Snowflake Summit 2026 开幕 Keynote 精译：欢迎来到"智能体企业"
现场实录 · 精译 · Snowflake Summit 2026 开幕主题演讲 | 2026 年 6 月
导语
2026 年 6 月 1 日傍晚，旧金山 Moscone 中心。Snowflake 史上规模最大的一届 Summit——约 2 万名客户、200 家合作伙伴、700 位讲者、500 场 session——以一场开幕主题演讲(Opening Keynote)拉开帷幕。主题只有一句话："Welcome to the Agentic Enterprise(欢迎来到智能体企业)"。
这场 Keynote 长约 1 小时，由 Snowflake CEO Sridhar Ramaswamy 主讲，串联起四位重量级嘉宾的对谈。它不是一场产品发布会的流水账，而是一份"Snowflake 要成为什么"的宣言：从"你数据落地的地方",变成"企业智能体的控制平面"。
本文按 Keynote 实际章节顺序做精译与解读，关键处保留英文原引语(引语来自现场报道转录，均标注出处)。先把全场嘉宾和章节地图放在这里：
| 嘉宾 | 身份 | 在 Keynote 中的角色 |
|---|---|---|
| Sridhar Ramaswamy | Snowflake CEO | 主讲，贯穿全场 |
| Julie Sweet | Accenture 董事长兼 CEO | 视频致辞：领导者要为 AI 落地"亲自负责" |
| Manish Sharma | Accenture 首席战略与服务官 | 炉边对谈：75 万员工的角色重塑 |
| Emmanuel Frenehard | Sanofi 首席数字官(CDO) | 炉边对谈 + 制药现场 Agent 实景 demo |
| Daniela Amodei | Anthropic 总裁、联合创始人 | 炉边对谈：Scaling Law、信任与合作 |
整场演讲的叙事主线，被 Ramaswamy 浓缩成三句反复出现的话术："Turning Insight into Action(把洞察变成行动)"、"Make AI Real for Your Business(让 AI 在你的业务里落地)"、以及那句贯穿始终的 "the era of the agentic enterprise(智能体企业的时代)"。
下面是 Keynote 的章节地图(按官方录像章节，时间为大致时间戳):
| 时间 | 章节 | 一句话 |
|---|---|---|
| 03:09 | 欢迎来到 Summit | 史上最大一届 Summit 开场 |
| 05:17 | CEO Ramaswamy 致辞 | 致谢客户、伙伴与 Snowflake 团队 |
| 07:23 | AI 已经成真，正在重塑业务 | Canva、Nestlé 的真实成效 + 智能体企业四支柱 |
| 09:44 | CoWork 与 CoCo | 两个智能体：一个给知识工作者，一个给开发者 |
| 13:12 | 你的数据才是护城河 | 散落、未治理的数据是 AI 最大障碍 |
| 16:41 | 治理与 AI 就绪 | 安全合规从第一天内建，CoCo 自动化工程脏活 |
| 18:18 | Julie Sweet 致辞 | 领导者亲自担责，AI 才有持久价值 |
| 20:10 | 对谈 Manish Sharma | Accenture 围绕数据/AI 重塑 75 万人的每个岗位 |
| 26:49 | AI 的 ROI | 每个项目都要挂钩 P&L(营收/COGS/SG&A) |
| 28:15 | 模型、数据与应用连接 | 你的数据(非模型)才是优势；MCP 与收购 Natoma |
| 31:45 | 智能体控制平面 | SI 技能 + CoCo,把洞察变成受治理的行动 |
| 36:26 | 对谈 Sanofi | 制药智能体工作流 + Concierge 现场 demo |
| 46:19 | 对谈 Anthropic | Scaling Law、信任是加速器、双方合作 |
| 1:00:01 | 结束语 | 拥抱智能体企业，为每家企业交付受治理的可信 AI |
一、开场：AI 已经"成真",而且正在重塑业务
Ramaswamy 没有从技术讲起，而是从一个判断切入：AI 不再是实验，它已经在创造真实的业务成果。 他举了 Canva、Nestlé 等客户把 AI 转化为切实产出的例子，然后抛出整场演讲的核心命题——工作的本质正在改变：
"The very nature of work is changing. Day-to-day work is about partnering with and guiding intelligent agents, and soon they will be operating across your business continuously, autonomously. This truly is going to be the era of the agentic enterprise."
"工作的本质正在改变。日常工作，正在变成与智能体协作、引导智能体；很快，它们就会在你的业务里持续地、自主地运转。这真的将是智能体企业的时代。"
紧接着，他给出了"智能体企业到底需要什么"的四支柱模型——这是理解后面所有产品发布的框架：
▲ 智能体企业四支柱：统一的企业数据为底座，接入可自由更换的 AI 模型，连通工作真正发生的企业应用，最上层由"智能体控制平面"统一编排
四支柱拆开看：统一的企业数据(unified enterprise data) 是底座；AI 模型(AI models) 可自由选择、随时更换；企业应用(enterprise applications) 是工作真正发生的地方；而最关键的第四层，是把前三者协调起来的 智能体控制平面(agent control plane)。后面发布的每一个产品，几乎都能对号入座地落在这四层里。
二、两个主角登场：CoWork 与 CoCo,一套"智能体控制平面"
第四支柱"控制平面"不是抽象概念，它有两个具体载体，也是本届最大的两个产品动作——改名 + 升级：
- Snowflake Intelligence → CoWork：面向每一个知识工作者的个人工作智能体。它通过 MCP 连接 Salesforce、Microsoft 365、Slack、Google Workspace 等，把上下文拉到一起。
- Cortex Code → CoCo：面向每一个"builder"(开发者/数据工程师) 的编码与数据工程智能体，能把迁移工期从"几个月"压到"几天"。
▲ 两个智能体、一套控制平面：CoWork 面向知识工作者、CoCo 面向 builder，二者都把"自然语言意图"汇入底层的智能体控制平面
Ramaswamy 给这两个产品的定位是"一个给知识工作者，一个给 builder",合起来就是企业的智能体控制平面。他强调的能力是"用自然语言把想法变成可运行的东西":
"You're able to turn ideas into working pipelines, applications, or agents using natural language — these are the building blocks of a system of decision. These are your agentic control planes, and they're already allowing incredible transformation across thousands of leading enterprises."
"你能用自然语言，把想法变成可运行的管道、应用或智能体——这些就是『决策系统』的积木。它们就是你的智能体控制平面，而且已经在数千家领先企业里带来惊人的转变。"
这里有个值得点出的设计哲学：为什么"控制平面"如此重要？ 因为单个智能体好造，难的是让它们彼此协同。Ramaswamy 把这层窗户纸捅破了：
"You can spin up agents across your business, but without a control plane, these agents are effective only in isolation and not really aware of each other. You need a way to coordinate across your context, models and applications, so that decisions and actions happen seamlessly across your business."
"你可以在业务里到处起一堆智能体，但没有控制平面，它们只能各自为战、彼此并不知道对方的存在。你需要一种方式，在上下文、模型和应用之间做协调，让决策和行动在整个业务里无缝发生。"
一句话：Snowflake 不想只卖智能体，它想做那个"协调所有智能体"的中枢层。
三、贯穿全场的主线：你的数据，而不是模型，才是护城河
如果说这场 Keynote 只有一个"金句",那一定是这句(出自 Ramaswamy 在媒体简报与台上的反复表达):
"The model is not your unique advantage. Why? Because your competitor has that model too. It's when you combine models with your data that things begin to shine."
"模型不是你的独特优势。为什么？因为你的竞争对手也有同样的模型。只有当你把模型和你的数据结合起来，价值才会开始显现。"
▲ 同款模型是人人能买到的大路货，只有叠加上你独有的企业数据这道"护城河"，价值才会显现
这句话是整场演讲的"题眼"。它解释了 Snowflake 的根本战略：不跟 OpenAI、Anthropic 拼模型，而是占住"模型 × 企业数据"结合的那一层。 但 Ramaswamy 也直言，大多数企业还用不好自己的数据——因为它们散落在彼此孤立的筒仓里，各有各的"事实版本"。这正是 Snowflake 一直以来的强项：把数据源汇聚到一个平台上。
围绕这条主线，Keynote 引出了两个治理与就绪相关的发布：Datastream(全托管的实时数据摄取流服务，简化把实时数据接进 Snowflake)和 Horizon Context(受治理的语义底座，让每个人、每个工具、每个 AI 智能体都基于同一份信息口径工作)。台上还演示了客户 BlackRock 如何用 Horizon Context 让 AI 基于"同一套企业事实定义"运作，称其对"在全球市场上交付准确洞察、管理风险"至关重要。
关于"开放与可更换",产品 EVP Christian Kleinerman 补了一句很有杀伤力的话：
"The notion that you need to put all your data in one platform and decide everything with that one vendor is a tale of the past. What we're offering is choice."
"『你必须把所有数据放进一个平台、所有事都跟一个厂商定』——这种观念已经是过去式了。我们提供的是选择权。"
潜台词很清楚：今天你最爱的模型，明天未必还是；所以 Snowflake 要做的是给你随时换模型、跨引擎读写数据的自由，而不是把你锁死。
四、三场炉边对谈：让"客户视角"为愿景背书
Keynote 的后半段，Ramaswamy 把舞台交给了三家不同行业的标杆客户/伙伴。这三场对谈不是点缀，而是用来回答一个最现实的问题："这套智能体企业，真的能落地吗？"
4.1 Accenture:领导者要"亲自担责",并重塑 75 万人的岗位
Accenture 董事长兼 CEO Julie Sweet 通过视频致辞，抛出一个管理层视角的判断：AI 只有在领导者亲自为"怎么采用它"负责时，才会创造持久价值。 换句话说，AI 转型不是 IT 部门的活，是一把手工程。
随后，Accenture 首席战略与服务官 Manish Sharma 上台对谈，给了一个惊人的规模数字：Accenture 正围绕一个扎实的数据与 AI 底座，重塑全部 75 万员工的每一个岗位角色。这把"AI 重塑工作"从口号变成了一个可量化的组织工程。
4.2 谈钱：每个 AI 项目都要挂钩 P&L
紧接着是一段很"清醒"的内容——AI 的 ROI。Keynote 明确区分了"试点(pilot)"和"真转型":真转型的标准，是对损益表(P&L)的可衡量影响——要么动营收(revenue)、要么动销货成本(COGS)、要么动销售管理费用(SG&A)。这等于给满场的 AI 热情泼了一盆"务实"的冷水：别只看 demo 炫不炫，看它有没有进财报。
4.3 Sanofi:制药现场的 Agent,以及一场 live demo
Sanofi 首席数字官 Emmanuel Frenehard 分享了制药行业如何搭建智能体工作流，并现场演示了一个叫 Concierge 的 AI——专门服务药企的一线销售代表(field reps)。这是整场少有的"真实业务场景 + 实景 demo",用来证明智能体不只在 PPT 里，而是在受监管行业的一线跑起来了。
4.4 Anthropic:信任是"加速器",不是"刹车"
压轴对谈是 Anthropic 总裁、联合创始人 Daniela Amodei。两人聊了 Scaling Law、模型演进，以及 Snowflake–Anthropic 合作对企业 AI 的意义。Amodei 那句话点出了"负责任 AI"和"商业速度"的关系：
"We care about developing artificial intelligence responsibly and safely. Trust is an accelerant, trust is something that helps you go faster."
"我们在意以负责任、安全的方式开发 AI。信任是一种加速器，是能让你跑得更快的东西。"
这句"信任是加速器"和 Snowflake 反复强调的"治理优先"形成了呼应：在企业场景里，安全合规不是拖后腿的成本，而是让你敢把 Agent 放进生产的前提。
五、一个耐人寻味的选择：Snowflake 为什么要自研智能体？
有个问题在现场被直接提了出来：当 Anthropic、OpenAI 几乎每周都在发更强的模型，Snowflake 这种"数据平台出身"的公司，为什么不专注本行、把智能体创新留给前沿实验室？Ramaswamy 的回答，透露了他对"在剧变中如何不掉队"的思考：
"I think anyone that is sitting out how users are going to interact with software is putting themselves in great strategic peril, and there is also a world of learning that comes from creating these products... With a tool like CoCo, not only do we let you, the customer, implement a data pipeline faster, but we also get instrumentation on the things that users are struggling with. That kind of telemetry is invaluable."
"我认为，任何一家对『用户将如何与软件交互』袖手旁观的公司，都把自己置于巨大的战略风险中。而且，亲手做这些产品本身，会带来大量的学习……像 CoCo 这样的工具，不只是让你——客户——更快地实现一条数据管道，我们还能获得用户在哪些地方卡住的『instrumentation(埋点/遥测)』。这种 telemetry(遥测数据)是无价的。"
这段话的潜台词是两层：第一，界面/交互是兵家必争之地,缺席等于把未来拱手让人；第二，自研产品 = 拿到一手的用户挣扎数据,这种遥测反过来让 Snowflake 能造出更好的产品。这也解释了为什么它在"开放接入外部模型"的同时，坚持自研 CoWork 和 CoCo。
为支撑"模型/应用连接"这一层，Keynote 还提到 Snowflake 用 MCP(Model Context Protocol) 打通 Salesforce、Workday 等企业应用，并宣布收购一家专注 MCP 的厂商 Natoma,把这种连接能力收进自家。
六、结束语与小结
Keynote 以一句"拥抱智能体企业"收尾，并重申了 Snowflake 的承诺：为每一家企业交付受治理、可信的 AI。
如果把这一小时浓缩成"读完带走什么":
- 定位变了：Snowflake 正从"数据落地的地方",转身做"智能体的控制平面"——四支柱(统一数据 / 模型 / 应用 / 控制平面)是理解它所有发布的框架。
- 题眼只有一句：模型是大路货，你的数据才是护城河;Snowflake 押的是"模型 × 数据"结合的那一层。
- 务实底色：用"AI 项目必须挂钩 P&L"给热情降温，用 Accenture(75 万岗位重塑)、Sanofi(一线 Agent demo)证明可落地。
- 战略姿态：一边开放(随时换模型、跨引擎、MCP 连一切),一边自研(CoWork/CoCo),理由是"交互是必争之地，且自研能拿到无价的用户遥测"。
- 治理是前提：呼应 Anthropic "信任是加速器"——安全合规不是成本，而是敢把 Agent 放进生产的入场券。
留一个问题给你：Ramaswamy 反复强调"把模型和你的数据结合起来，价值才显现"。那么对你的组织而言，真正稀缺的到底是更强的模型，还是一份"所有人和所有 Agent 都认、都对得齐口径"的数据？ 你的答案，基本决定了这场"智能体企业"叙事对你是机会还是噪音。
参考资料
- Snowflake,"Summit 26 Opening Keynote | Watch On-demand"(官方录像与章节),2026-06-01,https://www.snowflake.com/en/summit/keynote/
- diginomica(Mark Samuels),"Snowflake Summit 2026 - how Snowflake is making a strategic shift towards agentic AI"(含 Ramaswamy、Kleinerman 直接引语),2026-06-03,https://diginomica.com/snowflake-summit-2026-how-snowflake-making-strategic-shift-towards-agentic-ai
- Futurum(Brad Shimmin),"Snowflake Summit 2026: Four Infrastructure Bets That Determine Whether the Agentic Enterprise Delivers",2026-06-03,https://futurumgroup.com/insights/snowflake-summit-2026-four-infrastructure-bets-that-determine-whether-the-agentic-enterprise-delivers/
- SiliconANGLE(Mark Albertson),"Snowflake adds new AI services while continuing to build relationships with key model providers",2026-06-02,https://siliconangle.com/2026/06/02/snowflake-adds-new-ai-services-continuing-build-relationships-key-model-providers/
- Snowflake,"Snowflake Makes AI Real for Businesses at Snowflake Summit 26…"(嘉宾与议程),2026,https://www.snowflake.com/en/news/press-releases/snowflake-makes-ai-real-at-snowflake-summit-26-featuring-anthropics-daniela-amodei-and-other-industry-leaders/
- Snowflake Inc.,"Snowflake Summit 2026 Opening Keynote With Sridhar Ramaswamy And Daniela Amodei"(YouTube 全程录像),2026-06-02,https://www.youtube.com/watch?v=F34xlRoQ3eQ