文｜數據猿

"沒有永遠的朋友，也沒有永遠的對手。

近期，一紙聯合公告，將兩家看似風格迥異的全球頭部大數據公司綁在了一起。

一家是以"數據云"著稱的Snowflake，憑借簡潔高效的架構服務企業存儲與計算；一家是以"情報系統"起家的Palantir，以強硬的工程文化和深度綁定客戶著稱。它們過去雖有客戶重疊，但在市場邏輯上，更像是"交界線上的競爭者"。

如今，這兩家公司卻開始走向集成——Snowflake的AI Data Cloud，將原生支持Palantir的Foundry與AIP平臺。從數據到決策，從存儲到應用，平臺之間的高墻，正在變成橋梁。

資本市場反應積極，Snowflake股價盤前一度上漲約6.3%，Palantir約 1.2%。作為雙方共同客戶的伊頓公司表示，此項合作將幫助其消除數據冗余，加速AI應用開發進程。

那么，這次合作是否標志著大數據產業格局正式進入"平臺聯盟時代"？中國大數據企業可以借鑒么？接下來，我們試圖剖析一下這個問題。

曾經的對手，變成朋友？

Snowflake與Palantir的合作代表了平臺型企業戰略思維的根本性轉變。Snowflake首席營收官Mike Gannon表示："將Palantir與Snowflake平臺的優勢相結合是順理成章的選擇，此舉旨在減少客戶在部署智能應用過程中的阻礙。"

此次合作涵蓋了三個層面的深度整合。在基礎設施層，Snowflake的"AI Data Cloud"作為"數據中樞"，支持Palantir Foundry的"數據連接器"原生嵌入；在應用層，AIP的"AI代理"深度嵌入Snowflake的Cortex引擎；在生態層，雙方通過標準化接口開放能力，方便第三方ISV和開發者在兩大平臺之上構建行業解決方案。

這種整合帶來的直接效益是顯著的。這類零拷貝、端到端集成，典型效果是顯著縮短從數據到應用的周期，并減少冗余存儲和數據搬運帶來的成本與風險。

Snowflake與Palantir的合作不是孤立事件，而是全球大數據產業向生態化發展的一個縮影。2025年上半年，隨著Databricks在Unity Catalog中全面支持 Apache Iceberg、Snowflake強化對開放表格格式的支持，兩大平臺在Iceberg上的互操作性顯著增強，客戶可以在兩邊共享數據而無需重復復制。

在2025年5月的SAP全球藍寶石大會上，微軟與SAP發布了多項新產品和服務。特別值得關注的是，SAP Business Data Cloud和SAP Databricks將于2025年第三季度登錄微軟Azure，并將充分利用微軟一方的Azure Databricks服務。

更引人注目的是，SAP Business Data Cloud與Azure Databricks之間將支持 "零復制共享連接器"，實現SAP數據與非SAP數據之間的高效協同分析，無需額外復制數據，既節省成本，也提升速度。

2025年10月，Cognite與Snowflake合作實現了工業數據的雙向零拷貝數據共享，通過實時數據流和統一數據源提升工業智能應用效率。該合作是Snowflake擴展AI數據云生態的一部分，旨在強化制造業客戶的數據處理能力。

這一系列合作背后，是三大產業趨勢的推動。

生成式AI推動企業智能化需求激增。多家機構預計，2025年全球與AI相關的支出規模將接近甚至超過1萬億美元，企業級AI投入進入加速期。企業級客戶，尤其是政府和大型商業機構，對一體化AI解決方案的需求呈現爆發式增長。

數據主權政策與合規要求加強。在全球范圍內，數據主權政策和合規要求正在不斷加強。歐盟的《AI法案》和美國的《執行令》要求數據流水線"可解釋、可審計"。與此同時，中國國家數據局在《可信數據空間發展行動計劃（2024—2028年）》中提出，將建成100個以上可信數據空間。

企業客戶對一體化數據服務的需求上升。Palantir在2025年公布的第二季度業績顯示，其美國商業收入同比暴漲93%，這一驚人增長背后反映的正是市場對一體化AI解決方案的旺盛需求。企業客戶不再滿足于分散的模塊化產品，而是需要從數據到AI應用的端到端解決方案。

分析這些合作案例，可以發現三個明顯共性：

這些合作都致力于打破數據孤島，實現跨平臺的數據流通與治理。無論是Snowflake與Palantir的深度集成，還是SAP與微軟的"零復制共享連接器"，其核心目標都是在確保數據安全和合規的同時，實現數據價值最大化。

"零拷貝"或"零復制"成為這些合作共同的技術關鍵詞。這反映了企業希望減少數據移動帶來的成本、延遲和安全風險。這些合作本質上都是對市場需求的直接回應。這表明平臺廠商已經認識到，單一平臺難以滿足客戶所有需求，通過合作提供一體化服務已成為競爭優勢的重要來源。

是什么推動了這些聯合？

Snowflake與Palantir牽手，并非偶然。這是平臺型企業在AI時代"重新編隊"的一個信號，也是由四股力量共同作用的結果：客戶需求變化、技術架構演進、商業邏輯轉向和競爭格局重塑。

第一，是客戶需求的重構。

過去，企業可以容忍工具碎片化、系統割裂，只要能跑起來就行。但AI時代，企業對數據到應用的路徑提出了更高要求——更快、更穩、更合規。拼湊式"工具集合"正在讓位于"端到端解決方案"。特別是金融、醫療、政府這類強監管行業，不僅要智能化，更要可追溯、可審計、可控。Snowflake與Palantir的合作，實質上就是把"數據中樞"與"AI代理"拉通，用更短的路徑解決"從數據到決策"的最后一公里問題。

第二，是技術架構的變化。

"零拷貝""可信數據空間"這些概念曾是實驗室里的理想模型，如今正在成為產業底座。零拷貝減少了數據移動，提高了效率，也降低了風險。可信數據空間則讓"數據互信"變成現實基礎，使跨平臺協作不再是安全噩夢。在這些基礎能力具備之后，平臺之間的集成從"不得不做"，變成"值得做""可以做"。

第三，是資本市場的倒逼。

在AI泡沫逐漸冷卻的當下，資本更關心的是"能不能兌現"，而非"能不能想象"。Palantir股價年內翻番，靠的不是講故事，而是AIP平臺在100多家機構中的真實落地。Snowflake則需要證明自己不是AI時代的"數據倉庫宿管"，而是真正參與到智能鏈條中。平臺+平臺，帶來的是更高客單價、更低CAC（客戶獲取成本）和更快的部署周期——這是資本想看到的故事結構。

最后，是云巨頭的壓迫感。

AWS、Azure、Google Cloud的閉環體系已經形成"云上孤島"。基礎設施、數據平臺、AI服務、業務應用層層嵌套，構建起一道天然護城河。獨立平臺要么被集成、被替代，要么自建完整能力。但對Snowflake和Palantir來說，最現實的路徑是：結盟抗衡。通過標準化接口構建"開放生態"，在保留專業性的前提下，實現互聯互通。這是一種"松耦合、高協同"的聯盟策略，避免重資產擴張，又贏得了系統級競爭力。

這四股力量共同指向一個趨勢：數據產業的競爭正從"單點卓越"轉向"生態協同"。未來不是平臺對平臺，而是生態對生態。誰能構建更強大的協作網絡、更少的摩擦成本、更快的落地通道，誰就能率先抵達AI時代的深水區。

中國大數據企業，能學到什么？

Snowflake與Palantir的戰略合作不僅是一次技術整合，更是全球大數據產業發展的重要風向標。這一合作模式對中國企業具有深遠的借鑒意義，為正處于轉型升級關鍵期的中國大數據產業提供了可行的發展模板。

中國大數據產業經過多年發展，已形成較為完善的"數據底座+AI平臺+行業應用"多層產業結構，與全球趨勢高度契合。然而與全球領先水平相比，中國大數據企業仍多數處于"單點競爭"階段，缺乏跨平臺生態協同。在2025年中國國際大數據產業博覽會上，來自31個國家的168名外賓、1.6萬名嘉賓齊聚一堂，375家參展企業帶來1300多項創新成果，89場活動吸引超5萬人次參加。這場盛會展示了中國大數據產業的活力，但也暴露了產業協同不足的問題。

中國大數據產業面臨的三大挑戰：數據孤島現象嚴重，各部門、各企業間數據標準不統一，流通渠道不暢通，難以形成協同效應；技術創新同質化，企業大多集中在相似領域進行競爭，缺乏差異化優勢構建；應用場景深度不足，解決方案多為"點狀應用"，難以提供端到端的全鏈條價值。

從Palantir的發展歷程來看，其成功并非偶然。Palantir最早從政府反恐需求切入，逐步擴展至金融、醫療等多個領域，形成了跨行業的解決方案能力。這種深度聚焦特定領域然后逐步擴展的路徑值得中國大數據企業借鑒。

從"垂直能力疊加"走向"體系共建"：Palantir的發展歷程證明，深度聚焦特定領域然后逐步擴展是更為可持續的發展路徑。中國大數據企業應避免"大而全"的盲目擴張，而是通過深耕核心領域構建差異化優勢，然后尋求體系化擴展。

從"數據孤島"走向"互信數據生態"：貴州在數據生態建設方面的實踐提供了有益探索。在數據交易生態大會上，北京、深圳、貴陽三地數據交易所簽署戰略合作協議，打破數據孤島，形成數據要素市場新格局。

從"單廠閉環"走向"跨平臺協同"：正如Snowflake選擇與Palantir合作而非自建所有能力，中國大數據企業也應摒棄"自成體系"的思維，擁抱開放合作。在貴州小蘭山數字文化產業生態村落，6家大數據企業簽約落戶貴州，形成產業集聚效應。

基于國際經驗和中國市場特點，可以探索四種合作模式：

底座型+行業型合作：華為云與金蝶軟件的合作是這一模式的典型代表。華為云作為底層數據基礎設施提供商，與金蝶的企業管理軟件能力相結合，共同構建智能企業云生態。

云廠商+分析廠商合作：如阿里云與帆軟、騰訊云與帆軟等，通過云側算力與存儲疊加BI廠商的數據分析與可視化能力，為客戶提供更完整的數據價值實現路徑。

數據公司+AI公司合作：例如數勢科技與DeepSeek已經在"DataOps+AI Agent"方向上展開適配與合作；類似星環科技與百川智能這類"數據平臺+通用大模型"的組合，也具備天然的協同空間。

工業數據方向：在工業數據領域，東方國信、樹根互聯、航天云網等企業可參照Cognite模式，構建工業領域的數據協作標準。

中國大數據產業向生態協同方向的轉型，將產生深遠的影響。

推動行業從"工具競爭"向"生態協同"演化。單一工具或技術的競爭優勢將逐漸減弱，取而代之的是生態系統之間的競爭。正如Snowflake通過"數據市場"構建跨組織協作網絡，中國大數據企業也應從提供單點工具向構建完整生態轉型。

帶動行業共建可信數據空間與共享協議。數據安全和隱私保護是數據共享的前提。中國大數據企業需共同推動可信數據空間和共享協議的建設，平衡數據價值挖掘與隱私保護的關系。

促成"數據+AI"企業服務體系成熟化。生態合作將加速"數據+AI"企業服務體系的成熟，推動AI技術在各行各業的規模化應用。正如Palantir通過AIP平臺將AI能力融入企業業務流程，中國大數據企業也應致力于降低AI應用門檻，推動AI普惠化。

形成以"開放接口、可信共享"為核心的新競爭格局。未來的競爭將不再是單一產品或技術的競爭，而是基于"開放接口、可信共享"的生態系統之間的競爭。

這是一個平臺開始變"謙卑"的時代。

AI帶來了新變量，也重塑了舊秩序。客戶需要一體化解決方案、監管要求全流程可追溯、資本市場不再迷信故事、技術架構也終于支持了"互信共享"的理想主義。于是，原本各自為戰的獨立廠商，終于坐上了一張桌子。

對中國大數據企業而言，關鍵問題不再是"是否要合作"，而是"有沒有足夠的接口、標準和信任，能夠參與一個更大的生態"，是"我們在這張生態棋盤上，扮演什么角色"。

如果產業已經進入"生態協作"的深水區，那么留下來的，也許不是最強的單點玩家，而是最懂得連接與共建的那一群人。也許，下一個十年，屬于那些愿意放下封閉思維、主動尋找聯盟的"合作者"。

這是Snowflake與Palantir牽手背后，值得我們思考的東西。