<p style="text-align: right"><span style="color: #b3b3b3">本文作者：李笑寅</span></p>
<p style="text-align: right"><span style="color: #b3b3b3">来源：硬 AI</span></p>
<p>近日，花旗银行参加了 Gartner 数据分析峰会，并于 3 月 20 日发布了会后报告。在与合作伙伴、供应商和客户的交流后，花旗银行在报告中表示，生成式 AI 的发展预期可能会超过基本面。</p>
<p>整体看，生成式 AI 仍将是大多与会者最关心的问题，不过项目规模和用例的性质仍然较小。企业将面临着持续的创新压力和激烈的竞争。在未来，他们将需要在新技术研发、合作伙伴关系建设以及市场定位方面做出战略调整，以保持竞争优势。</p>
<p>在具体的 AI 企业方面，花旗银行的看法不一：</p>
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<h2>微软（MSFT）——积极</h2>
<p>通过持续扩展其生成式 AI 平台，引领了市场趋势。尤其是 Azure AI 工作室和 Copilot 功能的更新，受到业界高度关注。</p>
<p>微软与 Databricks 和 OpenAI 的密切合作，推动了 GenAI 技术在各类应用中的应用，不过其 Fabric 平台仍需进一步投资和强化。</p>
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<h2>Snowflake（SNOW）——喜忧参半</h2>
<p>Cortex 平台在加速推动应用生产方面的强大优势。然而，与 Databricks 和其他竞争者相比，在成本管理和工作量管理技术上的不足，可能会影响其市场竞争力。</p>
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<h2>甲骨文（ORCL）——中性</h2>
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<p>尽管其 OCI 第二代产品获得认可，但大型 ERP 迁移项目依旧稀缺，客户在迁移到云和 GAI 项目上进展缓慢。</p>
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<h2>Confluent（CFLT）——中性</h2>
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<p>尽管 Kafka 在开发者中保持主导地位，但面对 IBM、Cloudera 等更大供应商的竞争，其盈利机会可能受影响。</p>
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<h2>Informatica（INFA）——中性</h2>
<p>强调数据治理和数据质量，但客户仍将其视为传统的 ETL 平台，面临新兴特定领域供应商的激烈竞争，仍需加快传统 ETL 工具供应商的形象转型。</p>
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<h2>Teradata（TDC）——中性</h2>
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<p>虽然推出了旨在打破传统形象的 AI Unlimited 和 Vantage serverless 产品，但改变客户认知仍有难度，多数客户在现代化工作中仍优先考虑 SNOW 或 Databricks。</p>


甲骨文

SNOW

微软

<p>花旗在报告中继续看好微软，对甲骨文持中性看法，Snowflake 可能 “喜忧参半”。</p>

一线反馈：微软、甲骨文、Snowflake 们的 AI 软件，客户接受度如何？