Snowflake通过收购Neeva，将搜索和对话功能提升到一个新水平。
Snowflake与Nvidia合作，在数据云上构建生成式人工智能应用程序变得更加简单。
Snowflake推出Snowpark Container Services和与Nvidia的合作伙伴关系，使在Nvidia GPU上构建生成式人工智能应用程序变得更加便捷。
Snowflake是一家专注于在云端存储大量非结构化数据的公司。最近，通过收购Neeva和Streamlit，Snowflake将使搜索和在数据之上构建应用程序变得更加简单。今天，该公司宣布推出新的容器服务，并与Nvidia建立合作伙伴关系，使在Nvidia GPU上构建生成式人工智能应用程序变得更加便捷。
Snowflake产品高级副总裁Christian Kleinerman表示，目标是让人们在不必将数据复制和移动到外部应用程序的情况下利用数据。“我们希望让我们的客户将计算引入他们的企业数据，而不必将企业数据运送到各种外部系统中。”Kleinerman告诉TechCrunch。
该公司推出了Snowpark容器服务，以及在Nvidia GPU上运行容器化应用程序的能力，而无需将任何数据移出Snowflake。
“我们提供了在Snowflake的安全范围内运行Docker容器的能力，为客户和合作伙伴提供对存储在Snowflake中的企业数据的受控访问。”Kleinerman表示。
“通过传统方式提供更广泛的实例灵活性，这是我们一直在提供的，而且迄今为止我们收到的最重要的灵活性向量是对GPU的访问。”他说，这就是Nvidia合作伙伴关系发挥作用的地方。
Nvidia企业计算副总裁Manuvir Das表示，他认为Snowflake是公司存储其关键数据的地方，当您可以在这些数据之上构建应用程序，并在Nvidia GPU上运行这些应用程序时，这就成为一种非常强大的组合，特别是当将生成式人工智能纳入考虑时。
他表示，结合Nvidia的GPU计算能力和其NeMo框架，企业可以利用Snowflake中的数据构建精细的基于其独特数据的机器学习模型。
“这就是为什么这次合作非常完美，因为Snowflake拥有所有这些数据，而且现在第一次拥有了在这些数据上运行不同软件的执行引擎。我们在NeMo中拥有这个执行代理，它是由Nvidia构建的用于训练、微调和强化学习的工具。”Das说道。
“因此，我们正在共同进行的整合是将该代理引入Snowflake的平台，并进行整合，以便所有现在拥有数据的Snowflake客户都可以使用Snowflake平台的一流功能来创建他们的模型，使用数据生成这些定制模型。”他说。
他表示，将客户数据、使用该数据创建的模型以及将访问这些模型的应用程序集中在一个地方，将使数据的安全性和治理变得更加容易，而Nvidia的技术则使所有这些运行速度更快。
Snowflake的Snowpark容器服务从今天起开始提供私人测试版。
结论：
Snowflake通过收购Neeva和Streamlit以及与Nvidia的合作伙伴关系，进一步推动了数据云中生成式人工智能的发展。Snowflake的容器服务和Nvidia GPU的集成使用户能够在Snowflake平台上构建和运行生成式人工智能应用程序，无需复制和移动数据。这种整合将有助于加快模型训练和部署的速度，提高数据的安全性和治理，为各行各业的组织带来更多创新和价值。作为数据云中的领导者，Snowflake不断提供新的解决方案和合作伙伴关系，帮助客户实现更智能、更灵活的数据驱动决策和业务转型。
