模型」，以Snowflake為代表，通過綁定OpenAI、Anthropic等多家模型廠商，打造「數據+AI」一體化平臺，聚焦數據密集型場景；
• 第三陣營是「垂直場景+專屬模型」，以ServiceNow、Salesforce等為代表，結合自身垂直場景優勢，聯合多家模型廠商開發專屬解決方案，聚焦工作流自動化、客户管理等細分領域；
• 第四陣營是「開源模型+雲廠商」，谷歌、Meta通過開源模型吸引開發者，結合自身雲服務優勢，搶佔中小企業市場。

這四大陣營之間並非完全對立，反而存在大量合作空間。比如，Snowflake的平臺可以接入微軟Azure的雲服務，ServiceNow的解決方案可以調用OpenAI的模型，形成「生態互補」的格局。這種「競爭中有合作」的關係，進一步強化了多強共生的市場態勢。

Snowflake與OpenAI的2億美元合作，撕開了企業AI戰國時代的序幕。這場合作沒有贏家通吃的劇本，而是雙方藉助各自優勢，實現「1+1>2」的共贏——Snowflake補齊AI能力，鞏固數據雲龍頭地位；OpenAI搶佔落地入口，拓寬企業市場；而最終受益的，是廣大企業客户，他們獲得了更靈活、更安全、更貼合場景的AI解決方案。

回望企業AI的發展歷程，從早期的模型內卷，到如今的生態共生，市場正在逐漸迴歸理性：AI的終極價值，不是某一家企業的技術壟斷，而是通過技術與場景的深度融合，幫助企業實現效率提升與數字化轉型。對於模型廠商而言，單純的技術領先已經不夠，必須學會擁抱生態、適配場景；對於企業軟件廠商而言，唯有保持開放中立，構建多元化生態，才能鎖定客户、立足市場；對於企業客户而言，務實選擇、構建適合自身的模型矩陣，才能讓AI真正產生價值。

本文來自微信公眾號「山自」，作者：山自，36氪經授權發佈。