赋能开发者：Snowflake 如何实现 AI 规模化影响力

在近期举行的 Snowflake Build 大会上，Snowflake 产品管理总监 Jeff Holland 发表了题为《实现 AI 规模化影响力》的主题演讲 。他以一名“构建者”和 AI 开发者的视角，深度回顾了 Snowflake 在 AI 领域的最新技术突破、行业应用场景以及为全球开发者提供的创新基础设施。

开发者驱动 AI 影响力的三大切入点

Holland 指出，全球开发者在运用 AI 时，核心关注点在于如何更快速地产生业务影响力并优化成果 。他总结了开发者切入 AI 的三个关键维度：

• 提升效率：通过简化 ELT 数据管道等流程，利用最先进的 AI 技术比以往更高效地挖掘数据洞察；

• 提高质量：借助安全模型和内置的可观测性，确保数据驱动结果的可靠性，并让团队能够持续优化性能；

• 释放生产力：利用 AI 自动化处理琐碎的日常任务，使团队能专注于更具战略价值的项目。

基于与数千家客户的合作实践，Snowflake 观察到 AI 正在智能体（Agentic AI）、非结构化数据洞察和机器学习（ML）三个核心领域展现出最显著的影响力 。

数据是 AI 战略的基石

Holland 强调：“没有数据策略，就谈不上 AI 策略。” Snowflake 的核心优势在于提供了一个安全、受管控且集中的数据基石，目前已有超过 12,000 家客户信任该平台 。

• 数据整合与处理：Snowflake 支持整合来自 Google Calendar、Workday、Salesforce 等多样化来源的数据，涵盖表格、音频、视频等多种格式 。其全托管服务支持 CPU 和 GPU，能够实现近乎实时的零维护数据处理 。

• 企业上下文数据库：为了让数据能够被 AI 直接调用，Snowflake 构建了“企业上下文数据库层”，整合语义信息、嵌入向量和业务关联 。

• AI SQL 能力：开发者无需学习新语言，即可使用熟悉的 SQL 直接调用 complete（补全）summarize（摘要）和 AI filter（AI 过滤）等强大功能 。

重磅发布：Snowflake Intelligence 全面面世

本次演讲最引人注目的发布是 Snowflake Intelligence 的全面正式发布 。

Snowflake Intelligence 被定义为“企业智能体”，它允许员工通过自然语言提问来获取复杂的业务洞察 。其独特之处在于不仅能回答“是什么”，还能探究“为什么”。

• 生态系统支持：该产品随 80 多家合作伙伴共同推出，包括数据提供商、咨询伙伴和技术合作伙伴，旨在帮助企业快速搭建行业定制化智能体 。

• Cortex Agent API：同步发布的 API 允许开发者构建更具自定义性的多智能体架构，实现高质量、可解释的结果编排 。

• 互操作性与安全性：通过托管的 MCP 服务器，Snowflake 实现了与外部工具（如 Anthropic Cloud Desktop、Crew AI）的无缝集成 。同时，所有 AI 操作都严格遵循 Snowflake 原有的基于角色的访问控制（RBAC）策略 。

行业应用与实战案例

Holland 分享了多家知名企业如何利用 Snowflake AI 产生实际价值：

• Whoop：通过智能体让员工直接获取数据趋势，使分析团队能腾出精力处理战略事务；

• 日产（Nissan）：利用 AI 自动化处理数百万条非结构化客户评论，将原本需要 6 个月的工作缩短至 1 周；

• Coinbase：利用机器学习模型快速、准确地识别并解封被误判为欺诈的用户，提升客户体验和收入。

在现场演示中，Holland 展示了 Snowflake Intelligence 在复杂供应链场景下的表现。智能体能够识别业务语义（如“关键入库运输”），并在回答中显示“绿色盾牌”图标，代表该答案经过验证，是基于官方认证的查询生成的。

质量保障：Agent GPA 框架

针对企业对智能体可靠性的担忧，Snowflake 研究团队开发了 Agent GPA（Goal-Plan-Action，目标-计划-行动）框架 。该框架通过评估智能体的完整推理流程，能够识别幻觉、工具使用不当或步骤遗漏等内部错误，确保企业能够透明地理解智能体得出答案的过程 。

此次分享描绘了一个以开发者为中心、以数据为驱动的 AI 未来 。目前，已有超过 6000 家客户在 Snowflake 上开展 AI 项目 。从简化数据工程到推出企业级智能体，Snowflake 正在将 AI 从实验室的“探索实验”推向真正的“生产规模化”，助力全球企业在 AI 浪潮中构建核心竞争力。

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