شرح Snowflake Cortex AI وSnowflake Intelligence

Snowflake Cortex AI هي مجموعة خدمات الذكاء الاصطناعي التي تعمل داخل حساب Snowflake الخاص بك. وتشمل دوال SQL تستدعي نماذج لغوية كبيرة، وCortex Analyst للأسئلة على الجداول، وCortex Search للمستندات. وتنسّق Cortex Agents بينها، أما Snowflake Intelligence، التي أصبح اسمها الآن Snowflake CoWork، فهي تطبيق المحادثة فوقها.

الجاذبية بسيطة. تبقى بياناتك تحت الحساب والأدوار والسياسات نفسها التي تديرها أصلاً. والمخاطرة بسيطة أيضاً.

من السهل تفعيلها ومن السهل إنفاق المال عليها. وإذا لم تكن البيانات تحتها مُنمذجة بشكل صحيح، فإنها تعطي إجابات خاطئة بثقة.

في برامج التصنيع والدفاع التي عملت عليها، لم يكن السؤال قط "هل تستطيع Snowflake أن تقدّم الذكاء الاصطناعي؟". بل كان "هل يمكننا الوثوق بالإجابة، وهل يمكننا إثبات من رأى ماذا؟". هذا الدليل مكتوب لذلك النقاش.

تغيّرت أسماء المنتجات في هذا المجال بسرعة. تغييران مهمان. أعلنت Snowflake إتاحة Snowflake Intelligence للعموم في 4 نوفمبر 2025، إلى جانب Cortex Agents وخادم MCP الذي تديره Snowflake.

ثم في مؤتمر Summit في يونيو 2026 أعادت تسمية المنتج إلى Snowflake CoWork. ولا تزال بعض صلاحيات SQL وأسماء الكائنات تستخدم الاسم القديم.

انتهت Document AI. فقد أوقفت Snowflake واجهة Document AI في 16 مارس 2026 ونقلت استخراج البيانات من المستندات إلى الدالة AI_EXTRACT. وإذا كان عرض من شريك منفّذ لا يزال يذكر بناء نماذج Document AI، فهو قديم.

إليك المنظومة كما هي في أكتوبر 2026، مع الحالة وأساس الفوترة من وثائق Snowflake.

المكوّن	ما يفعله	الحالة	أساس الفوترة
Cortex AI Functions	دوال SQL مثل AI_COMPLETE وAI_CLASSIFY وAI_FILTER وAI_AGG وAI_EXTRACT وAI_PARSE_DOCUMENT وAI_REDACT	متاحة للعموم، وبعض الدوال في المعاينة	AI Credits لكل مليون token، أو لكل صفحة في التحليل
Cortex Analyst	يحوّل سؤال عمل إلى SQL على semantic view	متاح؛ ومنذ أغسطس 2026 توصي Snowflake باستدعائه عبر Cortex Agents، ويبقى REST API مدعوماً	لكل رسالة عبر API، ولكل token عبر Agents
Cortex Search	بحث هجين بالكلمات المفتاحية والمتجهات على النصوص، يُستخدم للاسترجاع	متاح للعموم منذ أكتوبر 2024	AI Credits لكل GB من الفهرس شهرياً، إضافة إلى warehouse التحديث
Cortex Agents	يخطط لمهمة ويستدعي Analyst وSearch والأدوات المخصصة وموصلات MCP	متاح للعموم منذ نوفمبر 2025	tokens التنسيق إضافة إلى تكلفة كل أداة
Snowflake CoWork (المعروفة سابقاً باسم Snowflake Intelligence)	تطبيق المحادثة لمستخدمي الأعمال، مبني على Cortex Agents	متاح للعموم منذ نوفمبر 2025؛ وعدة ميزات أُعلنت في يونيو 2026 وُسمت بالمعاينة أو "قريباً"	الـ tokens، إضافة إلى تكاليف الأدوات والـ warehouse
خادم MCP الذي تديره Snowflake	يتيح الوكلاء وAnalyst وSearch وSQL لعملاء الذكاء الاصطناعي الخارجيين	متاح للعموم منذ نوفمبر 2025	تكاليف الأدوات الأساسية

تأتي النماذج من Anthropic وOpenAI وGoogle وMeta وMistral AI وغيرها، إضافة إلى نماذج Arctic الخاصة بـ Snowflake للتضمين والاستخراج. ويتوقف ما يمكنك استدعاؤه منها على منطقتك وإعداد الاستدلال عبر المناطق لديك. والمزيد عن ذلك أدناه، لأنه القرار الذي يهمّ عملاء الدفاع أكثر من غيره.

لا يقرأ Cortex Analyst جداولك ويخمّن. بل يقرأ semantic view: وهي كائن على مستوى المخطط يسمّي كيانات أعمالك ومقاييسك وعلاقات الربط والمرادفات.

لا يذهب إلى النموذج سوى تلك البيانات الوصفية ليكتب SQL. ثم يعمل الـ SQL في الـ warehouse لديك تحت دور المستدعي.

لذا فجودة كل إجابة من Snowflake CoWork عن الإيرادات أو معدل الهالك أو التسليم في الموعد تقوم على تلك الـ semantic view. ومن واقع تجربتي، هنا يكمن العمل الحقيقي.

الجزء الصعب كان الاتفاق على تعريفات المقاييس في الطبقة الدلالية، لا نظافة البيانات. فتعريف "التسليم في الموعد" مرة واحدة، بطريقة تقبلها المبيعات وسلسلة الإمداد والمالية جميعاً، يتطلب اجتماعات أكثر من أي إعداد للنموذج.

ميزتان تساعدان. تتيح لك الاستعلامات الموثّقة (verified queries) تخزين سؤال معروف الإجابة الصحيحة مع الـ SQL الخاص به، بحيث يملك النموذج أمثلة محلولة. كما تتيح لك Snowflake تشغيل تقييمات مقابلها، مما يمنحك رقماً للدقة بدلاً من انطباع من عرض توضيحي.

الأسلوب الأقدم، أي ملفات نماذج دلالية بصيغة YAML على stage، لا يزال يعمل. تجنّبه في العمل الجديد. فوثائق Snowflake نفسها توصي بـ semantic views، وأي شخص لديه وصول إلى الـ stage يمكنه استخدام نموذج YAML، وهذه ثغرة في الحوكمة.

إذا لم تكن بيانات ERP لديك قد وصلت ونُمذجت بشكل نظيف بعد، فابدأ من هناك. ويتناول دليلي عن إدخال بيانات SAP وOracle وDynamics 365 إلى Snowflake تلك الخطوة.

أقوى حجة لصالح Snowflake Cortex AI هي الحوكمة. تحترم Cortex Analyst وCortex Agents وCoWork التحكم في الوصول القائم على الأدوار وسياسات الوصول إلى الصفوف والتقنيع القائمة لديك.

ويُتحكم الآن في الوصول إلى النماذج نفسها عبر منح الأدوار. ويجري إيقاف معامل قائمة النماذج المسموح بها الأقدم على مستوى الحساب خلال 2026.

هناك تفاصيل دقيقة تستحق التحقق قبل أن يعتمد أي أحد:

1. يعمل Cortex Search بصلاحيات المالك. أي شخص لديه USAGE على خدمة بحث يرى نتائج من كل ما فهرسه الدور المالك. ابنِ خدمات منفصلة لكل جمهور، لا فهرساً واحداً كبيراً.
2. تستخدم الوكلاء الدور الافتراضي للمستدعي. إذا كان لدى المستخدمين أدوار افتراضية واسعة، يرث الوكيل ذلك الاتساع. رتّب الأدوار أولاً.
3. الاستدلال عبر المناطق ينقل الطلبات. يتحكم المعامل CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION في إمكانية تشغيل الاستدلال خارج منطقتك الأصلية. تقول Snowflake إن البيانات تبقى مخزّنة في المنطقة الأصلية وإن الطلبات لا تُحفظ في مكان آخر، لكن الحمولة تنتقل فعلاً. وبعض المؤسسات الأحدث تكون قيمتها الافتراضية ANY_REGION. وتوصي وثائق الاستدلال عبر المناطق بضبطه صراحةً إذا كانت لديك متطلبات لإقامة البيانات.
4. يمكن لخادم MCP تجاوز وكيلك. تنصح Snowflake بإتاحة Cortex Agent كأداة وحيدة للأسئلة الخاضعة للحوكمة. فإتاحة تنفيذ SQL الخام على الخادم نفسه تسمح لعميل خارجي بالالتفاف على ضوابط الوكيل.

في الدفاع، النقطة 3 هي محور النقاش. ضبط المعامل على DISABLED أو على قيمة إقليمية يبقي الاستدلال داخل حدودك، لكنه يضيّق النماذج التي يمكنك استخدامها ويكلّف أكثر لكل credit. وتُبقي مناطق الحكومة الأمريكية في Snowflake الطلبات داخل حدود الامتثال نفسها.

كما تنص وثائق MCP الخاصة بها على أن تقييم FedRAMP رسمياً لخادم MCP لم يكتمل. ولا مكان للبيانات السرية في أي من ذلك. أبقِ التجربة على بيانات غير سرية وغير خاضعة لضوابط التصدير، واجعل مسؤول ضوابط التصدير لديك يوافق على الحدود كتابياً.

ويتناول دليلي لإطار حوكمة الذكاء الاصطناعي جانب السياسات.

تُحتسب ميزات الذكاء الاصطناعي بـ AI Credits، وهي منفصلة عن Platform Credits التي تدفع مقابل الـ warehouses. ووفقاً لـصفحة تسعير الذكاء الاصطناعي في Snowflake، يكلّف الـ AI Credit مبلغ $2.00 حسب الطلب مع التوجيه العالمي، و$2.20 حين تقيّد الاستدلال بمنطقتك أو تعطّل التوجيه عبر المناطق.

تسعير AI Credit واحد عبر الإصدارات. ولا ينطبق عليه خصم السعة الخاص بـ Platform Credits لديك.

الأسعار أدناه أسعار قائمة من Snowflake Service Consumption Table السارية اعتباراً من 9 أكتوبر 2026، تم التحقق منها في أكتوبر 2026. وستغيّر اتفاقيات المؤسسات وشرائح سعة AI Credit وإصدارات النماذج الجديدة الأرقام.

البند	سعر القائمة
AI Credit، توجيه عالمي / توجيه إقليمي	$2.00 / $2.20
AI_COMPLETE مع llama3.3-70b (مدخلات / مخرجات)	0.432 / 0.432 AI Credit لكل مليون token
AI_COMPLETE مع openai-gpt-4.1 (مدخلات / مخرجات)	1.20 / 4.80 AI Credit لكل مليون token
AI_COMPLETE مع claude-sonnet-4-5 (مدخلات / مخرجات)	1.80 / 9.00 AI Credit لكل مليون token
AI_CLASSIFY أو AI_FILTER	1.62 AI Credit لكل مليون token
AI_EXTRACT (arctic-extract)	5.55 AI Credit لكل مليون token
AI_PARSE_DOCUMENT، وضع layout	3.66 AI Credit لكل 1,000 صفحة
خدمة Cortex Search	6.3 AI Credit لكل GB شهرياً من البيانات المفهرسة
Cortex Analyst عبر REST API	67 Platform Credit لكل 1,000 رسالة

الفارق بين النماذج كبير. في tokens المخرجات، يكلّف claude-sonnet-4-5 نحو 20 ضعف llama3.3-70b. وتشغيل عملية تصنيف على عشر سنوات من ملاحظات الصيانة بالنموذج الخطأ هو الطريقة التي تُستنزف بها ميزانيات الذكاء الاصطناعي في أسبوع.

ثلاثة فخاخ للتكلفة توقع الناس. المحادثات متعددة الأدوار تعيد معالجة السجل الكامل في كل دور، لذا تكلّف المحادثات الطويلة أكثر لكل سؤال.

وتتراكم تكاليف الوكلاء: tokens التنسيق، ثم كل أداة، ثم الـ warehouse الذي يشغّل الـ SQL. أما الإنتاجية المحجوزة (provisioned throughput)، إذا حجزتها، فغير قابلة للإلغاء وتُحتسب سواء استخدمتها أم لا.

الضوابط موجودة. استخدم ميزانيات الموارد، وحصص كل مستخدم، وميزانيات التنسيق على الوكلاء. وراقب طرق عرض الاستخدام، مثل CORTEX_FUNCTIONS_QUERY_USAGE_HISTORY وCORTEX_AGENT_USAGE_HISTORY وSNOWFLAKE_COWORK_USAGE_HISTORY.

اختبر كل مهمة دفعية على عيّنة أولاً. ويتناول دليلي لتسعير Snowflake والـ credits جانب المنصة.

وثائق Snowflake نفسها صريحة هنا. يجيب Cortex Analyst عن الأسئلة التي يستطيع SQL الإجابة عنها.

ولا يقوم باستدلال مفتوح من نوع "لماذا انخفض الهامش؟"، ولا يستطيع إعادة استخدام نتائج استعلامات سابقة. كما تحذّر Snowflake من أن دقة استجابات الوكلاء ومراجعها غير مضمونة.

حكمي: عامِل كل إجابة من الذكاء الاصطناعي تغذّي قراراً على أنها مسودة يوقّعها شخص مسمّى. وهذا أهم في الدفاع، حيث قد ينتهي رقم خاطئ في مستند تعاقدي أو تدقيقي.

والارتهان للمورّد هو المخاطرة الأخرى. فـ semantic views والوكلاء وخدمات البحث كائنات في Snowflake.

الطلبات ومجموعات التقييم لديك قابلة للنقل؛ أما البنية التحتية فلا. وإذا كنت لا تزال تختار المنصة، فإن مقارنتي بين Snowflake وDatabricks تعرض هذه المفاضلة.

أول حالة استخدام أختارها في القطاعين لها الشكل نفسه: مجموعة أسئلة مهيكلة واحدة ومجموعة مستندات واحدة، لفريق واحد.

في التصنيع، أجعل أول تجربة مساعداً للصيانة والجودة. تقع semantic view فوق أوامر العمل والتوقف والهالك وبيانات عدم المطابقة من ERP وMES.

وتقع خدمة Cortex Search فوق إجراءات الصيانة وتقارير الجودة المغلقة. يسأل مخطط الصيانة "أي الخطوط شهدت أكبر قدر من التوقف غير المخطط في الربع الماضي، وماذا وجدنا في المرة السابقة؟" فيحصل على الأرقام إضافة إلى التقارير ذات الصلة.

في الدفاع، ينجح النمط نفسه لجودة المورّدين في برنامج غير سري: مقاييس التسليم والجودة من ERP، إضافة إلى مستندات الإجراءات التصحيحية للمورّدين. أبقِ المواد السرية والخاضعة لضوابط التصدير خارج النطاق تماماً.

تجربة Cortex AI على مدى 90 يوماً

1. 01

   النطاق

   اختر فريقاً واحداً، ومن 20 إلى 30 سؤالاً حقيقياً، ومجموعة مستندات واحدة. اضبط معامل الاستدلال عبر المناطق والأدوار قبل أي شيء آخر.

2. 02

   النمذجة

   ابنِ الـ semantic view واكتب استعلامات موثّقة للأسئلة الأهم. اتفق على تعريفات المقاييس مع مالك الأعمال.

3. 03

   البناء

   أنشئ خدمة Cortex Search لكل جمهور وCortex Agent واحداً. اضبط الميزانيات وحصص كل مستخدم من اليوم الأول.

4. 04

   الاختبار

   شغّل التقييمات مقابل مجموعة الأسئلة. يقيّم المستخدمون الإجابات. قارن بالوقت الذي تستغرقه الإجابات نفسها اليوم.

5. 05

   القرار

   توسّع، أو أصلح البيانات، أو توقف. دوّن أيها اخترت، ولماذا.

قِس أربعة أمور، وسجّل خط أساس قبل أن تبدأ.

1. دقة الإجابات مقابل مجموعة الأسئلة الموثّقة، ويقيّمها مالك الأعمال.
2. وقت الإجابة مقارنة بالمسار الحالي، وعادةً ما يكون طلباً من محلل أو بحثاً عن تقرير.
3. التكلفة لكل سؤال تمت الإجابة عنه، من طرق عرض الاستخدام، بما في ذلك وقت الـ warehouse.
4. استثناءات الوصول: أي حالة رأى فيها مستخدم بيانات لا ينبغي أن يصل إليها دوره. والهدف صفر.

قبل أن تشتري أي شيء، استخرج إعداد CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION الحالي لديك، واحصر من لديهم أدوار افتراضية واسعة، واختر الأسئلة العشرين التي يطرحها مدير العمليات لديك كل شهر. هذا الموجز في صفحة واحدة سيخبرك عن الجاهزية أكثر من أي عرض توضيحي من مورّد.

إذا أردت رأياً ثانياً في نطاق التجربة أو إعدادات إقامة البيانات أو عرض شريك منفّذ، فأنا أساعد المؤسسات في هذه القرارات. يمكنك التواصل معي هنا. وللمقابل في Databricks، راجع مقالي عن Databricks Genie وAgent Bricks.

ما هي Snowflake Cortex AI؟

Snowflake Cortex AI هي عائلة خدمات الذكاء الاصطناعي من Snowflake التي تعمل داخل حساب Snowflake الخاص بك. وتشمل دوال SQL للذكاء الاصطناعي تستدعي نماذج لغوية كبيرة، وCortex Analyst للأسئلة على الجداول، وCortex Search للمستندات. وتنسّق Cortex Agents بين الأدوات، ويخدم تطبيق Snowflake CoWork مستخدمي الأعمال.

هل Snowflake Intelligence هي نفسها Snowflake CoWork؟

نعم. أصبحت Snowflake Intelligence متاحة للعموم في 4 نوفمبر 2025 وأُعيدت تسميتها إلى Snowflake CoWork في مؤتمر Snowflake Summit في يونيو 2026. ولا تزال بعض صلاحيات SQL وأسماء الكائنات الافتراضية تستخدم اسم Snowflake Intelligence.

هل ترسل Snowflake Cortex بياناتي خارج Snowflake؟

تعمل النماذج داخل نطاق خدمة Snowflake، وتبقى بياناتك المخزّنة في المنطقة الأصلية لحسابك. ومع تفعيل الاستدلال عبر المناطق، قد تُعالَج الطلبات والاستجابات في منطقة أخرى ولا تُحفظ هناك. وإذا كانت لديك قواعد لإقامة البيانات، فاضبط المعامل CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION صراحةً.

كم تكلّف Snowflake Cortex AI؟

تُحتسب معظم ميزات Cortex بـ AI Credits، بسعر $2.00 لكل منها مع التوجيه العالمي أو $2.20 مع التوجيه الإقليمي، بسعر القائمة الذي تم التحقق منه في أكتوبر 2026. وتختلف الأسعار حسب النموذج والميزة، من أجزاء من الـ credit إلى عدة credits لكل مليون token. ويُحتسب Cortex Analyst عبر REST API بمعدل 67 Platform Credit لكل 1,000 رسالة. وتغيّر اتفاقيات المؤسسات هذه الأرقام.

ما هي semantic views في Snowflake؟

semantic views كائنات في Snowflake على مستوى المخطط تصف كيانات الأعمال والمقاييس والعلاقات والمرادفات. ويستخدمها Cortex Analyst وCortex Agents لتحويل الأسئلة إلى SQL دقيق. وهي تحل محل ملفات النماذج الدلالية الأقدم بصيغة YAML، وهي العامل الرئيسي في جودة الإجابات.

ما البديل عن Snowflake Document AI؟

الدالة AI_EXTRACT. أوقفت Snowflake واجهة Document AI وطريقة PREDICT الخاصة بها في 16 مارس 2026. تستخرج AI_EXTRACT الكيانات والقوائم والجداول من المستندات في استدعاء SQL واحد، وتُحتسب بالـ tokens.