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Snowflake 与 Anthropic 合作改善人工智能开发

八个月前,随着首席执行官的更换,Snowflake开始致力于推动(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。”

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