文 |   山自

2 月 2 日，一场价值2 亿美元的合作官宣，再次搅动企业人工智能领域的风云。云数据巨头 Snowflake 与 AI 领头羊 OpenAI 达成多年期战略合作，不仅让前者 12600 家客户得以打通三大云平台的 OpenAI 模型访问权限，更敲定了联合研发AI 代理的核心目标——这不是一次简单的技术互补，而是企业 AI 竞争从 " 模型内卷 " 转向 " 生态联姻 " 的标志性事件。

短短三个月内，Snowflake 先后掷出两笔 2 亿美元的 AI 大单，先牵手 Anthropic，再联姻 OpenAI；而 OpenAI 也在两周前刚与 ServiceNow 完成类似合作，密集的大额交易背后，是企业 AI 市场的竞争逻辑正在发生根本性重构。曾经的 " 单一模型决胜 " 时代已成过去，一场围绕数据、模型、场景的生态博弈，正在拉开全新战局。

2 亿美元换双向绑定，AI 代理成合作锚点

这场备受瞩目的合作，本质是一场精准的 " 能力互补 " 双向奔赴，而非简单的技术授权。从协议条款来看，双方的绑定深度远超普通合作伙伴，核心围绕三大维度展开，每一项都直指企业 AI 落地的核心痛点。

首先，模型接入实现 " 全云覆盖 "，打破平台壁垒。根据协议，OpenAI 的全量模型将通过 Snowflake Cortex AI 套件，开放给 Snowflake 的所有客户，且支持亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌 GCP 三大主流云平台。这意味着，无论企业原本使用哪一家的云服务，都能在熟悉的 Snowflake 数据平台内，直接调用 OpenAI 的前沿模型（包括 GPT-5.2 等最新版本），无需额外搭建跨平台适配架构，大幅降低 AI 落地的技术门槛。同时，Snowflake 内部员工也将全面接入 ChatGPT Enterprise，助力内部研发与运营效率提升。

其次，聚焦 AI 代理研发，攻坚企业场景落地难题。双方合作的核心发力点，是基于 OpenAI 的代理技术（包括应用程序 SDK、AgentKit），在 Snowflake 平台内开发全新 AI 代理解决方案，同时赋能企业自主构建专属 AI 代理。对于企业而言，AI 代理的价值在于能够自动化处理复杂数据流程——比如自动抓取企业内部数据、完成清洗分析、生成合规报告，甚至基于数据洞察给出决策建议，真正实现 " 数据 + 智能 " 的闭环，而不是停留在孤立的模型调用层面。Snowflake AI 副总裁巴里斯 · 古爾泰金对此表示，OpenAI 与 Snowflake 的工程团队将深度协同，" 双方互为客户的身份，让我们能更精准地捕捉企业需求，推动技术与场景的深度融合 "。

最后，深化双向赋能，构建技术协同。这场合作是 " 双向奔赴 " 而非单向输出：OpenAI 将把 Snowflake 作为核心数据平台，用于模型实验的跟踪、分析与测试，借助 Snowflake 的安全合规能力，解决大规模实验数据的管理难题；而 Snowflake 则通过集成 OpenAI 的模型能力，补齐自身在生成式 AI 领域的短板，强化 " 数据 +AI" 一体化优势。正如 Snowflake 首席执行官斯里達爾 · 拉馬斯瓦米所言，" 通过将 OpenAI 模型引入企业数据，我们让组织能在最宝贵的资产之上构建 AI，既保留安全管控能力，又能借助世界级智能实现转型 "。

值得注意的是，这 2 亿美元的合作并非 " 一次性投入 "，而是多年期的商业承诺，重点聚焦可靠性、性能优化与客户实际应用效果。这也意味着，双方的合作不会停留在表面的技术对接，而是将持续迭代适配企业需求，形成长期绑定的生态关系——这正是当前企业 AI 合作的核心趋势：从 " 短期交易 " 转向 " 长期共建 "。

Snowflake 的 " 模型中立 " 野心

这场合作最耐人寻味的一点，是 Snowflake 在短短三个月内，先后与 Anthropic、OpenAI 达成两笔一模一样的 2 亿美元合作。这种 " 不押注单一玩家 " 的布局，并非盲目扩张，而是 Snowflake 精心打造的" 模型中立 " 战略，背后折射出的是企业 AI 采购的底层逻辑变革。

对于 Snowflake 而言，" 模型中立 " 是其巩固数据云龙头地位的关键棋子。作为全球顶级的数据云提供商，Snowflake 的核心优势在于拥有海量企业客户数据与成熟的安全合规体系，但在生成式 AI 模型研发上并非强项。选择同时与 Anthropic、OpenAI 两大头部玩家合作，既能避免被单一模型供应商绑定，又能为客户提供多元化选择——毕竟不同模型各有优劣，比如 OpenAI 在通用场景、对话生成上表现突出，而 Anthropic 的 Claude 系列在长文本处理、合规性上更具优势，企业可以根据自身业务场景灵活选择。

巴里斯 · 古而泰金在接受采访时，明确表态了 Snowflake 的战略思路：" 我们有意保持模型中立，企业需要选择空间，不能被单一供应商束缚。OpenAI 是重要合作伙伴，但我们还与 Anthropic、谷歌、Meta 等多家企业合作，构建多元化的模型生态。" 这种布局的核心，是将 Snowflake 打造为企业 AI 的" 枢纽平台 "——无论客户选择哪一款模型，都能在 Snowflake 上完成数据整合、模型调用与场景落地，从而锁定企业的核心数据资产，巩固自身在数据云领域的话语权。

而 Snowflake 的双重布局，本质上是顺应了企业 AI 采购的务实趋势。如今，越来越多的企业已经放弃 " 押注单一模型 " 的思路，转而构建 " 模型矩阵 " ——根据不同业务场景选择适配的模型，实现最优性价比。比如，在通用办公场景使用 OpenAI 模型，在金融、医疗等强合规场景使用 Anthropic 模型，在数据分析场景搭配谷歌 Gemini 模型。这种 " 不迷信全能模型，只选最合适工具 " 的心态，正在推动企业 AI 市场从 " 模型崇拜 " 走向 " 实用主义 "。

Snowflake 并非个例。工作流程自动化平台 ServiceNow 在 2026 年 1 月也宣布，同时与 OpenAI、Anthropic 达成多年期合作，逻辑与 Snowflake 如出一辙。ServiceNow 的高管 Amit Zavery 直言，与两家 AI 实验室合作是深思熟虑的结果，" 我们要给客户和员工根据任务选择模型的能力，而不是强迫他们接受单一解决方案 "。这种 " 多模型并行 " 的合作模式，正在成为企业 AI 生态布局的主流选择，也让整个市场的竞争从 " 模型单挑 " 转向 " 生态团战 "。

OpenAI 的连环结盟：不止于模型，抢占企业落地入口

与 Snowflake 的合作，是 OpenAI 近期企业布局的又一重要落子。就在两周前，OpenAI 刚与 ServiceNow 达成类似合作，将自身模型定为 ServiceNow 企业客户的首选智能能力，同样聚焦 AI 代理研发。短短半个月内，接连与两家企业软件巨头达成大额合作，背后是 OpenAI 的战略转型：从 " 模型研发 " 转向 " 场景落地 "，通过绑定基础设施龙头，快速抢占企业 AI 市场的核心入口。

回顾 OpenAI 的企业合作路径，其核心逻辑始终清晰：避开与同类模型厂商的正面内卷，转而与人工智能技术栈中的基础设施领导者结盟，借助对方的场景与客户资源，实现模型的规模化落地。对于 OpenAI 而言，模型本身是核心竞争力，但企业 AI 落地的关键的是 " 最后一公里 " ——数据整合、场景适配、安全合规，这些都不是 OpenAI 的强项，而 Snowflake、ServiceNow 等企业恰好补齐了这些短板。

与 Snowflake 的合作，OpenAI 获得了三大核心收益。其一，快速触达 12600 家企业客户，大幅拓宽企业市场覆盖面。Snowflake 的客户涵盖全球各类大中型企业，尤其是在金融、零售、医疗等强数据需求领域拥有深厚积累，这些客户都是 OpenAI 的核心目标群体，通过此次合作，OpenAI 无需逐一拓展客户，就能借助 Snowflake 的渠道实现规模化渗透。其二，解决企业落地的合规难题。Snowflake 在数据安全、合规管控上拥有行业领先的能力，能够满足金融、医疗等强监管行业的 AI 应用要求，而合规正是企业 AI 落地的最大痛点之一—— OpenAI 通过绑定 Snowflake，相当于获得了 " 合规背书 "，大幅降低企业采用其模型的顾虑。其三，获得大规模企业数据反馈，助力模型优化。OpenAI 将 Snowflake 作为实验数据平台，能够获取海量真实企业场景的数据，这些数据将帮助 OpenAI 优化模型的行业适配能力，让模型更贴合企业实际需求，形成 " 落地 - 反馈 - 迭代 " 的良性循环。

值得注意的是，OpenAI 的合作策略并非 " 雨露均沾 "，而是精准绑定 " 场景入口型 " 企业。Snowflake 掌控着企业数据入口，ServiceNow 掌控着企业 IT 服务与工作流入口，这两家企业都能直接触达企业的核心业务场景，能够帮助 OpenAI 的模型快速嵌入企业工作流，而不是停留在 " 工具级应用 " 层面。这种 " 模型 + 入口 " 的合作模式，比单纯的技术授权更具粘性，也能让 OpenAI 在激烈的企业 AI 市场中，占据更有利的位置。

不过，OpenAI 在企业市场的布局也面临挑战。一方面，同类模型厂商的竞争日益激烈，Anthropic、谷歌、Meta 等都在加速企业合作布局，尤其是 Anthropic 的崛起，已经在部分领域形成分流；另一方面，OpenAI 始终保持低调，拒绝在新闻稿之外分享任何交易细节，这种神秘感虽然能维持话题热度，但也可能让部分企业在合作决策时产生顾虑——毕竟对于企业而言，长期合作需要足够的透明度与确定性。

企业 AI 市场没有独霸者

Snowflake 与 OpenAI 的合作，以及近期密集的企业 AI 大额交易，共同指向一个结论：企业 AI 市场没有任何一家企业能够实现独霸，多强共生、生态互补将成为长期格局。而这场格局重构的背后，是市场、技术、资本三大力量的共同推动。

首先，市场需求推动 " 多模型并行 " 成为主流。如今，企业 AI 已经从 " 尝鲜期 " 迈入 " 规模化落地期 "，2025 年全球企业生成式 AI 支出飙升至370 亿美元，较 2024 年增长 3.2 倍，其中 AI 应用支出 190 亿美元，基础设施支出 180 亿美元。随着应用场景的不断丰富，企业越来越意识到，没有一款模型能够适配所有场景—— OpenAI 擅长通用对话与内容生成，Anthropic 强于长文本处理与合规性，谷歌 Gemini 在多模态与数据分析上有优势，Meta 的 Llama 系列则胜在开源灵活。因此，构建 " 模型矩阵 "，根据场景灵活调度模型，成为企业的最优选择。

a16z 的最新调研数据印证了这一趋势：高达81%的企业在同时使用三种或更多的模型，这一比例在一年前还只有 68%。越来越多的企业开始像工匠挑选工具一样，为不同岗位匹配最合适的 AI 模型——用 OpenAI 处理通用办公场景，用 Anthropic 处理金融合规场景，用谷歌模型处理数据分析场景。这种务实的选择，直接推动了企业与多家 AI 厂商的合作，也让市场难以形成单一垄断。

其次，资本视角的分歧，折射出市场的多元可能性。目前，关于企业 AI 市场的领导者，不同投资机构的调研给出了截然不同的答案—— Menlo Ventures（Anthropic 的最大投资方之一）的报告显示，截至 2025 年底，Anthropic 以 40% 的市场份额占据榜首，OpenAI 滑落至 27%，谷歌以 21% 位居第三；而 Andreessen Horowitz（a16z，OpenAI 的投资方）的报告则称，OpenAI 仍是企业市场的领跑者，78% 的受访企业在生产环境中使用了 OpenAI 的模型。

这些相互矛盾的调研结果，看似混乱，实则反映了企业 AI 市场的多元格局。一方面，投资机构的调研存在 " 利益关联 " 倾向，自然会偏向自家投资的企业；另一方面，不同行业、不同规模的企业对模型的选择存在差异，比如大型金融企业更倾向于 Anthropic 的合规优势，中小型科技企业更青睐 OpenAI 的生态成熟度，谷歌则在谷歌云用户群体中占据优势。这种差异化的选择，让没有任何一家厂商能够垄断所有细分市场，反而形成了 " 各占一隅、相互竞争 " 的格局。

更重要的是，生态博弈取代模型竞争，成为市场核心矛盾。正如 a16z 在报告中指出的，企业 AI 的终局不是模型之战，而是" 工作流之战 "。基础模型的竞争正在快速 " 工具化 "" 商品化 "，企业追求的不再是 " 最顶尖的模型 "，而是 " 能嵌入现有工作流、解决实际问题的解决方案 "。因此，单纯的模型研发已经不足以支撑企业在市场中立足，必须联合基础设施、场景应用、数据服务等环节的玩家，构建完整的生态体系。

目前，企业 AI 市场已经形成几大生态阵营。第一阵营是 " 微软 +OpenAI"，依托微软 365、GitHub 等办公与开发工具，将 OpenAI 模型原生嵌入企业工作流，掌控了数亿知识工作者的入口，65% 的企业表示更倾向于选择现有供应商的 AI 解决方案，微软的生态壁垒难以撼动；第二阵营是 " 数据厂商 + 多模型 "，以 Snowflake 为代表，通过绑定 OpenAI、Anthropic 等多家模型厂商，打造 " 数据 +AI" 一体化平台，聚焦数据密集型场景；第三阵营是 " 垂直场景 + 专属模型 "，以 ServiceNow、Salesforce 等为代表，结合自身垂直场景优势，联合多家模型厂商开发专属解决方案，聚焦工作流自动化、客户管理等细分领域；第四阵营是 " 开源模型 + 云厂商 "，谷歌、Meta 通过开源模型吸引开发者，结合自身云服务优势，抢占中小企业市场。

这四大阵营之间并非完全对立，反而存在大量合作空间。比如，Snowflake 的平台可以接入微软 Azure 的云服务，ServiceNow 的解决方案可以调用 OpenAI 的模型，形成 " 生态互补 " 的格局。这种 " 竞争中有合作 " 的关系，进一步强化了多强共生的市场态势。

Snowflake 与 OpenAI 的 2 亿美元合作，撕开了企业 AI 战国时代的序幕。这场合作没有赢家通吃的剧本，而是双方借助各自优势，实现 "1+1>2" 的共赢—— Snowflake 补齐 AI 能力，巩固数据云龙头地位；OpenAI 抢占落地入口，拓宽企业市场；而最终受益的，是广大企业客户，他们获得了更灵活、更安全、更贴合场景的 AI 解决方案。

回望企业 AI 的发展历程，从早期的模型内卷，到如今的生态共生，市场正在逐渐回归理性：AI 的终极价值，不是某一家企业的技术垄断，而是通过技术与场景的深度融合，帮助企业实现效率提升与数字化转型。对于模型厂商而言，单纯的技术领先已经不够，必须学会拥抱生态、适配场景；对于企业软件厂商而言，唯有保持开放中立，构建多元化生态，才能锁定客户、立足市场；对于企业客户而言，务实选择、构建适合自身的模型矩阵，才能让 AI 真正产生价值。