兩個滑雪迷做出了全網最好的天氣App

（來源：麻省理工科技評論）

OpenSnow 是一款面向滑雪和單板愛好者的天氣預報 App，被滑雪圈的人喻為“最棒的天氣預報 App”。OpenSnow 不是官方氣象機構的出品，也不來自任何大牌廠商——它出自一家獨立的 App 初創公司，靠政府數據、自研 AI 模型，加上幾十年的高山生活經驗，做出了比任何同行都更精準的下雪預報（很快還會有雪崩預報）。

懂行的滑雪者都關注 OpenSnow。從美國的 Alpine Meadows 到歐洲的勃朗峰，從科羅拉多的 Crested Butte 到佛蒙特的 Killington，除非 OpenSnow 的預報員認為“可以去”，否則滑雪愛好者們不會貿然出發。這些預報員通過篩選和分析海量數據，為全球各地撰寫“每日雪報”。

“我算是 F 級名人，”OpenSnow 創始合伙人兼預報員布萊恩·阿萊格雷托（Bryan Allegretto）笑著說，“連 D 級都算不上。”

這款 App 在上個冬季尤其重要，因為這是有記錄以來最怪的冬天之一：美國西部日常降雪稀少，卻經歷了一輪極端的暴風雪周期，引發了歷史上最致命的雪崩之一；緊接著，融雪速度之快也是多年罕見，加州幾個度假村已經提前結束了雪季；與此同時，東部一直在下雪，雪季又厚又長，似乎沒有要停的意思。

《麻省理工科技評論》在塔霍湖（Tahoe）山區追上了阿萊格雷托，和他聊了天氣、AI、雪崩，以及這款小小的天氣 App 是如何成為粉雪獵人最接近“預言神器”的存在：每天提供業內最新鮮、最易讀、最微觀精準的預報。還有兩個曾經一文不名的滑雪迷——阿萊格雷托和他在科羅拉多的搭檔、CEO 喬爾·格拉茨（Joel Gratz）——是如何白手起家，把一個 37 人的郵件列表，做成了一個 50 萬人的死忠粉社群。

本次訪談經過編輯，以確保內容清晰準確。

麻省理工科技評論：你在新澤西長大。論降雪量，新澤西在美國算中等。你小時候的冬天是什么樣的？

我從小就癡迷天氣，尤其是極端天氣，比如東北風暴。我記得好像是 1989 年的那場暴風雪，重創了東海岸——下了兩到三英尺的雪，對澤西海岸來說是非常多的。我父親在公路管理局工作，所以他有比晚間新聞更厲害的工具。每次下雪他都負責調度鏟雪車，所以我記得自己一直跟著我爸追風暴。我不能坐鏟雪車，只能看著。長大一點之后，我就成了那個去幫鄰居鏟車道的人。我喜歡待在外面，待在雪里。上大學的時候，我經常出去幫女生們鏟門前的人行道，挺好玩的。

麻省理工科技評論：你什么時候開始滑雪的？

我們當時會偷偷逃課坐大巴去滑雪，父母完全不知道。那是 90 年代，沖浪的人覺得單板滑雪很好玩，本地的沖浪店就開始組織大巴，一群沖浪的人涌上車去 Hunter Mountain。我們也會開車去波科諾山區夜滑，然后掉頭回來。我高中時也經常一個人開車出門——我、我的狗、我的背包。我會睡在加油站，然后去滑雪。在東北部追著風暴跑。

麻省理工科技評論：為什么喜歡追風暴？

因為天然的快感和快樂。我一直是個尋找心靈歸屬的人。我成長于一個混亂的家庭，破碎的家庭，我只想逃離。我是老大，一直想照顧我媽，確保她沒事。沒有人告訴我要去上學、要有一份事業。我只想做一些能讓自己有滿足感的事。

麻省理工科技評論：你是怎么確定什么事能滿足你的？

對我來說，上大學本身就是一件大事，考慮到我的家庭背景。家里沒錢。但因為我媽太窮了，我能拿到助學金和獎學金。我本來想去賓州州立，但成績不夠。最后去了新澤西的一所公立大學 Kean，那里有氣象學專業。我們能去紐約市的 NBC，在綠幕前練習。在氣象學院的時候，我開始想：怎么才能既在滑雪和單板行業里工作，又能用上氣象知識？后來我去南澤西的羅文大學讀商科，中間還跑到夏威夷沖浪，又花了一年時間教單板滑雪。我的目標始終是不要做一份自己討厭的職業。

麻省理工科技評論：我猜你和大多數氣象學專業的學生不太一樣。

我們這些朋克、滑板少年、單板愛好者——和典型的氣象學書呆子有點不一樣。我是那個激進的風暴追逐者，性格鮮明。現在也還是。

麻省理工科技評論：你不太符合傳統氣象主播的形象。

那時候沒有智能手機，也沒有社交媒體。如果你是氣象學家，要么進政府機構坐格子間，要么去保險公司做天氣風險評估，要么上地方電視臺。這些都不是我想要的。他們也不會想讓一個大胡子的灰熊亞當斯出現在屏幕上。

麻省理工科技評論：為什么呢？

氣象學家都住在城市，因為工作機會都在那里。他們不住小山城。這正是行業里缺失的東西。2006 年我搬到塔霍湖時，我意識到根本沒有人信任天氣預報。大家更像是抱著一種“等看到了再說”的老派心態。如果你是平原地區的預報員，你就只是看一眼天氣模型，然后照本宣科地復述。薩克拉門托或里諾的氣象主播根本不在乎滑雪場！他們只會說“6000 英尺以上將有 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，山頂會有風嗎？”我就想：那我們就專心做滑雪者真正想看的預報。

麻省理工科技評論：所以你那時候在塔霍湖一邊滑雪一邊做預報？

我在一個度假村辦公室上班，玩單板，業余做天氣。每天凌晨 4 點起床，在 9 點上班前先把預報做完。研究風暴怎么和這些山相互作用。我開始把自己的判斷郵件發給辦公室所有人，大家都說“發給我！發給我！”后來塔霍周邊的度假村也開始想用我的預報。

麻省理工科技評論：你具體是怎么做預報的？

NOAA、GFS（全球預報系統）、加拿大模型、歐洲模型，還有德國、日本——這些政府都建立了自己的天氣模型來做預測，并且公開數據，誰都可以訪問。但你不能光看一個天氣模型就說，對，就是這樣。山區不是這么運作的。它要難得多。你不能依賴模型數據，分辨率太低，預測的網格區域太大，無法理解山里到底發生了什么。它會把天氣泛化處理。你硬照著做，就會犯錯。很多人就不會再聽你的了。我能比大多數人預測得更準，是因為我就住在那里，能修正很多這類錯誤。2007 年左右，我開了自己的網站，叫 Tahoe Weather Discussion。

（來源：麻省理工科技評論）

麻省理工科技評論：很潮的名字。

與此同時，我聽說科羅拉多博爾德有個叫喬爾的人。大家互相介紹，說：“你們倆在做同一件事！”他當時睡在朋友的沙發上，運營一個叫 Colorado Powder Forecast 的網站。還有猶他州的伊萬（Evan，后來加入了公司）。我記得他的網站叫 Wasatch Forecast。

麻省理工科技評論：英雄所見略同！

伊萬其實是在費城郊外長大的，離我只有一小時車程。我們都癡迷風暴和雪，都搬到了西部山區，都開了類似的網站。我們小時候要是認識，肯定是最好的朋友！總之，2010 年喬爾給我打電話說：“嘿，我在做一個網站，預報各個雪州的滑雪天氣。”他想讓我加入。他知道我的流量很大。他說：“我們一起做，別互相競爭。”我問：“工資多少？”他說，零。

麻省理工科技評論：而你居然就答應了？

我就是非常信任他。他也找了伊萬，但伊萬的反應是，把我的網站和流量白送給你？不行，這是我建起來的。

麻省理工科技評論：正常反應。

我就是那個二愣子，說，行。伊萬當時還是單身，我已經有老婆和兩個孩子了，兒子剛出生。我同時打兩份工，已經焦頭爛額了。白天在 Northstar 的麗思卡爾頓當客戶經理，忙得不行。Vail 集團剛剛收購了那家酒店，我們都覺得自己要丟飯碗了。我自己的網站也步履維艱。我太需要有人和我一起做這件事了。我覺得這是個好機會，但當然也害怕。

麻省理工科技評論：那是 15 年前。OpenSnow 早期是怎么運轉的？

我們就是用腦子。最初就是這樣：用我們的腦子。看所有的天氣模型——所有政府模型的數據，加上飛機、衛星、氣球的數據。來源有上百萬個。我們做表格，修正預報模型里的錯誤。把數據拿過來重新組織，讓它適配山區。很長一段時間里都是手工的。

麻省理工科技評論：有多手工？

非常老派。所有度假村都在自己網站上發布降雪報告，是我手動一條條把它們敲進我們系統里：“3 到 6 英寸”。是我每天早上在后臺為每一個滑雪場逐個錄入。要花好幾個小時。

2018 年左右，我們建了自己的天氣模型來做我們之前手工做的事。我們叫它 METEOS。它是一個縮寫，但我連它代表什么都記不得了！METEOS 就是把我們的經驗和判斷變成公式，自動化所有流程，讓我們能在全世界范圍內建立網格，對任何 GPS 坐標進行預報。它會攝入這些數據，修正其中一部分，然后為世界上任何位置輸出預報。

麻省理工科技評論：當時賺錢嗎？

一開始很慘，只能靠廣告。我們從《丹佛郵報》挖來了埃里克·斯特拉斯伯格（Eric Strassburger），他全職加入的第一年就讓我們的廣告收入翻了一番。但 Google Ads 把我們的廣告費率砍了一半。光靠廣告不是一個好的長期策略。我們必須轉向 B 計劃，否則就要倒閉了。當所有報紙都開始對文章收費時，喬爾說：我們是每天寫專欄的氣象學家，但靠新聞式天氣是無法持續的！我們應該做一個天氣網站，做一個天氣 App。

麻省理工科技評論：從廣告轉向訂閱之后呢？

收入起飛了。我們能辭掉白天的工作，全職做 OpenSnow。公司爆發式增長。我們當時還在想：真的會有人付錢嗎？結果真的有！雖然他們其實仍然可以免費訪問網站的大部分內容。

麻省理工科技評論：2021 年底你們設了付費墻？

那是我們最慌的一刻！我們要丟掉 90% 的用戶了！但 10% 的死忠會留下來付費。從一開始到現在，我們的流量只下降過兩次：付費墻那次，還有新冠那次。其他時候每年都在漲。人們的反應是：我離不開這個東西。

麻省理工科技評論：我承認，我就是其中之一。其他天氣 App 對滑雪者來說都沒用。

只要是滑雪小鎮，所有人都在用 OpenSnow。塔霍湖那次雪崩發生時，我們一大早就接到搜救電話，幫救援人員做預報。我們現在是 Ski California、Ski Utah 的官方首席預報供應商，是國家滑雪巡邏隊的預報負責人，也是美國職業滑雪教練協會、美國大學生滑雪與單板協會、幾十個目的地和度假村的合作伙伴。喬爾不喜歡公開講，但我們的續費率、留存率和郵件打開率遠遠高于行業平均水平。

人們喜歡和一家有地下根脈的小公司建立聯系。我們是獨立的，全職 14 人，再加上季節工。大約一半人有氣象學背景，從本科到博士都有。我們的第一位員工是薩姆·科倫汀（Sam Collentine），博爾德的氣象學學生，2012 年作為實習生加入，現在是 COO，什么都管。

麻省理工科技評論：聽起來員工和訂閱者一旦加入就再也不走了。

所有人都留下來了！我們的聯合創始人安德魯·默里（Andrew Murray），喬爾的朋友，OpenSnow 的網頁設計師，在 2021 年左右離開了。但是的，人們覺得他們認識我們。他們 20 年來每天早上喝咖啡時都在塔霍湖讀我的預報！我走到哪里都會被人認出來。比如我的滑雪固定器壞了，去滑雪店問能不能借一副試用，店員看著我說：你是 BA 嗎？拿走，免費！聽起來挺爽——直到你只想和家人安靜吃頓飯，或者只想買一副手套。喬爾也一樣——人們會在雪坡上給喬爾搭神龕，看上去就像天主教的蠟燭陣。

麻省理工科技評論：你收到很多惡意郵件或者私信嗎？

成千上萬。人們以為我能讓天下雪。我覺得他們以為不下雪就是我的錯。新冠期間也有人罵我：“你在鼓勵大家出門滑雪！”那不是 2020 年 3 月，是 2022 年 1 月。我后來把個人社交媒體都刪了。我從來不想成為聚光燈下的人。這就是為什么我開始用“BA”在預報末尾署名——我不想用全名。我做這些只是因為對公司有好處。喬爾很多年前就意識到，人們來我們這里看預報，也是來看預報員的。這就是為什么我們到現在還保留人類預報員。即使 AI 現在也能做我們做的事。

麻省理工科技評論：AI 現在真的在做你們做的事嗎？

我們之前一直用 METEOS，直到這個雪季。12 月我們發布了 PEAKS，自研的機器學習模型。AI 接管了我們之前在做的事，而且做得更廣、更快，整個世界幾分鐘內就能完成。它能回過頭去攝取美國政府從 1979 年到 2021 年的全境天氣估算數據，然后修正其中的錯誤。

麻省理工科技評論：它為什么這么準？

PEAKS 出現之前，預報不夠具體。喬爾把以前的數據形容為“團狀的”——一大塊一大塊的色斑覆蓋在山脈上。就像你拿筆在紙上一壓，墨水會擴散開來。AI 更像是你只用筆尖輕輕一點。一個點，對比一個團。現在我們能知道，比如 Palisades 停車場會下多少雪，山頂又會下多少。不再是團狀，而是更清晰、更精確的輪廓。

麻省理工科技評論：怎么做到的？

所有天氣模型的輸出都是網格化的。每個網格點的數據本質上是這個網格區域的平均值。所以一個 25 公里分辨率的模型，是把 25 公里（約 16 英里）范圍內的數據取平均。這個范圍太大了，尤其在山區，幾英里的差距就能讓實際體驗天差地別。AI 把這些模型降尺度成更小、更小的網格。我們能訓練一個模型，把同一時期的低分辨率數據轉換成高分辨率的“地面真值”數據。然后這個模型就能把這套訓練泛化到全球的實時降尺度上。PEAKS 在學習風的模式、溫度梯度、地形和天氣模式，把這些因素全部串聯起來，學會如何把粗分辨率轉換成 3 公里的高分辨率，從而給出更精確的預報。我們基本上是教會了 AI 像我們一樣做預報，只不過比我們準 50%。現在我凌晨 4 點起床的時候，PEAKS 已經做完了。

麻省理工科技評論：如果 AI 能做，那你凌晨 4 點在做什么？

哦，我還是會做預報。我喜歡復核一遍，但其實沒必要。PEAKS 讓我可以把更多時間花在寫作上。以前我要花 4 小時做預報，再匆匆忙忙寫出來；現在我可以讓我的預報更有趣、更有意思。是的，AI 大概也能寫——但我想自己寫。重要的是和讀者之間的個人連接。

麻省理工科技評論：去年聯邦政府削減國家氣象局（NWS）和 NOAA 的經費，對你們的業務有影響嗎？

事情剛發生時我們討論過。做預報，你仍然需要人來發射氣象氣球、值守氣象站、采集原始數據。我們辦公室有些人很慌——他們的配偶或朋友被裁了。我們也想過，進來的數據會不會變少，模型會不會變得不那么準。但氣象界的反彈來得非常快。我覺得大家都在表達一個意思：有些重要的東西是不能砍的。所以那次沖擊其實很短暫。我們對未來擔心嗎？不，只要數據還在公開就行。沒有政府發布數據，我們活不下去。

麻省理工科技評論：你們接下來的計劃是什么？

我們最近收購了一家叫 StormNet 的小公司，專門追蹤強對流天氣、閃電、冰雹和龍卷風的發生概率，剛剛上線。以前是“風暴還有一小時到達”，現在我們能說“7 天后這里可能有龍卷風”。下個雪季，我們正在做一個用 AI 預報雪崩的功能。目前雪崩預報還是手工的——人們要去野外測試積雪層，預報能力很有限。我們不是要取代雪崩中心，但我們的系統能綜合所有信息，包括坡度、之前的天氣和當前條件，做出更長遠的、針對具體地點的預警，更早提醒公眾。

麻省理工科技評論：這也能幫助挽救生命。

塔霍雪崩那次，事發前的星期天，我跟一個從 Frog Lake 小屋出來的人聊過。他本來是和后來被埋的那群人一起的。他告訴我：“人們總是覺得，哎呀沒那么糟。但我讀 OpenSnow。從你用的措辭里，我就能看出我們應該趕緊離開那里。我一點都不想跟那場暴風雪沾邊。”我們不渲染風暴，也不粉飾。我們唯一的動力就是準確。

麻省理工科技評論：那是塔霍 40 年來最大的暴風雪嗎？

1982 年我們 5 天下了 118 英寸雪，這次是 111 英寸，而這兩場規模相近的暴風雪造成了同等級別的悲劇。太多、太快了。當時一小時下 3 到 4 英寸雪，是我們見過最快的。我都不知道哪個故事更值得講，是 40 多年來最大的暴風雪，還是這些雪在 5 天內全部消失。

麻省理工科技評論：你會擔心 OpenSnow 的未來嗎？

我們剛經歷了至少 45 年來第二溫暖的 3 月。現在的天氣波動越來越劇烈。年度積雪量平均值差別不大，但比起 80 年代和 90 年代，變化要大得多。要么特別冷要么特別暖，要么特別干要么特別濕。

差的雪季肯定會影響我們的生意。整個行業都在受沖擊，我知道 Vail 和 Alterra 今年都損失慘重。通常我們沒事，因為塔霍干旱的時候，猶他或科羅拉多還在下雪，這是我們三大主要市場。我不記得有哪一個雪季整個西部都同時陷入低迷。今年是西部最糟糕的一年，但我們的流量還在繼續上漲——所有指標都在漲。東海岸今年表現不錯，日本和不列顛哥倫比亞也是。我們正在慢慢拓展到那些地方。

喬爾和我多年來反復有過同一段對話——兩周前我們又聊了一次：“你能相信我們做到了這一切嗎？這從來不是我們的目標。”我至今每天都覺得不可思議。我們從來沒向投資人借過錢，沒有 A 輪、B 輪、C 輪；有人來談收購，我們都拒絕了。

我只知道一件事：喬爾和我都不是出身富裕的人。我們從未追逐金錢或名聲，但兩樣都得到了，我覺得這正是因為我們沒有去追逐它們。我們一直追逐的是滑雪和預報粉雪的快樂，并把這份快樂帶給別人，我們只是想做一件讓自己開心的事。

https://www.technologyreview.com/2026/03/26/1134470/the-snow-gods-how-a-couple-of-ski-bums-built-the-internets-best-weather-app/