- CEO Sridhar Ramaswamy stated that Snowflake’s AI development budget is modest compared to other companies.
- Technology vendors are incorporating generative AI capabilities into existing products to facilitate enterprise adoption.
- Snowflake integrated various models like Arctic, Llama 3, and Reka’s Core multimodal LLM family in its Cortex AI managed service.
- Acquired TruEra to strengthen AI capabilities, resulting in increased costs affecting profit margin guidance.
- Snowflake focuses on developing enterprise use cases such as Document AI, data migration copilot, and database querying capabilities.
- Testing a Snowflake schema natural language tool for finance information querying.
- CIOs should not overlook existing tools while implementing generative AI.
- Citi, Morgan Stanley, Databricks, and Microsoft collaborating on a FINOS initiative for best practices in technology onboarding.
考察: SnowflakeはAI開発予算を抑えつつ、他社と比較して控えめに推進している。企業が既存製品に生成AI機能を組み込み、導入を容易にする動きが見られる。SnowflakeはArcticやLlama 3、RekaのCore multimodal LLMファミリーなどのモデルをCortex AIサービスに統合。TruEraの買収によりAI能力を強化し、利益率のガイダンスに影響を及ぼす増加コストが発生。SnowflakeはDocument AIやデータ移行コパイロット、データベースクエリ能力などの企業向けユースケースの開発に注力。ファイナンス情報のクエリングに向けたSnowflakeスキーマ自然言語ツールのテスト中。CIOは生成AIの実装時に既存ツールを見逃さず注意すべき。Citi、Morgan Stanley、Databricks、MicrosoftがFINOSイニシアチブで技術導入のベストプラクティスを協力。
元記事: https://www.ciodive.com/news/snowflake-data-cloud-generative-ai-arctic-cortex-microsoft/717110/