【美国旧金山讯】在年度大会Snowflake Summit 2026上，Snowflake释放出明确信号：公司不再满足于仅作为数据存储和分析平台，而是希望进一步成为企业部署和使用AI智能体的关键入口。

随着Snowflake加码这一赛道，企业级AI智能体平台的竞争正持续升温。当前，竞争大致可分为三类力量：一类是SAP、Salesforce等业务应用厂商，另一类是Anthropic、OpenAI等模型提供商，此外还有以Snowflake为代表的数据平台厂商。各方都试图在企业AI智能体生态中占据更核心的位置。

Snowflake CEO Sridhar Ramaswamy与产品高级副总裁Christian Kleinerman于当地时间1日在Snowflake Summit 2026期间与媒体和分析师交流时，对上述竞争格局作出说明。

在Ramaswamy看来，SAP、Salesforce等业务应用厂商的优势在于贴近具体业务流程，能够更好地掌握销售、审批工作流等场景中的上下文信息；模型提供商则拥有更大的创新灵活性，不必受既有软件架构束缚，因此在产品演进上动作更快。

至于Snowflake自身，Ramaswamy将差异化优势归结为三个关键词：数据、数据重力，以及围绕企业真实场景构建能力。他表示，应用和服务最终会自然向数据最集中的地方汇聚。

Ramaswamy称，目前仍难断言谁会成为最后的胜者。“很多时候，只有结果出现之后，人们才会觉得赢家似乎从一开始就注定会赢。”不过他同时强调，Snowflake通过运营Snowflake Intelligence和Coco，能够持续获取真实的使用数据和失败数据，直接看到用户在哪些环节遇到障碍、哪些功能使用率不高，甚至哪些能力尚未被真正触达。依他判断，谁能更深入理解企业数据，谁就在AI智能体竞争中更有机会占优。

Kleinerman则表示，在AI智能体入口正在重塑用户与软件交互方式的背景下，若将这一关键入口拱手让给外部厂商，战略风险较高。通过自研产品，Snowflake可以直接获得遥测数据，掌握用户在哪些环节受阻、哪些功能未被使用，从而更快推进产品改进，并提升客户支持能力。

Ramaswamy也坦言，随着Anthropic和OpenAI的体量分别向万亿美元级别逼近，包括Snowflake在内的所有软件公司都必须保持警惕。

不过他同时指出，在开源模型创新不断提速的背景下，Snowflake的收入并不依赖封闭模型。凭借模型独立性，公司能够更快帮助客户降低成本，而这也将成为企业客户衡量实际价值的重要因素。

谈及AI成本优化时，Ramaswamy表示，针对不同类型的任务，在顶尖模型和开源模型之间进行分层配置，已成为越来越普遍的做法。

他举例说，像“将客户反馈归类为10个类别”这样的任务，并不需要调用大模型；但在编程、复杂规划等场景中，顶级模型的推理能力仍会带来明显差异。

Snowflake还透露，在面向编程场景的AI智能体Coco（Cortex Code）上，公司已经开发出一套方法，可将部分简单技能转化为可确定执行的代码路径，无需调用模型即可完成任务。其核心思路是，只有在复杂问题上才调用模型，而将简单、重复的任务交由通用计算处理，以降低token成本。

至于Coco将如何影响数据工程工作，Snowflake更强调角色转型，而非岗位减少。Ramaswamy表示，数据工程师和数据科学家正借助Coco，为人力资源、财务、投资者关系等部门构建可落地的专业化智能体，并推动AI能力在企业内部进一步扩散。

他认为，数据相关岗位的职能将出现显著变化，但这批人才在企业AI创新中的重要性反而有望进一步提升。