Snowflake Cortex AI и Snowflake Intelligence простыми словами

Snowflake Cortex AI представляет собой набор AI-сервисов, которые работают внутри вашей учётной записи Snowflake. Он включает SQL-функции, вызывающие большие языковые модели, Cortex Analyst для вопросов к таблицам и Cortex Search для документов. Cortex Agents их оркестрируют, а Snowflake Intelligence, теперь переименованный в Snowflake CoWork, является чат-приложением поверх всего этого.

Привлекательность проста. Ваши данные остаются под той же учётной записью, ролями и политиками, которые у вас уже работают. Риск тоже прост.

Его легко включить и легко потратить на него деньги. Если данные под ним не смоделированы как следует, он даёт уверенные неправильные ответы.

В программах в производстве и оборонной отрасли, где я работал, вопрос никогда не звучал как «умеет ли Snowflake в AI?». Он звучал так: «можем ли мы доверять ответу и можем ли доказать, кто что видел?». Этот материал написан для такого разговора.

Названия продуктов в этой области менялись быстро. Важны два изменения. Snowflake объявил Snowflake Intelligence общедоступным 4 ноября 2025 года вместе с Cortex Agents и MCP-сервером под управлением Snowflake.

Затем на Summit в июне 2026 года компания переименовала продукт в Snowflake CoWork. Некоторые SQL-привилегии и имена объектов всё ещё используют старое название.

Document AI больше нет. Snowflake вывел из эксплуатации интерфейс Document AI 16 марта 2026 года и перенёс извлечение данных из документов в функцию AI_EXTRACT. Если в предложении системного интегратора всё ещё упоминается построение моделей Document AI, оно устарело.

Вот как выглядит стек на октябрь 2026 года, со статусом и основой тарификации по документации Snowflake.

Компонент	Что делает	Статус	Основа тарификации
Cortex AI Functions	SQL-функции, такие как AI_COMPLETE, AI_CLASSIFY, AI_FILTER, AI_AGG, AI_EXTRACT, AI_PARSE_DOCUMENT, AI_REDACT	GA, некоторые функции в preview	AI Credits за миллион токенов или за страницу при разборе документов
Cortex Analyst	Превращает бизнес-вопрос в SQL поверх семантического представления	Доступен; с августа 2026 года Snowflake рекомендует вызывать его через Cortex Agents, а REST API остаётся поддерживаемым	За сообщение через API, за токены через Agents
Cortex Search	Гибридный поиск по ключевым словам и векторам в тексте, используется для извлечения	GA с октября 2024 года	AI Credits за ГБ индекса в месяц плюс warehouse для обновления
Cortex Agents	Планирует задачу и вызывает Analyst, Search, пользовательские инструменты и MCP-коннекторы	GA с ноября 2025 года	Токены оркестрации плюс собственная стоимость каждого инструмента
Snowflake CoWork (ранее Snowflake Intelligence)	Чат-приложение для бизнес-пользователей, построенное на Cortex Agents	GA с ноября 2025 года; ряд функций, объявленных в июне 2026 года, помечены как preview или «скоро»	Токены плюс затраты на инструменты и warehouse
MCP-сервер под управлением Snowflake	Открывает агентов, Analyst, Search и SQL для внешних AI-клиентов	GA с ноября 2025 года	Стоимость нижележащих инструментов

Модели поставляют Anthropic, OpenAI, Google, Meta, Mistral AI и другие, плюс собственные модели Snowflake Arctic для эмбеддингов и извлечения. Какие из них вы можете вызывать, зависит от вашего региона и межрегиональной настройки. Подробнее об этом ниже, потому что именно это решение больше всего волнует клиентов из оборонной отрасли.

Cortex Analyst не читает ваши таблицы и не угадывает. Он читает семантическое представление (semantic view): объект уровня схемы, который называет ваши бизнес-сущности, показатели, соединения и синонимы.

В модель для написания SQL уходят только эти метаданные. Затем SQL выполняется в вашем warehouse под ролью вызывающего пользователя.

Поэтому качество каждого ответа Snowflake CoWork о выручке, уровне брака или своевременной поставке держится на этом семантическом представлении. По моему опыту, именно здесь находится реальная работа.

Трудной частью было согласование определений метрик в семантическом слое, а не чистота данных. Один раз определить «своевременную поставку» так, чтобы её приняли и продажи, и цепочка поставок, и финансы, требует больше совещаний, чем любая настройка модели.

Помогают две функции. Проверенные запросы (verified queries) позволяют сохранить заведомо правильный вопрос и его SQL, чтобы у модели были отработанные примеры. Snowflake также позволяет запускать по ним оценки, что даёт вам цифру точности вместо впечатления от демонстрации.

Старый подход, YAML-файлы семантических моделей на stage, всё ещё работает. Избегайте его в новых проектах. Собственная документация Snowflake рекомендует семантические представления, а YAML-модель может использовать любой, у кого есть доступ к stage, и это пробел в управлении.

Если ваши данные ERP ещё не загружены и не смоделированы как следует, начните с этого. Моё руководство о том, как загрузить данные SAP, Oracle и Dynamics 365 в Snowflake, разбирает этот шаг.

Самый сильный аргумент в пользу Snowflake Cortex AI: управление данными. Cortex Analyst, Cortex Agents и CoWork соблюдают ваше существующее ролевое управление доступом, политики доступа к строкам и маскирование.

Доступ к самим моделям теперь контролируется выдачей прав ролям. Старый параметр списка разрешённых моделей на уровне всей учётной записи выводится из употребления в течение 2026 года.

Есть нюансы, которые стоит проверить до того, как кто-либо даст согласие.

1. Cortex Search работает с правами владельца. Любой, у кого есть USAGE на поисковый сервис, видит результаты по всему, что проиндексировала роль-владелец. Стройте отдельные сервисы для каждой аудитории, а не один большой индекс.
2. Агенты используют роль вызывающего по умолчанию. Если у пользователей широкие роли по умолчанию, агент наследует эту широту. Сначала наведите порядок в ролях.
3. Межрегиональный инференс перемещает промпты. Параметр CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION определяет, может ли инференс выполняться за пределами вашего домашнего региона. Snowflake утверждает, что данные остаются храниться в домашнем регионе, а промпты в других местах не сохраняются, но полезная нагрузка всё же перемещается. У некоторых новых организаций по умолчанию стоит ANY_REGION. Документация по межрегиональному инференсу рекомендует задавать параметр явно, если у вас есть требования к резидентности.
4. MCP-сервер может обойти вашего агента. Snowflake советует открывать Cortex Agent как единственный инструмент для управляемых вопросов. Если открыть на том же сервере прямое выполнение SQL, внешний клиент сможет обойти средства контроля агента.

Для оборонной отрасли главный разговор идёт о пункте 3. Значение параметра DISABLED или региональное значение удерживает инференс в пределах вашей границы, но сужает выбор моделей и стоит дороже за кредит. Государственные регионы Snowflake в США удерживают запросы внутри той же границы соответствия требованиям.

В документации по MCP также указано, что формальная оценка MCP-сервера по FedRAMP не завершена. Секретным данным здесь не место. Держите пилот на несекретных данных, не подпадающих под экспортный контроль, и добейтесь, чтобы ответственный за экспортный контроль согласовал границу в письменном виде.

Моё руководство по фреймворку управления AI разбирает сторону политик.

AI-функции тарифицируются в AI Credits, которые отделены от Platform Credits, оплачивающих warehouses. Согласно странице цен Snowflake на AI, AI Credit стоит $2,00 по запросу при глобальной маршрутизации и $2,20, если вы ограничиваете инференс своим регионом или отключаете межрегиональную маршрутизацию.

Цена AI Credit одинакова во всех редакциях. Ваша скидка за мощность по Platform Credits на неё не распространяется.

Тарифы ниже взяты по прайс-листу из Snowflake Service Consumption Table, действующей с 9 октября 2026 года, проверено в октябре 2026 года. Корпоративные соглашения, уровни мощности для AI Credits и выпуск новых моделей изменят эти цифры.

Позиция	Тариф по прайс-листу
AI Credit, глобальная / региональная маршрутизация	$2,00 / $2,20
AI_COMPLETE с llama3.3-70b (ввод / вывод)	0,432 / 0,432 AI Credits за миллион токенов
AI_COMPLETE с openai-gpt-4.1 (ввод / вывод)	1,20 / 4,80 AI Credits за миллион токенов
AI_COMPLETE с claude-sonnet-4-5 (ввод / вывод)	1,80 / 9,00 AI Credits за миллион токенов
AI_CLASSIFY или AI_FILTER	1,62 AI Credits за миллион токенов
AI_EXTRACT (arctic-extract)	5,55 AI Credits за миллион токенов
AI_PARSE_DOCUMENT, режим layout	3,66 AI Credits за 1 000 страниц
Обслуживание Cortex Search	6,3 AI Credits за ГБ проиндексированных данных в месяц
Cortex Analyst через REST API	67 Platform Credits за 1 000 сообщений

Разброс между моделями велик. По выходным токенам claude-sonnet-4-5 стоит примерно в 20 раз дороже llama3.3-70b. Классификация журналов обслуживания за десять лет на неподходящей модели: вот как бюджеты на AI сгорают за неделю.

Три ловушки затрат ловят людей. Многоходовые разговоры заново обрабатывают всю историю на каждом ходе, поэтому длинные чаты стоят дороже в расчёте на вопрос.

Затраты на агентов складываются: токены оркестрации, затем каждый инструмент, затем warehouse, выполняющий SQL. Зарезервированная пропускная способность (provisioned throughput), если вы её резервируете, не подлежит отмене и оплачивается, используете вы её или нет.

Средства контроля есть. Используйте бюджеты ресурсов, квоты на пользователя и бюджеты оркестрации для агентов. Отслеживайте представления использования, такие как CORTEX_FUNCTIONS_QUERY_USAGE_HISTORY, CORTEX_AGENT_USAGE_HISTORY и SNOWFLAKE_COWORK_USAGE_HISTORY.

Сначала тестируйте каждое пакетное задание на выборке. Моё руководство по ценам и кредитам Snowflake разбирает платформенную сторону.

Собственная документация Snowflake здесь честна. Cortex Analyst отвечает на вопросы, на которые может ответить SQL.

Он не ведёт открытых рассуждений вроде «почему упала маржа?» и не может повторно использовать результаты предыдущих запросов. Snowflake также предупреждает, что точность ответов и ссылок агентов не гарантируется.

Моё мнение: относитесь к каждому AI-ответу, который ложится в основу решения, как к черновику, который подписывает названный человек. В оборонной отрасли это важнее, потому что неверная цифра может попасть в контрактный или аудиторский документ.

Другой риск: привязка к поставщику. Семантические представления, агенты и поисковые сервисы являются объектами Snowflake.

Ваши промпты и наборы для оценки переносимы; обвязка нет. Если вы ещё выбираете платформу, моё сравнение Snowflake и Databricks разбирает этот компромисс.

Первый сценарий, который я бы выбрал в обеих отраслях, имеет одинаковую форму: один структурированный набор вопросов и один набор документов для одной команды.

В производстве я бы сделал первым пилотом помощника по обслуживанию и качеству. Семантическое представление располагается поверх заказов на работы, простоев, брака и данных о несоответствиях из ERP и MES.

Сервис Cortex Search располагается поверх регламентов обслуживания и закрытых отчётов о качестве. Планировщик обслуживания спрашивает: «на каких линиях было больше всего внеплановых простоев в прошлом квартале и что мы нашли в прошлый раз?» и получает цифры плюс релевантные отчёты.

В оборонной отрасли та же схема работает для качества поставщиков в несекретной программе: показатели поставок и качества из ERP плюс документы поставщиков о корректирующих действиях. Полностью исключите из охвата секретные материалы и материалы под экспортным контролем.

90-дневный пилот Cortex AI

1. 01

   Охват

   Выберите одну команду, от 20 до 30 реальных вопросов и один набор документов. Прежде всего задайте межрегиональный параметр и роли.

2. 02

   Модель

   Постройте семантическое представление и напишите проверенные запросы для главных вопросов. Согласуйте определения метрик с владельцем со стороны бизнеса.

3. 03

   Сборка

   Создайте сервис Cortex Search для каждой аудитории и одного Cortex Agent. Настройте бюджеты и квоты на пользователя в первый же день.

4. 04

   Тестирование

   Прогоните оценки по набору вопросов. Пользователи оценивают ответы. Сравните с тем, сколько времени те же ответы занимают сегодня.

5. 05

   Решение

   Масштабировать, исправлять данные или останавливать. Запишите, что именно и почему.

Измеряйте четыре вещи и зафиксируйте базовый уровень до начала.

1. Точность ответов по набору проверенных вопросов, оценённая владельцем со стороны бизнеса.
2. Время получения ответа по сравнению с текущим путём, обычно запросом к аналитику или поиском отчёта.
3. Стоимость одного отвеченного вопроса по представлениям использования, включая время warehouse.
4. Исключения доступа: любой случай, когда пользователь увидел данные, к которым его роль не должна иметь доступа. Цель: ноль.

Прежде чем что-либо покупать, выясните текущее значение CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION, составьте список тех, у кого широкие роли по умолчанию, и выберите 20 вопросов, которые ваш операционный директор задаёт каждый месяц. Такая одностраничная записка скажет о готовности больше, чем любая демонстрация поставщика.

Если вам нужно второе мнение об охвате пилота, настройках резидентности или предложении системного интегратора, я помогаю организациям с такими решениями. Вы можете связаться со мной здесь. Об аналоге в Databricks читайте в моём материале о Databricks Genie и Agent Bricks.

Что такое Snowflake Cortex AI?

Snowflake Cortex AI является семейством AI-сервисов Snowflake, которые работают внутри вашей учётной записи Snowflake. Оно включает AI-функции SQL, вызывающие большие языковые модели, Cortex Analyst для вопросов к таблицам и Cortex Search для документов. Cortex Agents оркестрируют инструменты, а приложение Snowflake CoWork обслуживает бизнес-пользователей.

Snowflake Intelligence и Snowflake CoWork это одно и то же?

Да. Snowflake Intelligence стал общедоступным 4 ноября 2025 года и был переименован в Snowflake CoWork на Snowflake Summit в июне 2026 года. Некоторые SQL-привилегии и имена объектов по умолчанию всё ещё используют название Snowflake Intelligence.

Отправляет ли Snowflake Cortex мои данные за пределы Snowflake?

Модели работают внутри периметра сервиса Snowflake, а ваши хранимые данные остаются в домашнем регионе учётной записи. При включённом межрегиональном инференсе промпты и ответы могут обрабатываться в другом регионе и там не сохраняются. Если у вас есть правила резидентности, задайте параметр CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION явно.

Сколько стоит Snowflake Cortex AI?

Большинство функций Cortex тарифицируется в AI Credits по $2,00 за кредит при глобальной маршрутизации или $2,20 при региональной, цена по прайс-листу проверена в октябре 2026 года. Тарифы различаются по моделям и функциям, от долей кредита до нескольких кредитов за миллион токенов. Cortex Analyst через REST API тарифицирует 67 Platform Credits за 1 000 сообщений. Корпоративные соглашения меняют эти цифры.

Что такое семантические представления в Snowflake?

Семантические представления (semantic views) являются объектами Snowflake уровня схемы, которые описывают бизнес-сущности, показатели, связи и синонимы. Cortex Analyst и Cortex Agents используют их, чтобы превращать вопросы в точный SQL. Они заменяют старые YAML-файлы семантических моделей и являются главным фактором качества ответов.

Что заменило Snowflake Document AI?

Функция AI_EXTRACT. Snowflake вывел из эксплуатации интерфейс Document AI и его метод PREDICT 16 марта 2026 года. AI_EXTRACT извлекает сущности, списки и таблицы из документов одним вызовом SQL и тарифицируется по токенам.