AI 數據雲的「代理型企業」大計：Snowflake 高峰會四大重磅發布一次看

除了拓展使用場域，CoCo 也獲得了真正的「代理自主權」。新的 Automations 功能可以按排程自動執行重複性的開發任務；而 Cloud Agents 則是無伺服器、事件驅動的工作程序，能夠在數據發生變化或商業觸發條件滿足時自動反應（例如在庫存低於閾值時自動發送警報），過程中完全不需要本機電腦保持開機 。

在一般商務使用者的面向，Snowflake 也將 Snowflake Intelligence 重新命名為 Snowflake CoWork，這是一個可在 iOS 行動 App、Slackbot 整合和 Microsoft Excel 擴充功能中使用的個人 AI 代理 。

Snowflake Datastream：全託管的 Kafka 相容串流服務

為了解決企業長期以來需要在雲端數據平台之外，另外營運和治理獨立串流基礎架構的痛點，Snowflake 推出了 Snowflake Datastream。這是一項內建於 Snowflake 的原生、全託管串流引擎，能夠完整相容並使用 Apache Kafka 協議 。

現有的 Kafka 生產者與消費者只需進行簡單的配置更改即可連接，企業從此不再需要費心管理額外的中介層、連接器或獨立的叢集 。產生的數據流將直接落地為受 Snowflake 安全邊界保護的表格或 Apache Iceberg 表格 。Snowflake 明確地將 Datastream 定位來瞄準即時數據市場，並預估這是一個總潛在市場規模高達 1,280 億美元 的巨大商機 。目前此服務處於「私密預覽」階段 。

Apache Iceberg V3 與雙向數據互通

Snowflake 宣布 Apache Iceberg V3 正式上線（GA），並聲稱自己在市場上擁有最全面的 Iceberg 功能集 。這項宣布的核心亮點是透過 Snowflake Horizon Catalog 實現的「完全雙向互通性」，其背後正是內嵌了開源的 Apache Polaris 目錄 。

這意味著，任何相容於 Iceberg REST 協議的引擎——例如 Apache Spark、Trino 或 Flink——都可以讀取和寫入由 Snowflake 管理的 Iceberg 表格；反過來，Snowflake 也同樣能讀寫由外部目錄管理的 Iceberg 表格 。在此次高峰會期間，來自外部引擎的寫入權限已進入「公開預覽」階段，而讀取權限則早已正式上線 。為了支撐這個開放架構，Snowflake 也同步推出了 Snowflake Storage for Apache Iceberg Tables，這是一個專為開放格式數據設計的新託管儲存層級 。

Cortex Training：自備模型，由 Snowflake 為你託管訓練

高峰會的壓軸之作是 Cortex Training，它將現有的 Cortex 微調服務（Fine-tuning）擴展為完整的客製化模型訓練。這項服務允許企業在 Snowflake 完全管理的 GPU 基礎設施上，對開放權重的基礎模型進行微調——包括 Qwen、Mistral 和 Meta 的 Llama 系列——而且所有流程都在 Snowflake 受治理的環境內完成 。

企業組織可以使用參數高效微調（PEFT）技術，甚至可以在專有數據上進行強化學習，過程中完全不需要將敏感資訊搬移到外部系統，也不用自己管理複雜的分散式 GPU 叢集 。Snowflake 會一手包辦基礎設施的採購與擴展 。這項服務與 Cortex AI 中持續成長的模型市集並存，該市集已涵蓋來自 Anthropic、OpenAI、Google、Meta、Mistral、DeepSeek，以及最新宣布的 SpaceXAI 模型 。

背後的戰略賭注：全面擁抱「代理型企業」

貫穿這次高峰會所有發布的共同脈絡，是 Snowflake 所描繪的「代理型企業」願景——一種讓受嚴格治理的企業數據，能與能夠推理、行動和自動化的 AI 代理無縫連接的狀態 。透過將代理產品組合拆分為面向開發者的 CoCo 和面向知識工作者的 CoWork，再輔以受治理的即時串流服務 Datastream，並將訓練客製化模型變成自家的一級託管服務，Snowflake 正在將 AI 數據雲定位成不只是一個儲存和查詢資訊的地方，更是承載企業自主商業邏輯的執行環境 。