雪花峰会26见闻实感：再见数据，你好AI

感谢 Snowflake 这次邀请我以 Snowflake 雪花大使身份参加 Snowflake Summit。这次大会给我的触动比预想中更大，大家知道，我一直做从事数据行业，早期在 Teradata，后来在 IBM，后来在企业里 Lenovo、中金、万达等管大数据，后来成为 Apache Software Foundation Member，现在是白鲸开源 CEO，所以我一直对数据行业非常关注。 来之前，我原本以为 Snowflake 会发布一些企业 AI 产品，或者在原来的数据仓库、数据平台能力上，增加一些 AI 相关功能。过去很多年，大家对 Snowflake 的认知还是比较清晰的：它是一家云数据仓库公司，是 Data Cloud 的代表，核心能力围绕数据存储、计算、性能、安全、治理、共享和弹性扩展展开。 但两天 Summit 听下来，我的感受完全变了。 这次 Snowflake Summit 给我的最大感受，不是“它又发布了一些数据平台的新功能”，而是它正在非常激进地重构自己的产品定位。我认为，它已经不满足于继续被定义为一家 Data Warehouse 公司，也不只是想做一个 AI Data Cloud，而是要把自己变成企业里的 AI + Data 平台，甚至是 Agentic Enterprise 的底座，和 Anthropic 开始竞争。 如果用一句话概括这次 Snowflake Summit 给我个人的感受，我觉得就是： Goodbye Data, Hello AI。 当然，这里的 Goodbye Data 不是说数据不重要了。恰恰相反，数据变得更重要了。只是数据平台的表达方式变了。过去我们谈数据平台，谈的是数据怎么存、怎么算、怎么共享、怎么治理、怎么降低成本。现在 Snowflake 谈的是 AI 如何理解企业数据，Agent 如何使用企业数据，业务人员如何通过自然语言直接获得洞察，企业如何让 AI 在安全和治理边界内执行任务。 Snowflake product VP Christian Kleinerman 在 Platform KeyNote 里有一句话很能代表这种变化： 你的 AI 原生企业从这里开始。 这句话如果只是放在普通 AI 发布会上，可能只是一句标准口号。但放在 Snowflake Summit 的现场，它的含义就不一样了。因为 Snowflake 不是一家原生 AI 公司，它过去是一家数据基础设施公司。当这样一家公司开始用 AI 重新组织自己的产品体系时，说明 AI 已经不是一个外接功能，而是在重构企业本身。 Snowflake 的转身：从 Data Warehouse 到 AI Platform 过去我理解 Snowflake，首先想到的是数据仓库、云原生、弹性计算、存算分离、数据共享和统一治理。它解决的是传统数据平台里的几个老问题：数据分散、扩展困难、性能调优复杂、治理不一致、协作成本高。 这次 Summit 的主线已经明显不同。Snowflake 依然会讲 All Data、All Workloads、All Users，依然会讲结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，依然会讲 Iceberg、OpenFlow、Streaming、Zero Copy、Horizon Catalog。但是这些能力不再只是为了构建一个更好的数据平台，而是为了服务一个新的目标：让企业 AI 和 Agent 能够在统一的数据平台上工作。 Christian Kleinerman 在 Platform Keynote 里还有一句非常关键的话： “We need a unified architecture, both AI and data.” 这句话几乎可以看作 Snowflake 这次 Summit 的战略核心。它不是在说“我们也支持 AI”，而是在说企业不应该在数据平台之外再建设一个孤立的 AI 平台。 为什么？ 因为如果 AI 平台和数据平台分开，过去数据时代发生过的问题会再次出现：新的孤岛、新的权限体系、新的治理断层、新的成本黑洞、新的安全风险。过去我们花了十几年时间消除数据孤岛，如果今天再把 AI 单独建在另一套体系里，本质上就是重新制造 AI 孤岛。 所以 Snowflake 的答案是：AI 和 Data 必须统一。数据、计算、语义、治理、安全、应用和 Agent，都应该在一个平台里形成闭环。 从这个角度看，Snowflake 这次峰会的 Slogan，Make AI Real for Business， 底层逻辑就是把 Data 变成 AI 的上下文、燃料和执行基础。过去的数据平台是给人用的，人写 SQL、人看报表、人配任务、人做分析。未来的数据平台越来越多是给 Agent 用的，Agent 理解业务问题，调用数据能力，生成分析过程，提出行动建议，甚至进入业务流程。 这才是这次 Summit 真正让我感到震动的地方。 它不是在原有 Data Warehouse 上加一个 AI 助手，而是在用数据从新构建新的 AI Agentic 企业底座，而这是 OpenAI 和 Anthropic 未来的主战场。这也是我为什么说 Snowflake 的转身比我想象得更激进。 CoCo、CoWork、Desktop：Snowflake 在“致敬”Anthropic，也在暴露它的新野心 如果说第一层变化是战略定位，那么第二层变化就是产品体系。 这次 Snowflake Summit 里，最让我印象深的不是某个传统数据库功能，也不是某个性能参数的提升，而是它发布了一整套围绕 AI Agent 的产品组件：CoCo、CoWork、Desktop、Skill Catalog、VS Code 插件、Excel 插件、MCP、ACP、Cloud Agents、Agent Teams、自动化 Agent。 这套东西放在一起看，就会发现一个非常明显的信号：Snowflake 正在用 AI 原生公司的方式，重新组织自己的产品。 甚至我觉得它在“致敬”Anthropic。 为什么这么说？ 因为 Anthropic 这类 AI 原生公司，已经不只是做一个聊天机器人，而是在做一整套 AI 工作系统：Claude、Claude Code、Desktop、MCP、Artifacts、Skills、Computer Use、企业上下文、安全边界。它们真正想占据的，不是一个问答入口，而是未来人和软件协作的主界面。 Snowflake 这次发布的 CoCo、CoWork、Desktop、Skill Catalog、MCP/ACP，其实有很强的对应关系。CoCo 像是给企业使用的 Claude Code；CoWork 像是企业内部面向业务人员的 AI 工作入口；CoCo Desktop 则让 Snowflake 的 AI 能力走出 Web 控制台，进入用户日常工作环境；Skill Catalog 则是在把 Snowflake 的平台能力封装成 Agent 可以发现、组合和调用的技能。 所以我在现场听到这些发布时，第一个反应不是“Snowflake 又出了几个 AI 功能”，而是：它要把数据平台重新包装成一