“没有永远的朋友，也没有永远的对手。

近期，一纸联合公告，将两家看似风格迥异的全球头部大数据公司绑在了一起。

一家是以“数据云”著称的Snowflake，凭借简洁高效的架构服务企业存储与计算；一家是以“情报系统”起家的Palantir，以强硬的工程文化和深度绑定客户著称。它们过去虽有客户重叠，但在市场逻辑上，更像是“交界线上的竞争者”。

如今，这两家公司却开始走向集成——Snowflake的AI Data Cloud，将原生支持Palantir的Foundry与AIP平台。从数据到决策，从存储到应用，平台之间的高墙，正在变成桥梁。

资本市场反应积极，Snowflake股价盘前一度上涨约6.3%，Palantir约 1.2%。作为双方共同客户的伊顿公司表示，此项合作将帮助其消除数据冗余，加速AI应用开发进程。

那么，这次合作是否标志着大数据产业格局正式进入“平台联盟时代”？中国大数据企业可以借鉴么？接下来，我们试图剖析一下这个问题。

曾经的对手，变成朋友？

Snowflake与Palantir的合作代表了平台型企业战略思维的根本性转变。Snowflake首席营收官Mike Gannon表示：“将Palantir与Snowflake平台的优势相结合是顺理成章的选择，此举旨在减少客户在部署智能应用过程中的阻碍。”

此次合作涵盖了三个层面的深度整合。在基础设施层，Snowflake的“AI Data Cloud”作为“数据中枢”，支持Palantir Foundry的“数据连接器”原生嵌入；在应用层，AIP的“AI代理”深度嵌入Snowflake的Cortex引擎；在生态层，双方通过标准化接口开放能力，方便第三方ISV和开发者在两大平台之上构建行业解决方案。

这种整合带来的直接效益是显著的。这类零拷贝、端到端集成，典型效果是显著缩短从数据到应用的周期，并减少冗余存储和数据搬运带来的成本与风险。

Snowflake与Palantir的合作不是孤立事件，而是全球大数据产业向生态化发展的一个缩影。2025年上半年，随着Databricks在Unity Catalog中全面支持 Apache Iceberg、Snowflake强化对开放表格格式的支持，两大平台在Iceberg上的互操作性显著增强，客户可以在两边共享数据而无需重复复制。

在2025年5月的SAP全球蓝宝石大会上，微软与SAP发布了多项新产品和服务。特别值得关注的是，SAP Business Data Cloud和SAP Databricks将于2025年第三季度登录微软Azure，并将充分利用微软一方的Azure Databricks服务。

更引人注目的是，SAP Business Data Cloud与Azure Databricks之间将支持 “零复制共享连接器”，实现SAP数据与非SAP数据之间的高效协同分析，无需额外复制数据，既节省成本，也提升速度。

2025年10月，Cognite与Snowflake合作实现了工业数据的双向零拷贝数据共享，通过实时数据流和统一数据源提升工业智能应用效率。该合作是Snowflake扩展AI数据云生态的一部分，旨在强化制造业客户的数据处理能力。

这一系列合作背后，是三大产业趋势的推动。

生成式AI推动企业智能化需求激增。多家机构预计，2025年全球与AI相关的支出规模将接近甚至超过1万亿美元，企业级AI投入进入加速期。企业级客户，尤其是政府和大型商业机构，对一体化AI解决方案的需求呈现爆发式增长。

数据主权政策与合规要求加强。在全球范围内，数据主权政策和合规要求正在不断加强。欧盟的《AI法案》和美国的《执行令》要求数据流水线“可解释、可审计”。与此同时，中国国家数据局在《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》中提出，将建成100个以上可信数据空间。

企业客户对一体化数据服务的需求上升。Palantir在2025年公布的第二季度业绩显示，其美国商业收入同比暴涨93%，这一惊人增长背后反映的正是市场对一体化AI解决方案的旺盛需求。企业客户不再满足于分散的模块化产品，而是需要从数据到AI应用的端到端解决方案。

分析这些合作案例，可以发现三个明显共性：

这些合作都致力于打破数据孤岛，实现跨平台的数据流通与治理。无论是Snowflake与Palantir的深度集成，还是SAP与微软的“零复制共享连接器”，其核心目标都是在确保数据安全和合规的同时，实现数据价值最大化。

“零拷贝”或“零复制”成为这些合作共同的技术关键词。这反映了企业希望减少数据移动带来的成本、延迟和安全风险。这些合作本质上都是对市场需求的直接回应。这表明平台厂商已经认识到，单一平台难以满足客户所有需求，通过合作提供一体化服务已成为竞争优势的重要来源。

是什么推动了这些联合？

Snowflake与Palantir牵手，并非偶然。这是平台型企业在AI时代“重新编队”的一个信号，也是由四股力量共同作用的结果：客户需求变化、技术架构演进、商业逻辑转向和竞争格局重塑。

第一，是客户需求的重构。

过去，企业可以容忍工具碎片化、系统割裂，只要能跑起来就行。但AI时代，企业对数据到应用的路径提出了更高要求——更快、更稳、更合规。拼凑式“工具集合”正在让位于“端到端解决方案”。特别是金融、医疗、政府这类强监管行业，不仅要智能化，更要可追溯、可审计、可控。Snowflake与Palantir的合作，实质上就是把“数据中枢”与“AI代理”拉通，用更短的路径解决“从数据到决策”的最后一公里问题。

第二，是技术架构的变化。

“零拷贝”“可信数据空间”这些概念曾是实验室里的理想模型，如今正在成为产业底座。零拷贝减少了数据移动，提高了效率，也降低了风险。可信数据空间则让“数据互信”变成现实基础，使跨平台协作不再是安全噩梦。在这些基础能力具备之后，平台之间的集成从“不得不做”，变成“值得做”“可以做”。

第三，是资本市场的倒逼。

在AI泡沫逐渐冷却的当下，资本更关心的是“能不能兑现”，而非“能不能想象”。Palantir股价年内翻番，靠的不是讲故事，而是AIP平台在100多家机构中的真实落地。Snowflake则需要证明自己不是AI时代的“数据仓库宿管”，而是真正参与到智能链条中。平台+平台，带来的是更高客单价、更低CAC（客户获取成本）和更快的部署周期——这是资本想看到的故事结构。

最后，是云巨头的压迫感。

AWS、Azure、Google Cloud的闭环体系已经形成“云上孤岛”。基础设施、数据平台、AI服务、业务应用层层嵌套，构建起一道天然护城河。独立平台要么被集成、被替代，要么自建完整能力。但对Snowflake和Palantir来说，最现实的路径是：结盟抗衡。通过标准化接口构建“开放生态”，在保留专业性的前提下，实现互联互通。这是一种“松耦合、高协同”的联盟策略，避免重资产扩张，又赢得了系统级竞争力。

这四股力量共同指向一个趋势：数据产业的竞争正从“单点卓越”转向“生态协同”。未来不是平台对平台，而是生态对生态。谁能构建更强大的协作网络、更少的摩擦成本、更快的落地通道，谁就能率先抵达AI时代的深水区。

中国大数据企业，能学到什么？

Snowflake与Palantir的战略合作不仅是一次技术整合，更是全球大数据产业发展的重要风向标。这一合作模式对中国企业具有深远的借鉴意义，为正处于转型升级关键期的中国大数据产业提供了可行的发展模板。

中国大数据产业经过多年发展，已形成较为完善的“数据底座+AI平台+行业应用”多层产业结构，与全球趋势高度契合。然而与全球领先水平相比，中国大数据企业仍多数处于“单点竞争”阶段，缺乏跨平台生态协同。在2025年中国国际大数据产业博览会上，来自31个国家的168名外宾、1.6万名嘉宾齐聚一堂，375家参展企业带来1300多项创新成果，89场活动吸引超5万人次参加。这场盛会展示了中国大数据产业的活力，但也暴露了产业协同不足的问题。

中国大数据产业面临的三大挑战：数据孤岛现象严重，各部门、各企业间数据标准不统一，流通渠道不畅通，难以形成协同效应；技术创新同质化，企业大多集中在相似领域进行竞争，缺乏差异化优势构建；应用场景深度不足，解决方案多为“点状应用”，难以提供端到端的全链条价值。

从Palantir的发展历程来看，其成功并非偶然。Palantir最早从政府反恐需求切入，逐步扩展至金融、医疗等多个领域，形成了跨行业的解决方案能力。这种深度聚焦特定领域然后逐步扩展的路径值得中国大数据企业借鉴。

从“垂直能力叠加”走向“体系共建”：Palantir的发展历程证明，深度聚焦特定领域然后逐步扩展是更为可持续的发展路径。中国大数据企业应避免“大而全”的盲目扩张，而是通过深耕核心领域构建差异化优势，然后寻求体系化扩展。

从“数据孤岛”走向“互信数据生态”：贵州在数据生态建设方面的实践提供了有益探索。在数据交易生态大会上，北京、深圳、贵阳三地数据交易所签署战略合作协议，打破数据孤岛，形成数据要素市场新格局。

从“单厂闭环”走向“跨平台协同”：正如Snowflake选择与Palantir合作而非自建所有能力，中国大数据企业也应摒弃“自成体系”的思维，拥抱开放合作。在贵州小兰山数字文化产业生态村落，6家大数据企业签约落户贵州，形成产业集聚效应。

基于国际经验和中国市场特点，可以探索四种合作模式：

底座型+行业型合作：华为云与金蝶软件的合作是这一模式的典型代表。华为云作为底层数据基础设施提供商，与金蝶的企业管理软件能力相结合，共同构建智能企业云生态。

云厂商+分析厂商合作：如阿里云与帆软、腾讯云与帆软等，通过云侧算力与存储叠加BI厂商的数据分析与可视化能力，为客户提供更完整的数据价值实现路径。

数据公司+AI公司合作：例如数势科技与DeepSeek已经在“DataOps+AI Agent”方向上展开适配与合作；类似星环科技与百川智能这类“数据平台+通用大模型”的组合，也具备天然的协同空间。

工业数据方向：在工业数据领域，东方国信、树根互联、航天云网等企业可参照Cognite模式，构建工业领域的数据协作标准。

中国大数据产业向生态协同方向的转型，将产生深远的影响。

推动行业从“工具竞争”向“生态协同”演化。单一工具或技术的竞争优势将逐渐减弱，取而代之的是生态系统之间的竞争。正如Snowflake通过“数据市场”构建跨组织协作网络，中国大数据企业也应从提供单点工具向构建完整生态转型。

带动行业共建可信数据空间与共享协议。数据安全和隐私保护是数据共享的前提。中国大数据企业需共同推动可信数据空间和共享协议的建设，平衡数据价值挖掘与隐私保护的关系。

促成“数据+AI”企业服务体系成熟化。生态合作将加速“数据+AI”企业服务体系的成熟，推动AI技术在各行各业的规模化应用。正如Palantir通过AIP平台将AI能力融入企业业务流程，中国大数据企业也应致力于降低AI应用门槛，推动AI普惠化。

形成以“开放接口、可信共享”为核心的新竞争格局。未来的竞争将不再是单一产品或技术的竞争，而是基于“开放接口、可信共享”的生态系统之间的竞争。

这是一个平台开始变“谦卑”的时代。

AI带来了新变量，也重塑了旧秩序。客户需要一体化解决方案、监管要求全流程可追溯、资本市场不再迷信故事、技术架构也终于支持了“互信共享”的理想主义。于是，原本各自为战的独立厂商，终于坐上了一张桌子。

对中国大数据企业而言，关键问题不再是“是否要合作”，而是“有没有足够的接口、标准和信任，能够参与一个更大的生态”，是“我们在这张生态棋盘上，扮演什么角色”。

如果产业已经进入“生态协作”的深水区，那么留下来的，也许不是最强的单点玩家，而是最懂得连接与共建的那一群人。也许，下一个十年，属于那些愿意放下封闭思维、主动寻找联盟的“合作者”。

这是Snowflake与Palantir牵手背后，值得我们思考的东西。