数据仓库这个行当，这两年变天了。
2023 年还在比谁的 SQL 性能跑得快、谁的存算分离架构更优雅，到了 2026 年，没人再聊这些。今天客户进门第一句话就是：你的仓库能不能原生跑 LLM？能不能直接索引向量？能不能让 Agent 写 SQL？
这是个狠问题。因为它直接决定了四大玩家的命运。Snowflake 被逼着转型，Databricks 顺势称王，BigQuery 闷声发大财，Redshift 则尴尬地被甩在了身后。
今天咱们不玩虚的，就把这四个平台按 2026 年的实际使用场景拆开，看看你手里的业务到底该上哪个。
先说结论：四个平台的 2026 定位
如果你只有 30 秒，直接看下面这张表。
| 平台 | 2026 年核心定位 | 最适合谁 | 痛点 |
|---|---|---|---|
| Snowflake | AI 化转型中的数仓之王 | 传统数据团队、BI 重度场景 | 非结构化数据和 ML 体验仍弱于对手 |
| Databricks | Lakehouse 标杆 + AI 全栈 | ML/AI 工程团队、混合负载 | SQL 体验和治理成熟度仍在追 Snowflake |
| BigQuery | AI 原生 + 谷歌生态粘合剂 | 已经在 GCP 的团队、Gemini 深度集成 | 锁定 GCP、成本不可预测 |
| Redshift | AWS 兜底选项 | 已在 AWS 并且预算敏感的团队 | 产品创新明显掉队 |
结论一句话：Databricks 抢走了 AI 原生的心智，Snowflake 在打防守反击，BigQuery 靠生态吃饭，Redshift 正在被边缘化。
下面逐一拆。
Snowflake：从数仓之王到 AI 焦虑患者
Snowflake 是过去十年 SaaS 史上最成功的故事之一。干净的存算分离、按秒计费、跨云能力，这套打法在 2020-2023 年近乎无敌。
但到了 2024 年下半年，它开始焦虑。
焦虑的根源在于，AI 时代的数据负载结构变了。以前大家只跑结构化数据的聚合查询，Snowflake 的列式存储和虚拟仓库就是王道。现在一半以上的新项目都带非结构化数据、带向量、带训练负载，Snowflake 的原生能力明显追不上。
所以你能看到它这两年做了一堆动作：
- Cortex：塞进了一堆托管 LLM，直接在 SQL 里调用。
SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.COMPLETE('mistral-large', '...')这种写法，接入成本极低 - Snowflake ML：把特征工程、模型训练、推理都搬进仓库内部
- 收购 Streamlit 和 TruEra：分别搞应用层和模型评估
- Iceberg 原生支持：承认 Lakehouse 的价值，不再死守私有格式
这些动作有效，但不够彻底。它的 DNA 还是”高性能 SQL 数仓”。当你要跑大规模训练、跑复杂的特征管道、跑多模态数据时，Snowflake 依然不是最顺手的那个。
什么时候选 Snowflake：
- 团队是传统数据工程师 + BI 分析师主导，SQL 是生产力工具
- 负载以结构化为主，AI 只是”顺便能用上就行”
- 看重治理、权限、数据共享（Snowflake Data Share 依然是业界最好的之一）
- 多云部署，不想锁定某个云厂商
什么时候别选：
- 你的核心场景是训练大模型或做复杂的 MLOps
- 非结构化数据（图片、视频、文档）占比高
- 预算极其敏感，因为虚拟仓库按秒计费，算下来其实不便宜
Databricks：Lakehouse 的胜利者，也是 AI 原生的王
如果要选 2024-2026 年数据圈最大的赢家，没人能和 Databricks 争。
Lakehouse 这个概念它喊了五年多，前几年还有人质疑”这不就是个营销词”。到了 2026 年，所有人都在跟着这么叫。Snowflake 做 Iceberg 支持，本质就是在承认 Lakehouse 赢了。
Databricks 赢在什么地方？
一、架构上原生支持 AI 全栈。 底层是对象存储 + Delta Lake + Unity Catalog，上面跑 Spark、MLflow、向量搜索、模型部署，一条链路贯通。你不需要再搞”数据仓库 + 特征库 + 模型训练平台”三套东西。
二、Mosaic AI 彻底打通了大模型场景。 收购 MosaicML 之后，Databricks 成了少数能在自家平台上训自己的基础模型的商业公司。2024 年开源的 DBRX、之后一系列针对企业场景的调优模型，都让它在 AI 供应链里占住了位置。
三、Unity Catalog 把治理问题解决了。 这是 Databricks 前几年的短板，现在基本补齐。权限、血缘、审计、跨云访问都能统一管。
四、Agent Bricks 开始让 Agent 原生跑在数据上。 这是 2025 年它押的新方向：Agent 直接在 Lakehouse 里操作数据、调用工具、生成 SQL 和 Python。可以理解为数据仓库长出了一个”可以编程的嘴”。
当然它也不是没缺点。SQL 交互式体验依然比不上 Snowflake 顺滑，成本模型更复杂，DBU 的计费方式对新手不太友好。但这些在它的 AI 能力面前，都算可以接受的代价。
什么时候选 Databricks：
- 团队里有 ML/AI 工程师，需要训练或微调模型
- 数据类型混合，结构化、半结构化、非结构化都有
- 想要一个”所有 AI 相关基础设施都在一个平台”的干净架构
- 愿意在 Spark 和 Python 生态里投入
什么时候别选：
- 你的场景就是纯 BI 报表，团队里没人会写 Python
- 只有少量数据，上 Databricks 属于杀鸡用牛刀
- 预算有硬上限，没法处理 DBU 爆掉的月账单
BigQuery：AI 原生最彻底的那个
BigQuery 这几年很低调，但它的动作其实是最激进的。
原因很简单：谷歌有 Gemini，谷歌有 TPU，谷歌有全套 AI 工具链。BigQuery 作为 GCP 数据层的门面，天然就被设计成 AI 原生。
具体体现在几个地方：
向量搜索直接进 SQL。 VECTOR_SEARCH 函数像调用普通函数一样。你不需要额外起一个向量数据库，数据和向量就在同一张表里。
BigQuery ML 把常见 ML 算法变成 SQL。 线性回归、聚类、时序预测、矩阵分解，全都是 CREATE MODEL ... AS 一行 SQL 搞定。加上和 Gemini 的集成，做 RAG 和结构化生成的门槛极低。
Dataform + BigFrames 让 Python 数据科学家也能把它当底座。 以前说 BigQuery 是 SQL 仓库，现在它更像一个”能跑 Python DataFrame 的 serverless 计算层”。
真正的 serverless。 这点别的平台复刻不了。你不需要管仓库大小、不需要预热、不需要调并发。查询提交就跑。这种极简体验在 AI 这种负载波动大的场景下特别香。
它的最大问题也很明显：锁定 GCP。
在中国大陆用户角度，BigQuery 还有额外的网络和合规问题。如果你的数据在国内或者团队需要频繁访问，那绕不过去的坑不少。
什么时候选 BigQuery：
- 已经在 GCP 生态里，别的业务跑在 Vertex AI、GKE、Cloud Run 上
- 追求”开箱即用”的 AI 能力，不想自己搭基础设施
- 数据规模大但查询模式离散，serverless 计费友好
- 深度用 Gemini 做业务，希望数据和模型在同一云内流转
什么时候别选：
- 需要多云或混合云部署
- 数据主权敏感，客户要求指定云厂商
- 团队经验主要在 Snowflake/Databricks，切换成本高
Redshift：正在被边缘化的老兵
Redshift 是这四家里最尴尬的那个。
它曾经是 AWS 上数据仓库的默认选项。2015-2019 年，Redshift 几乎等于云数仓。但后来发生了什么大家都知道：Snowflake 崛起，把它的市场份额吃掉了一大半。AWS 做了 Serverless 模式、做了 Redshift ML、做了 Zero-ETL，还接了 Aurora 和 S3，努力在补课。
问题是，2026 年的主战场已经不在”SQL 性能”上了。它在 AI 上。而 Redshift 在 AI 的差距，比它在 SQL 性能上的差距还要大。
具体来说：
- Redshift ML 有，但和 Databricks MLflow、Snowflake Cortex、BigQuery ML 比起来，生态明显薄弱
- 向量搜索靠 OpenSearch 绕，没有原生表内向量
- Bedrock 集成是 AWS 层面的好牌，但落到 Redshift 本身，差了几层
- AWS 自己把重心压在 SageMaker Unified Studio 和 Lakehouse 概念上，Redshift 的战略位置在下降
这不是说 Redshift 不能用。如果你已经深度绑定 AWS，IAM、S3、Glue、Lambda 一整套都在跑，Redshift 依然是成本可控、集成顺滑的选项。但你要是从零选型，还押 Redshift，那就是明显的逆风选择。
什么时候选 Redshift：
- 已经在 AWS 上扎根，数据都在 S3 和 RDS
- 预算敏感，想用 Reserved Instance 锁定成本
- 负载以传统 BI 和运营报表为主，AI 场景占比低
- 团队熟悉 AWS 工具链
什么时候别选：
- 新项目选型，尤其是 AI-heavy 的
- 需要强大的向量搜索或原生 ML 能力
- 多云部署
按场景推荐：你到底该选哪个？
理论讲完，上干货。按你当下的业务特征对号入座。
场景 1：AI 重度团队，要训模型、做 RAG、跑 Agent → Databricks，毫无悬念。Mosaic AI 和 Agent Bricks 是目前最顺手的组合。次选 BigQuery（如果已经在 GCP 里）。
场景 2：传统 BI + 数据共享 + 多云，AI 只是锦上添花 → Snowflake，它的核心场景就是这个。Cortex 够用，Data Share 无敌。
场景 3：初创公司，全新项目，预算紧 → BigQuery。serverless 意味着前期基本零成本，AI 能力开箱即用。唯一代价是锁 GCP。
场景 4：已经深度在 AWS，短期不换云 → Redshift，如果 AI 负载低。如果 AI 重要，考虑在 AWS 里用 Databricks on AWS，而不是 Redshift。
场景 5：数据量极大、混合负载、要长远投资 → Databricks + Iceberg。这套架构未来五年的天花板最高。
场景 6：国内团队，有数据合规要求 → 这题超纲了。国内可以看看 StarRocks、Doris，或者自建 Lakehouse。上面四家都有不同程度的合规坑。
结语：数据仓库的终局正在到来
再过两年回头看，2026 年可能会是数据仓库历史上的分水岭。
这一年，”仓库就是仓库、AI 是另外一件事”的时代正式结束。任何不能原生承载 AI 负载的数据平台，都在倒计时。
Snowflake 在转型，Databricks 在领跑，BigQuery 闷声发财，Redshift 需要一次大刀阔斧的重启才能跟上。
选型时别被品牌故事迷惑，看你自己的负载、团队技能和未来三年的业务方向。工具是为人服务的，不是反过来。
你现在手里跑的是哪个？打算 2026 年换到哪个？评论区聊聊。
Stay updated with our latest AI insights
