研究Snowflake后，我重新理解了技术型公司的护城河

最近研究 Snowflake，让我产生了几个比较深的感受。

首先，这是一类我过去接触比较少的产品。

在我的日常工作中，更多接触的是面向普通用户或者业务团队的 SaaS 产品，比如营销工具、运营工具、效率工具。但 Snowflake 所处的是企业数据基础设施领域，它距离普通业务场景更远，也更偏底层技术。

另外，国内云计算市场的发展路径和海外也有明显差异。国内大型云厂商往往提供了一整套从基础设施到应用层的产品矩阵，很多企业用户习惯直接采购云厂商提供的解决方案。而海外市场中，独立的软件公司依然有非常强的生存空间。

阅读 Snowflake 财报以及它和 Databricks 的竞争之后，我最大的几个感受：

1、不是最强的公司，也不影响成为优秀的商业公司。
技术领域永远存在更强的竞争者，但商业成功并不只取决于技术能力排名第一，而取决于是否找到自己的生态位、客户价值和商业模式。

2、即使和超级巨头竞争，只要拥有自己的优势，同样可以获得巨大成功。
Snowflake 需要面对 AWS、Microsoft、Google 这样的云计算巨头，也需要面对 Databricks 这样的 AI 数据平台公司，但它依然成长为几十亿美元收入规模的企业。

3、计算机技术是一门深度极高的学科。
以前理解 SaaS，更多关注增长、销售、留存、商业模式。但 Snowflake 让我看到，在技术型产品中，底层架构、开发者生态、技术路线选择，本身就是决定长期竞争力的重要因素。

4、好的生意不一定需要上市。
Databricks 在收入规模接近 Snowflake、增长速度更快的情况下，依然选择保持私有化。

5、技术积累，是技术型公司的核心护城河。
对于基础设施型产品来说，短期营销无法创造真正优势，长期技术积累、开发者生态和客户信任才是决定企业价值的关键。

一、Snowflake是什么？一家企业数据基础设施公司

Snowflake 是一家云数据平台（Cloud Data Platform）公司。

它帮助企业把分散在不同系统中的数据集中管理，让企业可以进行数据分析、机器学习以及 AI 应用开发。它不是传统数据库，也不是单纯的 BI 工具，而是处于企业数据基础设施链条中的重要一环：

业务系统（Salesforce / ERP / App）
↓
数据存储与治理
↓
Snowflake
↓
分析 / AI 应用
（Tableau / PowerBI / AI Agent）

过去企业数据存在几十个不同系统里，很难统一分析。Snowflake 的价值就是：

把这些数据集中到一个 Data Cloud 中，让企业能够统一查询数据、进行业务分析和构建 AI 应用。

如果说过去企业需要的是“管理数据”，那么未来 AI 时代企业需要的是“利用数据产生智能”。

Snowflake 希望成为企业 AI 时代的数据基础设施。

二、为什么企业愿意选择 Snowflake，而不是直接使用 AWS？

AWS 自己也有一整套数据产品，为什么企业还需要 Snowflake？

答案是：Snowflake 并不是因为基础设施能力超过 AWS，而是在企业数据管理层提供了更成熟的产品体验。

1. 更成熟的产品化体验

AWS 的逻辑是提供基础能力，让企业自己组合。

Snowflake 的逻辑是把复杂的数据基础设施封装成企业可以直接使用的平台。

2. 跨云能力

大型企业通常不会只使用一家云厂商。Snowflake 支持多云环境，让企业可以避免被单一云平台锁定。

3. 数据共享能力

Snowflake 的 Data Sharing 是它的重要特色，可以让企业更方便地共享数据，并形成 Data Marketplace 数据生态。

4. 计算和存储分离

传统数据库通常计算和存储绑定，而 Snowflake 将两者拆开，不同团队可以基于同一份数据进行不同计算。

5. 企业级数据治理能力

大型企业最关心的问题不是有没有数据，而是谁可以访问什么数据，以及如何满足安全和合规要求。

三、Snowflake 和 Databricks：过去的数据时代与未来的 AI 时代

Snowflake是过去10年云数据时代的赢家；Databricks是过去几年AI浪潮中增长最快的数据基础设施公司。未来竞争不是谁替代谁，而是谁成为AI时代企业数据入口。

Snowflake是2012年成立的，创始团队来自Oracle和数据库领域，主要提供云上的企业数据仓库，是Oracle/Teradata的替代者；

Databricks是2013年成立的，创始团队来自Apache Spark（全球最流行的大数据计算框架之一），他们看到google、facebook等公司不是缺数据库，而是缺少「如何处理海量数据，并训练机器学习模型」的解决方案，所以他们创造了Apache Spark，目标是快速处理大规模数据。后来Databricks商业化，提出了Lakehouse架构，把Data Warehouse和Data Lake结合，将大量数据先在datawarehouse整理成结构化分析数据，再通过AI/ML，整理成Lakehouse。

2020年以后，用数据训练AI、建立推荐系统的需求急速上升，Databricks的优势就显现出来。

过去企业关注： “过去发生了什么？”

未来企业关注： “未来应该怎么做？”

AI 时代的数据需求，让 Databricks 的优势开始显现。

但这并不意味着 Snowflake 失败。

Snowflake 是过去十年云数据时代的赢家。
Databricks 是过去几年 AI 浪潮中增长最快的数据基础设施公司。

四、Snowflake近三年财务表现

FY2026：

• Non-GAAP经营利润：4.9亿美元
• Non-GAAP经营利润率：10%
• 经营现金流：12.2亿美元
• 自由现金流：11.2亿美元
• FCF Margin：约24%

FY2026 Snowflake拥有约12140家付费客户，产品收入44.7亿美元，折算单客户平均年度产品消费约36.8万美元。虽然这个数字是平均值，但可以看出 Snowflake 的商业模式并非面向 SMB 用户，而是主要服务中大型企业。其733家年消费超过100万美元的客户，以及财富2000企业中超过750家采用 Snowflake，都说明它更接近企业级基础设施软件。

五、未来增长策略：从数据仓库走向 AI 数据平台

1. 从数据仓库扩展到 AI 数据平台

未来企业数据进入 Snowflake，然后连接 AI 模型，构建 Agent 和自动化业务流程。

2. 扩大 Data Cloud 生态

通过数据交换市场、第三方数据和应用生态，让 Snowflake 成为企业数据连接平台。

3. 提升 AI 使用量

让客户从 SQL 查询转向 AI Agent 调用，提高数据消费。

4. 提升大客户渗透

进入大型企业后，让更多部门使用，从而提升客户消费。

5. 扩大全球市场

继续拓展欧洲、亚太以及金融、制造、医疗等行业。

Snowflake 给我的最大启发是：

商业成功并不一定来自“最强”。

技术世界永远存在更强的竞争者。

AWS 更强大，Databricks 在 AI 方向增长更快，但 Snowflake 依然找到自己的位置：

成为企业云数据时代的重要基础设施。

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你好，我是 Renee。

SaaS 运营负责人，PLG 模式唯粉。
这里主要分享 SaaS 财报、增长策略，欢迎来找我聊聊 SaaS 业务。