在如火如荼的AI浪潮中，CIO要考虑的问题不仅是企业AI的战略部署问题，还要思考选用怎样的数据管理平台才能满足新业务环境的需要。在AI基础设施构建过程中，他们首先会想到选用Snowflake 或者Databricks来打造更强大的数据处理能力。

　　更进一步的理解是，当生成式AI成为必选项，企业不再满足于仅仅部署模型，而是寻求构建以自身数据为核心的智能系统。而Snowflake与Databricks所提供的平台，恰好成为连接数据资产与AI应用之间的核心枢纽。

　　从数据仓库到AI中枢的进化

　　既然Snowflake与Databricks都是优秀的数据处理平台，对于用户来说该如何选择呢？

　　尽管二者演进路径不同，但在数据科学与机器学习平台这一关键领域已形成直接竞争态势。Gartner将Snowflake与Databricks这样的平台定义为集成了代码开发环境与低代码工具的综合性系统，覆盖从数据准备、模型训练到部署推理的完整生命周期，可以支持数据科学家、IT团队与业务部门的高效协作。

　　Snowflake 起源于云原生数据仓库，以“简化数据”为核心使命。其平台以结构化数据处理见长，强调安全性、易用性与跨云一致性。客户可在一个统一环境中执行SQL查询、处理万亿级数据流，并直接运行大型语言模型（LLM）。

　　Databricks 则源自Apache Spark生态，深耕非结构化数据与实时分析，主打开发者友好环境。其平台在机器学习、多模态AI（如文本、图像、语音融合）和复杂模型训练方面具备深厚积累。

　　“这就像给数据平台打了一针强心剂。”Databricks联合创始人兼工程副总裁Patrick Wendell，如此形容生成式AI带来的变革。他强调：“最成功的AI项目，不是依赖互联网上的通用知识，而是基于企业自身的私有数据构建的。”

　　为何企业青睐两大数据管理平台？

　　1. 一站式平台：从存储到AI编排

　　企业不再希望在多个孤立系统间切换。Snowflake与Databricks都已从“数据存储平台”升级为“AI就绪平台”。

　　“这就像是一个一站式商店。”TS Imagine首席运营官Thomas Bodenski表示，“我不需要在不同工具间跳转——SQL、大数据处理、快速查询、LLM推理，全都能在一个环境中完成。”

　　如今，这两大平台均具备企业级AI所需要的一站式应用构建能力，包括：数据管道构建与实时分析；模型训练、版本管理与生产级推理；跨团队协作与可视化洞察；内置AI代理（AI Agents）与自动化工作流。

　　2. 云中立性：打破厂商锁定

　　在混合云与多云成为主流的今天，Snowflake与Databricks均支持在AWS、Azure与Google Cloud上无缝运行。这种“不被任意云绑定”架构，让企业拥有更大的灵活性与议价能力。

　　Resultant公司CTO Justin Bolles指出：“两者都提供端到端平台，涵盖存储、分析与可视化，极大简化了安全、运维与补丁管理。”

　　3. 极简主义 vs 开放生态

　　Snowflake 的成功源于“简单”。CEO Sridhar Ramaswamy强调，公司基因来自Oracle，他们深知复杂系统带来的弊端。“我们的理念是‘自调系统’——无需手动调参，开箱即用。”平台高度集成，强调产品整体性与用户体验一致性。

　　Databricks 则更强调“开放”。Wendell指出：“互操作性的关键在于开源。没人愿意被锁定在专有格式中。”Databricks积极拥抱开源标准（如Delta Lake、MLflow），确保客户可自由迁移模型与数据。

　　市场竞争变得更加激烈

　　尽管Snowflake与Databricks目前处于领先地位，但市场远未定型。IDC分析师Devin Pratt指出，竞争正从四面八方涌来：

　　第一梯队是云厂商的反攻。比如：谷歌推出 BigQuery，整合AI功能；微软推出 Microsoft Fabric，整合Power BI、Synapse与AI服务，直接对标Databricks。

　　第二梯队是来自垂直领域挑战者。一批专注于AI工程、特征存储、MLOps的小型创新企业正在崛起。

　　更深远的趋势是，AI正在重塑BI（商业智能）本身。Bolles预测：“下一代革命是‘自助式生成式BI’——普通业务用户只需用自然语言提问，即可自动生成可视化报告，无需依赖专业BI工程师。”

　　AI Agent与生态能力协同共建

　　IDC的Pratt认为，未来增长的关键在于生态整合。“最 佳数据库、最 佳治理工具、最 佳AI引擎需要协同工作。”而Snowflake与Databricks的优势在于，它们正将原生AI能力与第三方工具链深度融合。

　　例如：Snowflake通过 Snowpark AI 支持多模型调用与向量搜索；而Databricks则通过 Lakehouse AI 实现从数据湖到AI推理的端到端闭环。

　　更重要的是，两者都在构建AI代理（AI Agents）平台，让智能体能自主执行数据查询、生成报告、触发流程，真正实现“数据驱动的自动化”。

　　结语：

　　最终，谁将赢得企业AI的未来，成为企业应用的首选？

　　Snowflake与Databricks的竞争，本质上是两种技术派系的较量，一种派系是以Snowflake 代表的“极简集成”模式，让一切简单、安全、可扩展；另一种派系是以Databricks 代表的“开放创新”模式，让开发者自由构建、实验与部署。

　　但无论路径如何，它们共同定义了一个新时代：数据平台不再只是“存放数据的地方”，而是企业AI的“操作系统”。

　　对于CIO而言，选择哪一个数据平台，或许不再只是技术决策的选择，而是一场关于企业未来智能化路径的战略押注。