Snowflake 周二推出了一系列新功能，旨在帮助客户在供应商数据云的范围内安全地开发生成式人工智能应用程序。

这些功能是在拉斯维加斯举行的供应商用户大会 Snowflake Summit 2023 上公布的。


其中包括 Snowpark Container Services 的私人预览版，该服务将使开发人员能够访问生成式 AI 软件，以及与 Nvidia 建立新的合作伙伴关系，使用户能够访问Nvidia 的图形处理单元(GPU)。


此外，Snowflake 还推出了 Document AI 的私人预览版，这是其自己的大型语言模型 (LLM)，旨在使用户能够从文档中获得更深入的见解。该供应商还在 AWS 上的公共预览版中展示了一个新的应用程序框架，开发人员可以在其中访问 Snowflake 生态系统中其他人构建的应用程序，并共享他们自己的定制应用程序并从中获利。


Constellation Research 分析师 Doug Henschen 表示，这些新功能共同体现了 Snowflake 对生成式 AI 的优先重视，以及让客户轻松使用该技术来增强数据和分析操作的承诺。


“Snowflake 非常明确地表示……它致力于帮助客户与各个合作伙伴建立自己的生成能力，”他说。“所有这些公告的主题是，它使客户能够在 Snowflake 环境中使用客户的数据来完成这项工作，而无需移动或复制该数据。”

雪花和生成式人工智能

Snowflake是一家数据云供应商，其主要竞争对手是数据湖供应商Databricks以及云计算巨头AWS、谷歌和微软。


其平台旨在使客户不仅可以将数据存储在云中，还可以使用他们选择的 BI 平台查询和处理数据（数据存储在 Snowflake 中）。以前，每次需要数据时，用户都必须提取、转换数据并将其加载到 BI 平台中。


与此同时，生成式人工智能的潜力在于，由于真正的自然语言处理能力，以及由于编写代码的需要减少而提高了工程和分析效率，因此在组织内更广泛地使用数据管理和分析工具。


由于其潜力，在 OpenAI 于 2022 年 11 月推出 ChatGPT（这标志着生成式 AI 和 LLM 功能的重大进步）后的几个月里，许多 Snowflake 竞争对手推出了与 OpenAI 的集成以及其他使客户能够访问生成式 AI 的方法。


然而，直到最近，Snowflake 还没有透露任何在其现有功能中添加生成式人工智能的计划。相反，它继续实施开发特定行业版本的数据云的战略，旨在提高零售和金融服务等垂直行业组织的效率。


然后在 5 月底，Snowflake 收购了 Neeva，这是一家搜索引擎供应商，其平台由生成式人工智能和法学硕士技术推动。现在，它公布了一份路线图，重点关注让客户能够使用生成式人工智能。


Snowflake 产品高级副总裁 Christian Kleinerman 在 6 月 22 日的虚拟新闻发布会上表示，生成式人工智能现在是该供应商的首要任务。


“我们希望成为构建生成式人工智能体验、助手、副驾驶和用户应用程序的首选平台，”他说。


为此，Snowflake 正在与 Nvidia 合作。


Nvidia 是人工智能软件和硬件领域的专家。其NeMo 平台旨在使用户能够构建自己的法学硕士。该供应商还提供 GPU，使用户能够将生成式 AI 嵌入云应用程序中。

雪地公园

通过 Snowflake 和 Nvidia 之间的合作，Snowflake 客户将能够使用 Nvidia 的工具在 Snowflake 的数据云中创建自己的生成式 AI 应用程序，Snowflake 表示，该数据云提供了公共生成式 AI 和 LLM 平台所缺乏的内置安全和治理措施。


除了与 Nvidia 合作外，Snowflake 还透露了更新其开发者平台Snowpark 的计划。

Snowpark 容器服务将成为开发人员安全访问 Nvidia 功能以及可构建到数据应用程序中的一系列其他人工智能和机器学习功能的工具。


Henschen 表示，鉴于 Snowflake 与生成式 AI 和 LLM 工具集成的接入点的作用，Snowpark 容器服务的最终推出对于 Snowflake 客户来说是一个受欢迎的举措。


Henschen 表示：“Snowpark Container Services 的公告是与 Nvidia 和其他合作伙伴宣布合作伙伴关系的关键。” “这使得 Snowpark Container Services 成为许多所承诺功能的重要催化剂。”


Snowflake 产品管理高级总监 Torsten Grabs 表示，除了 Snowpark Container Services 最终向公众提供的承诺之外，它将作为 Snowflake 的平台，为开发人员添加新的 AI 和 LLM 功能。


Snowflake 路线图上该平台最终将支持的工具之一是自动翻译器，例如数据管理供应商Monte Carlo和Dremio发布的工具。他在媒体吹风会上指出，该工具将把自然语言命令和查询转换为 Python 和 SQL 等代码。


“它将作为底层基础设施，为用户增加额外的生产力增强，”Grabs 说。


除了与 Nvidia 和 Snowpark Container Services 的合作之外，Snowflake 在用户大会上还推出了其他工具：

Document AI 是 Snowflake 的第一个内部开发的法学硕士，是该供应商于 2022 年 9 月收购 Applica 后建立的。该工具利用Applica的生成式人工智能技术，使用户能够更好地理解文本文档，并将此类文档的非结构化数据转换为可以与结构化数据结合并用于分析的格式。

Iceberg 表处于私人预览状态，因此用户可以使用Apache Iceberg格式打开表来处理 Snowflake 中的数据。

Snowflake 性能指数 (SPI) 的全面发布使客户能够量化其 Snowflake 部署的效率，并更好地分析和了解其云计算成本。

迄今为止，Snowflake 本机应用程序框架由 Snowflake 客户和合作伙伴开发的超过 25 个应用程序组成，可从 Snowflake Marketplace 进行安装。

Kleinerman 表示，Iceberg Tables 和 SPI 都是根据客户的要求而产生的，他承认，如果不密切监控，云成本可能无法预测。


与此同时，Henschen 表示，这些功能结合起来可以创建一个环境，让开发人员可以安全地构建组织所需的应用程序。


“[他们]旨在帮助客户使用他们的数据来开发自己的生成人工智能、数据科学功能和云原生应用程序，而无需从客户的 Snowflake 数据云之外获取数据，”他说。


除了新功能之外，Snowflake 于 6 月 26 日还透露了与微软扩大的合作伙伴关系，以实现以人工智能、应用程序开发和数据治理为中心的产品集成。微软是 OpenAI 的主要投资者之一，在 2019 年进行初始投资后，微软于 2023 年 1 月向这家生成式 AI 供应商承诺投资 100 亿美元。

未来会发生什么

Kleinerman 表示，虽然 Snowflake 没有透露除 Grabs 提到的文本到代码工具以及目前预览版功能之外的生成式 AI 路线图的具体信息，但该供应商的路线图将继续关注生成式 AI。


具体来说，它将继续专注于为存储在 Snowflake 中的组织数据带来生成人工智能功能。


“将 Snowflake 视为将生成式人工智能应用程序引入企业数据的方式，而无需将企业数据发送到第三方端点，”他说。“毫无疑问，我们希望成为构建这些体验的首选场所。”


与此同时，Henschen 表示，他希望 Snowflake 能够专注于做更多事情来帮助客户控制云计算成本。


虽然 SPI 是一个开始，但他指出，供应商可以做更多的事情来向用户展示其正在开发的所有新功能的价值，以及这些新功能如何不会使用户的 Snowflake 部署更加昂贵。


“他们对他们的方法使事情变得更加简单、容易、高效和安全做出了一些相当全面的声明。但在这种经济环境下，总成本是客户考虑的一个非常重要的因素，”亨森说。“Snowflake 应该超越相当高水平、不精确的 SPI，并提供真正显示这些效率的措施或案例示例。”