云数据平台Snowflake正加快从数据基础设施向企业AI服务市场延伸。

继去年面向企业内部非开发类业务人员推出Snowflake Intelligence后，Snowflake于19日发布桌面端AI助手Project Snowwork研究预览。相比以问答和洞察获取为主的Snowflake Intelligence，Project Snowwork更强调任务执行与工作产出。

Snowflake Intelligence主要提供AI聊天界面，支持用户围绕企业数据提问并获取业务洞察；Project Snowwork则进一步面向实际工作流程，可根据需求完成多步骤任务。借助这两款产品，Snowflake希望把自身角色从后台数据平台进一步延伸至企业用户使用AI的前端入口，并与大型科技公司争夺企业AI市场。

过去，在企业内部，非开发人员或非数据岗位员工直接使用Snowflake平台的场景并不多，更多是通过BI工具间接接入。随着Snowflake Intelligence和Project Snowwork上线，Snowflake正将平台应用场景从后端基础设施拓展至前端生产力工具，覆盖更广泛的业务用户。

据Snowflake介绍，Project Snowwork支持不同部门的一线员工通过自然语言提出需求，并在安全可控的前提下执行多步骤任务。比如，生成董事会汇报所需的预测型演示文稿、制作识别客户流失风险的电子表格、输出留存策略建议，或定位供应链瓶颈等，从简单任务到复杂工作流都可实现端到端执行。

在Project Snowwork的产品定位上，Snowflake将差异化重点放在企业数据和业务上下文上，即直接调用并统一管理Snowflake平台内的数据资产与上下文信息。

公司表示，该产品建立在统一的数据底座之上，具备统一治理的指标体系、共享的业务定义、跨云互通能力以及安全和审计功能，不仅有助于提升效率，也可更好支撑业务结果。

Snowflake负责产品业务的高级副总裁Christian Kleinerman在19日由Snowflake Korea举行的记者会上表示，Project Snowwork已围绕项目管理、销售、财务等企业一线业务场景定义相应技能，是智能体AI重塑未来工作方式的一个典型案例。

从整体产品布局看，Snowflake的AI战略同时覆盖开发者和业务人员。其中，Cortex AI与Cortex Code面向包括开发者在内的技术专家；Snowflake Intelligence与Project Snowwork则主要服务于非开发类企业用户。

Christian Kleinerman表示，Cortex AI是Snowflake AI产品体系的底层基础设施，编码类AI服务Cortex Code也构建在Cortex AI之上。Snowflake Intelligence帮助业务人员围绕Snowflake平台所支撑的数据发起提问并获得洞察；Project Snowwork则结合企业内部不同角色的工作场景和业务上下文，并融合Snowflake Intelligence与Cortex Code的能力。

在当天的交流中，Snowflake还披露了面向智能体AI时代的整体策略。Snowflake Korea负责人Choi Ki-young列举了智能体AI发展的几个主要议题，包括主流AI协议的出现、开源基础模型能力持续提升、微型智能体兴起，以及相关核心技术不断演进等。

Choi Ki-young强调，在企业市场，与其一开始就大规模铺开，不如先从小规模部署AI智能体开始，再持续扩展并打通不同智能体之间的协作；他同时表示，支撑这一模式的技术和环境已经基本具备。

Snowflake还提到，企业在推进AI落地过程中仍面临现实阻力。公司援引MIT调查称，受制于遗留流程和工具，95%的AI项目难以成功落地；同时援引Deloitte资料称，约30%的AI项目会因上下文不足和幻觉问题被迫中止。基于此，Snowflake提出企业部署AI的三项关键要素：统一的数据基础、对业务逻辑与上下文的理解，以及将AI嵌入完整工作流的能力。