スノーフレーク（SNOW）の強みとは？スリダール・ラマスワミ新CEOへの考察とテクノロジー面での競争優位性に迫る！

スノーフレーク（SNOW）& AI

スノーフレーク（SNOW）は、オープンスタックの統合とAIの強化に注力することで、クラウド・データ・ウェアハウス（CDW）の成長を強化している。

ユーザーがIcebergの管理のためにAWS Glueに移行する可能性があることから、潜在的な収益損失（5％～10％）にもかかわらず、Icebergをサポートし、プラットフォームのオープン性を拡大している。

AI、特に生成AI/大規模言語モデル（LLM）では、企業は通常、ゼロから構築するよりもオープンソースのモデルを修正し、主に微調整とデータキュレーションに予算を割り当てながら構築している。

スノーフレークのクラウド・データ・ウェアハウスは主にデータキュレーションから利益を得ており、Databricksのあまり構造化されていないデータレイクとは異なり、モデル学習に有利な高品質で十分にカタログ化されたデータを誇っている。

しかし、スノーフレークは非技術系ユーザー向けのクラウド・データ・ウェアハウスに重点を置いているため、機械学習（ML）、ディープラーニング（DL）、大規模言語モデル（LLM）に関する専門知識は限定的である。

非構造化データのサポートはあまり活用されておらず、多くの顧客はデータレイク管理とAI実験にDatabricksを好んでいるのが現状である。

MosaicMLの買収によって強化されたDatabricksの機械学習サービスは、AI市場で有利な位置にあり、クラウド・データ・ウェアハウスとSQLに注力するスノーフレークを圧倒している。

一方で、2023年の広範な市場のIT支出は小幅な増加（～3％）にとどまっており、特に非AI分野は苦戦し、組織は緊急の生成AIプロジェクトに予算を振り向けることになっている。

そのため、スノーフレークは、AIの機会を捉えるために、今後一層、機械学習、データサイエンス、ディープラーニング/大規模言語モデルの分野をより深く掘り下げる必要がある。

足元のSnowparkは、プラットフォーム内でのデータサイエンスと機械学習プロセスを可能にするためのスノーフレークの進出であり、CortexはAI-as-a-Serviceと特注のAIアプリケーションのためのPaaS（Platform as a Service）を提供している。

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