美股AI Infra集体大涨,Infra和AI应用层的叙事逻辑要变了

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作者：微信文章
AI应用投资，欢迎微信交流我们6月份针对Oracle财报就预测过，AI Infra的好日子还在后面拼多多下了巨额订单，Oracle预示AI Infra将继续狂飙。随着8月份新财报陆续release，Infra公司业绩加速增长，普遍beat预期，AI叙事逻辑更清晰了。

Data Infra核心公司Snowflake和MongoDB，财报后股价涨幅分别超过20%、50%。今天就以它们为例，讨论几个重要的信号和趋势。Highlights

Infra公司今年重点投入方向：在产品层面内化AI功能，进而直接向下游应用层渗透，侵蚀部分传统软件的阵地，目前已经看到的是数据工具类软件

Snowflake直接冲击ChatBI类厂商，MongoDB以内嵌模型提供RAG能力，冲击知识库类厂商。前者主要针对数据，后者主要针对文本类非结构化数据，二者本质都是搜索增强

以前，数据库公司专注于数据的存储和查询。现在，AI让这类Infra厂商可以低门槛、低成本的向下游工具层探索、渗透，增强了它们渗透的成功率，势必会和存量应用厂商产生交集

我们从Snowflake今年的核心创新产品说起：1）底层全新Snowflake Openflow：一个数据集成平台，支持实时的多模态数据摄取，可将任何数据源和数据要达到的“目的地”连接起来2）Cortex AI：将结构化和非结构化数据结合在一起，创建自定义的存储库，例如Data Agent3）Snowflake Intelligence：一个由Data Agent支持的平台，汇集了来自众多来源的数据。高度开放，支持与第三方工具无缝连接，例如Slack、Salesforce、Google Workspace，也支持API调用。
三者可以分别映射为数据集成平台、知识库、任务执行平台。但SNOW不止于提供“基建平台”了，它直接进入了AI应用层的辅助业务决策场景，目前的产品方向是Data Agent。但从现有案例看，基本还是在ChatBI层面——业务人员自然语言提问，从结构化表格和非结构化文档中快速获取见解。已经有一些典型客户了：

西门子：“无需BI和分析师介入，即可将业务数据见解直接交付给终端用户”

黑石：正在创建类似customer360的agent，所有与客户相关的信息，都可以通过聊天机器人获得Snowflake CEO自己也在用：“与客户见面前，不需要客户经理撰写简报了”

以Tableau为代表的BI应用也在往AI方向努力，但BI的几个核心发力点——数据可视化、在线数据分析已经开始被Infra厂商侵蚀边界。再看MongoDB的叙事逻辑，非常清晰：首先，它是一个JSON数据库。现实中需要处理的数据流往往是杂乱、强关联、不断变化的，JSON正是建模和表达这类数据结构的最优选择；
其次，MongoDB有个独特之处：集成了搜索与向量搜索能力，支持混合搜索和检索，不需要将多个系统拼接在一起，就能快速定位复杂信息，这意味着成本也会更低；
平台中嵌入了Voyage AI模型。公司认为，嵌入式模型是企业私有数据和LLM的 “连接器”，它的质量越高，企业数据的有效信号就越强，进而能降低AI的幻觉。

这里需要重点说一下Voyage AI，这是MongoDB今年以2.2亿美元收购的一家公司，收购后推出了一系列嵌入和重排序模型，可以说帮MongoDB从 “数据库” 变成了“能直接产生AI价值的平台”（数据存储+AI检索）：

voyage-context-3：能捕捉整个文档的上下文，无需元数据处理、LLM摘要或复杂的数据管道操作，并降低对数据块大小的敏感性。在搭建RAG应用时，如果之前用的是其他模型，可以直接换成它
重排序模型rerank-2.5：允许开发者使用指令来引导重排序流程，进而提升检索准确率
金融领域模型：提高金融新闻、公共文件、财务报告等数据检索质量
法律领域模型：在大规模长上下文法律文档上进行训练

集成Voyage模型后，用户能以更低的成本提升AI的准确率——不用管理外部的嵌入API、不用自己跑向量存储服务，也不用搭复杂的搜索链路。AI检索功能直接内嵌到数据库中，能实时用原始数据检索，语义搜索、向量检索、排序，都像用传统查询方式一样简单丝滑。

传统数据库的核心价值是 “存数据、查数据”，用户原本用MongoDB存数据，再用其他工具做AI检索，现在能一体化解决，Snowflake同理。

AI驱动行业变化的速度真的越来越快了。去年这个时候，Infra-应用-Agent还是相对独立的几层。但MCP协议普及后，这个上下游链路就被打破了。MCP在某种程度上替代了传统UI，相关案例已经介绍很多了。生产力应用底层质变，AI办公开启新篇章

无论MCP还是传统UI，都是对底层数据和业务逻辑封装后的一种表达形式。区别在于：传统软件只面向人类用户进行设计和表达，而AI时代不能只面向“人”了，还有“机器人”。

本文只介绍了以BI为代表的工具型应用正在受到直接冲击，其实，以ERP、CRM为代表的业务型应用+AI的叙事逻辑也发生了很大变化。现在，市场上开始出现“Snowflake会和Palantir形成直接竞争”的观点，我并不认同，感兴趣的朋友欢迎一起讨论。

最后，我把这些Data Infra公司对整个AI应用市场现状的洞察单独摘出来→

消费级AI应用发展越来越好，但企业级AI应用“还非常非常早期”。企业级市场尚未出现近10亿用户规模的产品。AI目前在企业里的“部署阵地”主要是终端用户生产力场景，例如代码生成，业务人员使用AI总结文档、提取数据，大家认为这是“低风险”地带。“只有企业最重要的数据能被模型访问时，这些数据才会变得有用。”

100亿美元订单落地，Palantir为AI奏响新的战歌

All in one的AI workspace真的开始出现了

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