468億港元押注CPU！AI晶片戰爭開打新戰場，唔再係GPU獨大

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 。

CPU靜靜起革命，撐起智能代理AI

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。

訂製晶片成為戰略替代選項

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。