本·汤普森（Ben Thompson）在其著名的科技评论博客 Stratechery 中，对亚马逊 AWS 和 Snowflake 进行过多次深度分析。他的核心观点通常围绕**“原语”（Primitives）、“集成 vs. 模块化”以及“微笑曲线”**等理论展开。以下是他在过去几年中针对这两家公司提出的核心观点和事实总结：
针对 AWS 的核心观点：基础原语的统治力
本·汤普森认为 AWS 的成功不仅在于它是第一个进入云市场的，更在于它的架构哲学。
“原语”哲学（The Power of Primitives）： AWS 的核心不是销售完整的解决方案，而是销售原语（如 S3 存储、EC2 计算）。它将复杂的基础设施拆解为最小的、可编程的积木。
内部客户先行： AWS 的起源是亚马逊为了解决内部扩展问题而被迫进行的架构改革。这种“服务化”内部需求并将其公开化的模式，使 AWS 拥有了全球最挑剔的第一个客户——亚马逊零售业务。
互联网的“税收”（The Amazon Tax）： AWS 已经成为了互联网的基础设施。本·汤普森指出，无论你是初创公司还是大型企业，你都在向 AWS 缴纳“税收”。这种地位极难动摇，因为它的规模效应（Scale Economies）带来了持续的成本优势。
AI 作为商品（Commoditization of AI）： 在最近的 2024 年 re:Invent 分析中，他认为 AWS 正试图将 AI 模型（如 Bedrock）也变为一种商品化的“原语”，让企业可以在不同模型间自由切换，而 AWS 则从中抽取基础设施的稳定利润。
针对 Snowflake 的核心观点：跨云的集成层
本·汤普森对 Snowflake 的分析主要集中在其 2020 年的上市（S-1 分析）以及后续对“数据云”的定位。
计算与存储分离（Separation of Compute and Storage）： 这是 Snowflake 早期战胜 AWS Redshift 的核心技术事实。Snowflake 的架构允许客户根据需要独立扩展存储和计算，而当时的 Redshift 还需要耦合扩展，这导致了极大的成本和性能优势。
云中立性（Cloud-Agnosticism）： 这是 Snowflake 最强大的战略护城河。它运行在 AWS、Azure 和 GCP 之上。本·汤普森指出，Snowflake 提供了一个横向跨云的统一层，解决了企业对单一云供应商锁定的恐惧。
数据云与网络效应： Snowflake 不仅仅是一个数据库，它试图构建一个“数据网络”。通过数据共享功能，不同公司可以在不移动数据的情况下进行协作，这产生了一种独特的数据层面的网络效应。
高额销售支出的合理性： 针对 Snowflake 巨大的营销支出，本·汤普森认为这是合理的：
高 LTV（终身价值）： 数据一旦存入，迁移成本极高。
自顶向下的销售： 数据仓库的决策是高管级的，需要昂贵的销售团队来驱动。$亚马逊(AMZN)$