Snowflake承諾五年內投入60億美元(約468億港元)喺AWS Graviton運算同AI支出,標誌住AI基礎設施正從GPU主導轉向以高效能CPU訂製晶片運行企業級智能代理AI嘅新格局。 繼Meta早前簽約採用數千萬顆Graviton5核心之後,呢份協議進一步確立咗AWS基於ARM架構嘅Graviton晶片,喺企業AI領域嘅戰略性核心地位。

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does Snowflake’s new $6 billion, five-year agreement with AWS for access to Amazon’s home-grown Graviton ARM-based CPU chips reveal abo. Article summary: The Snowflake-AWS deal is a clear signal of three structural shifts in the AI infrastructure market, though some of the broader competitive claims require more sourcing than is available here. Here is what it reveals acr. Topic tags: general, news, general web, documentation, user generated. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "Cloud data warehouse Snowflake plans to spend $6 billion on Amazon’s custom Graviton CPUs and AI accelerators over the next five years. The collab aims to reduce friction in connec" source context "Snowflake to burn $6B on AWS Graviton CPUs, AI infra" Reference image 2: visual subject "Cloud
AI晶片戰爭嘅戰場,正式從GPU(圖形處理器)延伸到咗CPU(中央處理器)。雲端數據公司Snowflake喺2026年5月27號宣布,同Amazon Web Services(AWS)簽訂咗一份為期五年嘅戰略合作協議(SCA),總值高達60億美元(約468億港元),明確話呢筆錢係用喺「Graviton運算同AI支出」,目標係加速企業級「智能代理AI」嘅普及應用 。呢單唔係普通嘅雲端續約,而係一個訊號,代表AI基建競賽進入新階段——成本效益高嘅訂製CPU,正變得同成日上頭條嘅GPU一樣咁重要。
Snowflake嘅天價合約係近期一連串針對AI嘅大型基建承諾嘅最新一單,反映緊人工智能點樣重塑成個雲端嘅經濟結構。份公告直接將呢468億港元嘅承諾,同「數據同AI工作負載需求急速增長」掛鉤 。市場反應亦相當現實,Snowflake股價喺公布強勁業績同呢份AWS AI交易之後,一度飆升咗38%
。
呢個數字唔單止大,更加顯示出Snowflake喺AWS上面嘅支出升咗幾級。Snowflake嘅五年期雲端支出承諾,由2020年上市時嘅12億美元,升到2023年嘅25億美元,再到而家嘅60億美元,升幅相當驚人 。呢個趨勢同成個行業因為AI而爆發嘅資本開支同步,主要雲端供應商預計2026年嘅總支出會達到數千億美元
。
呢份協議最值得留意嘅技術細節,係佢對運算能力嘅具體聚焦。雖然合約都包咗雲端GPU嘅使用權,但重點絕對係擺喺AWS嘅訂製ARM架構CPU——Graviton處理器身上 。
呢個聚焦點,正正反映咗AI工作負載嘅一個關鍵轉變:隨住AI應用由單一模型訓練,轉向部署可以進行多步驟推理、生成代碼同處理實時任務嘅「智能代理」系統,所需嘅運算資源性質亦都唔同咗。呢類智能代理嘅工作負載,好多時都需要用到CPU密集嘅運算,要靠通用處理器做協調同推理 。呢個轉變大到,有預測話推理工作負載喺AI總基建支出嘅佔比,會由2025年嘅大約50%,躍升到2026年底嘅80%
。
揀Graviton嘅經濟誘因非常清晰。根據唔同嘅案例,將AI推理同生成式AI流程搬去ARM架構嘅Graviton上面,可以大幅削減40%嘅基建成本,仲有報告提到,推理效能提升咗20%,耗電量亦減低咗23% 。當你要大規模營運AI嘅時候,呢啲慳到嘅成本同效益,令到盡可能將AI推理工作由昂貴又大食嘅GPU轉移出去,變得極之吸引。
Snowflake單一宗交易,當然證明唔到Nvidia嘅主導地位已經被打破。但佢提供咗一個強而有力嘅實證:雲端供應商自己研發嘅晶片(訂製矽片),正變成一個認真嘅戰略選項,尤其係對嗰啲大型企業嘅長期承諾嚟講。有評論講得好,如果喺幾年前,「AWS嘅訂製Graviton處理器,已經核心到可以撐起一份468億港元嘅五年企業AI基建合約」,呢件事根本係天方夜譚。
Snowflake呢單交易絕對唔係單一例子,一個新嘅趨勢正喺度形成:
2026年4月: Meta同AWS簽咗一份價值數十億美元嘅多年期合約,計劃部署「數以千萬計」嘅最新Graviton5處理器核心,明確係用嚟運行佢哋嘅智能代理AI工作負載 。
更大嘅趨勢: Google好積極咁將佢哋嘅訂製TPU(張量處理器)商業化,最新第八代晶片嘅設計更係針對「智能代理時代」 。Microsoft亦喺度研發自家嘅Maia晶片。成個行業嘅投資推動底下,預計2026年訂製AI晶片(ASIC)嘅出貨量會按年大增44.6%
。
TechCrunch分析Snowflake單交易嘅時候就點出咗個重點,話「呢啲晶片正喺度吸引緊新嘅數十億美元級別嘅交易」 。AWS嘅Graviton,本來只係一個通用嘅運算方案,而家已經進化成為AI平台戰爭入面嘅戰略資產。
結論已經非常清楚。 AI驅動嘅雲端支出,再唔係一個「盡可能買多啲高階GPU」嘅簡單故事。Snowflake同AWS嘅呢份合約,具體咁展示咗一個新現實:未來嘅基建承諾會變得更加專業化,圍繞住訂製晶片同智能代理AI嘅特定需求嚟建立。AWS嘅Graviton晶片,已經由一個慳錢方案,畢業成為一個能夠支撐起數百億港元、登上頭條嘅企業合約嘅戰略性晶片平台。CPU,已經返返去電腦運算界最重要嘅對話嘅中心位置。
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Snowflake承諾五年內投入60億美元(約468億港元)喺AWS Graviton運算同AI支出,標誌住AI基礎設施正從GPU主導轉向以高效能CPU訂製晶片運行企業級智能代理AI嘅新格局。
Snowflake承諾五年內投入60億美元(約468億港元)喺AWS Graviton運算同AI支出,標誌住AI基礎設施正從GPU主導轉向以高效能CPU訂製晶片運行企業級智能代理AI嘅新格局。 繼Meta早前簽約採用數千萬顆Graviton5核心之後,呢份協議進一步確立咗AWS基於ARM架構嘅Graviton晶片,喺企業AI領域嘅戰略性核心地位。
雖然呢單交易強烈印證咗市場向訂製雲端CPU轉移,但若要全面評估Nvidia、Google及Microsoft等競爭對手嘅市佔率變化,仍需更多證據支持。