Snowflake CEO斯里达尔·拉马斯瓦米谈人工智能竞赛与软件的未来

2026年2月13日，《大型科技播客》（Big Technology Podcast）主持人亚历克斯·坎特罗维茨（Alex Kantrowitzs）再次迎来老朋友斯里达尔·拉马斯瓦米（Sridhar Ramaswamy）。这是这位Snowflake CEO第三次做客该节目，话题涵盖当前人工智能竞赛格局、企业软件的生死存亡，以及"影子AI"正在如何从底层颠覆大公司的工作方式。Snowflake是一家市值约590亿美元的上市数据云公司，核心业务是帮助企业存储、分析和共享数据——简单说，它是企业AI的地基：模型再强，没有干净、可用的数据，什么都跑不起来。正是这个位置，让拉马斯瓦米得以近距离观察AI竞赛中每一个真实的商业决策。

拉马斯瓦米的履历是理解这场对话的关键。他曾在谷歌工作15年，最终官至广告与商务高级副总裁，亲历了这家公司几乎所有的重大危机时刻。2019年，他离开谷歌创立了无广告搜索引擎Neeva，2023年将其出售给Snowflake，并于2024年2月接任Snowflake首席执行官。就在本次播客录制前不久，Snowflake刚刚宣布与OpenAI达成2亿美元的合作协议，公司FY2026全年产品营收增长29%，剩余履约义务激增42%至97.7亿美元。他所说的每一句话，都有现实数字在背后兜底。

这场超过一小时的对话，没有废话，也没有回避尖锐的问题。

领先优势从来都不是永久的

不是OpenAI一家独大的时代结束了，而是这个时代从来就没真正存在过——拉马斯瓦米从一开始就打破了一个常见的叙事。

"人工智能竞赛每个月都在变化，"他说，"我们都应该为自己做出的预测感到骄傲，因为总有一个会成真，而世界变化足够大，让我们不得不重新做预测。"

他用一组数据说明了这种流动性：从2025年1月到2026年1月，OpenAI网站访问量增长了50%，而同期谷歌Gemini的聊天机器人访问量增长了647%。OpenAI的绝对体量仍然巨大，但相对优势正在收窄。

更有趣的是他对领先周期长度的判断："一个优秀的新模型，有时能带来长达一年的领先优势，这在当今世界简直是漫长的。"他以GPT-4为例：该模型据称2022年8月已准备就绪，而Anthropic花了整整两年时间，到2024年夏天才开发出公认可以匹敌的版本。随后，Anthropic在编码模型上登顶，OpenAI和谷歌又花了超过一年才追上。

"这说明领先优势正在缩小，竞争会越来越激烈。"

他对谷歌的判断颇为直白："谷歌一直拥有深厚的人工智能专业积累，这已成为他们真正的武器。一旦他们到达领先地位，充沛的资金、TPU这样的基础设施投资，所有这些都会成为加速器。"当年投资TPU看起来"有点疯狂"，如今已成护城河。

谷歌为什么总能在危机里被激活

"他们有危机基因。"拉马斯瓦米说。

他回忆了2005年前后，微软的live.com（Bing前身）首次推出时，谷歌内部进入了一种他们称为"cordolo"的状态——字面意思接近"黄色绳子"，象征把团队紧急集结到拉里·佩奇面前，每天汇报今天要做什么。"基本上就是放下一切，我们必须比他们更快更好。"

他在谷歌的每一年，都能想到一两次这种级别的危机响应。从外部看，谷歌是一家沉稳的公司，但内部始终处于某种备战状态。谷歌+（Google+）的失败，他坦率地说是因为面对具有网络效应的社交平台，作为新进入者的挑战实在太大，这与执行力无关，更接近结构性困境。

但谷歌云的成功说明，这家公司具备真正的适应能力。"当Sergey在DeepMind的迷你厨房里和员工随意聊天时，那种对关键时刻的感知力，就是伟大领导者带来的东西，谷歌一直都有这个。"

他的结论是：OpenAI和Anthropic取得的任何领先优势都不会持久，这不是悲观预判，而是对竞争本质的描述。"这对我们所有人来说都是好事。"

他们看到我的手机，都惊叫了出来

关于智能体AI是炒作还是现实，拉马斯瓦米给出的不是数据，而是一个场景。

在达沃斯论坛期间，他见了大约20位CEO和CIO。他的标准操作流程是：在每次会面之前，打开Snowflake自己开发的销售智能体，查询该客户的相关信息——上一次会议的内容是什么、还有哪些未解决的议题，所有这些在手机上一目了然。

"我会把手机翻过来给他们看，他们都会说：'天哪！'"

然后他补了一句，让人印象深刻："但无一例外，这20位CEO都没有同样的工具。"

这就是他眼中炒作与现实之间的分野。那些说智能体AI还停留在PPT上的人，是因为从来没有一个真正为他们的需求构建的产品。

他接着讲了一个具体案例：拜访一家拥有500万个SKU的大型制造商，对方的问题是定价——他们不知道竞争对手的定价，不知道如何同时考虑产品利润率和NPS。他们请Snowflake帮助构建一个智能体系统，能够综合所有这些变量，每天给出定价建议。"这一个项目，就可能为他们带来数亿美元的额外收入。"

Snowflake内部也在"活出自己说的话"。他们把支持团队从50人写软件、300人用软件调试问题，改造为一个以工具为核心的构建者模式：工程师用编码智能体Cortex Code分析问题，找到方案，不够用时就建新工具，新工具再被所有人共用。结果是"10倍而非10%"的效率提升，复杂案例的调试时间大幅压缩。

软件股为什么跌：成为"哑巴后端"的恐惧

对话进行到财务估值这一段，气氛变得更加严峻。

主持人引用了一组数据：软件股的前瞻市盈率从33.1倍压缩到23.2倍，降幅30%；SaaS指数较一年前下跌32%，而同期大盘上涨15%，大量公司财报符合甚至超出预期，股价却照样被打压。

拉马斯瓦米给出了他的解读：市场正在给一种特定模式定价，那就是"把AI当作SaaS软件的附加选项"。这种模式的逻辑是：给你一个AI功能，加到订阅包里，不管你用不用。"我认为当前的时刻正在说明，这不是一个赢的AI策略。"

真正的风险，他用播客当天刚发生的一件事做了说明：Anthropic发布了一款法律插件，消息一出，汤森路透当天遭遇了史上最大单日跌幅，LegalZoom类似平台也应声下跌。他的分析是：市场在担心，许多曾经作为"工作发生地"的专业软件——比如你去LexisNexis做法律研究——可能变成另一个更大平台的输入来源，变成一个功能而不是平台本身。

"那些依靠数据孤岛和功能锁定建立护城河的公司，在这个世界里会非常艰难。"

他给出的替代路径是：从数据平台出发，接入MCP及各类API，打通与其他系统的互操作，让智能体在数据之上运行，帮助企业快速获取价值。"我们的产品是按消耗计费的，不用就没有惩罚，这也让我们更容易被企业接受。"

但他也承认了一个反向威胁：大型模型公司希望所有企业的数据都轻松流向他们，"世界只是一根哑巴数据管道，喂进那个大脑"。这是他必须正面抗衡的竞争方向。他的回答是：Snowflake托管的不只是数据，还有企业最重要的预测模型，这是难以迁移的护城河——但前提是他们能持续为客户创造出足够的价值。

我儿子一天之内搭好了他的个人AI助手

下半场，话题转向了一个更草根的现象：影子AI（Shadow AI）。

拉马斯瓦米讲了一个关于他26岁儿子的故事。儿子从纽约搬到旧金山，新工作是周二开始，中间有一天空档。拉马斯瓦米去上班，儿子在家，等他回来时，发现儿子在AWS上开了一台Ubuntu实例（完全与自己的电脑隔离），在上面跑起了OpenClaw作为个人AI助手，配置了Telegram接入，搭好了待办清单机器人，还专门给老爹建了一个每日X平台AI动态简报——因为老爹说他不想在X上花太多时间但又不想错过重要内容。

"这花了他几个小时。"

他用这个故事说明了为什么影子AI不可阻挡：当一项技术能在几小时内为普通人提供原本需要一个团队才能实现的功能，人们就不会等公司IT部门的审批了。

他在达沃斯的预测是：2026年，员工自选的免费AI工具，将继续是企业AI采用的主要驱动力，而不是IT部门批准的官方产品。这是他深思熟虑的判断，不是旁观者的感慨。

企业该怎么应对？他给出了Snowflake内部的做法：从2000人的解决方案工程师团队里，挑出三四十人作为先行者，给他们培训、让他们试用，称他们为"AI拥护者"，然后让他们负责在各个团队之间传播。"大公司的变革不会来自自上而下的命令。我对AI的了解，和我9000名员工加在一起的知识相比，微乎其微。"

他甚至把下一次全员大会的结构都改了：原本是高管轮流汇报，他坚持把大部分时间留给一线员工分享他们正在用AI做什么。"我需要的是找到那些火种人，展示他们的工作，让这成为我们集体智慧的来源。"

当然，他也有底线。"如果我发现有人在Snowflake的笔记本电脑上跑OpenClaw，我会火冒三丈。那不安全。但我们可以帮你在AWS上开一台免费的Ubuntu机器。"一位具有前瞻性的安全主管，在这里至关重要——既要能推动创新，又要防止不安全的行为。

DeepSeek让大型科技公司对AI模型的垄断松动了

"大型科技公司对AI模型的控制正在松动。"这是拉马斯瓦米年初发布的七项预测之一，而他说这个预测恰好是在DeepSeek改变行业格局整整一年后。

他的逻辑很简单：新的训练方法已经证明，并非只有花费最多、规模最大的模型才能达到顶尖性能。Snowflake自己曾尝试构建基础模型，后来认为这不是他们要玩的游戏。现在有四家供应商被公认为达到了最先进水平，而仅仅在前一天，新发布的Qwen模型在性能上已经非常接近Anthropic的旗舰模型。

对Snowflake而言，这是好消息："我们更倾向于一个有很多优秀模型，尤其是开源模型的世界，因为我们也有优秀的基础设施团队，非常擅长大规模运行这些模型。"

他对中国开源模型的立场出人意料地平和，甚至带点鼓励。"仅仅知道某件事是可能的，就能促使人们竭尽全力去实现它。历史反复证明了这一点。"他认为，DeepSeek的出现会倒逼Mistral在欧洲取得突破，会促使Reflection AI（一家总部在布鲁克林和旧金山的公司，Snowflake与之有合作）在美国推进，也会迫使Meta在开源方向投入更多。

他指出了一个被忽视的风险：美国顶尖AI实验室的封闭性，正在导致学术界和工业界的脱节。"谷歌搜索作为学术领域，在谷歌做大之后几乎消亡了，因为他们不发论文，遥遥领先所有人，这个领域就没有学者研究的空间了。"他担心同样的事情正在发生于AI领域——而中国公司恰恰在发表研究成果，让全世界的大学和学生都能在此基础上推进。"从这个角度来看，开源实际上对我们整体而言是净收益。"