Snowflake 周三發布的財報，充分說明傳統軟件企業依託原有產品疊加 AI 工具，能夠收穫怎樣的向好局面。
舉例而言，AI 編碼領域的頭條新聞大多被 Anthropic、OpenAI、Cursor 佔據；但主營數據管理軟件的 Snowflake 在財報中證明，還有一大批廠商同樣可以提供這類產品。部分原因在於，今年早些時候 Anthropic 上調議價能力之後，企業首席信息官們開始想方設法控制 Anthropic 與 OpenAI 的賬單支出。企業希望編碼工具能夠接入多款大模型，而不是被 Anthropic 這類單一模型廠商鎖死。
Snowflake 表示，7 月所在季度，使用編碼助手 CoCo（舊稱 Cortex Code）的客戶賬戶數按月至少增長 28%，達到 9100 個。（企業內部不同團隊可能會開立多個賬戶）。Snowflake 發言人介紹，目前 CoCo 後端依託 Anthropic 與 OpenAI 的模型，同時正在接入 DeepSeek‑V4‑Flash、GLM‑5.3 等開源權重與開源大模型。
Snowflake 產品執行副總裁克里斯蒂安・克萊納曼在周三分析師財報電話會上表示：「很多很多客戶向我們反饋，他們此前對某一家模型廠商做了大額採購承諾，事後卻感慨‘我本應該可以使用別的模型’。而選擇 Snowflake，就能夠給到客戶這種靈活度…… 這無疑是我們的一大核心優勢。」
這一表態與帕蘭泰爾、微軟、Salesforce 首席執行官們的觀點不謀而合：企業需要一個可信中間方，銜接自身業務與 OpenAI、Anthropic。
Snowflake 的財報釋放出更廣泛信號：隨着 AI 越來越擅長從數據庫生成報告與業務洞察，企業數據管理軟件的重要性正在持續提升。首席執行官斯里達爾・拉馬斯瓦米在分析師電話會上稱，CoCo 所搭載的頂尖 AI 能力，大幅降低了傳統企業把存量數據從老舊系統大規模遷移至 Snowflake 這類新型數據庫的難度。
這份財報還進一步印證：在 AI 時代，按實際資源消耗量計費的雲軟件廠商，相比沿用老應用、按用戶席位收費的企業，經營處境更為有利。
事實上 Snowflake 增長勢頭十分強勁，7 月季度產品收入連續第三個周期加速增長，增速達到 37%，得以避開 Salesforce 等同行正在承受的壓力，也就是業界熱議的結果導向定價。
部分客戶希望採用結果導向定價，以此合理化自身增加的技術投入；而 Salesforce 等部分軟件供應商認為，該模式可以幫助企業獲得更高收入。
AI 編碼賽道龍頭 Claude Code 主要採用席位訂閱制，但面向大客戶，也越來越多地疊加用量計費。今年夏天我曾報道，隨着 Anthropic 賬單金額節節走高，一部分客戶開始評估其他方案，或是自研編碼工具。
Claude Code 能否就此丟掉市場主導地位仍有待觀察，但除 Snowflake 之外，其他大型軟件企業也都在掘金 AI 編碼賽道：Atlassian7 月推出 Jira 編碼智能體；Salesforce8 月上線 Slack Code。就連 OpenAI 也降低門檻，允許客戶在自家 Codex 編碼助手中調用非 OpenAI 模型。（技術層面雖可把 Anthropic 的 Claude Code 對接其他 AI 模型，但 Anthropic 並不鼓勵該做法）。
對 Snowflake 來說，CoCo 同時拉動了數據庫主業：首席財務官布萊恩・羅賓斯在電話會中提到，使用 CoCo 的客戶，會更多采購 Snowflake 的數據管理產品。周四 Snowflake 股價大漲近 17%，年內漲幅已經超過 60%。
AI 智能體瞄準近半數美國職業
Cohere 研究機構一份新研究表明：很多崗位尚且無法被 AI 自動化。
這份 5 月完成的研究報告《自動化的早期足跡》，調研開發者為 AI 智能體所開發的公開工具，這些工具旨在實現各類工作自動化。Cohere 發現，現有工具瞄準了美國勞工部登記 923 類職業當中，大約半數崗位的相關工作。
報告撰寫者寫道：「如果要問，哪些職業會遭到智能體 AI 衝擊，站在供給側看，實話實說：有大量崗位，至今還沒有人為其開發任何自動化工具。」
但另一方面，近半數崗位被納入 AI 智能體的目標範圍，這一點或許會讓不少人感到意外。（該研究並未統計企業內部不對外公開的自研 AI 智能體工具）。
不出意料，研究指出面臨崗位替代風險較高的崗位包含平面設計師、網頁開發者；同時也包含部分醫療崗位，例如生物統計師、臨床數據經理 —— 開發者已經為 AI 智能體打造工具，能夠完成這些崗位當中專業性較強的工作環節。
Cohere 研究部門負責人瑪齊耶・法達伊表示，這意味着該類崗位的就業崗位數量或將收縮，但從業者薪資存在上行可能。