OpenSnow 是一款面向滑雪和单板爱好者的天气预报 App，被滑雪圈的人喻为“最棒的天气预报 App”。OpenSnow 不是官方气象机构的出品，也不来自任何大牌厂商——它出自一家独立的 App 初创公司，靠政府数据、自研 AI 模型，加上几十年的高山生活经验，做出了比任何同行都更精准的下雪预报（很快还会有雪崩预报）。
懂行的滑雪者都关注 OpenSnow。从美国的 Alpine Meadows 到欧洲的勃朗峰，从科罗拉多的 Crested Butte 到佛蒙特的 Killington，除非 OpenSnow 的预报员认为“可以去”，否则滑雪爱好者们不会贸然出发。这些预报员通过筛选和分析海量数据，为全球各地撰写“每日雪报”。
“我算是 F 级名人，”OpenSnow 创始合伙人兼预报员布莱恩·阿莱格雷托（Bryan Allegretto）笑着说，“连 D 级都算不上。”
这款 App 在上个冬季尤其重要，因为这是有记录以来最怪的冬天之一：美国西部日常降雪稀少，却经历了一轮极端的暴风雪周期，引发了历史上最致命的雪崩之一；紧接着，融雪速度之快也是多年罕见，加州几个度假村已经提前结束了雪季；与此同时，东部一直在下雪，雪季又厚又长，似乎没有要停的意思。
《麻省理工科技评论》在塔霍湖（Tahoe）山区追上了阿莱格雷托，和他聊了天气、AI、雪崩，以及这款小小的天气 App 是如何成为粉雪猎人最接近“预言神器”的存在：每天提供业内最新鲜、最易读、最微观精准的预报。还有两个曾经一文不名的滑雪迷——阿莱格雷托和他在科罗拉多的搭档、CEO 乔尔·格拉茨（Joel Gratz）——是如何白手起家，把一个 37 人的邮件列表，做成了一个 50 万人的死忠粉社群。
本次访谈经过编辑，以确保内容清晰准确。
麻省理工科技评论：你在新泽西长大。论降雪量，新泽西在美国算中等。你小时候的冬天是什么样的？
我从小就痴迷天气，尤其是极端天气，比如东北风暴。我记得好像是 1989 年的那场暴风雪，重创了东海岸——下了两到三英尺的雪，对泽西海岸来说是非常多的。我父亲在公路管理局工作，所以他有比晚间新闻更厉害的工具。每次下雪他都负责调度铲雪车，所以我记得自己一直跟着我爸追风暴。我不能坐铲雪车，只能看着。长大一点之后，我就成了那个去帮邻居铲车道的人。我喜欢待在外面，待在雪里。上大学的时候，我经常出去帮女生们铲门前的人行道，挺好玩的。
麻省理工科技评论：你什么时候开始滑雪的？
我们当时会偷偷逃课坐大巴去滑雪，父母完全不知道。那是 90 年代，冲浪的人觉得单板滑雪很好玩，本地的冲浪店就开始组织大巴，一群冲浪的人涌上车去 Hunter Mountain。我们也会开车去波科诺山区夜滑，然后掉头回来。我高中时也经常一个人开车出门——我、我的狗、我的背包。我会睡在加油站，然后去滑雪。在东北部追着风暴跑。
麻省理工科技评论：为什么喜欢追风暴？
因为天然的快感和快乐。我一直是个寻找心灵归属的人。我成长于一个混乱的家庭，破碎的家庭，我只想逃离。我是老大，一直想照顾我妈，确保她没事。没有人告诉我要去上学、要有一份事业。我只想做一些能让自己有满足感的事。
麻省理工科技评论：你是怎么确定什么事能满足你的？
对我来说，上大学本身就是一件大事，考虑到我的家庭背景。家里没钱。但因为我妈太穷了，我能拿到助学金和奖学金。我本来想去宾州州立，但成绩不够。最后去了新泽西的一所公立大学 Kean，那里有气象学专业。我们能去纽约市的 NBC，在绿幕前练习。在气象学院的时候，我开始想：怎么才能既在滑雪和单板行业里工作，又能用上气象知识？后来我去南泽西的罗文大学读商科，中间还跑到夏威夷冲浪，又花了一年时间教单板滑雪。我的目标始终是不要做一份自己讨厌的职业。
麻省理工科技评论：我猜你和大多数气象学专业的学生不太一样。
我们这些朋克、滑板少年、单板爱好者——和典型的气象学书呆子有点不一样。我是那个激进的风暴追逐者，性格鲜明。现在也还是。
麻省理工科技评论：你不太符合传统气象主播的形象。
那时候没有智能手机，也没有社交媒体。如果你是气象学家，要么进政府机构坐格子间，要么去保险公司做天气风险评估，要么上地方电视台。这些都不是我想要的。他们也不会想让一个大胡子的灰熊亚当斯出现在屏幕上。
麻省理工科技评论：为什么呢？
气象学家都住在城市，因为工作机会都在那里。他们不住小山城。这正是行业里缺失的东西。2006 年我搬到塔霍湖时，我意识到根本没有人信任天气预报。大家更像是抱着一种“等看到了再说”的老派心态。如果你是平原地区的预报员，你就只是看一眼天气模型，然后照本宣科地复述。萨克拉门托或里诺的气象主播根本不在乎滑雪场！他们只会说“6000 英尺以上将有 3 英尺降雪”，然后就切到下一段了。可滑雪的人想知道的是：“等等，山顶会有风吗？”我就想：那我们就专心做滑雪者真正想看的预报。
麻省理工科技评论：所以你那时候在塔霍湖一边滑雪一边做预报？
我在一个度假村办公室上班，玩单板，业余做天气。每天凌晨 4 点起床，在 9 点上班前先把预报做完。研究风暴怎么和这些山相互作用。我开始把自己的判断邮件发给办公室所有人，大家都说“发给我！发给我！”后来塔霍周边的度假村也开始想用我的预报。
麻省理工科技评论：你具体是怎么做预报的？
NOAA、GFS（全球预报系统）、加拿大模型、欧洲模型，还有德国、日本——这些政府都建立了自己的天气模型来做预测，并且公开数据，谁都可以访问。但你不能光看一个天气模型就说，对，就是这样。山区不是这么运作的。它要难得多。你不能依赖模型数据，分辨率太低，预测的网格区域太大，无法理解山里到底发生了什么。它会把天气泛化处理。你硬照着做，就会犯错。很多人就不会再听你的了。我能比大多数人预测得更准，是因为我就住在那里，能修正很多这类错误。2007 年左右，我开了自己的网站，叫 Tahoe Weather Discussion。
（来源：麻省理工科技评论）
麻省理工科技评论：很潮的名字。
与此同时，我听说科罗拉多博尔德有个叫乔尔的人。大家互相介绍，说：“你们俩在做同一件事！”他当时睡在朋友的沙发上，运营一个叫 Colorado Powder Forecast 的网站。还有犹他州的伊万（Evan，后来加入了公司）。我记得他的网站叫 Wasatch Forecast。
麻省理工科技评论：英雄所见略同！
伊万其实是在费城郊外长大的，离我只有一小时车程。我们都痴迷风暴和雪，都搬到了西部山区，都开了类似的网站。我们小时候要是认识，肯定是最好的朋友！总之，2010 年乔尔给我打电话说：“嘿，我在做一个网站，预报各个雪州的滑雪天气。”他想让我加入。他知道我的流量很大。他说：“我们一起做，别互相竞争。”我问：“工资多少？”他说，零。
麻省理工科技评论：而你居然就答应了？
我就是非常信任他。他也找了伊万，但伊万的反应是，把我的网站和流量白送给你？不行，这是我建起来的。
麻省理工科技评论：正常反应。
我就是那个二愣子，说，行。伊万当时还是单身，我已经有老婆和两个孩子了，儿子刚出生。我同时打两份工，已经焦头烂额了。白天在 Northstar 的丽思卡尔顿当客户经理，忙得不行。Vail 集团刚刚收购了那家酒店，我们都觉得自己要丢饭碗了。我自己的网站也步履维艰。我太需要有人和我一起做这件事了。我觉得这是个好机会，但当然也害怕。
麻省理工科技评论：那是 15 年前。OpenSnow 早期是怎么运转的？
我们就是用脑子。最初就是这样：用我们的脑子。看所有的天气模型——所有政府模型的数据，加上飞机、卫星、气球的数据。来源有上百万个。我们做表格，修正预报模型里的错误。把数据拿过来重新组织，让它适配山区。很长一段时间里都是手工的。
麻省理工科技评论：有多手工？
非常老派。所有度假村都在自己网站上发布降雪报告，是我手动一条条把它们敲进我们系统里：“3 到 6 英寸”。是我每天早上在后台为每一个滑雪场逐个录入。要花好几个小时。
2018 年左右，我们建了自己的天气模型来做我们之前手工做的事。我们叫它 METEOS。它是一个缩写，但我连它代表什么都记不得了！METEOS 就是把我们的经验和判断变成公式，自动化所有流程，让我们能在全世界范围内建立网格，对任何 GPS 坐标进行预报。它会摄入这些数据，修正其中一部分，然后为世界上任何位置输出预报。
麻省理工科技评论：当时赚钱吗？
一开始很惨，只能靠广告。我们从《丹佛邮报》挖来了埃里克·斯特拉斯伯格（Eric Strassburger），他全职加入的第一年就让我们的广告收入翻了一番。但 Google Ads 把我们的广告费率砍了一半。光靠广告不是一个好的长期策略。我们必须转向 B 计划，否则就要倒闭了。当所有报纸都开始对文章收费时，乔尔说：我们是每天写专栏的气象学家，但靠新闻式天气是无法持续的！我们应该做一个天气网站，做一个天气 App。
麻省理工科技评论：从广告转向订阅之后呢？
收入起飞了。我们能辞掉白天的工作，全职做 OpenSnow。公司爆发式增长。我们当时还在想：真的会有人付钱吗？结果真的有！虽然他们其实仍然可以免费访问网站的大部分内容。
麻省理工科技评论：2021 年底你们设了付费墙？
那是我们最慌的一刻！我们要丢掉 90% 的用户了！但 10% 的死忠会留下来付费。从一开始到现在，我们的流量只下降过两次：付费墙那次，还有新冠那次。其他时候每年都在涨。人们的反应是：我离不开这个东西。
麻省理工科技评论：我承认，我就是其中之一。其他天气 App 对滑雪者来说都没用。
只要是滑雪小镇，所有人都在用 OpenSnow。塔霍湖那次雪崩发生时，我们一大早就接到搜救电话，帮救援人员做预报。我们现在是 Ski California、Ski Utah 的官方首席预报供应商，是国家滑雪巡逻队的预报负责人，也是美国职业滑雪教练协会、美国大学生滑雪与单板协会、几十个目的地和度假村的合作伙伴。乔尔不喜欢公开讲，但我们的续费率、留存率和邮件打开率远远高于行业平均水平。
人们喜欢和一家有地下根脉的小公司建立联系。我们是独立的，全职 14 人，再加上季节工。大约一半人有气象学背景，从本科到博士都有。我们的第一位员工是萨姆·科伦汀（Sam Collentine），博尔德的气象学学生，2012 年作为实习生加入，现在是 COO，什么都管。
麻省理工科技评论：听起来员工和订阅者一旦加入就再也不走了。
所有人都留下来了！我们的联合创始人安德鲁·默里（Andrew Murray），乔尔的朋友，OpenSnow 的网页设计师，在 2021 年左右离开了。但是的，人们觉得他们认识我们。他们 20 年来每天早上喝咖啡时都在塔霍湖读我的预报！我走到哪里都会被人认出来。比如我的滑雪固定器坏了，去滑雪店问能不能借一副试用，店员看着我说：你是 BA 吗？拿走，免费！听起来挺爽——直到你只想和家人安静吃顿饭，或者只想买一副手套。乔尔也一样——人们会在雪坡上给乔尔搭神龛，看上去就像天主教的蜡烛阵。
麻省理工科技评论：你收到很多恶意邮件或者私信吗？
成千上万。人们以为我能让天下雪。我觉得他们以为不下雪就是我的错。新冠期间也有人骂我：“你在鼓励大家出门滑雪！”那不是 2020 年 3 月，是 2022 年 1 月。我后来把个人社交媒体都删了。我从来不想成为聚光灯下的人。这就是为什么我开始用“BA”在预报末尾署名——我不想用全名。我做这些只是因为对公司有好处。乔尔很多年前就意识到，人们来我们这里看预报，也是来看预报员的。这就是为什么我们到现在还保留人类预报员。即使 AI 现在也能做我们做的事。
麻省理工科技评论：AI 现在真的在做你们做的事吗？
我们之前一直用 METEOS，直到这个雪季。12 月我们发布了 PEAKS，自研的机器学习模型。AI 接管了我们之前在做的事，而且做得更广、更快，整个世界几分钟内就能完成。它能回过头去摄取美国政府从 1979 年到 2021 年的全境天气估算数据，然后修正其中的错误。
麻省理工科技评论：它为什么这么准？
PEAKS 出现之前，预报不够具体。乔尔把以前的数据形容为“团状的”——一大块一大块的色斑覆盖在山脉上。就像你拿笔在纸上一压，墨水会扩散开来。AI 更像是你只用笔尖轻轻一点。一个点，对比一个团。现在我们能知道，比如 Palisades 停车场会下多少雪，山顶又会下多少。不再是团状，而是更清晰、更精确的轮廓。
麻省理工科技评论：怎么做到的？
所有天气模型的输出都是网格化的。每个网格点的数据本质上是这个网格区域的平均值。所以一个 25 公里分辨率的模型，是把 25 公里（约 16 英里）范围内的数据取平均。这个范围太大了，尤其在山区，几英里的差距就能让实际体验天差地别。AI 把这些模型降尺度成更小、更小的网格。我们能训练一个模型，把同一时期的低分辨率数据转换成高分辨率的“地面真值”数据。然后这个模型就能把这套训练泛化到全球的实时降尺度上。PEAKS 在学习风的模式、温度梯度、地形和天气模式，把这些因素全部串联起来，学会如何把粗分辨率转换成 3 公里的高分辨率，从而给出更精确的预报。我们基本上是教会了 AI 像我们一样做预报，只不过比我们准 50%。现在我凌晨 4 点起床的时候，PEAKS 已经做完了。
麻省理工科技评论：如果 AI 能做，那你凌晨 4 点在做什么？
哦，我还是会做预报。我喜欢复核一遍，但其实没必要。PEAKS 让我可以把更多时间花在写作上。以前我要花 4 小时做预报，再匆匆忙忙写出来；现在我可以让我的预报更有趣、更有意思。是的，AI 大概也能写——但我想自己写。重要的是和读者之间的个人连接。
麻省理工科技评论：去年联邦政府削减国家气象局（NWS）和 NOAA 的经费，对你们的业务有影响吗？
事情刚发生时我们讨论过。做预报，你仍然需要人来发射气象气球、值守气象站、采集原始数据。我们办公室有些人很慌——他们的配偶或朋友被裁了。我们也想过，进来的数据会不会变少，模型会不会变得不那么准。但气象界的反弹来得非常快。我觉得大家都在表达一个意思：有些重要的东西是不能砍的。所以那次冲击其实很短暂。我们对未来担心吗？不，只要数据还在公开就行。没有政府发布数据，我们活不下去。
麻省理工科技评论：你们接下来的计划是什么？
我们最近收购了一家叫 StormNet 的小公司，专门追踪强对流天气、闪电、冰雹和龙卷风的发生概率，刚刚上线。以前是“风暴还有一小时到达”，现在我们能说“7 天后这里可能有龙卷风”。下个雪季，我们正在做一个用 AI 预报雪崩的功能。目前雪崩预报还是手工的——人们要去野外测试积雪层，预报能力很有限。我们不是要取代雪崩中心，但我们的系统能综合所有信息，包括坡度、之前的天气和当前条件，做出更长远的、针对具体地点的预警，更早提醒公众。
麻省理工科技评论：这也能帮助挽救生命。
塔霍雪崩那次，事发前的星期天，我跟一个从 Frog Lake 小屋出来的人聊过。他本来是和后来被埋的那群人一起的。他告诉我：“人们总是觉得，哎呀没那么糟。但我读 OpenSnow。从你用的措辞里，我就能看出我们应该赶紧离开那里。我一点都不想跟那场暴风雪沾边。”我们不渲染风暴，也不粉饰。我们唯一的动力就是准确。
麻省理工科技评论：那是塔霍 40 年来最大的暴风雪吗？
1982 年我们 5 天下了 118 英寸雪，这次是 111 英寸，而这两场规模相近的暴风雪造成了同等级别的悲剧。太多、太快了。当时一小时下 3 到 4 英寸雪，是我们见过最快的。我都不知道哪个故事更值得讲，是 40 多年来最大的暴风雪，还是这些雪在 5 天内全部消失。
麻省理工科技评论：你会担心 OpenSnow 的未来吗？
我们刚经历了至少 45 年来第二温暖的 3 月。现在的天气波动越来越剧烈。年度积雪量平均值差别不大，但比起 80 年代和 90 年代，变化要大得多。要么特别冷要么特别暖，要么特别干要么特别湿。
差的雪季肯定会影响我们的生意。整个行业都在受冲击，我知道 Vail 和 Alterra 今年都损失惨重。通常我们没事，因为塔霍干旱的时候，犹他或科罗拉多还在下雪，这是我们三大主要市场。我不记得有哪一个雪季整个西部都同时陷入低迷。今年是西部最糟糕的一年，但我们的流量还在继续上涨——所有指标都在涨。东海岸今年表现不错，日本和不列颠哥伦比亚也是。我们正在慢慢拓展到那些地方。
乔尔和我多年来反复有过同一段对话——两周前我们又聊了一次：“你能相信我们做到了这一切吗？这从来不是我们的目标。”我至今每天都觉得不可思议。我们从来没向投资人借过钱，没有 A 轮、B 轮、C 轮；有人来谈收购，我们都拒绝了。
我只知道一件事：乔尔和我都不是出身富裕的人。我们从未追逐金钱或名声，但两样都得到了，我觉得这正是因为我们没有去追逐它们。我们一直追逐的是滑雪和预报粉雪的快乐，并把这份快乐带给别人，我们只是想做一件让自己开心的事。
https://www.technologyreview.com/2026/03/26/1134470/the-snow-gods-how-a-couple-of-ski-bums-built-the-internets-best-weather-app/
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