First-hand feedback: How is the customer acceptance of AI software from Microsoft, Oracle, and Snowflake?
花旗在報告中繼續看好微軟，對甲骨文持中性看法，Snowflake 可能 “喜憂參半”。
本文作者：李笑寅
來源：硬 AI
近日，花旗銀行參加了 Gartner 數據分析峯會，並於 3 月 20 日發佈了會後報告。在與合作伙伴、供應商和客户的交流後，花旗銀行在報告中表示，生成式 AI 的發展預期可能會超過基本面。
整體看，生成式 AI 仍將是大多與會者最關心的問題，不過項目規模和用例的性質仍然較小。企業將面臨着持續的創新壓力和激烈的競爭。在未來，他們將需要在新技術研發、合作伙伴關係建設以及市場定位方面做出戰略調整，以保持競爭優勢。
在具體的 AI 企業方面，花旗銀行的看法不一：
微軟（MSFT）——積極
通過持續擴展其生成式 AI 平台，引領了市場趨勢。尤其是 Azure AI 工作室和 Copilot 功能的更新，受到業界高度關注。
微軟與 Databricks 和 OpenAI 的密切合作，推動了 GenAI 技術在各類應用中的應用，不過其 Fabric 平台仍需進一步投資和強化。
Snowflake（SNOW）——喜憂參半
Cortex 平台在加速推動應用生產方面的強大優勢。然而，與 Databricks 和其他競爭者相比，在成本管理和工作量管理技術上的不足，可能會影響其市場競爭力。
甲骨文（ORCL）——中性
儘管其 OCI 第二代產品獲得認可，但大型 ERP 遷移項目依舊稀缺，客户在遷移到雲和 GAI 項目上進展緩慢。
Confluent（CFLT）——中性
儘管 Kafka 在開發者中保持主導地位，但面對 IBM、Cloudera 等更大供應商的競爭，其盈利機會可能受影響。
Informatica（INFA）——中性
強調數據治理和數據質量，但客户仍將其視為傳統的 ETL 平台，面臨新興特定領域供應商的激烈競爭，仍需加快傳統 ETL 工具供應商的形象轉型。
Teradata（TDC）——中性
雖然推出了旨在打破傳統形象的 AI Unlimited 和 Vantage serverless 產品，但改變客户認知仍有難度，多數客户在現代化工作中仍優先考慮 SNOW 或 Databricks。
