在近期举办的Databricks Summit 2026与Snowflake Summit 2026上，行业观察者发现，这两家数据领域的领军企业正悄然改变战略方向。过去，Databricks与Snowflake常被视为湖仓与云数仓的代表，但如今，它们正积极向企业AI领域拓展，试图在未来的智能生态中占据更核心的位置。
Snowflake在2026年的峰会上，将Anthropic的联合创始人兼总裁Daniela Amodei邀请至开幕主题演讲，同时，OpenClaw之父Peter Steinberger也通过OpenClaw项目参与了开发者日活动。而Databricks则直接邀请了OpenAI的总裁兼联合创始人Greg Brockman登上主舞台。这一系列动作，不仅展示了数据平台与模型公司之间的深度合作，更透露出双方对企业AI入口的激烈争夺。
回顾2025年，Snowflake与Databricks的峰会主题均围绕“为AI准备数据”展开。Snowflake强调数据治理、业务语义和权限分配的重要性，认为这些是企业AI成功的关键。而Databricks则通过一系列工程化产品，如AI/BI Genie、Databricks One等，致力于将数据、分析、AI和应用能力整合到一个统一平台上，以解决企业长期存在的数据分裂问题。
到了2026年，两家公司的战略焦点进一步升级。Snowflake开始强调“Agentic Enterprise”概念，致力于将数据洞察转化为数据驱动的行动。它希望通过构建受治理的数据和上下文环境，让AI代理能够直接执行业务动作。而Databricks则全面投入Agent系统平台的开发，提供了一套完整的工具链，包括上下文管理、语义层、运行时环境等，以支持AI代理在企业中的实际应用。
尽管两家公司的产品路线有所不同，但它们的战略方向却惊人地一致。首先，它们都默认了模型平权的趋势，即企业不再局限于使用某一家模型公司的服务，而是可以根据需求灵活选择。其次，它们都将AI从回答问题推向了执行业务动作的新阶段，认为这是企业愿意持续付费的关键所在。两家公司都将数据治理视为核心能力，认为在AI时代，数据治理不再是后台工作，而是生产前提。
在这场企业AI入口的争夺战中，模型公司与数据平台公司都在积极卡位。Anthropic和OpenAI等模型公司需要企业数据平台来提供丰富的数据和权限体系支持，而Snowflake和Databricks等数据平台公司则需要最强模型能力来点亮自己的数据和治理体系。然而，这种合作并非没有边界。长期来看，模型公司不会满足于仅作为智力供应商的角色，而数据平台公司也不愿仅仅成为大模型的数据粮仓。
对于未来企业AI的发展路径，行业内有两种主要观点。一种观点认为，应该从企业数据底座中长出AI代理，即先建立企业秩序，再生长智能。另一种观点则认为，应该从通用大模型代理向下连接企业系统，即先占住智能入口，再向下吸收企业秩序。这两种路线的差别不仅在于顺序，更在于控制权的归属。
在这场争夺战中，任务分发权成为了关键。未来企业AI中最值钱的地方不是聊天框，而是任务分发权。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，谁定义代理能做到哪一步，谁就掌握了未来企业AI的主入口。因此，Snowflake和Databricks等数据平台公司正在拼命向上发展，以避免被上层大模型入口抽象掉；而Anthropic、OpenAI等模型公司则拼命向企业里走，以争得企业任务的第一接收者地位。
在这场变革中，一位行业资深人士郭炜的观点引人深思。他认为，Databricks、Snowflake与OpenAI、Anthropic等公司的竞争，本质上是在定义未来企业的组织方式。随着AI代理在企业流程中的角色越来越重要，企业架构将不再仅仅是系统加一个辅助工具那么简单，而是需要重新定义任务分配、决策流程、数据权限和责任边界等核心要素。这场战争才刚刚开始，而最终的胜者将有机会定义下一代企业软件的标准。
郭炜，作为Apache Software Foundation Member及多个开源项目的核心成员，拥有超过20年的数据仓库经验。他曾在多家知名企业担任大数据平台负责人，对大数据前沿研究有着卓越的贡献。如今，作为白鲸开源的CEO，他致力于让更多人更简单高效地使用数据，这一使命在当前的行业变革中显得尤为重要。
