公司评级与目标价 - 摩根士丹利首次将Snowflake股票评级定为"增持" 目标价262美元 [1] - 新任首席执行官斯里达尔·拉马斯瓦米领导下的战略执行力和产品迭代速度显著提升 [1] 业务转型与增长潜力 - 公司业务转型取得实质性进展 产品收入增速稳定在20%量级 [1] - 通过向数据工程和人工智能领域延伸 2030年前有望实现超过20%的复合年均增长率 [1] - 销售体系优化、市场策略调整及产品研发流程三大环节实现质效提升 [1] 产品创新与核心赛道 - 云数据仓库持续迭代 数据工程解决方案日益完善 [1] - 人工智能/机器学习平台功能强化 企业级应用与协作工具开发取得进展 [1] - AI技术深度融入核心产品 基础数据仓库业务呈现企稳态势 [1] 市场表现与投资者预期 - 公司股价年初至今累计上涨37% 跑赢同期剔除Palantir后大型软件股9%的平均涨幅 [2] - 摩根士丹利认为随着季度业绩持续验证 市场对其成长性预期有望进入上行通道 [2]

作者 | 郭炜 白鲸开源 CEO，Apache 基金会成员 从技术架构的角度看，我认为这一次的 AI 浪潮将深刻影响整个软件生态。DSS 系统的设计是以 人作为最终消费者的决策支持逻辑为中心，然而，随着 Agentic AI 时代来临，最终的"消费者"更 可能是 Agent，对数据仓库和复杂 ETL 链路将被重新设计，甚至消失。传统数据仓库偏重结构与 查询模式，会被 Agentic Data Stack 架构强调语义与响应模式取代。本文作者的原标题为《 传统 数据仓库正在被 Agentic AI 吞噬？Agentic Data Stack 初探》。 引言：Snowflake 换 CEO 背后的信号 2024 年春天，云数据仓库的明星公司 Snowflake 宣布换帅，前 Google 广告业务负责人 Sridhar Ramaswamy 接替了曾带领 Snowflake 实现 600 亿美元估值的传奇 CEO Frank Slootman 。 如果你只是把这当成一次高管轮换，理解就不够透彻，因为这背后真正的隐喻是， 数据仓库世界 的范式，正在悄然巨变 。 "技术的演进，从来不是线性推进，而是技术的跃迁，从 OL ...

Databricks与Snowflake竞争态势 - Databricks年中/下半年预计营收运行率将达到37亿美元 同比增长约50% 数据仓库营收运行率将超过10亿美元 表现强劲但符合预期 未引发对Snowflake市场份额流失的担忧 [2] - Databricks的AI套件年度经常性收入(ARR)为3亿美元 高于Snowflake [2] - Databricks首席执行官对Snowflake态度较过去更为中立 客户反馈显示两家公司发展步伐大致相同 两年前未见此现象 [2][3] 行业趋势与客户反馈 - Postgres数据库需求非常火爆 对MongoDB构成潜在压力 [2] - 企业AI代理部署仍处早期阶段 炒作成分居多 数据质量差导致AI效果不佳 [2][3] - 欧洲、中东和非洲(EMEA)市场需求疲软 表现低迷 [2] - 数据湖或冰山技术采用反馈比预期更积极 [3] 估值与投资观点 - Snowflake若增长率趋向30%且数据投资周期持续 13倍/51倍的CY26E营收/自由现金流倍数被视为合理 [3] - 维持265美元目标价 基于CY26E 17倍/66倍倍数 认为相对高增长同行群体存在合理溢价 [3] - 行业整体基调支持数据层投资依然强劲 可能成为Databricks和Snowflake的共同推动力 [1][2]

数据仓库技术演进 - 1970年Bill Inmon提出数据仓库概念，奠定企业数据架构基石[5] - 1983年Teradata推出MPP架构，处理效率比Oracle/DB2高数倍[7] - 1996年Kimball提出雪花模型，OLAP引擎形成系统方法论[9] - 2013年Hadoop兴起，大数据平台开始替代传统数据仓库[10][12] - 2015年Snowflake以云原生架构颠覆市场，估值达600亿美元[2][13] Agentic AI对数据架构的颠覆 - AI从被动工具变为主动Agent，数据消费者从人转变为智能体[1][16][21] - 传统DSS系统为人设计，Agentic Data Stack需支持语义与响应模式[25][27] - 数据存储单元演进为Contextual Data Unit(CDU)，融合数据与语义[26] - 数据处理层转变为Data Flow Agent，实现事件驱动与意图驱动[31] 行业变革信号 - Snowflake更换CEO，战略转向AI-first和Agent-driven架构[2] - 风投密集押注Agentic AI，硅谷形成新技术投资热点[3] - 实时数据仓库层数从3-4层简化为2层，反映业务敏捷需求[35] - Apache SeaTunnel社区已开始探索Data Flow Agent技术路径[33] 未来技术架构预测 - 数据交互层进化为Semantic Orchestrator，充当Agent与数据的桥梁[30] - 数据存储层转型为Data Mesh，提供融合语义的计算友好存储[30] - 企业数据建设总成本将显著降低，中小公司也能实现智能数据应用[32] - 技术采纳周期预计需4-5年，实时数仓普及后进入爆发期[35][36] 历史经验与行业启示 - 技术跃迁非线性发展，如Hadoop颠覆Teradata[2][12] - 颠覆性创新常来自跨界竞争者（如共享单车vs传统自行车）[33] - 当前数据仓库ROI优势可能被Agentic Data Stack整体效率超越[35] - 行业分歧明显，存在"降临派"与"保守派"观点对立[34]