Snowflake 的 AI 變現使營收成長與獲利能力之間的平衡受到關注。BNP Paribas 在 2026 年 10 月 20 日的評論中指出，AI 相關營收的利潤率可能較低，但這類業務可支援核心資料工作負載，進而有助於整體業務。
重點摘要
- BNP Paribas 認為，儘管 AI 營收的利潤率較低，核心工作負載仍可能受益。
- Cortex AI Gateway 的設計旨在協助客戶管理模型選擇與 AI 使用成本。
- 產品效率目標並不能證明 Snowflake 已公布的利潤率有所改善。
目錄
Snowflake 的 AI 成長帶來利潤率取捨
BNP Paribas 的評估聚焦於 AI 活動與 Snowflake 既有資料業務的相互作用。AI 營收本身的獲利能力可能較低，但相關的核心工作負載需求可能有助於提升整體獲利能力。這是分析師的預期，並非已公布的財務結果或管理層指引。
該銀行也預期，Snowflake 透過 AI Gateway 產品限制代幣轉付營收的做法，將緩解利潤率壓力。這項區別十分重要：增加 AI 營收，與從該營收中保留更多利潤，是衡量進展的不同指標。
Snowflake 的產品公告顯示公司著重於 AI 成本管理，但並未量化代幣轉付營收的減少幅度，也未證明因此帶來公司利潤率改善。
| 項目 | 詳情 |
|---|---|
| Gateway 推出 | Snowflake 於 2026 年 7 月宣布推出 Cortex AI Gateway。 |
| DeepSeek-V4-Flash 0731 | 在 8 月 18 日的公告中列為封閉預覽版。 |
| GLM-5.3 | 計劃推出封閉預覽版，視模型供應情況而定。 |
Gateway 開發旨在提高模型使用效率
Snowflake 於 2026 年 8 月 18 日發布的動態模型路由公告介紹了相關功能，旨在為各項任務匹配兼顧模型品質與成本的適當方案。較低複雜度的請求將導向效率較高的模型，而需要更深入推理的任務則會使用前沿模型。
此做法著眼於客戶在例行工作中使用不必要的高價模型所產生的成本。這與 Snowflake 可從 AI 服務保留多少利潤是不同的問題，儘管兩者都關乎擴大 AI 使用規模的經濟效益。
8 月的公告也介紹了代幣用量與成本的可視性、支出上限，以及將用量分配至不同團隊的工具。Snowflake 表示，模型路由可隨著模型效能和定價變化而調整，減少客戶重建應用程式的必要。
可用性仍是一項重要限定條件。在 8 月公告發布時，Snowflake 表示動態模型路由即將進入封閉預覽階段；該公告並未證明產品已全面推出。
結論
下一項已宣布的產品里程碑是動態模型路由進入封閉預覽階段，但 8 月的公告未指定日期。其提升客戶效率的目標，應與 BNP Paribas 對 AI 採用最終將有助於 Snowflake 獲利能力的預期分開看待。
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