12月3日，当红炸子鸡雪花公司(Snowflake)宣布上个财季每股亏损1美元，比分析师预计多亏三倍。但雪花股价大涨16%，次日再涨14%，终于成为千亿市值的公司。
9月16日雪花上市时，承销商定价提高了50%到$120，而不到三个月后的今天股价是$387。
投资者们把各大投行给的目标价直接撕碎扔进废纸篓，然后轧平空头，这完全就是特斯拉在软件业的翻版嘛。
问题是雪花真的那么强吗？
一、
其实去年就知道雪花了，因为在找廉价的大数据分析方案。
一句话介绍，雪花就是把昂贵的数据仓库做成了高效的云服务。
小伙伴总是抱怨Excel卡死，BI工具跑大交叉表也不理想。如果自己搭HBase-Kafka-Spark-Kylin...虽然开源免费但实际上要花很多钱租很贵的云请很贵的人。早早看到雪花是好棒的东西，但没想到投资者们也都这么有前瞻性。也许他们只是盲从巴菲特？这也说不通，巴菲特拿的价格据说才$80，并不意味着现在的价格合理。
美帝投资者都这么有技术洞察力？还是只是傻钱恶炒？
我想，无理的疯狂也一定存在合理的角度。
现在这世界，你只能判断一个公司是不是好公司，但很难判断它的股价合理不合理。
接下来，我学着试图去解读它。二、专家说雪花最重要的地方是降低了客户对云设施品牌的依赖度，这个说法有道理，但根本不足以支持雪花的疯狂。还有那么多开源东西可以用呢。
专家说三大云商都有类似竞品，AWS有Redshift/Athena/EMR，GCP有BigQuery，Azure有Synapse，因此雪花存在被大公司碾压的风险。
但事实上它们之间的差异极大，远远比当年Oracle、Sybase和DB2的差异大得多。
雪花的几位创始人是Oracle出来的，他们深刻洞察了Oracle和Hadoop的缺点后打造了雪花，这中间的8年和专利是他们今天的护城河。雪花杀手锏是的简洁、高效，有虚拟数仓的独门秘籍，更重要的是可以很便宜！
三、
砖家会跳出来说，怎么会便宜呢？定价并不低嘛，你看它存储收费，计算也收费...
我举个例子，假设我一个穷私募想每天用大数据分析美股的当天全部详细数据，自动和历史数据、天气数据、政治经济数据进行对比挖掘出该涨没涨的股****来。
这个数据量是大到吓死人的，按传统IT每年投入得上亿，很大的投资机构都没有钱这么玩。那么用雪花可以怎么玩呢？
因为云计算里存储是非常非常便宜的，我可以存很多很多数据，每天临时从雪花数据市场调用现成的股****数据和政经天气数据。
雪花是存储和计算分离的，我可以只在每天收盘后跑一下写好的脚本临时租它的计算，其它时间完全不用给钱。
如果我需要用钱买时间让它算得更快，我还可以临时租雪花自有存储。假如我要做高频交易，通过事先机器学习的算法来盘中实时分析，也是可以的。
四、
虽然这个例子有点夸张，但它阐述了一个观念。
这个观念和Salesforce的成功特别像，每个客户都有用它的不同理由，也都有省钱的需求，但愿意把钱花在刀刃上：只为简单和高效付费，整体成本是降低的。
大家都知道当年拥有最全On-Premises商业全家桶的甲骨文被云计算颠覆而日暮西山。而雪花似乎带着颠覆上一代数据分析平台的使命而来。毕竟数据已经成为企业最有价值的东西和核心竞争力，所谓承担多少并发的事务型数据库将会成为小儿科，而分析数据库的价值将越来越大。
那么，该买雪花的股****吗？我不知道，毕竟对于一家还没赚到钱的公司它真的很贵了。
不过，随着云原生和SaaS最终征服大多数企业，接下来可以拿来看的科技公司将目不暇接。
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