Snowflake ngày 2/6 tại San Francisco (Mỹ) cho biết AI agent sẽ sớm có thể hoạt động liên tục và tự chủ trên quy mô toàn doanh nghiệp, mở đường cho mô hình “Agentic Enterprise”.

Từ một nền tảng phân tích dữ liệu, Snowflake đang mở rộng sang hạ tầng AI agent cho doanh nghiệp và xác định “Agentic Enterprise” là trọng tâm trong tầm nhìn chiến lược của hãng.

Phát biểu khai mạc tại Snowflake Summit 2026, CEO Sridhar Ramaswamy nói Agentic Enterprise không còn là khái niệm xa vời, mà đã có nền tảng để triển khai trên thực tế. Theo ông, Snowflake sẽ tập trung gỡ bỏ các rào cản để doanh nghiệp có thể vận hành với AI agent ở trung tâm của mọi hoạt động.

Ông cho biết Agentic Enterprise được xây dựng trên 4 thành phần cốt lõi.

Thành phần đầu tiên là dữ liệu đặc thù của doanh nghiệp, gồm dữ liệu khách hàng, tài chính và sản phẩm. Thứ hai là các mô hình AI có khả năng diễn giải dữ liệu và chuyển hóa thành hành động, như Claude Opus hay các mô hình của OpenAI.

Thứ ba là các ứng dụng phục vụ vận hành doanh nghiệp như Gmail, Salesforce và SAP. Thành phần cuối cùng là Agentic Control Plane, lớp điều phối kết nối, quản lý ba thành phần còn lại.

Theo Snowflake, đây là yếu tố then chốt, đóng vai trò như hệ điều hành của Agentic Enterprise.

Ramaswamy cho rằng dù từng AI agent có mạnh đến đâu, nếu không thể chia sẻ cùng một ngữ cảnh thì doanh nghiệp vẫn không thể phối hợp hành động ở quy mô toàn hệ thống. Vai trò đó thuộc về Control Plane.

Ông cảnh báo rằng nếu thiếu Control Plane, các agent sẽ chỉ hoạt động rời rạc. Khi đó, quyết định của agent tài chính có thể xung đột với agent chuỗi cung ứng, trong khi agent marketing có thể tạo nội dung mà không biết những thông tin mới nhất do agent hỗ trợ khách hàng nắm được.

Snowflake cho biết Control Plane không còn là viễn cảnh trong tương lai mà đã được hiện thực hóa trong các sản phẩm cụ thể. Các sản phẩm thuộc Control Plane của hãng hiện gồm Snowflake Intelligence và Cortex Code, còn gọi là Coco.

Trong đó, Snowflake Intelligence được giới thiệu là trợ lý AI cá nhân dành cho lao động tri thức, cho phép truy cập dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên. Cortex Code là AI agent hỗ trợ lập trình cho nhà phát triển và kỹ sư dữ liệu. Theo Ramaswamy, Coco có thể rút ngắn thời gian di trú hệ thống từ 6 tháng xuống còn 6 ngày, đồng thời biến các ý tưởng diễn đạt bằng ngôn ngữ tự nhiên thành pipeline và ứng dụng có thể vận hành.

Nếu Control Plane là hệ điều hành của Agentic Enterprise, dữ liệu chính là điểm xuất phát của mô hình này.

Ramaswamy nhấn mạnh dữ liệu là lợi thế phòng thủ mạnh nhất của doanh nghiệp, đồng thời là chìa khóa để AI tạo ra giá trị thực tiễn và khác biệt. Theo ông, khi dữ liệu bị phân mảnh, lợi thế cạnh tranh cũng bị che khuất. Snowflake hiện hỗ trợ hợp nhất dữ liệu thông qua các công cụ di trú dựa trên AI, hỗ trợ Postgres và OpenFlow để luân chuyển dữ liệu liên tục. Ông cũng cho biết quan hệ hợp tác với Google giúp tự động hóa nhiều tác vụ di trú vốn trước đây rất khó hoàn tất chỉ trong vài ngày.

Với các mô hình AI, Snowflake cho rằng yếu tố quan trọng nhất là tính linh hoạt.

Ramaswamy nhận định bản thân mô hình không phải yếu tố tạo ra khác biệt bền vững, bởi đối thủ cũng có thể sử dụng cùng một mô hình. Theo ông, giá trị của AI chỉ thực sự được phát huy khi kết hợp với dữ liệu riêng của từng doanh nghiệp. Hiện Snowflake đang hợp tác với các nhà cung cấp mô hình lớn như Anthropic và OpenAI, nhằm giúp doanh nghiệp lựa chọn mô hình phù hợp nhất cho từng workload.

Chiến lược Agentic Enterprise của Snowflake cũng không giới hạn ở phần dữ liệu nằm trên chính nền tảng của hãng. Công ty cho biết đang mở rộng hỗ trợ sang các ứng dụng bên thứ ba đang được doanh nghiệp sử dụng rộng rãi.

Để làm điều đó, Snowflake tăng đầu tư vào MCP, viết tắt của Model Context Protocol, một công nghệ mã nguồn mở cho phép AI khai thác dữ liệu từ các ứng dụng bên ngoài. Gần đây, công ty cũng công bố kế hoạch mua lại Natoma, doanh nghiệp tập trung vào Enterprise MCP.

Theo Ramaswamy, MCP giúp đơn giản hóa cách các hệ thống AI kết nối với nhiều ứng dụng khác nhau. Sau thương vụ Natoma, các mô hình AI sẽ có khả năng quan sát những ứng dụng doanh nghiệp như Google Drive, Jira, Slack, GitHub và Microsoft 365. Tương tác giữa AI với các ứng dụng này sẽ được vận hành dưới cơ chế bảo mật và kiểm soát truy cập của Snowflake. Ông cho biết thêm thương vụ này cho thấy phạm vi quản trị mà Snowflake hỗ trợ đang mở rộng từ dữ liệu sang toàn bộ hành vi AI và workflow.

Ở phần cuối bài phát biểu, Daniela Amodei, đồng sáng lập kiêm chủ tịch Anthropic, cũng tham gia thảo luận về tốc độ phát triển của AI và chiến lược doanh nghiệp. Bà cho rằng nếu một năm trước, mối quan tâm của doanh nghiệp mới dừng ở giai đoạn thử nghiệm, thì hiện nay AI đã trở thành nền tảng cốt lõi trong chiến lược nhân sự cũng như trong nhiều lĩnh vực như lập trình, tài chính, pháp lý và y tế. Theo Amodei, khi tiếp tục bổ sung năng lực tính toán và dữ liệu vào mô hình, hiệu năng sẽ cải thiện theo quỹ đạo có thể dự đoán, và đà tiến bộ nhanh này sẽ còn tiếp diễn. Bà nhấn mạnh doanh nghiệp không nên thiết kế chiến lược dựa trên năng lực hiện tại của mô hình, mà cần đặt ra mục tiêu lớn nhất và bắt đầu xây dựng ngay từ bây giờ.