2026年1月24日，Snowflake CEO Sridhar Ramaswamy做客硅谷科技播客Sourcery，与主持人Molly O'Shea进行了一场深度对话。访谈在Snowflake位于硅谷的办公室进行，话题从AI超级周期、与Databricks的竞争，一直聊到他的"僧侣模式"生活方式。
2007年或2008年的某一天，Google CEO Eric Schmidt把Ramaswamy和几个同事叫到一起，要求他们写一份1000亿美元的收入计划。
当时Google的广告收入大约16亿美元。"我们都觉得这是有史以来最好笑的事情，"Ramaswamy回忆道，"一家公司能赚1000亿美元？这个想法听起来太荒谬了。"
但他们还是写了。2018年，当Ramaswamy离开Google时，搜索广告业务的年收入正好是1000亿美元。
这不是一个关于预言成真的故事。Ramaswamy解释了背后的数学："Google的魔法是大约35%的复合增长，年复一年。做个计算，1.35的12到15次方，是一个非常大的数字。"
复利。这个看似平淡的概念，成为理解这位Snowflake（美股上市的云数据平台公司，市值约700亿～800亿美元）新任CEO思维方式的钥匙。在AI狂潮席卷硅谷的当下，每家公司都在谈论颠覆、革命、范式转移。而这位曾亲历万亿美元增长曲线的印度裔工程师，给出了一个反直觉的答案：不要想着怎么成为万亿美元公司，想着怎么每个季度提升5%。
1. 没人真正知道我们在哪里
访谈的主持人Molly O'Shea抛出了一个所有人都想问的问题：我们在AI超级周期的什么位置？
Ramaswamy的回答出人意料地谦逊。"我诚实的答案是，我不认为任何人真正知道。"
他把这个问题放到了一个更长的历史坐标系中。工业革命，人们通常认为是19世纪某个离散的时间点发生的事，实际上是一个从16世纪就开始、持续了几百年的漫长进程。AI代表的是人类能够运行真正的"思考算法"、大规模工业化思维的开端。"我认为这还处于非常非常早期。"
但早期不意味着价值没有被创造。Ramaswamy讲了一个自己的例子：他和妻子搬进新家，不知道怎么给大门重新编程。过去这种事情意味着找出说明书、研究型号、来回折腾。他拍了张照片发给ChatGPT，问怎么编程。AI告诉他型号是什么、该按哪个按钮、遥控器上该怎么操作。"巨大的价值就在这里被创造出来了。"
这里有一个关键区分：value creation（价值创造）和value accrual（价值归谁）是两回事。
价值确实在被创造。ChatGPT的近十亿用户、用coding agent更快编写软件的人、用AI做客户支持的企业。但价值正在被谁拿走？"毫无疑问，价值正在被Nvidia牢牢抓住。看看他们的市值。"几大云厂商也是，他们建数据中心、买芯片的速度永远跟不上需求。模型公司的估值也在上涨。
但第二层、第三层的连锁反应才是悬而未决的问题：开源模型会追上来吗？模型公司的护城河有多深？"制造像Nvidia那样的芯片不容易，这很清楚。运营像AWS、Azure那样大规模的计算出租业务不容易，第四第五家云厂商很难崛起。我认为OpenAI和Anthropic在创造前沿模型方面创造了巨大价值。但开放的问题是，其他人多快能追上来。"
2. AI是数据周期的巨大加速器
Snowflake在这场AI大潮中扮演什么角色？
Ramaswamy的定义很简洁：Snowflake的核心是数据平台。企业把数据从其他系统导进来进行分析。以Snowflake自己为例，他们用Salesforce做CRM，但把数据导入Snowflake来分析新客户的获取速度、新签客户有什么特征等。
"我们把AI看作这个数据周期的巨大加速器。"
这意味着什么？过去你把数据导入Snowflake，需要经历一个痛苦而漫长的过程：设置仪表盘，养一支分析师团队，才能给你一个洞察。现在你可以用自然语言对这些数据提问，系统直接给你答案。
但AI的影响比这更深。一个有趣的"套娃效应"是：AI正在让设置Snowflake本身变得更容易。"你想在Snowflake上创建data agent，因为它能让最终用户更快拿到数据；但分析师或管理员现在可以用AI让搭建agent的过程快得多。"
Ramaswamy对coding agent特别兴奋。它们可以大幅加速那个痛苦的过程：把数据导入、清洗、整合，从原始状态变成可用的洞察。这也是Snowflake从一个需要24个月产品计划的数据库公司，变成"我们下周再决定做什么"的迭代型公司的关键。
3. 一家数据库公司能变多快
来Snowflake快两年了，Ramaswamy被问到最大的惊喜是什么。
"我非常惊讶一个在几十个国家的大团队能这么快适应全新的运营环境。"两年前，AI是锦上添花，没人觉得它会影响日常工作。现在，他期望销售团队每天都能在手机上演示Snowflake Intelligence（Snowflake的AI数据问答产品）。解决方案工程师从点击屏幕、写SQL查询的人，变成了熟练使用coding agent为客户部署方案的人。
"一家从数据库公司起家的公司，通常不会变化这么快。"
Ramaswamy没有回避这有多难。Snowflake因为两位创始人Benoit Dageville和Thierry Cruanes的远见，创造了比任何人都超前几年的产品。这让Snowflake成为一家非常自信的公司。两三年前，当AI冲击变得明显时，内部有人怀疑："我们能完成这个转型吗？我们也能在AI上做好吗？"
"有时候你必须去尝试，去证明自己。"
对他个人而言，这同样是挑战。"我从一个对技术怎么运作、云计算怎么运作、什么快什么慢、工程师和领导者该有什么素质都有相当好把握的人，变成了……这是一个全新的世界。如果我三个月不关注，在AI能做什么这件事上就会严重落后。"
他用了一个《爱丽丝漫游仙境》里红皇后的比喻：你必须拼命跑，才能留在原地。"坦白说，对每个技术人员来说，这是一个有点可怕的时刻。"
4. "我觉得应该换个人来负责"
Frank Slootman，Snowflake的前任CEO，硅谷有名的"战时领导者"，曾带领ServiceNow和Data Domain两家公司上市。Ramaswamy从他身上学到了什么？
"Frank有一种果断和清晰的思维方式，非常打动人。"
在普通上市公司，CEO交接通常是这样：任命新人为COO，让他做点什么，等两三年，然后前任CEO变成执行主席，名义上还在管但实际上不管了。
但Frank的态度是：这是Snowflake的关键时刻，关系到它在数据生态系统中的角色、AI带来的变化。他直接告诉董事会：如果我们要押注这个人，就押注这个人。没有中间状态。
"我认为那种清晰的思维方式令人惊叹，你在所有伟大的领导者身上都能找到。他们非常擅长做减法，可能很危险，但真正把所有噪音砍掉，说这是我们需要解决的核心问题，然后有愿景、有决心去解决它。像Frank这样的人非常少。"
Ramaswamy坦言不会说自己对度过AI时代有信心，**"因为没有公司有理由对度过AI时代有信心。"**但过去两年Snowflake能完成的变化量是惊人的。"那是因为像Frank这样的人看到了什么正在到来，说我们需要换一种方式看问题。而一个特别的领导者能说，你知道吗，我觉得应该换个人来负责。"
5. "我们应该问自己为什么没有增长得更快"
主持人直接把话题引向竞争："我们现在处于战时环境。你的竞争对手刚融了一轮，据说是Q轮，有IPO传闻。你怎么看自己的战略定位？"
这里说的竞争对手是Databricks（Snowflake在数据平台领域的主要对手，目前估值超过1300亿美元，尚未上市）。
"毫无疑问我们必须快速行动。"Ramaswamy承认。然后他说了一句在上市公司CEO口中不常听到的话："我们有过相当好的季度，但坦白说，我们应该问自己为什么没有增长得更快。因为机会就在那里。"几大云厂商比我们大得多，经常在给我们示范应该怎么做。
谈到私有公司和上市公司的竞争，他的态度微妙但直接："私有公司可以选择性披露指标。不是所有事情都像上市公司那样受到审视。"言下之意：Databricks的数字没有经过同等程度的检验。
但他对Snowflake服务企业客户的能力很有信心。就在访谈当天早上，在同一间会议室里，他们和一家重要金融服务公司的负责人交谈，对方说：真正做到企业级，灾难恢复、数据治理、一整套企业需要的东西，那是你们的传统，你们非常擅长。
"我们需要把这个优势和更快的行动结合起来吗？百分之百需要。"
Ramaswamy被问到这场AI数据之战中，哪些公司会陷入困境。他的回答很有意思：每一代硅谷公司都比上一代更聪明。大家都知道Yahoo怎么丢掉搜索的、Friendster（早期社交网络，被Facebook击败）怎么消失的、Firefox和Netscape怎么辉煌一时又归于沉寂。所以每家公司都在学习、都在尝试适应。
真正危险的是那些在"榨取价值"上优化得很好的公司：按小时收费、赚很多钱，然后AI产品出现了，同样的事情做得更好还更便宜。"如果你面对的技术像coding agent一样，能把工作时间压缩到十分之一，那要拥抱它就难得多了。"
那些有结构性问题的公司，比如严重依赖按人头收费的许可模式，当有人带着更好的产品、同时价格更低地出现时，"那是一个非常危险的组合"。
6. 10亿美元买一个"纯粹的魔法"
访谈中还提到Snowflake最近收购Observe的消息。这笔交易据报道价值约10亿美元，是Snowflake有史以来最大的收购。Observe是一家做可观测性（帮助企业监控软件系统运行状态）的创业公司，从创立第一天起就建在Snowflake平台上。
Ramaswamy解释收购逻辑："越来越多的系统产生越来越多的数据。追踪它们、确保运行正常，本身就是一个大数据问题。Observe实际上是我们多年的合作伙伴。"
关键在于：我们正在进入agent的世界。Agent会产生海量的遥测数据，记录它们工作得好不好、各个组件之间如何配合。Observe的监控能力加上Snowflake Intelligence的agent平台，意味着如果你是值班工程师，你可以直接问问题，agent会去不同数据源找答案，给出关于性能问题或软件故障的诊断。
作为一个通过收购进入Snowflake的人（他创办的搜索引擎Neeva在2023年被Snowflake收购，之后他成为AI负责人，再后来成为CEO），Ramaswamy对被收购公司的建议是：你必须融入新家。但作为Snowflake的CEO，他也清楚："一个能跑起来的产品、一个能运转的创业公司，是纯粹的魔法。这种东西你凭空造不出来。"
Jeremy Burton（Observe的CEO）将直接向他汇报，他们会给他足够的空间尽快把业务做大，利用靠近Snowflake工程师的便利、平台的规模、以及不用再给Snowflake付钱这些好处。"我们会努力找到平衡，给他们支持，但也给他们独立性，让他们真正成长起来。"
7. 估值1000亿，收入不到10亿
Snowflake是有史以来最大的软件IPO之一。Ramaswamy被问到对那些即将上市的公司有什么建议。
"我们的IPO规模非常大，但IPO之后股价又大涨。有一段时间，我们的估值超过1000亿美元，收入还不到10亿。"
他的建议是：把估值往合理的方向引导。这是人性。如果有人觉得自己值1000块，第二天突然只值700块，他不会觉得700块也不错，只会想着自己亏了30%。"这种心态在公司内部会造成巨大的分心。"
IPO如果做得好，还能带来一批长期投资者，一直陪着你。"否则你可能招来很多散户、很多进进出出的对冲基金，股价就会剧烈波动。"
他和投资者的关系怎么样？经常沟通，每年登门拜访一两次。"就像我意识到我们很多客户，那些CIO、CDO，他们不只是在买Snowflake，他们实际上是把职业生涯押在Snowflake上。"他讲了一个故事：有人的数据迁移项目失败了，要向董事会解释这是个失败的项目、钱打水漂了。你能看到他眼中真实的恐惧。
投资者也一样。"他们投的通常是别人的钱，有时候是你的钱和我的钱。他们有责任。这些人是在押注公司、押注管理团队能当好他们资金的管家。我们觉得，回去和他们聊聊、把公开信息讲给他们听、把他们当成一个选区来对待，这是再自然不过的事。关系会更顺畅、更可预期。"
8. 僧侣模式
访谈快结束时，主持人提到有传闻说Ramaswamy过着"僧侣模式"的生活。这是什么意思？
"我有时候这么说，只是想表达我们都必须做选择才能把事情做好。我花很多时间工作。我花时间健身。我花时间陪家人。就这些。我没什么爱好。不看电视。不追剧。"
那你的娱乐是什么？"工作。我的生活本身。"
"不是创始人模式，是全力僧侣模式。"主持人说。
"这是在做选择，"Ramaswamy回应，"并且对这些选择感到满意。"
访谈结束时，主持人问Ramaswamy能告诉她的最大秘密是什么。
"我没有秘密。你看到的就是你得到的。"
Snowflake能成为标志性公司吗？Ramaswamy说不知道，也不应该以此为目标。但他确实讲了一个细节：在Google的整个任期内，他们每个季度都定一个OKR，把每千次搜索的广告收入提高5%。每个季度都是同一个目标。"这就是为什么你能实现35%的复合增长。"
Q1: Ramaswamy认为AI发展到了什么阶段？
他认为还非常早期。他拿工业革命打比方：那不是19世纪某个时间点突然发生的事，而是从16世纪延续了几百年的进程。AI代表的是"大规模工业化思维"的开端。虽然没人真正知道我们在周期的哪个位置，但价值正在被大规模创造，从ChatGPT的十亿用户到coding agent加速软件开发。目前价值主要被Nvidia、云厂商和模型公司拿走，但这种格局能维持多久是个开放问题。
Q2: Snowflake怎么从数据库公司变成AI公司？
Ramaswamy讲了两个层面。技术上：Snowflake从需要仪表盘和分析师团队的数据分析平台，变成可以用自然语言直接问数据的AI平台；coding agent正在加速数据处理的整个流程。组织上：这家习惯做24个月计划的数据库公司，变成了按周迭代的快速行动者。销售团队学会了每天演示AI产品，方案工程师掌握了coding agent。Frank Slootman果断的交接方式，没有过渡期，直接押注新CEO，为文化转型打下了基础。
Q3: Ramaswamy的"复利哲学"是什么意思？
核心是：别被万亿美元愿景迷住，专注于持续的小幅改进。他拿Google的经验举例：整个任期内每季度都定同一个目标，每千次搜索的广告收入提高5%。35%的年复合增长持续12到15年，数学上就是一个巨大的数字。"伟大公司"和"标志性公司"的区别不在于有没有宏大计划，而在于能不能年复一年执行纪律性增长。他甚至建议上市公司"把估值往合理的方向引导"，因为估值过高带来的心理落差会让组织分心。