当前，全球企业正加速推进人工智能技术的应用，旨在实现更高效的价值创造与更卓越的客户服务体验。然而，将人工智能从局部试点扩展至企业级规模化部署仍存在显著挑战。成功实现人工智能生产化落地的企业通常拥有一项关键共性：其业务架构依托于智能化平台，该平台能够直接贯通数据链路，并具备高度可扩展性、系统互操作性及安全性保障。
Snowflake 致力于助力企业从其 AI 投资中获取显著价值。除了通过夯实数据基础与现代化开发流程来加速 AI 就绪的新功能外，我们欣然宣布一系列创新，以简化企业大规模应用与部署 AI 的方式。这些功能可用于：
• 凭借 Snowflake Intelligence，让每位用户都能以自然语言解答复杂问题；
• 在企业级情境数据库（涵盖所有结构化和非结构化数据）上直观灵活地开发数据智能体，并内置增强推理能力及对领先模型提供商的即时访问支持；
• 通过简易 SQL 加速多模态 AI 管道，同时嵌入成本治理控件以实现轻松的总持有成本管理；
• 利用先进 MLOps 能力加速生产级机器学习部署，并通过低延迟特征服务实现在线预测。
Snowflake Intelligence：整合全域知识，构建可信企业智能智能体
长期以来，业务洞察往往受限于静态仪表板与固定报表体系，这些传统方案不仅开发周期长、交互体验僵化，更常因信息割裂而引发更多疑问，难以直接推动决策。Snowflake Intelligence（现已全面开放）率先定义了一个全新的 AI 范式——企业级智能体。该平台致力于通过构建真正数据驱动的工作方式，从根本上重塑组织的协作模式、运营流程与创新能力。在 Snowflake 安全可靠、全程受控的数据治理体系下，每位员工无需具备专业技术背景，皆可通过自然语言提出复杂问题，深入追溯每一层“现象”背后的“根本动因”，并基于可信结论果断执行。
图 1：Snowflake Intelligence 是一款企业智能体，通过自然语言让每位员工都能获取组织洞察
Snowflake Intelligence 实现了数据与洞察的民主化，赋能每位员工自信地进行推理、决策与行动。用户可在统一的可信环境中，基于全部数据、业务上下文及丰富语义进行分析、推理并获取经核验的答案。
客户能够运用 Snowflake Intelligence 从包括非结构化数据在内的所有数据中获取解答，即将推出的“智能体文档分析”（即将开放私有预览）使其更进一步。用户不再受限于传统 RAG 方案，即每次查询仅能采样数十份文档，而是可通过单次查询分析数千份文档。现在您可以对文档提出深度问题，从而将提问层级从“如何重置密码？”提升至“请显示过去六个月客户支持工单中按产品领域统计的每周提及次数”。
Snowflake Intelligence 同时将您的语义层置于自动运行模式（即将进入公开预览阶段）——随着业务发展动态适配，助您更快获取洞察。通过分析实时使用数据与查询历史，它能自动推送新验证查询供审核，并持续优化对指标、定义及业务逻辑的理解。Snowflake 可自动从 Tableau 等工具导入上下文信息，支持手动录入 SQL，更多 BI 平台集成即将推出，从而快速启动并持续完善您的语义模型。这将带来更高质量的模型、更快的价值实现速度，以及从第一天起即可信赖的洞察结果。
通过由单一可信赖的企业级智能体整合所有知识资产，Snowflake Intelligence 打破了问题与洞察之间的壁垒，赋能员工共同探索、推陈出新。
构建可信赖、上下文丰富的数据智能体
Snowflake 提供强大工具，用于构建可投入生产环境的可信赖数据智能体，以更准确地检索所有结构化和非结构化数据。这些智能体可通过 Snowflake Intelligence 预构建的自然语言界面轻松访问，或使用 Snowflake Cortex 智能体 API（现已正式可用）集成至定制化多智能体架构中。
Cortex 智能体能够跨结构化和非结构化数据源协调信息以提供深度洞察。它们通过分解复杂查询、检索相关数据，并借助 Snowflake Cortex 搜索和 Snowflake Cortex 分析功能生成精确答案。客户可从 OpenAI GPT 和 Anthropic Claude 等预置 LLM 模型中选择用于任务编排的引擎，从而在每一步实现准确性、效率与治理的有机统一。
Snowflake 正在让构建能提供特定领域和情境感知洞察的智能体变得更加便捷。通过 Snowflake Cortex 知识扩展和语义视图共享功能（两者均已正式发布），企业可以利用第三方供应商和发布商提供的上下文与知识来丰富智能体交互，同时确保知识产权保护和内容所有者的合理署名。Snowflake Marketplace 上最新的 AI 就绪数据供应商和发布商包括：Alation、Allium、美联社、CARTO、CB Insights、Cotality、Crisp、Crunchbase、德意志交易所、Equilar、FactSet、Flipside Crypto、Investopedia、IPinfo、伦敦证券交易所集团、MSCI、纳斯达克、Nordot、Truestar 和《华盛顿邮报》。此外，Snowflake 还在 Snowflake Marketplace 上提供了一系列 AI 就绪的公共数据源，涵盖财报电话会议、临床试验、医学研究及 Snowflake 官方文档。
在您于 Snowflake 平台构建智能体及应用时，我们致力于确保其具备互操作性，并能与您的其他系统相连接。MCP 已成为智能体工具实现连接与集成的标准方式。Snowflake 托管的 MCP 服务器（现已正式可用）支持您通过 MCP 协议安全连接 Cortex 智能体、Cortex 分析师及 Cortex 搜索。这使得您的其他系统与多智能体架构能够通过 Snowflake AI 获取高质量的业务上下文，而您的数据始终无需脱离 Snowflake 的安全治理边界。
为支撑高性能、生产级 AI 工作负载，Snowflake 交互式表与交互式数据仓库（即将正式可用）提供亚秒级服务层，能够以高并发和稳定速度驱动智能体主导的交互体验。
使用 Snowflake Cortex AI SQL 构建性能更优的多模态 AI 管道
Snowflake 正在重新定义数据分析范式，其全面可用的 Cortex AI SQL 支持通过熟悉的 SQL 语言构建处理文本、文档、图像、音频和视频的 AI 管道，无需依赖独立的 AI 服务。从支持规模化多模态数据分析的生产级函数（如 AI_COMPLETE、AI_TRANSCRIBE、AI_CLASSIFY），到面向文档的特化函数（如 AI_PARSE_DOC、AI_EXTRACT），开发者能够应对任意复杂度的应用场景。用户可通过即将开放公测的直观文档 AI 交互平台，以无代码方式直接上传文件进行信息提取或解析，系统将自动生成对应的 Cortex AI SQL 代码。借助 Cortex AI SQL 对动态表的支持，AI 驱动的洞察结果可通过增量更新持续保持同步。
Cortex AISQL 将人工智能处理能力赋能给每一位 SQL 用户，使其能够轻松构建 AI 流程，简化开发过程，实现更快的交付与更优的开发者体验。同时，它提供高性能的 AI 流程。基于使用同等规模模型的验证性代码测试，Cortex AISQL 运行时的查询执行速度比手动构建的流程快三到七倍，这得益于其性能优化已直接集成至 Snowflake 引擎中。这一性能提升意味着更低的计算成本和更快的价值实现速度。
图 2：概念验证：Cortex AISQL 将查询速度提升三至七倍。 手动 AI 管道的运行时结果基于概念验证代码，其使用与 AISQL 对应部分规模相似的模型
为简化总体拥有成本，用户可利用嵌入式成本治理控制功能，包括用于计算 AI 令牌的辅助函数（公共预览版）、功能级和模型级基于角色的访问控制（公共预览版）以及成本护栏（即将全面推出）。这些能力使得在保持企业级治理的同时，更易于预估、监控和管理成本。
其他增强功能包括重大查询性能优化、扩展的数据类型支持，以及用于简化数据转换的新 SQL 结构和函数。内置的性能可观测性确保管道在大规模运行时保持高效和成本效益。
客户正运用 Cortex AISQL 构建强大的多模态 AI 流水线，实现了更快的性能与更低的成本。使用者包括全球劳动力与商业解决方案领军企业 Allegis Group，以及业务覆盖 160 多个国家的电源管理公司伊顿。
在 Snowflake 平台上构建与部署自定义 AI/ML 生产模型
Snowflake ML 是一套完全集成的开发、推理与运维能力体系，直接构建于您受治理的企业数据之上。我们的最新增强功能进一步简化了数据科学家和 ML 工程师在单一平台上构建、部署和管理生产就绪模型的过程，且无需任何数据出站。Coinbase、IGS Energy 和 Scene+ 等客户正在利用 Snowflake 构建更快速、可扩展性更强的 ML 工作流。
在模型开发方面，ML 团队现在能够更便捷地构建高质量模型，其方式是通过原生集成的实验追踪功能（公开预览版），识别、共享并复现跨训练任务中表现最优的模型。这简化了团队协作，提升了可复现性，并加速了企业内的模型迭代流程。
凭借对模块化 ML 工作流的全面支持，Snowflake ML 能够为在任何环境中构建的模型提供可扩展的推理能力，包括外部 ML 平台或模型库（如 Hugging Face），同时始终保持 Snowflake 的治理与安全控制。
图 3：Snowflake ML 支持对任何地方构建的模型进行可扩展推理
在推理方面，用户可通过简洁的界面一键部署（公开预览版）顶级的 Hugging Face 预训练模型，并借助在线特征存储（公开预览版）实现延迟低于 50 毫秒的低延迟预测服务。这支持了关键用例，如个性化推荐、欺诈检测、定价优化和异常检测，使您的模型能够基于最新的可用数据做出决策。
原文地址：https://www.snowflake.com/en/blog/intelligent-governed-ai-at-scale/
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