Snowflake一直专注于云端非结构化数据存储。随着收购Neeva和Streamlit，其数据搜索与应用构建能力进一步增强。今日，该公司宣布推出全新容器服务，并与Nvidia达成合作，旨在简化基于企业数据构建生成式AI应用的流程，并支持在Nvidia GPU上高效运行。
核心策略：计算向数据靠拢
Snowflake产品高级副总裁Christian Kleinerman强调，核心目标是让用户无需将数据复制转移至外部应用即可直接利用。他表示：“我们希望让客户将计算能力带到企业数据中，而非将数据传输到各种外部系统。”
为此推出的Snowpark Container Services支持在Nvidia GPU上运行容器化应用，且全程无需将数据移出Snowflake环境。Kleinerman指出：“我们为客户和合作伙伴提供了在Snowflake安全边界内运行Docker容器的能力，实现对存储数据的受控访问。”他补充道，鉴于客户对GPU访问权限的强烈需求，此次与Nvidia的合作至关重要。
Nvidia赋能：打造精细化AI模型
Nvidia企业计算副总裁Manuvir Das认为，Snowflake是关键数据的存储枢纽，结合Nvidia GPU的应用构建能力形成了强大组合，尤其在生成式AI领域优势显著。通过将Nvidia GPU算力与NeMo框架结合，企业可基于自身独特数据构建精细化的机器学习模型。
Das表示：“Snowflake拥有海量数据，现在首次具备了运行不同软件组件的执行引擎。我们将NeMo中的执行代理引入Snowflake平台进行整合，使客户能直接在平台上利用数据进行模型制作，生成定制化模型。”
此外，将数据、模型及应用程序集中管理，不仅提升了数据安全与治理效率，Nvidia的技术加持更确保了整体运行速度。目前，Snowflake Snowpark Container Services已开启私有测试版。