Snowflake legt vor. Der Datenbank-Spezialist feuert zum BUILD London 2026 aus allen Rohren und präsentiert ein Arsenal neuer KI-Werkzeuge. Im Zentrum: Cortex Code, ein KI-Coding-Agent, der die Produktivität von Datenteams drastisch steigern soll. Dazu kommen Snowflake Postgres und der Semantic View Autopilot – allesamt Technologien, die Unternehmen helfen sollen, KI schneller in die Produktion zu bringen.
Die Botschaft ist klar: Snowflake will nicht mehr nur Datenplattform sein, sondern der zentrale Hub für unternehmensweite KI-Anwendungen. Über 12.600 Kunden weltweit setzen bereits auf die AI Data Cloud – darunter Schwergewichte wie Merck, United Rentals und WHOOP.
Cortex Code: Der Produktivitäts-Turbo
Was macht Cortex Code besonders? Der KI-Agent versteht den Kontext der Unternehmensdaten und übersetzt komplexe Aufgaben aus Datenanalyse, Machine Learning und Agenten-Entwicklung in einfache, natürliche Sprache. Teams können damit in ihrer gewohnten Arbeitsumgebung bleiben – sei es Snowflakes eigene Plattform Snowsight oder lokale Entwicklungstools wie VS Code.
Erste Anwender berichten von messbaren Erfolgen. „Cortex Code hat grundlegend verändert, wie wir auf Snowflake entwickeln“, erklärt Miks Lusitis von FYUL. Die Integration sei nahtlos, der Geschwindigkeitsvorteil erheblich. Auch LendingTree und dentsu setzen bereits auf den KI-Assistenten, um ihre Entwicklungszyklen zu verkürzen.
Besonders interessant: Cortex Code ist jetzt allgemein verfügbar als CLI-Tool. Das bedeutet, Entwickler können den Agent direkt in ihrem Terminal oder Editor nutzen – ohne Medienbrüche, ohne Kontextverlust.
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Semantic View Autopilot: Schluss mit Daten-Chaos
Parallel dazu startet Snowflake den Semantic View Autopilot. Die Technologie automatisiert die Erstellung und Verwaltung semantischer Ansichten – also der Geschäftslogik, die KI-Agenten zum Verständnis von Unternehmensdaten benötigen. Was bisher Tage dauerte, soll künftig in Minuten erledigt sein.
Der Clou: Semantic View Autopilot lernt aus echtem Nutzerverhalten und hält Geschäftsregeln automatisch aktuell. Dabei arbeitet das System nicht nur mit Snowflake-Daten, sondern auch mit externen BI-Tools wie Looker, Sigma oder ThoughtSpot. Erste Kunden wie eSentire, HiBob und VTS nutzen die Technologie bereits produktiv.
„Inkonsistenzen in der Geschäftslogik haben bisher gebremst, wie weit wir KI einsetzen können“, sagt Matt Walker von Simon AI. „Semantic View Autopilot gibt unseren KI-Systemen ein konsistentes Verständnis der Geschäftskennzahlen.“
Snowflake Postgres: Ein System für alles?
Die dritte große Ankündigung betrifft Snowflake Postgres – eine vollständig in die AI Data Cloud integrierte PostgreSQL-Umgebung. Damit will Snowflake die Trennung zwischen operativen Datenbanken und analytischen Systemen aufheben.
Unternehmen können ihre bestehenden Apps ohne Code-Änderungen auf Snowflake migrieren und gleichzeitig Analysen sowie KI-Funktionen auf denselben Daten ausführen. Die Technologie basiert auf pg_lake, einer Erweiterung, die es Postgres ermöglicht, direkt mit Apache Iceberg-Tabellen zu arbeiten.
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BlueCloud und Sigma Computing gehören zu den Early Adopters. „Snowflake Postgres eliminiert Datenpipelines, ohne Kompromisse bei der Performance“, erklärt Rob Sandberg von BlueCloud. Besonders für Finanzdienstleister sei das attraktiv.
Governance und Interoperabilität
Snowflake stärkt zudem seine Governance-Funktionen. Der Horizon Catalog ermöglicht es, Daten über verschiedene Engines hinweg zu verwalten – inklusive Apache Iceberg und Delta Lake. Eine neue Integration mit Microsoft OneLake erlaubt wechselseitigen Zugriff auf Iceberg-Daten zwischen Snowflake und Microsoft Fabric.
Für den Notfall gibt es Snowflake Backups: Die Funktion schützt geschäftskritische Daten vor Ransomware und unbeabsichtigten Löschungen. Einmal geschriebene Daten können nicht mehr verändert werden – ein wichtiger Schritt für regulierte Branchen.
Was bedeutet das für die Aktie?
Snowflake demonstriert mit dieser Produktoffensive zweierlei: Erstens, das Unternehmen investiert massiv in KI-Technologien. Zweitens, es gelingt, namhafte Kunden für die neuen Tools zu gewinnen. Die Bandbreite reicht von Versicherungen über Telekommunikation bis zu Fitness-Tech.
Die Strategie ist ambitioniert: Snowflake will zur zentralen Plattform für unternehmensweite KI werden – und dabei bestehende Datensilos auflösen. Ob das gelingt, hängt davon ab, wie schnell die neuen Produkte adoptiert werden und ob sie die versprochenen Produktivitätsgewinne tatsächlich liefern.
Für Investoren bleibt die Frage: Können diese Innovationen das Wachstum wieder beschleunigen? Die nächsten Quartalszahlen dürften Aufschluss geben.
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