八个月前，随着首席执行官的更换，Snowflake开始致力于推动人工智能（AI）开发。周三，该公司继续积极推动，使客户能够开发可信的AI工具，宣布与Anthropic建立多年合作伙伴关系。
位于旧金山的Anthropic是一家成立于2021年的AI初创公司，开发Claude系列大型语言模型（LLMs）。
而Snowflake是一家数据平台供应商，总部位于蒙大拿州博兹曼，但没有中心总部。它专注于数据管理，在过去几年中将AI开发作为重点。
然而，尽管早在2023年6月就推出了自己的生成AI能力和旨在帮助客户构建AI工具的功能，Snowflake并没有像竞争对手Databricks以及谷歌和微软等科技巨头那样热衷于AI开发。
这种情况自2月底以来发生了变化，当时首席执行官Frank Slootman辞职，Sridhar Ramaswamy被任命为继任者。Ramaswamy成为首席执行官后几天，Snowflake便宣布与Mistral AI建立合作伙伴关系，以提供对Mistral的LLMs的访问。自那时起，该供应商推出了工具，使客户能够开发聊天机器人和容器化能力，以部署AI模型和应用程序，以及其他有助于AI开发的功能。
现在，与Anthropic的合作进一步提升了其AI开发能力，使其与竞争对手的水平更加接近，TreeHive Strategy的创始人兼首席顾问Donald Farmer表示：“Snowflake似乎正在迎头赶上。他们可以在坚实的数据仓库基础上进行构建。”
然而，Farmer继续指出，Snowflake仍需做更多工作才能完全赶上。Databricks的AI能力更加成熟，并且比Snowflake更快地将功能普遍可用。他表示，AWS通过Bedrock平台提供的模型种类比Snowflake的服务更广泛，谷歌云通过Vertex AI提供的AI开发工具更为全面，而微软与OpenAI的合作可能对客户更具吸引力，超过Snowflake与Anthropic的合作。
同样，Constellation Research的分析师Andy Thurai指出，Snowflake在企业对生成AI的兴趣首次激增时失去了对竞争对手的优势。最近的产品开发和集成帮助其缩小了差距，但仍然存在差距。“在过去的几年中，Snowflake在AI方面一直在失去对Databricks和其他竞争对手的优势，他们仍需赶上这一领域的主导者——Databricks，”Thurai说。“这是一个好的步骤，但还有很长的路要走。”
Snowflake与Anthropic的新合作关系的推出，恰好是在微软在芝加哥举行的年度Ignite用户大会上，推出了一系列旨在帮助客户开发AI工具的新功能之后的一天。
合作伙伴关系
通过使非技术员工能够使用自然语言查询和分析数据，生成AI有潜力将分析的使用范围扩大到少数技术专家之外，从而使企业变得更智能。此外，生成AI还可以通过使组织能够自动化以前需要人类执行的过程，提高企业效率。
因此，自OpenAI推出ChatGPT以来，企业对开发能够转变运营的生成AI工具的兴趣在过去两年中激增，这标志着生成AI技术的重大进步，开启了生成AI的现代时代。
要开发理解其运营的生成AI工具，企业必须结合两种基本成分：专有数据和来自基础模型的生成AI技术。
数据管理和分析供应商因需要专有数据来训练模型而积极响应。大多数供应商开发了AI工具，例如聊天机器人和代理，使用户能够使用自然语言与其平台进行交互。然而，许多其他供应商则进一步发展，构建了让客户开发自己生成AI工具的环境。
他们增加了向量搜索和检索增强生成等功能，以便开发人员可以使用可信数据训练模型。为了提供实际的生成AI——第二种成分，他们与ChatGPT、谷歌Gemini和Meta的Llama等LLMs进行了集成，以便客户可以将自己的数据与所选择的LLM结合。
Snowflake与Anthropic的合作关系正是解决了生成AI开发配方的第二部分，提供对LLMs的访问。
在该合作下，Anthropic的Claude 3.5模型可以在Cortex AI中使用，开发人员无需将数据移出Snowflake的安全环境，从而避免数据意外暴露的风险。随着Anthropic的模型在Cortex AI中可用，用户在构建企业的生成AI工具时有更多的LLMs可供选择，除了谷歌、Meta和Mistral的模型之外。
然而，这一合作关系不仅仅是为Snowflake客户提供更多选择，以开发生成AI模型和应用程序。
Snowflake现在将使用Anthropic的Claude作为其提供给客户的半自主和自主生成AI代理的动力之一。这些预构建的代理可以使用企业的专有数据进行定制，并将从一开始就针对Claude进行优化。
这一合作对Snowflake客户来说意义重大。它将Claude直接引入Snowflake的AI数据云，同时保持其安全优先的做法。这是一种良好的方法，使客户的整个知识库能够在安全环境中进行处理。Donald FarmerTreeHive Strategy的创始人兼首席顾问
根据Farmer的说法，凭借合作关系提供的额外安全性和比集成所代表的更紧密的对齐，Snowflake与Anthropic的协议具有重要价值。“这一合作对Snowflake客户来说意义重大，”他说。“它将Claude直接引入Snowflake的AI数据云，同时保持其安全优先的做法。这是一种良好的方法，使客户的整个知识库能够在安全环境中进行处理。”
TechTarget企业战略组的分析师Mike Leone同样表示，该合作对Snowflake客户非常重要。
他指出，Anthropic的Claude模型是最高效的LLMs之一。因此，针对Claude优化预构建代理并通过Cortex AI提供对Claude的访问非常重要。“这是Snowflake客户的一次重大胜利，因为他们希望利用以Anthropic最新的市场领先Claude模型为基础的生成AI的力量，”Leone说。
此外，Snowflake与Anthropic之间关系的性质也很重要。他继续指出，这一合作关系不同于普通连接，使Snowflake客户能够将其数据与生成AI结合，而无需将数据移出Snowflake数据云的安全和治理措施。
“鉴于治理、安全性、隐私和合规性至关重要，并且常常被视为从生成AI快速获得价值的挑战，Snowflake正在使客户能够将其信任和安全框架扩展到Claude，”Leone说。
至于选择将其代理优化为Claude而不是其他LLM，Snowflake正在与一些最佳LLMs保持一致，Thurai表示。
像Leone一样，他指出Claude在基准测试中表现良好，但他补充说，LLMs的基准测试应持怀疑态度，因为来自大型生成AI供应商的LLMs在规模、能力和其他属性上不断超越彼此。“根据我与企业的对话，Anthropic似乎是迄今为止表现最好的模型，”Thurai说。
Anthropic由七名前OpenAI员工创立，其中包括一些OpenAI研究、安全和政策计划的领导者，他们因不满OpenAI构建模型的方式而离开。“他们承诺要构建更好的东西，”Thurai说。“他们已经能够构建出类似或更好的模型系列……结果似乎与其他模型相当或更好，且成本更低。目前，他们的Claude 3.5 Sonnet是市场上表现最好的模型之一。”
Snowflake与Anthropic的合作是其与LLM供应商的第七次合作，包括在3月与Mistral的合作以及在7月与Meta（Llama系列LLMs的开发者）的合作。
然而，Snowflake与Anthropic的合作与其他合作有所不同，Snowflake的首席产品经理Harshal Pimpalkhute表示。与其与其他LLM供应商的合作关系不同，后者只是通过集成为Snowflake客户提供了一系列LLMs的访问，Snowflake与Anthropic的合作包括Snowflake在其自己的代理工具中使用Claude。
Pimpalkhute补充说，Snowflake在与LLM供应商合作时遵循严格的准则。“我们的目标是使生成AI对用户来说简单、高效和可信，”他说。“这意味着优先考虑提供高性能和高效率的模型，同时为我们的客户优化成本。随着AI领域的快速发展，我们致力于将最佳……模型引入Cortex AI。”
下一步
在与Anthropic建立合作关系后，Snowflake明智的做法是继续增加与AI开发者的合作伙伴关系，以为客户提供更多选择，在开发AI工具时，某些LLMs在某些方面表现更好，因此根据应用情况，某个LLM可能比另一个更合适。“组织希望在选择支持其用例的模型时具有灵活性，因此扩大其模型提供商的合作关系对Snowflake来说仍然是一个重要问题，”Leone说。
Farmer同样建议Snowflake在构建其AI开发环境时应提供更多模型选择。“[Snowflake应]继续增加多样化的模型选择，超越当前的合作关系，”他说。“模型的范围变得与与任何一个模型的集成深度一样重要。”
此外，Farmer强调，Snowflake需要更快地将功能普遍可用。通常，该供应商在推出能力与使其普遍可用之间需要至少六个月的时间。例如，Cortex AI首次发布于2023年11月，而Cortex上的LLMs的访问在2024年5月才普遍可用。同时，Snowpark容器服务等其他功能，从预览到普遍可用则花费了14个月的时间。
“更快行动，”Farmer说，关于Snowflake接下来应采取的措施，以更好地促进AI开发。“[它需要]将更多AI能力从预览转移到GA，以与竞争对手相匹配。”
