Snowflake产品创新 - Snowflake公司宣布推出新的创新，旨在帮助企业利用人工智能实现真实的业务影响，这不仅仅需要高质量的模型 [1] - 公司推出了Semantic View Autopilot服务，该服务现已全面上市 [1] - Semantic View Autopilot是一项人工智能驱动的服务，可自动创建和管理语义视图，为AI代理提供对业务指标的统一理解，以交付一致且可信的结果 [1]

文章核心观点 - 云数据巨头Snowflake与AI领头羊OpenAI达成价值2亿美元、多年期的战略合作 标志着企业AI市场竞争逻辑从“单一模型决胜”转向围绕数据、模型、场景的“生态联姻”与“生态博弈” [1][3] - 企业AI市场正从“模型内卷”和“短期交易”转向“生态共生”与“长期共建” 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 [3][8][15][18] 合作核心内容与战略意图 - **合作金额与性质**：合作价值2亿美元 为多年期商业承诺 聚焦可靠性、性能优化与客户实际应用效果 旨在形成长期绑定的生态关系 [1][8] - **模型接入与平台覆盖**：OpenAI全量模型（包括GPT-5.2等最新版本）将通过Snowflake Cortex AI套件 开放给Snowflake的12600家客户 并支持亚马逊AWS、微软Azure、谷歌GCP三大主流云平台 实现“全云覆盖” [4] - **核心研发目标**：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 并赋能企业自主构建专属AI代理 以自动化处理复杂数据流程 [5] - **双向赋能与协同**：合作是“双向奔赴” 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 而Snowflake则通过集成OpenAI模型补齐自身在生成式AI领域的短板 强化“数据+AI”一体化优势 [6] Snowflake的“模型中立”战略 - **战略布局**：Snowflake在三个月内先后与Anthropic、OpenAI达成两笔一模一样的2亿美元合作 旨在打造“模型中立”战略 避免被单一模型供应商绑定 为客户提供多元化选择 [9] - **战略意图**：通过同时与OpenAI、Anthropic、谷歌、Meta等多方合作 将自身打造为企业AI的“枢纽平台” 从而锁定企业的核心数据资产 巩固在数据云领域的话语权 [9][10] - **顺应市场趋势**：企业AI采购正从“押注单一模型”转向构建“模型矩阵” 根据业务场景选择适配模型 例如在通用办公场景用OpenAI 在强合规场景用Anthropic 在数据分析场景用谷歌Gemini [10] OpenAI的企业市场战略 - **战略转型**：OpenAI正从“模型研发”转向“场景落地” 通过绑定Snowflake、ServiceNow等基础设施和场景入口型巨头 快速抢占企业AI市场的核心入口 [12] - **核心收益**： - 快速触达Snowflake的12600家企业客户 大幅拓宽企业市场覆盖面 [13] - 借助Snowflake在数据安全、合规管控上的行业领先能力 获得“合规背书” 降低企业采用其模型的顾虑 [13] - 将Snowflake作为实验数据平台 获取海量真实企业场景数据 助力模型优化与行业适配 [13] - **合作模式**：精准绑定“场景入口型”企业（如掌控数据入口的Snowflake、掌控工作流入口的ServiceNow） 使模型能快速嵌入企业核心工作流 形成“模型+入口”的粘性合作模式 [14] 企业AI市场格局与趋势 - **市场规模与支出**：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 [15] - **多模型并行成为主流**：高达81%的企业在同时使用三种或更多的模型 这一比例在一年前为68% 企业根据场景灵活调度不同模型的“模型矩阵”策略成为最优选择 [15][16] - **市场格局多元**：不同调研显示市场领导者存在分歧 例如有报告称Anthropic以40%市场份额占据榜首 OpenAI为27% 谷歌21% 而另一报告称78%的受访企业在生产环境中使用了OpenAI模型 这反映了不同行业、规模企业的差异化选择 形成了“各占一隅、相互竞争”的格局 [16][17] - **生态阵营形成**：市场已形成几大生态阵营 包括“微软+OpenAI”阵营、“数据厂商+多模型”阵营（以Snowflake为代表）、“垂直场景+专属模型”阵营（以ServiceNow、Salesforce为代表）以及“开源模型+云厂商”阵营（谷歌、Meta） 阵营之间存在大量“竞争中有合作”的生态互补关系 [17][20] - **竞争核心转移**：企业AI的竞争正从基础模型的“工具化”“商品化”竞争 转向“工作流之战” 即比拼谁能嵌入现有工作流、解决实际问题 生态博弈取代模型竞争成为市场核心矛盾 [17]

公司产品发布 - Snowflake发布了名为Cortex Code的AI编码代理，旨在通过理解企业数据上下文来大幅提高生产力[1] - Cortex Code是Snowflake原生的AI编码代理，旨在帮助组织将数据和AI项目从构思更快地推向生产[1] - 该产品将复杂的**数据工程、分析、机器学习和智能体构建**任务转化为简单的自然语言工作流[1] - Cortex Code是Snowflake Cortex AI产品套件的一部分，与Snowflake Intelligence并列，将公司的AI能力扩展到整个企业数据生命周期[1] - 该产品现已获得多家客户采用，包括Braze, Decile, dentsu, FYUL, LendingTree, Shelter Mutual Insurance, TextNow, United Rentals, WHOOP[1] 产品功能与特点 - Cortex Code CLI（现已全面可用）将安全、Snowflake感知的编码辅助带到本地开发工作流中，使企业能在其偏好的环境中更快构建[1] - 与通用编码助手不同，Cortex Code理解用户的Snowflake**数据、计算、治理和操作语义**，同时保持设计上的安全性和严格的治理[1] - 用户可通过Snowsight中的Cortex Code（即将全面可用）在Snowflake平台内使用，或通过Cortex Code CLI在其偏好的终端或代码编辑器（如VS Code或Cursor）中使用[1] - 产品具有**可定制性和互操作性**，设计用于在Snowflake体验和本地开发人员环境中的任何地方工作[1] 生态系统集成与增强 - 公司推出了与**v0 by Vercel**的新集成（即将全面可用），使员工能够用自然语言创建丰富的AI驱动数据应用，并通过Snowpark Container Services安全部署在Snowflake内[1][2] - 公司推出了与**Brave Search API**的新集成（公开预览中），将实时网络知识引入Snowflake Intelligence、Cortex Code和Cortex Agents，以弥合企业内部数据与公共世界背景之间的差距[1][2] - 对Workspaces进行了增强，包括**Shared Workspaces**（现已全面可用）、**Snowflake Notebooks**（现已全面可用）和基于**OpenID Connect (OIDC)的认证**（现已全面可用），提供了一个内置企业级安全性的统一环境[1] 客户反馈与价值主张 - dentsu的数据产品工程负责人表示，Cortex Code CLI与其团队的工作方式自然契合，使他们能够更快地将数据和不断变化的需求转化为Snowflake上的AI驱动解决方案[2] - FYUL的数据高级总监表示，Cortex Code通过将上下文感知的AI直接引入开发工作流，帮助团队更快地从实验阶段进入生产阶段，而无需在工具间切换[2] - LendingTree的技术高级副总裁表示，Cortex Code为团队提供了一种简单的平台内方式，可以快速从探索想法转向在Snowflake上直接交付AI驱动的工作流[2] - Shelter Mutual Insurance的企业数据与AI副总裁表示，Cortex Code显著减少了日常数据和AI开发中的摩擦，同时保持了受监管环境所需的控制和监督[2] - TextNow的数据工程负责人表示，Cortex Code通过直接在数据工作流中支持AI驱动功能，使团队能够更快地从数据转向行动[2] - United Rentals的首席技术与战略官表示，Cortex Code帮助工程师改进商业智能工具的性能，**显著减少了提高自然语言查询响应质量和速度所需的时间**[2] - WHOOP的商业分析高级总监表示，使用Cortex Code能够优化现有的Cortex Agents，并根据不同的评估集进行基准测试以提高性能和准确性[2] 公司背景与市场定位 - Snowflake是AI数据云公司，致力于让企业能够更快地创新并从数据中获取更多价值[3] - 全球有超过**12,600家客户**使用Snowflake的AI数据云来构建、使用和共享数据、应用及AI，其中包括数百家世界最大的公司[3] - 公司同时宣布了其他创新，包括**Semantic View Autopilot**（现已全面可用），这是一项自动化语义视图创建和治理的AI驱动服务[3] - 公司宣布了与**OpenAI**的一项为期多年、价值**2亿美元**的合作伙伴关系，旨在通过AI帮助全球企业从其专有数据中释放更大价值[3]

行业整体表现与估值 - 软件类股票在年初表现疲软，主要担忧源于人工智能的快速发展可能长期侵蚀软件公司的价值[1] - 信息技术板块相对于标普500指数的估值溢价处于后疫情时代的最低水平[3] - 标普500指数中“美股七巨头”的市盈率与后疫情时代平均水平一致，而其余493只股票的估值则接近历史高位[3] 数据平台与软件公司的差异 - Snowflake首席执行官指出，投资者应区分软件公司与数据平台公司，数据层的重要性将持续提升[1] - 数据平台与纯粹的软件股有所不同[1] - 大型软件提供商仍将具有持久价值，当前对AI影响的担忧可能被夸大[4] Snowflake公司具体动态 - Snowflake与OpenAI达成一项价值2亿美元的新协议，将先进模型直接引入其平台[5] - 该公司在去年12月与Anthropic签署了类似协议，价值同样为2亿美元[5] - 公司发布了名为Cortex Code的新产品，定位为AI编程代理[5] - 第三季度产品收入同比增长29%，客户留存率保持在健康的125%[5] - 公司股价年初至今仍下跌12%[6] 分析师观点与市场预期 - 高盛分析师认为Snowflake将继续在云数据平台市场及相关数据分析项目中占据巨大份额[6] - 高盛给予Snowflake“买入”评级，目标价286美元，意味着较当前水平有约49%的上涨空间[6] - 华尔街对Snowflake的平均目标价为281美元[6]

公司产品与技术创新 - Snowflake宣布推出Snowflake Postgres，将全球最流行的数据库PostgreSQL原生集成至其AI数据云平台，使企业能够将事务处理、分析和AI用例整合到一个单一、安全的平台上[1] - Snowflake Postgres通过pg_lake（一套PostgreSQL扩展）支持企业使用标准SQL直接查询、管理和写入Apache Iceberg表，从而消除事务系统与分析系统之间昂贵的数据移动[1] - Snowflake Horizon Catalog帮助客户（如默克和Motorq）跨不同系统和格式访问及治理数据，增强互操作性，减少数据孤岛，消除供应商锁定，确保AI系统运行在可信数据上[1] - Snowflake推出Semantic View Autopilot（现已全面可用），这是一项AI驱动的服务，可自动创建和管理语义视图，为AI代理提供对业务指标的共享理解[1] - Snowflake推出Cortex Code，这是一个数据原生的AI编码代理，可自动化和加速端到端的企业开发，并能深入理解企业数据上下文进行操作[1] 战略合作与市场拓展 - Snowflake与OpenAI达成一项为期多年、价值2亿美元的合作伙伴关系，旨在通过共同创新和联合市场进入策略，在全球企业范围内部署AI代理[2] 客户案例与应用场景 - 包括BlueCloud和Sigma Computing在内的领先企业将依赖Snowflake Postgres来减少数据孤岛和复杂的数据管道，以支持AI和分析用例[1] - Sigma Computing表示，借助Snowflake Postgres，其团队可以直接在Snowflake内处理新鲜的事务数据，无需依赖复杂的管道或外部系统，为构建受治理的分析和AI驱动体验提供了更简单可靠的基础[1] - BlueCloud表示，Snowflake Postgres代表了帮助客户在不影响性能的情况下消除数据管道的重大机遇，其企业级Postgres基础带来了可信度，并能在单一平台上同时交付低延迟事务工作负载以及分析和AI[1] 数据治理与平台能力增强 - Snowflake正在扩展客户访问、共享和治理数据的方式，以使AI系统能够满足现实世界的需求进行扩展[1] - Snowflake Backups（现已全面可用）通过保护业务关键数据进一步加强了数据韧性，使组织能够更快地从勒索软件或中断中恢复，并确保数据在创建后不会被更改或删除[1] - Open Format Data Sharing将Snowflake的零ETL共享模式扩展至包括Apache Iceberg和Delta Lake等格式，实现跨团队、云和区域的安全数据共享[1] - 与Microsoft OneLake（现已全面可用）的新集成使双方客户能对由Snowflake或Microsoft Fabric管理的Iceberg数据获得安全的双向读取权限[1] - Snowflake Horizon Catalog使得客户能够利用外部引擎安全访问Apache Iceberg表中的数据（现已全面可用），以及创建、更新或管理存储在Iceberg表中的数据（即将公开预览）[1]

报告行业投资评级 * 报告未明确给出整体行业投资评级 但提供了详细的估值倍数和财务数据供投资者自行判断 [1][3] 报告核心观点 * 企业级SaaS公司的估值倍数在2025年第四季度继续下降 中位数企业价值/过去12个月收入倍数降至5倍 低于第三季度的5.3倍和2024年底的6.9倍 [6] * 预计2026年整个企业级SaaS行业的估值倍数上行空间有限 但深度涉足人工智能、网络安全及相关投资的子板块将继续表现出色 [6] * 2026年企业级SaaS市场收入增长率预计将继续面临阻力 中位数增长率勉强达到两位数 预计多个细分领域增长率将下降 [9] * 毛利率在2025年增长至近77%后 预计在2026年将保持强劲但不会大幅增长 除个别板块外 大部分板块毛利率将大致持平 [10] * 预计息税折旧摊销前利润率在2026年将继续走强 中位数从2024年的16.7%上升至2025年的19.8% 几乎所有细分领域都将实现增长 [11] 关键要点总结 行业分类与概览 * 报告更新并扩展了SaaS上市公司对比表 将企业分为6个新类别 共涵盖102家公司 [6][7] * 2025年第四季度SaaS领域的首次公开募股活动较为平淡 最引人注目的是融资约9.23亿美元、初始估值约62亿美元的差旅费用管理服务公司Navan [8] * 多家大型公司如Cerebras Systems、Databricks和Stripe的首次公开募股计划可能推迟至2026年 [8] 估值倍数变化 * 2025年期间 少数公司的企业价值/过去12个月收入倍数逆市上涨 涨幅最大的包括Unity（上涨109.7%）、On24（上涨109.5%）和Palantir（上涨68.7%）[12] * 同期 倍数下降最大的公司包括Ibotta（下降75.8%）、The Trade Desk（下降74.7%）和C3 AI（下降67.6%）[12] * 在跟踪的102家公司中 有76家在2025年底的估值倍数低于2024年底 [12] 收入增长预期 * 预计2026年客户关系管理、销售、营销及客户体验 财务、企业资源计划、人力资源与薪资 数据、分析与人工智能平台 以及垂直与行业SaaS这几个细分领域的收入增长率将下降 [9] * 协作、生产力与创意板块的2026年收入预计将略有增长 [9] * 开发运维、信息技术运维及开发人员/自动化平台 以及垂直与行业SaaS板块的毛利率预计在2026年将有所增长 [10] 盈利能力展望 * 预计2026年数据、分析与人工智能平台以及协作、生产力与创意板块的息税折旧摊销前利润率增长最高 [11] * 财务、企业资源计划、人力资源与薪资板块的息税折旧摊销前利润率在2025年达到所有板块中最高的30.1% 但预计在2026年会略有回调 [11] * 财务、企业资源计划、人力资源与薪资板块的毛利率预计在2026年将下降2% 至77% [10] 各板块财务数据摘要（截至2025年12月31日） * **客户关系管理、销售、营销及客户体验**：20家公司 企业价值总和3412亿美元 2024年实际收入中位数增长率为15% 2025年12月企业价值/过去12个月收入倍数中位数为4倍 [15] * **协作、生产力与创意**：15家公司 企业价值总和38985亿美元 2024年实际收入中位数增长率为11% 2025年12月企业价值/过去12个月收入倍数中位数为6倍 [15] * **财务、企业资源计划、人力资源与薪资**：17家公司 企业价值总和12556亿美元 2024年实际收入中位数增长率为16% 2025年12月企业价值/过去12个月收入倍数中位数为5倍 [15] * **数据、分析与人工智能平台**：10家公司 企业价值总和5808亿美元 2024年实际收入中位数增长率为17% 2025年12月企业价值/过去12个月收入倍数中位数为7倍 [16][18] * **开发运维、信息技术运维及开发人员/自动化平台**：22家公司 企业价值总和6929亿美元 2024年实际收入中位数增长率为22% 2025年12月企业价值/过去12个月收入倍数中位数为7倍 [19] * **垂直与行业SaaS**：18家公司 企业价值总和3561亿美元 2024年实际收入中位数增长率为14% 2025年12月企业价值/过去12个月收入倍数中位数为6倍 [20]

核心交易公告 - 云数据公司Snowflake与OpenAI达成一项为期多年、价值2亿美元的人工智能合作协议[1] - 根据协议，Snowflake的12,600名客户将能够在所有三大云提供商上使用OpenAI模型，Snowflake员工也将获得ChatGPT Enterprise的访问权限[1] - 双方还将合作开发新的人工智能代理和其他人工智能产品[1] 公司战略与声明 - Snowflake首席执行官表示，此举旨在将OpenAI模型引入企业数据，使客户能够在安全可信的平台上，利用其最有价值的资产构建和部署人工智能[2] - Snowflake人工智能副总裁强调，与OpenAI的合作是专注于可靠性、性能和真实客户使用的多年商业承诺，但公司战略上保持模型中立，不将客户锁定于单一供应商[4] - Snowflake目前提供包括Anthropic、Google、Meta在内的多家前沿模型提供商的服务，OpenAI是其中重要的合作伙伴之一[4] 行业竞争格局 - 此次交易是Snowflake在短期内达成的第二笔重大AI协议，其在2023年12月初同样宣布了与AI研究实验室Anthropic达成价值2亿美元的企业协议[3] - 企业同时与多家AI公司签订大额协议已成为趋势，例如工作流自动化平台ServiceNow在2024年1月也出于类似原因与OpenAI和Anthropic均达成了多年协议[7] - 不同机构的调查对企业AI采用领先者的看法存在冲突，例如Menlo Ventures的调查显示其投资组合公司Anthropic占据市场主导地位，而Andreessen Horowitz的报告则认为其投资组合公司OpenAI处于领先[8] 市场趋势与展望 - 当前一系列交易揭示了企业AI采用的短期前景：企业将继续与多家AI公司建立合作伙伴关系，因为不同的大型语言模型各有优劣[9][10] - 企业AI市场可能演变为一个拥有多个赢家且客户群重叠的市场，类似于用户根据实时需求在Lyft和Uber之间切换的网约车市场[11] - 企业员工在实际使用中，可能已根据个人偏好选择模型，而不完全受公司合同约束[11] - 尽管未来可能出现明确的赢家，但现阶段企业很可能继续与多方签署协议，以探索人工智能能带来切实价值的领域[12]

公司历史业绩表现 - Snowflake Inc 在过往两个季度持续超出盈利预期 平均超出幅度为23.76% [1] - 上一报告季度 公司每股收益为0.35美元 超出市场普遍预期的0.31美元 超出幅度为12.90% [2] - 再上一季度 公司每股收益为0.35美元 超出市场普遍预期的0.26美元 超出幅度为34.62% [2] 近期盈利预测与市场信号 - 基于其历史业绩 近期对Snowflake的盈利预测正在上移 [5] - 公司的Zacks Earnings ESP（预期惊喜预测）为正值 这是一个盈利可能超预期的积极信号 [5] - Snowflake目前的Earnings ESP为+8.08% 表明分析师近期对其盈利前景变得乐观 [8] 投资筛选模型与统计 - 研究显示 同时具备正值的Earnings ESP和Zacks Rank 3（持有）或更高评级的股票 有近70%的概率实现盈利超预期 [6] - 这意味着在10只符合此条件的股票中 有多达7只可能超出市场普遍预期 [6] - Earnings ESP指标通过比较季度“最准确估计”与“市场普遍预期”得出 分析师在财报发布前的最新修正可能包含更准确的信息 [7] 公司当前评级与展望 - Snowflake的股票目前拥有Zacks Rank 3（持有）评级 [8] - 其正值的Earnings ESP与持有评级相结合 预示着公司下一次财报可能再次超出预期 [8] - 该股票属于Zacks互联网软件行业 [1]

公司与OpenAI的战略合作 - Snowflake与OpenAI达成一项价值2亿美元的合作协议 [1] - 合作旨在将OpenAI的先进人工智能模型直接集成到Snowflake的云数据平台中 [1] - 双方将共同开发能够处理复杂工作流程的人工智能代理 [1] 合作的技术与产品方向 - 开发的人工智能代理将允许用户使用自然语言提问 [1] - 用户无需编写代码即可从公司数据中获得答案 [1] 行业趋势与市场需求 - 企业正越来越依赖人工智能从海量数据中提取洞察 [1]

公司与战略合作 - Snowflake宣布与OpenAI达成一项价值2亿美元的战略合作伙伴关系 [1] - 合作核心是将OpenAI的先进人工智能模型直接集成到Snowflake的云数据平台中 [1] 行业趋势与市场背景 - 企业正越来越多地将人工智能技术应用于其数据管理和分析流程 [1]