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今年我在旧金山连续参加完 Databricks Summit 2026 和 Snowflake Summit 2026，我的整体感觉是如果你还把它们理解成一个做湖仓、一个做云数仓，那你基本 Out 了。这两家公司都在往上长，想从“存数据、算数据的地方”，长到未来企业 AI 里那个更值钱的位置。

最有意思的是这次 2026 年Snowflake把 Anthropic 的 Co-Founder and President Daniela Amodei 放进了 opening keynote，同时又让 OpenClaw 之父 Peter Steinberger 通过 OpenClaw 这条线进入 Dev Day，Databricks则直接把 OpenAI 的 President 兼 Co-Founder Greg Brockman 请上了 keynote 主舞台。

这是 Data+AI 的融合么？不，我看到的是模型公司和数据平台公司在互相试探企业 AI 的入口边界。

未来企业 AI 的第一入口，究竟在大模型 Agent 手里，还是在企业数据底座手里？未来趋势会是什么呢？我来谈谈我的一些洞察和心得。

## 数据平台正在自底向上往企业 AI 中枢上长

### 1.回顾 2025 年两家的 Summit：Get Data Ready for AI

2025 年的 Snowflake 和 Databricks 的 Summit 都在讲 Get Data Ready for AI。

Snowflake 2025 讲 Snowflake Intelligence、Semantic Views、Openflow、Trusted AI、业务用户入口，本质上都围绕一个问题：企业 AI 的硬骨头在模型下面，数据口径、权限分配、业务语义、治理边界。这些东西没人收拾，再强的模型也只能望洋兴叹。

Snowflake 峰会 2025 年的整体理念是企业 AI 能跑多远，最后看的是数据治理程度如何。模型能力越强，对企业数据治理的要求越高。过去数据治理做不好，最多对着报表讨论谁对谁错；未来 Agent 做错动作，责任就不是报表口径的问题，而是生产事故和业务事件的问题。

Databricks 2025 的打法更工程化。AI/BI Genie、Databricks One、Databricks Apps、Lakebase、Agent Bricks、Lakeflow、Unity Catalog，这些产品放在一起看，目标就是把数据、分析、AI、应用、事务能力尽量收敛到一个统一平台里。

Databricks 2025 年整体理念也很现实：企业的数据、应用、事务系统长期分裂，数据复制来复制去，口径对不上，状态不同步。AI 一旦进入企业，这些历史包袱都会变成 Agent 的障碍。

在我看来，2025 年两家虽然产品路线不同，但方向一致：企业 AI 的第一步，是把数据、语义、权限、治理、应用连接这些基础工作做好。

### 2.2026 年两家的 Summit：从数据底座到 Agent 底座

到了 2026 年，这两家公司都不满足只做数据底座了。

Snowflake 2026 反复讲 Agentic Enterprise、Governed Data、Actionable AI、Horizon Context、Agentic Control Plane。它已经把终点从数据的 insight 往数据驱动的 action 推。过去数据平台负责让人看懂数据，现在 Snowflake 想让 Agent 在受治理的数据和上下文里直接执行动作。

这一变化很大。只要 AI 从回答问题走向执行业务动作，权限、审计、身份、合规、回滚、责任边界都会变成核心能力。Snowflake 要做 Agent 进入企业生产系统之前的控制层。

Databricks 2026 也 All in Agent 系统平台。Genie One、Genie Ontology、Genie Agents、LTAP/Lakebase、Omnigent、Agent Bricks、Unity AI Gateway，这些东西连起来，就是一套 Agent 真正干活需要的机器：上下文、语义层、运行时、harness、部署、治理、多 Agent 协作。

Snowflake 在定义 Agent 进入企业之前的规矩。Databricks 在搭 Agent 进入企业之后的工作机器。一个偏 control plane，一个偏 runtime stack。

### 3.今年两家产品演进方向惊人的一致

可以看到尽管发布的产品不同，但是这两家数据企业产品演进方向在这几个方面有惊人的一致，我觉得这才是未来数据平台企业的趋势：

第一，两家都开始默认模型平权。你能接 Claude，别人也能接；你能接 OpenAI，别人也能接。企业长期优势会落在数据资产、业务语义、权限体系、治理能力和流程执行闭环上。

第二，两家都在把 AI 从 answer 推向 action。问报表、问知识库、问指标只是第一步。企业真正愿意持续付费的地方，在于 Agent 能不能参与流程、调用系统、触发动作，并且全程可控。

第三，两家都把治理推到核心位置。数据治理过去像 IT 后台工作，Agent 时代变成生产前提。AI 看什么数据、调用什么工具、能执行到哪一步、出错以后怎么追责，都需要治理体系承接。

第四，两家都在争企业 AI 的新中枢。Snowflake 想做 control plane，Databricks 想做 runtime stack。名字不同，位置接近。谁都不愿意只做底层数据资源池，谁都想往任务、上下文、权限、动作边界那一层长。

## Data+AI 还是 AI+Data？未来企业 AI 的真正战争，是入口之争

这个峰会上我看到的是一场企业 AI 入口之争的预演。模型公司需要企业数据平台，企业数据平台也需要最强模型能力。合作是真合作，卡位也是真卡位。

企业软件的历史告诉我们，企业级入口从来不会长期和平共处。在 AI 时代，谁接住用户任务，谁拿到上下文，谁决定调用哪个系统，谁定义 Agent 的动作边界，谁就会掌握下一代企业软件的主入口。

### 模型公司和数据平台公司都在往中间走

Anthropic和 OpenAI 必须进入 Snowflake、Databricks 这种企业平台。大模型没有企业数据，没有权限体系，没有业务语义，没有审计链路，也没有企业内部复杂的责任边界。模型再聪明，也需要企业环境承载。

Snowflake 和 Databricks 也必须把 Anthropic、OpenAI 请上台。企业客户追逐最强 intelligence，平台公司需要模型能力点亮自己的数据和治理体系。

短期合作非常合理，长期边界一定会摩擦。模型公司不会长期满足于只做 intelligence supplier，数据平台公司也不会甘心做大模型的数据粮仓。

### 两条路线：数据平台上面长 Agent，还是 Agent 吃数据

未来 Agentic Enterprise 有两条路线。

第一条路线，Data+AI，从企业数据底座里长出 AI Agent。

这是 Snowflake 和 Databricks 更自然的路线。企业先整理数据、权限、上下文、语义层、治理规则、流程接口、责任边界，再让 Agent 从这套体系里长出来。这条路慢，脏活累活多，Demo 不一定漂亮，但符合 ToB 生产系统的规律。

Snowflake 在 2026 Summit 里讲 Your Data Is Your Competitive Moat、Governed Data、Control Plane。Databricks 讲 Genie Ontology、Unity Catalog、Agent Bricks、Omnigent、Unity AI Gateway。它们都在强调一件事：企业 Agent 要从企业自己的数据治理和业务秩序里长出来。

第二条路线，AI+Data，从通用大模型 Agent 往下吃企业系统。

OpenAI 和 Anthropic 天然会推动这条路。先做最聪明的通用 Agent，先成为用户主入口，再向下连接企业数据、API、SaaS、工作流和执行系统。如果这条路跑通，未来企业端最值钱的入口可能变成模型公司的 Agent。

这两条路线的差别在顺序，也在控制权。

一条路先建立企业秩序，再生长智能。

一条路先占住智能入口，再向下吸收企业秩序。

### 任务分发权，才是真入口

因为入口决定的不是谁先跟用户说话，而是谁先掌握任务分发权。

未来企业 AI 里最值钱的地方，不是聊天框，是任务分发权。

谁先接住用户任务，谁先拿到企业上下文，谁决定调用哪个系统，谁定义 Agent 能做到哪一步，谁掌握动作边界和执行链路，谁就在定义未来企业 AI 的主入口。

Snowflake 和 Databricks 拼命往上长，因为它们知道继续只做数据平台，很可能被上层大模型入口抽象掉。Anthropic、OpenAI 拼命往企业里走，也不只是为了多卖 token，它们要争企业任务的第一接收者。

现在很多人看企业 AI，还停留在比较浅的阶段：谁接了更多模型，谁做了更多 Demo，谁的 Agent 更聪明。

真正的大问题是：未来企业软件的权力中心到底在哪。

是在底下的数据、治理、上下文和流程层慢慢长出 Agent，还是在上面的通用大模型 Agent 层，反过来重写企业软件的调用关系。

这件事一旦想明白，你就会发现，今天这些 Summit 的 keynote 其实已经不是产品发布会了。

它们是在提前定义未来企业 AI 的权力结构。

## 我的总结：AI 原生企业（Agentic Enterprise）组织方式要重写

Databricks、Snowflake 和 OpenAI、Anthropic 今天站在同一个舞台上，争的不是谁给企业多接一个 AI 工具，而是谁来定义未来企业的组织方式。

过去企业流程默认的基本节点是“人”。一个销售、一个财务、一个数据分析师、一个实施顾问，每个人都有岗位、权限、流程、KPI 和责任边界。企业软件围绕这些人来设计，所以才有 CRM、ERP、BI、OA、工单、工作流这些系统。

Agentic Enterprise 真正改变的，是企业流程里的节点开始从“人”变成“人 +Agent”，甚至某些环节直接变成 Agent。这个时候，企业架构就不是原来那套系统加一个 Copilot，也不是在 BI 上加一个 Chat-BI，而是要重新定义：哪些任务由人决策，哪些任务由 Agent 执行，哪些动作需要审批，哪些流程可以自治，数据权限如何继承，责任边界如何划分。

所以未来的入口之争，本质上不是工具入口之争，而是企业组织结构的定义权之争。大模型公司想让通用 Agent 成为新的工作节点，向下接管数据和流程；数据平台公司想从企业数据治理、业务语义和权限体系里长出可控 Agent。

谁能定义这些新节点如何工作、如何协作、如何被治理，谁就能定义下一代企业软件。Agentic Enterprise 的终局，不是企业多了一个聪明助手，而是企业从“人驱动流程”，走向“人和 Agent 共同组成流程”。

企业级 AI 的战争才刚刚开始。

- 申报人“郭炜”简介：

郭炜，Apache Software Foundation Member、ApacheCon DataOps 论坛联合主席、中国科协联合国咨商开源创新委员、中国通信协会 开源委员会委员、中国软件协会 数据智能委员会委员、中国信通院 DataOps 专家、Apache DolphinScheduler 和 SeaTunnel PMC Member、ClickHouse 华人社区创始人

郭炜毕业于北京大学，师从数据仓库泰斗唐世渭教授，20+ 年数据仓库经验，曾任万达电商数据部总经理、联想大数据平台负责人，易观 CTO，先后在 Teradata、IBM、中金公司任大数据方重要职位。作为 Apache Foundation Member，创建了 2 个 Apache 顶级项目，Apache DolphinScheduler 和 Apache SeaTunnel，从 0 到 N 建立了中国 ClickHouse 开源社区，参加多个 DataOps 国际会议并发言，对大数据前沿研究有卓越贡献。做出卓越贡献

郭炜先生是白鲸开源 CEO，使命是“让更多的人，更简单高效的使用数据”。

★本文由白鲸开源CEO郭炜撰写并投递参与“2026第六届数智化转型升级大型年中选题策划活动——2026中国数智化转型升级先锋人物榜单及奖项”评选。



今年我在旧金山连续参加完 Databricks Summit 2026 和 Snowflake Summit 2026，我的整体感觉是如果你还把它们理解成一个做湖仓、一个做云数仓，那你基本 Out 了。这两家公司都在往上长，想从“存数据、算数据的地方”，长到未来企业 AI 里那个更值钱的位置。

【数智化人物展】白鲸开源 CEO 郭炜：“人和 Agent 共生”才是企业级 AI 战争的关键点

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Databricks与Snowflake正从数据平台向企业AI中枢转型，争夺未来AI入口控制权。2026年两大峰会显示，双方都在推动AI从分析走向执行，强化数据治理与权限体系，构建Agent运行环境。模型公司与数据平台互相渗透，竞争焦点在于谁将定义企业AI的任务分发权和组织结构。这场入口之争将重塑企业"人+Agent"的新型工作模式，决定下一代企业软件的权力格局。

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Databricks与Snowflake正从数据平台向企业AI中枢转型，争夺未来AI入口控制权。2026年两大峰会显示，双方都在推动AI从分析走向执行，强化数据治理与权限体系，构建Agent运行环境。模型公司与数据平台互相渗透，竞争焦点在于谁将定义企业AI的任务分发权和组织结构。这场入口之争将重塑企业"人+Agent"...

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