TLNR：大模型时代，软件公司的生死，不取决于新一代模型多强，因为它改变不了，而取决于站位，是在 AI 的上游、下游，还是对立面。 

ChatGPT 发布三年多，"AI 要杀死 SaaS"的论调也喊了两年。但如果你翻开资本市场的账本，会发现一个相当反直觉的事实——有一些软件公司，不但没被大模型干掉，反而活得比历史上任何时候都好。

三家公司速览

开源数据库公司 Supabase

• 2022 年 5 月，B 轮，融资 8000 万美元
• 2024 年 9 月，C 轮，估值约 7.6 亿美元
• 2025 年 4 月，D 轮，估值 20 亿美元
• 2025 年 10 月，E 轮，估值 50 亿美元
• 2026 年 6 月，F 轮，估值 105 亿美元

2026 年中，Supabase 上新建的数据库里，超过 60% 是 AI 工具自动创建的，数据库总量一年增长 600%，ARR 从约 1 亿美元涨到 1.7 亿美元。

按量计费的数仓公司Snowflake

Snowflake是一家上市公司，目前市值1300亿美元，它的营收是公开数字。八年里从不到 1 亿涨到近 47 亿，五年复合增速约 31%。

FY2019 0.97 亿美元 FY2020 2.65 亿美元，+174% FY2021 5.92 亿美元，+124% FY2022 12.19 亿美元，+106% FY2023 20.66 亿美元，+69% FY2024 28.07 亿美元，+36% FY2025 36.26 亿美元，+29% FY2026 46.84 亿美元，+29%

Snowflake的对头Databricks

2025 年 9 月突破 40 亿美元收入年化，其中 AI 产品单独贡献了 10 亿美元年化收入；2025 年 12 月完成 40 亿美元融资，估值 1340 亿美元，比三个月前又涨了 34%。

活得好的原因：数据数据数据

范式一：成为 AI 存数据的"默认选项"

Supabase 爆火的原因是——AI 编程爆发了。当 AI 要替用户"生成一个应用"时，它必须做技术选型：怎么存数据（用什么数据库）？怎么做登录？文件存哪？AI 不会每次都重新发明轮子，它会选择那个文档最清晰、API 最规整、生态最成熟、最容易被"一句话接入"的方案。

Supabase 恰好全中：基于 PostgreSQL（AI 训练语料里最熟悉的数据库）、开源、API 设计干净、免费额度够原型用。于是它成了 AI 的"肌肉记忆"，成为了生产资料。

大模型没有取代 Supabase，反而成了它最大的、免费的、24 小时不知疲倦的销售渠道。 它代表了大模型时代软件公司"活得好"的第一种范式。

范式二：数据是 AI 的粮食，粮仓自然涨价

大模型再聪明，也要吃数据。企业要训练模型、做 RAG、跑 AI 应用，第一步永远是把散落在各处的数据收拾干净、管起来。这让数据平台公司迎来了第二春。

最典型的公司是 Databricks 和 Snowflake。两家收入体量相近，但 Databricks 的估值倍数明显更高——资本市场在用真金白银投票：离 AI 更近的数据公司，值得更高的溢价。 Databricks 早年押注机器学习平台（MLflow、 Mosaic AI 收购），在 AI 浪潮来临时直接兑现。AI时代对于数据质量要求很高，这些公司搭建的语义层，Unity Catalog 价值也就上了一个台阶。

当然这个范式里的老大哥 #Palantir 还是一如既往地稳如老狗，把"企业数据 + AI 决策"打包成故事，借助本体论这个哲学味道浓厚的金字招牌，一家老牌软件公司成为AI时代弄潮儿。

大模型时代，数据不是被替代的资产，而是被放大的资产。谁掌握粮仓，谁就有定价权。

更有意思：数据平台开始搞OLTP数据库

Snowflake 、Databricks 是分析层，OLAP，卖给企业的数据团队，管的是「数据资产＋治理＋按消费计费」，但是这两家这两年都开始收购、整合一个OLTP数据库 PostgreSQL 到自己的平台。

Snowflake 2025 年 6 月在 Summit 上宣布收购 Crunchy Data，做的产品就叫 Snowflake Postgres。官方口径很明确：打破「事务库在一边、分析在数仓、AI 又在别的工具里」的割裂，把 Postgres 直接放进自己的平台。

2025年5月，Databricks 10亿美元收购Neon，一家专注于开发者优先的无服务器 Postgres 数据库的公司。

2026年8月，Databricks 收购初创公司Electric，旨在将其基于WASM的Postgres项目PGlite及同步引擎整合进Neon数据库服务。

我们一直希望Agent能够行动，它除了能发邮件，他还要调整企业业务对象（也就是各类本体 #本体论 ）的各类属性，比如航班的状态，库存的调拨数量。那么这些数据要怎么被存下来？ 这也是Palantir的动态本体的强大之处。相比原来分析型的数据平台，他只能消费数据，AI时代来了，他还能修改数据。

对于数据平台而言，这是深水区。

小结

大模型时代，软件公司的生死，不取决于 AI 多强，而取决于站位，是在 AI 的上游、下游，还是对立面。