Snowflake Summit 2026: Vom Datenlieferanten zum Betriebssystem für das autonome Unternehmen

Neben den neuen Schnittstellen erhält das Tool auch echte agentenbasierte Autonomie. Die neue Funktion Automations führt wiederkehrende Entwicklungsaufgaben nach Zeitplan aus, während Cloud Agents als serverlose, ereignisgesteuerte Prozesse auf Datenänderungen oder Geschäftsauslöser reagieren – etwa um ein Team zu alarmieren, wenn der Lagerbestand unter einen Schwellenwert fällt. Dafür muss kein lokaler Client geöffnet sein .

Für die Seite der Fachanwender hat Snowflake zudem Snowflake Intelligence in Snowflake CoWork umbenannt, einen persönlichen KI-Agenten, der nun über eine iOS-App, einen Slackbot und eine Excel-Erweiterung erreichbar ist .

Snowflake Datastream: Ein vollständig verwalteter Streamingdienst nach Kafka-Vorbild

Um das langjährige Problem der getrennten Verwaltung von Streaming-Infrastruktur und Datenplattform zu lösen, hat Snowflake Snowflake Datastream vorgestellt. Dabei handelt es sich um einen nativen, vollständig verwalteten Streamingdienst von Snowflake, der das gesamte Apache-Kafka-Protokoll spricht .

Bestehende Kafka-Produzenten und -Konsumenten können sich mit einer einfachen Konfigurationsänderung verbinden. Das macht separate Broker, Konnektoren oder zusätzliche Cluster überflüssig . Streaming-Daten landen direkt als verwaltete Snowflake- oder Apache-Iceberg-Tabellen innerhalb des Snowflake-Sicherheitsperimeters . Snowflake positioniert Datastream explizit für den Echtzeit-Datenmarkt, den das Unternehmen auf ein Gesamtvolumen von 128 Milliarden US-Dollar schätzt . Der Dienst befindet sich derzeit in der privaten Vorschau .

Apache Iceberg V3 und bidirektionale Interoperabilität

Snowflake gab die allgemeine Verfügbarkeit der Unterstützung für Apache Iceberg V3 bekannt und erhebt den Anspruch, den umfangreichsten Funktionsumfang für Iceberg am Markt zu bieten . Kernstück der Ankündigung ist die vollständige bidirektionale Interoperabilität, die durch den Snowflake Horizon Catalog ermöglicht wird, in den der quelloffene Katalog Apache Polaris eingebettet ist .

Das bedeutet: Jede Iceberg-REST-kompatible Engine – wie Apache Spark, Trino oder Flink – kann von Snowflake verwaltete Iceberg-Tabellen lesen und beschreiben. Umgekehrt kann Snowflake auch Tabellen lesen und schreiben, die von externen Katalogen verwaltet werden . Der Schreibzugriff von externen Engines aus befand sich zum Zeitpunkt des Summits in der öffentlichen Vorschau, der Lesezugriff war bereits allgemein verfügbar . Um diese offene Architektur zu unterstützen, hat das Unternehmen außerdem Snowflake Storage for Apache Iceberg Tables eingeführt, eine neue verwaltete Speicherebene für Daten im offenen Format .

Cortex Training: Eigene Modelle, verwaltet von Snowflake

Abgerundet wurde der Summit durch die Vorstellung von Cortex Training, einer Erweiterung des bestehenden Cortex Fine-Tuning-Dienstes hin zum vollständigen, individuellen Modelltraining. Der Service ermöglicht es Unternehmen, offene Basismodelle – darunter Qwen, Mistral und Metas Llama – auf einer vollständig verwalteten GPU-Infrastruktur innerhalb der gesicherten Snowflake-Umgebung zu optimieren .

Unternehmen können dabei Techniken wie parameter-effizientes Fine-Tuning (PEFT) und sogar bestärkendes Lernen auf Basis ihrer eigenen Daten nutzen, ohne Informationen in externe Systeme verschieben oder verteilte GPU-Cluster verwalten zu müssen . Snowflake kümmert sich um die Beschaffung und Skalierung der Infrastruktur . Der Dienst reiht sich in einen wachsenden Modell-Marktplatz in Cortex AI ein, der bereits Modelle von Anthropic, OpenAI, Google, Meta, Mistral, DeepSeek und den neu angekündigten SpaceXAI-Modellen umfasst .

Die strategische Wette: Das autonome Unternehmen

Das verbindende Element aller Ankündigungen auf dem Summit war Snowflakes Vision eines agentic enterprise – eines Zustands, in dem sicher verwaltete Unternehmensdaten nahtlos mit KI-Agenten verbunden sind, die eigenständig analysieren, handeln und automatisieren können . Indem das Unternehmen sein Agenten-Portfolio in CoCo für Entwickler und CoWork für Wissensarbeiter aufteilt, mit Datastream eine verwaltete Echtzeit-Datenversorgung hinzufügt und das Training eigener Modelle zu einem nativen Service macht, positioniert es seine AI Data Cloud nicht mehr nur als Speicher- und Abfrageort, sondern als Laufzeitumgebung für autonome Geschäftslogik .