北京
AI 的技術演進走到今天，“模型更強”已經很難繼續為市場帶來足夠的新鮮感。在 Snowflake Summit 26 的開幕 Keynote 中，Snowflake 拋出了一個更樸素、也更關鍵的問題：當 Agent 開始進入業務流程，企業憑什么讓它做出可信判斷？
答案仍然指向數據。當 SaaS 的交互方式正在被 Agent 重構，軟件界面的價值被重新審視，企業長期沉淀的數據、流程和業務上下文，反而變得更加關鍵。沿著這條邏輯，Snowflake 也在重新定義自己的位置：從數據倉庫、Data Cloud，進一步走向 AI 時代的數據操作系統。它不試圖成為 AI 的“大腦”，而是希望成為連接數據、模型、應用和 Agent 的“神經系統”。
首日 Keynote 核心看點：
1??定位演進： 從數據倉庫走向 AI 數據操作系統，Snowflake 試圖構建面向全企業 Agent 的智能管控平面（Agentic Control Plane）。
2??生態協同： Snowflake 與 Anthropic 的合作繼續加深，Claude 被嵌入平臺能力之中；同時，借助 AWS 的算力基礎，Snowflake 正在搭建更完整的企業級 AI 運行底座。
3??落地樣本：從賽諾菲的采購、銷售等業務流程重構，到埃森哲覆蓋全球 75 萬員工的組織轉型，統一數據底座正在成為企業 AI 從試點走向運營的重要前提。
企業智能化的第一步，未必是繼續堆疊更多大模型，而是先建立一套可信、統一、可治理的數據基礎。隨著 AI 從演示走向業務結果，企業真正需要回答的問題也變得更現實：數據在哪里，誰能調用，如何治理，又如何轉化為可驗證的行動。
更多現場觀察，仍在繼續
Snowflake Summit 首日釋放出的信號很清晰：企業 AI 的競爭，正在從模型能力本身，延伸到數據基礎、治理體系和 Agent 執行能力之上。接下來的議程中，更多技術發布與行業實踐也將繼續展開，我們會持續帶來現場觀察與深度解讀。
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