Snowflake推出"自主式"AI层，旨在直接完成工作任务而非仅仅回答问题

Snowflake近日揭晓了一款正在开发中的产品，该公司将其描述为"自主式"AI层，承诺将其数据云平台从回答数据问题的工具转变为实际完成工作的平台：代表企业用户整合分析、生成报告，甚至制作幻灯片。

这款名为Project SnowWork的全新对话式AI界面产品，结合了Snowflake的现有技术，包括AI数据云、Snowflake Intelligence和Cortex Code，这是Snowflake试图将自身植入企业工作流程的尝试。Snowflake开发者和AI体验副总裁Bala Kasiviswanathan在接受InfoWorld采访时表示。

"Project SnowWork源于一个非常简单的理念：如果AI要在企业中真正发挥作用，首先必须适用于日常工作流程，并且必须与实际运营业务的数据和系统深度连接，"Kasiviswanathan说道。

"这个想法是让AI更像一个主动的合作伙伴。因此，财务、营销或销售等各个职能部门的业务用户不只是提问，还可以要求具体成果。比如制作董事会就绪的预测、识别客户流失风险、生成包含建议行动的报告，或深入研究供应链问题，"Kasiviswanathan补充道。

分析师表示，SnowWork对企业可能很有价值，特别是在加速运营业务决策和减少数据从业者的工作负担方面，而这往往是造成延迟的真正原因。

"我们交流过的每家财富500强公司都有同样的瓶颈。销售主管想了解区域客户流失模式，于是向数据团队提交工单。三周后，他们得到一个CSV文件和耸肩。到那时，决策窗口已经关闭，他们已经按照直觉做出了决定。这个循环是有问题的，每个人都知道，"HFS Research执行研究负责人Ashish Chaturvedi说道。

根据Chaturvedi的说法，SnowWork承诺将这个排队时间缩短到零，因为用户可以在几分钟内直接获得完整分析，而无需接洽数据从业者。

"如果它能如宣传那样工作，生产力的释放将是巨大的。不仅是节省的时间，而且可以在信息仍然新鲜的时候做出及时决策，"这位分析师补充道。

实际上，根据Moor Insights and Strategy首席分析师Robert Kramer的观点，消除分析需要接洽数据从业者的必要性将允许数据团队将更多时间花在治理、建模和监督上，而不是处理重复性请求。

Snowflake的Kasiviswanathan还将SnowWork与其他聊天机器人和AI助手进行了对比，声称它更准确，对人工协调的依赖性更低，因为它运行在安全且受管理的企业数据上。

然而，分析师表示这是增加其平台粘性的明智策略，因为包括Microsoft、Google、AWS、Salesforce、ServiceNow、Workday、OpenAI和Anthropic在内的几乎所有技术供应商都在积极行动，试图通过自己的产品在企业AI中占据主要份额。

"这关乎通过扩大覆盖面来增强平台粘性。Snowflake的核心数据云业务正面临激烈竞争——Databricks紧追不舍，开源替代方案正在蚕食利润空间，企业CFO对消费成本的抱怨越来越多，"HFS的Chaturvedi说道。

"今天，普通业务用户从未登录过Snowflake。他们对平台的体验是间接的，通过BI工具过滤。SnowWork将Snowflake直接放在业务用户的桌面上，这完全改变了商业引力。你从一个采购部门每年审查一次的后端工具变成了每天有数百人接触的前台生产力层，"Chaturvedi指出。

这位分析师进一步表示，该策略也使其直接与Microsoft、Google和Salesforce竞争，因为如果这些供应商成功使他们的AI层成为企业员工的默认工作空间，Snowflake可能会发现自己被降级为技术栈底层的管道——必要但可互换，并且远离它现在希望接触的日常用户，Chaturvedi补充道。

不过，更广泛地说，分析师表示这可能是更广泛行业转变的一部分，传统的企业技术栈正在像手风琴一样被压缩。

"旧模式有五个不同的层次，包括数据仓库、BI工具、分析师、可交付成果和决策者。每次交接都增加了延迟、成本和电话游戏式的上下文丢失风险。SnowWork将其压缩为三层：数据平台、自主智能体、决策者，"Chaturvedi说道。

"每个主要平台参与者都在做这种转变的版本。Databricks正在构建lakehouse应用。Salesforce有Agentforce。Microsoft将Copilot连接到所有东西。ServiceNow正在嵌入智能体工作流，"Chaturvedi补充道。

尽管如此，对于所有的雄心壮志，分析师表示仍存在一些明显的警告，特别是SnowWork的愿景还有许多未解答的问题。

HFS的Chaturvedi表示怀疑，因为该产品仍在开发中，且Snowflake未透露定价模式："如果SnowWork将你的决策周期从三周压缩到三分钟，但使你的Snowflake账单增长三倍，CFO的数学计算会很快变得复杂。"

类似地，HyperFRAME Research AI技术栈实践负责人Stephanie Walter暗示了供应商在企业或生产环境中AI执行方面的可信度差距。

"在实践中，企业AI在产生完全可用的、端到端的可交付成果方面显示出混合结果，而无需大量人工监督。从辅助分析转向自主输出是一个重大飞跃，SnowWork需要证明其智能体能够持续提供准确、上下文正确的结果，企业才会完全信任它作为行动系统，"Walter说道。

Snowflake尚未宣布发布日期或时间表，因为SnowWork正在由选定的Snowflake客户进行测试。

Q&A

Q1：Project SnowWork是什么？它能做什么？

A：Project SnowWork是Snowflake正在开发的"自主式"AI层产品，它是一款对话式AI界面，能够代表企业用户完成具体工作任务，如制作董事会预测、识别客户流失风险、生成包含建议行动的报告等，而不仅仅是回答数据问题。

Q2：SnowWork对企业有什么价值？

A：SnowWork能够显著减少企业决策延迟，将原本需要三周才能完成的数据分析压缩到几分钟内完成，无需接洽数据从业者。这样可以让数据团队专注于治理、建模和监督工作，同时让业务决策更及时。

Q3：SnowWork面临什么挑战和风险？

A：主要挑战包括产品仍在开发中、定价模式未公布、企业AI在生产环境中的混合执行结果等。分析师担心如果产品能够缩短决策时间但大幅增加成本，企业可能难以接受这样的权衡。