摘要： Snowflake 與 AWS 於 2026 年 5 月 27 日對外公布一份五年、總額 60 億美元協議，擴大使用 AWS Graviton 處理器與 AI 基礎設施，同日 Snowflake 調高全年財測且盤後股價上漲 36%。協議涵蓋生成式與 agentic AI 產品整合、AWS Marketplace 聯合銷售和工作負載遷移，反映代理與日常推理把資料準備、排程和 API 呼叫等工作推向 CPU。團隊也應提早處理 amd64/arm64 相容性，並將 agentic 工作負載的成本估算納入 CPU 性價比。
2026 年 5 月 27 日,Snowflake 與 AWS 對外公布一份為期五年、總額 60 億美元的協議,要擴大使用 AWS 自家 ARM 架構的 Graviton 處理器與 AI 基礎設施。同一個交易日,Snowflake 調高全年財務預測,股價在盤後交易飆漲 36%。整則新聞最值得多看一眼的地方是:站上舞台中央的不是 GPU,而是長期扮演配角的 CPU。AI 的重心一旦由訓練挪往日常推理與代理(agent)自動化,自製 CPU 便成了算力競賽裡最新開闢的戰場。
這 60 億美元涵蓋哪些內容
據 TechCrunch 整理,協議落在三個層面:讓生成式與 agentic AI 的產品整合再往下挖、把 AWS Marketplace 的聯合銷售推得更廣,外加工作負載遷移——幫企業把 AI「從實驗走向常規使用」。
兩家公司綁得多深,數字說得最明白。從 2012 年創立到現在,Snowflake 經 AWS Marketplace 賣出的服務累計約 70 億美元,這紙新約的金額幾乎追上十四年來的總和;2025 年,客戶透過 AWS 產生的支出翻了一倍、來到 20 億美元,推手正是 AI。
CPU 為何蓋過 GPU 成為焦點
訓練與大型推理一向由 GPU 把關;但 AI 一走進日常應用與代理階段,資料準備、排程、API 呼叫、狀態管理這類工作全壓到 CPU 身上,分量還會跟著代理數量一起變大。Amazon 執行長 Andy Jassy 上個月才表態,自家晶片的性價比勝過 NVIDIA;同一時間,AWS 也另外與 Meta 敲定供應數百萬顆 Graviton 的合約——而 Meta 幾個月前才剛向 Google Cloud 簽下 100 億美元。微軟同樣在一月發表自家的 Maia 晶片。
NVIDIA 執行長黃仁勳上週出面回敬:主打 AI 的 CPU 產品 Vera 打開的是一個「全新」、規模達 2,000 億美元的市場,破紀錄的一季已經賣出 200 億美元(先前已有完整分析可參照)。雲端龍頭拿自研 CPU 去分 AI 基礎設施這塊餅,晶片龍頭則帶著 CPU 反攻雲端的地盤——CPU 就這樣難得站上兩強交鋒的正中央。
真正點火的是財報
Snowflake 第一季營收 13.9 億美元,優於分析師預估的 13.2 億;2027 財年產品營收展望由 56.6 億美元調升至 58.4 億;第二季產品營收指引落在 14.15 至 14.2 億美元之間,同樣越過 LSEG 共識的 13.7 億。CEO Sridhar Ramaswamy 把調升歸功於「核心資料平台業務的強勁表現,加上 AI 能力帶來的實質提升」。D.A. Davidson 的分析師 Gil Luria 則指出,這紙協議替 Snowflake 多開一條成長路徑,也讓它在客戶轉往 AI 的過程中扮演更吃重的角色。
開發者與平台團隊該留意的事
實際影響有三處。其一,雲端自研 CPU 已經是 AI 相鄰工作負載的預設選擇,amd64/arm64 的跨架構相容性應該提早寫進 CI。其二,資料平台正用多年期合約把整合關係綁緊:採用 Snowflake 的團隊,未來五年只會跟 AWS 的 AI 服務走得更近,遷移的代價也只增不減。其三,替代理工作負載估算成本時,別把帳全掛在 GPU 上:Cortex Code 這類 agentic 功能的單位經濟,關鍵變數正是 CPU 性價比——也就是這筆交易真正下注的標的。