Snowflake Summit 2026: tutti gli annunci di prodotto

Snowflake Datastream - Private Preview

L'annuncio di punta sul fronte ingestion. Snowflake Datastream è un servizio di streaming completamente gestito, wire-compatible con Kafka, integrato direttamente in Snowflake. In puro stile Snowflake separa storage e compute, fa streaming zero-copy con latenza inferiore al secondo e, essendo compatibile con il protocollo Kafka, tutti i client e le applicazioni Kafka esistenti possono inviargli dati in streaming direttamente con poco più di una modifica alla configurazione. I topic arrivano come tabelle Snowflake o Iceberg governate, ereditando automaticamente RBAC, masking, lineage e Time Travel.

È una novità importante. In tanti abbiamo affiancato uno stack Kafka separato a Snowflake solo per catturare gli eventi a monte, e ora Snowflake vuole assorbire quell'intero layer nella piattaforma. Se latenza, semantica exactly-once e costi reggono su larga scala, è un vendor in meno e un punto in meno in cui la governance si frammenta. Datastream sarà disponibile a breve in Private Preview.

OpenFlow diventa programmabile, privato e più ampio

Tutto deve essere headless per funzionare con i coding agent; è semplicemente la direzione in cui va il mondo. A un anno dal lancio di OpenFlow (il servizio di ingestion gestito basato su NiFi), Snowflake sta colmando le lacune. Ora ci sono un'API programmatica e un object model per configurare OpenFlow, così potete creare e gestire le pipeline come codice invece di cliccare in una UI (e sì, CoCo può farlo per voi). Per i più attenti alla sicurezza, l'OpenFlow Data Connectivity Proxy porta la connettività privata verso le vostre sorgenti. E la libreria di connettori continua a crescere: il connettore Oracle è ora GA (CDC agentless tramite Oracle XStream), con i connettori Veeva, BigQuery e MongoDB in public preview.

Snowflake AIM (AI-powered Migrations) - GA

Snowflake ha unificato tutte le sue iniziative di migrazione (SnowConvert AI, lo Snowpark Migration Accelerator e la tecnologia Datometry) sotto un'unica insegna: AIM, AI-powered Migrations, ed è ora Generally Available. Un agente di migrazione all'interno di CoCo gestisce assessment, conversione, validazione e deployment, e Snowflake dichiara che può accelerare la migrazione del codice in media dell'88%. Da quanto posso vedere, in pratica si tratta di un plugin per CoCo, ovvero un insieme di skill e connettori verso i sistemi legacy.

Novità per Snowflake Postgres

Snowflake Postgres, il servizio PostgreSQL completamente gestito diventato GA a febbraio, quest'anno ha ricevuto una serie di interventi di hardening enterprise: supporto per Private Link, chiavi gestite dal cliente e secrets, così le capacità di sicurezza che vi aspettate da Snowflake si estendono ora al vostro database operativo. All'inizio dell'anno Snowflake ha anche reso open source una versione gestita di PG Lake, un'estensione che sincronizza i dati Postgres in un lake aperto e interoperabile, che diventerà GA entro la fine dell'anno.

Postgres Data Mirroring - Public Preview

La replica in tempo reale che molti team aspettavano. Basta attivare un'opzione per replicare una tabella da Postgres a Snowflake, e Snowflake gestisce il change data capture e la sincronizzazione a latenza molto bassa, senza bisogno di tool aggiuntivi. Porta i dati operativi nel vostro ambiente di analytics senza dover mettere in piedi una pipeline CDC separata.

Adaptive Compute diventa GA

La grande novità sul fronte economico. Adaptive Compute, il servizio che mette fine al dimensionamento "a taglie" dei warehouse determinando automaticamente la giusta quantità di compute per ogni query, sta passando in General Availability (rollout a breve). Secondo Snowflake, il nuovo modello è circa due volte più veloce dei warehouse originali di prima generazione. Se vi siete mai tormentati sulla scelta tra una XS e una Large per un job, la promessa è che smetterete di pensarci: Snowflake fa il right-sizing del compute e vi fattura solo ciò che usate.

Interactive Compiler

Uno dei lanci passati più in sordina ma davvero entusiasmanti. Snowflake ha presentato un compilatore di query interattivo completamente nuovo. Ogni query passa del tempo in compilazione prima di passare all'esecuzione, e questo nuovo compilatore è molto più efficiente in termini di memoria. Con i consueti caveat sui numeri assoluti, Snowflake ha dichiarato che i primi workloads con uno dei suoi clienti più grandi hanno mostrato tempi di compilazione 40 volte più rapidi, accelerando il workload complessivo di quel cliente di 3-4 volte. L'obiettivo dichiarato del team è che non dobbiate mai più pensare al tempo di compilazione in Snowflake.

Interactive Workloads e un Unistore più veloce

Le interactive table e gli interactive warehouse sono stati lanciati a dicembre 2025, e al Summit Snowflake vi ha aggiunto nuove opzioni di dimensionamento dei cluster, selezione delle chiavi e pre-caching. CoCo dispone ora di skill per aiutarvi con l'ottimizzazione e la selezione delle chiavi per mettere a punto il tutto.

Unistore Engine Optimization — Public Preview

Se non avete più dato un'occhiata a Unistore dal suo lancio, questo è il momento giusto. Un breve ripasso: Unistore è la risposta di Snowflake al classico problema di gestire database transazionali (OLTP) e analitici (OLAP) separati. Basato sulle hybrid table, utilizza un'architettura a doppio storage, row-based per letture e scritture rapide su singole righe, colonnare per l'analytics, così potete gestire entrambi i workloads sugli stessi dati dentro Snowflake senza ETL tra sistemi. Il punto debole è sempre stata la performance. Al Summit, Snowflake ha annunciato un'importante ottimizzazione dell'engine che migliora latenza e throughput di circa 8 volte. Se avete provato le hybrid table agli inizi e avete lasciato perdere, vale la pena riprovarci.

AI_COMPLETE ora legge audio e video

Cortex AISQL continua a essere uno dei modi più comuni in cui le persone usano concretamente l'AI sui propri dati, e la grande novità di quest'anno è che AI_COMPLETE ora accetta audio e video come input, non solo testo e immagini. Sentiment, classificazione, content insight: i casi d'uso multimodali continuano a moltiplicarsi, e tutto resta sempre una semplice chiamata a una funzione SQL.

Cortex AI Function Studio

Un annuncio di peso. Se le AI function sono il modo in cui interagite con i modelli, Cortex AI Function Studio vi permette di creare AI function specializzate su misura: create una funzione, la valutate e controllate esattamente quali operazioni AI gli utenti della vostra piattaforma possono eseguire. Un bel passo avanti per governance e standardizzazione: invece di avere tutti che scrivono prompt artigianali, il vostro team di piattaforma può pubblicare funzioni verificate e valutate. È in Public Preview.

Grok arriva in Cortex

La promessa costante di Snowflake è di offrire sempre i modelli più recenti e migliori, e quest'anno significa che i modelli Grok di xAI sono ora disponibili in Cortex (la formulazione "SpaceX AI" del keynote ha confuso qualcuno, ma si tratta di xAI). Si uniscono ad Anthropic, OpenAI, Google, Meta, Mistral e DeepSeek. Il punto è che Grok è sempre più competitivo sia per prezzo che per prestazioni, e la possibilità di scegliere il modello in Cortex significa che, se domani esce qualcosa di meglio, Snowflake ve lo porta.

Agentic Search

Cortex Search permette già di fare retrieval semantico sui dati non strutturati, trovando i frammenti di testo più rilevanti per una data domanda. Agentic Search affronta un problema diverso: e se vi serve una risposta precisa e analitica anziché un elenco di documenti ordinati per rilevanza? Invece di restituire testo rilevante, usa le AI function per estrarre fatti strutturati dai vostri documenti non strutturati e poi esegue una vera query analitica su di essi. "Quanti contratti sono datati 2025?" restituisce un numero, non una pila di estratti contrattuali. È disponibile tramite CoWork e Cortex Agents.

Code Bundles - Public Preview

Oggi, se avete uno script Python da eseguire dentro Snowflake, non potete semplicemente consegnarglielo. Dovete incapsularlo in una stored procedure, occuparvi dello staging, gestire i permessi e incollare o referenziare il codice in un modo che Snowflake comprenda. Code Bundles salta tutto questo. Indicate a Snowflake il vostro file Python o Java e lo eseguite direttamente, esattamente come fareste in locale. Incredibile, vero? Potete eseguirlo on demand o pianificarlo. In teoria è un cambiamento piccolo, ma è un miglioramento concreto della qualità della vita se eseguire codice dentro Snowflake fa parte del vostro flusso di lavoro quotidiano.

Cortex Training

Quasi senza farlo notare, Snowflake dispone di uno stack ML completo, e quest'anno si arricchisce di una vera soluzione per la personalizzazione dei modelli. Cortex Training è un servizio GPU completamente gestito per il fine-tuning o il reinforcement learning su foundation model open-weight, direttamente dove risiedono i vostri dati, senza spostamento di dati e senza dover fare da babysitter all'infrastruttura distribuita. Snowflake afferma di riuscire a ottenere sensibilmente più run di training da un dato budget GPU grazie a un maggiore utilizzo. È in Private Preview.

Snowsight Pipeline Builder — Private Preview

Un editor visuale di DAG per orchestrare Notebook e ML Job direttamente in Snowsight. Potete vedere la pipeline come grafo, modificarla visivamente, crearla a partire da un notebook o da un pacchetto ML esistente e ispezionare gli errori senza scavare nei log. È pensato per il ciclo di vita ML più che per la trasformazione dati generica: pensate a pipeline di training e workflow di modelli, non a dbt o Dynamic Tables.

Altre novità sul fronte ML

Snowflake ha inoltre rilasciato estensioni per VS Code e Cursor per costruire pipeline ML sul compute remoto di Snowflake, l'A/B testing online per eseguire esperimenti controllati sui modelli con traffico reale prima di promuovere un vincitore ( Public Preview) e il serving di feature in streaming che fornisce vettori di feature online in circa dieci millisecondi; quest'ultimo sta diventando GA.

Streamlit in Snowflake (container runtime) diventa GA

Streamlit è il modo in cui un numero enorme di sviluppatori costruisce esperienze dati su Snowflake, e la versione container-runtime di Streamlit in Snowflake è ora GA. Gira in container, si integra con Workspaces e Git ed è più veloce ed economica di prima. Se costruite app Streamlit in Snowflake, questa è la versione che fa per voi.

Snowflake App Runtime

Per i team che vogliono più controllo di quanto offra Streamlit, Snowflake App Runtime permette di eseguire Node.js (e presto Python), così potete distribuire un'applicazione React completa all'interno del perimetro di sicurezza di Snowflake, RBAC incluso. Una volta costruita, il modo più semplice per il deploy è un snow app deploy di una sola riga dalla Snowflake CLI (e naturalmente CoCo può costruirla e distribuirla per voi). È in Public Preview.

Snap and Ask

Una funzionalità di CoCo piccola ma deliziosa: Snap and Ask vi permette di selezionare qualsiasi grafico, tabella o card sullo schermo e fare domande a CoCo al riguardo, con risposte ancorate ai dati live sottostanti. È il genere di cosa che dà la sensazione che la piattaforma vi stia davvero prestando attenzione.

Apache Iceberg V3 - GA

Snowflake ha oggi l'implementazione più ampia della specifica V3 e sta contribuendo a definire la V4. Ha integrato le interfacce del catalogo REST di Iceberg di Apache Polaris nell'Horizon Catalog, con lettura/scrittura bidirezionale completa tra cataloghi ed engine, così potete leggere e scrivere dati sia che siano gestiti da Horizon sia da un catalogo esterno.

Snowflake-managed Storage per le tabelle Iceberg - GA su AWS e Azure

GCP arriverà a breve. Snowflake ora gestisce direttamente il layer di storage delle vostre tabelle Iceberg, quindi non serve più portare il proprio object storage per avere i vantaggi del formato aperto di Iceberg dentro Snowflake.

Data Resharing - GA

Ora potete ricondividere liberamente i dati che qualcuno ha condiviso con voi. Sembra banale, ma era una lacuna di lunga data.

Open Sharing - Public Preview

Condividete dati con consumer che non sono nemmeno su Snowflake, tramite Iceberg e l'API del catalogo REST di Iceberg. I provider condividono una volta sola, i consumer accedono da ovunque.

Multi-party Collaboration - GA

Più parti possono ora collaborare in un unico ambiente sicuro con ruoli diversi: alcune contribuiscono con i dati, altre eseguono le analisi. Il tutto è basato sulla tecnologia clean room di Snowflake. Netflix è tra i primi ad adottarla, costruendo clean room con i partner.

Integrazioni zero-copy

Snowflake continua ad ampliare le sue partnership zero-copy per abbattere i silos dei dati SaaS senza ETL. L'integrazione con SAP è ora GA. Tra le nuove aggiunte: Workday Data Cloud, IBM watsonx.data (dati mainframe e DB2) e AVEVA Connect per i dati industriali.

Query su sorgenti esterne

Per i dati che risiedono in sistemi che Snowflake non gestisce affatto, CoWork può ora eseguire query su Redshift, Postgres e altre sorgenti esterne, portando l'AI di Snowflake ai dati senza spostarli.

CoCo esiste solo dall'inizio del 2026 ed è già, stando a Snowflake, il prodotto in più rapida crescita della sua storia. A questo Summit è maturato parecchio.

Cloud Agents e Automations

La novità principale sono i Cloud Agents: ogni sessione Snowsight può ora avviare una sandbox isolata e gestita da Snowflake che esegue comandi shell, Python, installazione di pacchetti, build dbt e navigazione web, portando tutta la potenza della CLI dentro Snowsight con zero configurazione locale. C'è anche una sandbox equivalente per l'ambiente CLI locale. In più, CoCo si arricchisce delle Automations: workflow ricorrenti, autonomi e pianificati tramite API asincrone.

Skill Catalog - Public Preview

Un catalogo per scoprire, condividere e riutilizzare skill e plugin tra i team. Create una skill una volta sola, pubblicatela, e chiunque nella vostra organizzazione potrà trovarla e usarla.

CoCo arriva su desktop e molto altro

CoCo si fa trovare ovunque lavoriate. CoCo for Desktop è ora GA, e CoCo è ora disponibile come estensione per VS Code, plugin per Microsoft Excel e plugin per Claude Code di Anthropic, con la versione mobile e uno Slackbot in arrivo.

Se CoCo è il control plane di chi costruisce, CoWork è pensato per mettere un agente a disposizione di ogni singola persona della vostra organizzazione. La metafora di Kleinerman: ognuno avrà la propria squadra ai box, o il proprio Jarvis. Il grande cambiamento di quest'anno è la personalizzazione.

Personal Work Engine

Il pezzo forte della release di CoWork di quest'anno. CoWork elimina completamente il vecchio selettore di agenti. Invece di far scegliere agli utenti con quale agente parlare, c'è ora un unico agente personale che fa orchestrazione multi-agente, instradando ogni richiesta verso i dati, le skill e gli strumenti giusti dietro le quinte. È supportato da una User Memory che apprende i pattern e le preferenze di ogni persona, oltre a skill personali e connettori MCP personali (email, Slack, Teams, calendario), così l'assistente si adatta a come lavorate davvero. Avete anche attività pianificate e automazioni (un brief giornaliero nella casella di posta alle 6 del mattino, un'analisi settimanale consegnata automaticamente) senza dover ripetere il prompt ogni giorno.

Artifacts di nuova generazione

Snowflake sta sostituendo il suo prodotto "Dashboards" con gli Artifacts. Si tratta di viste governate e condivisibili su dati live e affidabili, con cui i colleghi possono interagire e a cui possono porre domande di approfondimento. Ma ecco la parte interessante: potete crearli e modificarli solo usando CoWork e CoCo.

Cortex Sense - Private Preview

L'annuncio più interessante lato CoWork potrebbe essere Cortex Sense, una funzionalità runtime che rende automaticamente gli agenti più intelligenti raccogliendo contesto e costruendo segnali dai dati e dalle attività già presenti in Snowflake: cronologia delle query, dashboard, metadati, traiettorie degli agenti. Sa che un data scientist e un VP delle vendite vogliono risposte diverse alla stessa domanda. Funziona sia per CoCo che per CoWork, e i test interni di Snowflake hanno mostrato un'accuratezza che sale all'83% con Cortex Sense rispetto al 47% senza, sullo stesso set di valutazione. I risultati nel vostro caso potranno variare, ma la direzione è esattamente quella giusta: è il contesto, non la potenza bruta del modello, a rendere utile l'AI enterprise.

Il tema della fiducia ha occupato un intero atto del keynote, e tutto passa attraverso l'Horizon Catalog.

Intent-Driven Governance - Private Preview

Il lancio più lungimirante di questa sezione e uno dei miei preferiti. Esprimete l'intento in linguaggio naturale ("prendi tutti i dati PII nel mio database e assicurati che siano protetti") e Snowflake si occupa dei dettagli: avvia la classificazione, crea le policy giuste e mantiene la governance nel tempo man mano che compaiono nuovi oggetti. Voi dite cosa volete; Horizon si occupa del come.

Horizon AI Guardrails - GA

Gli Horizon AI guardrails sono ora integrati sia in CoCo che in CoWork per rilevare e bloccare tentativi di prompt injection e jailbreak, inclusi gli attacchi zero-day.

Agent Identity

Agent Identity assegna a ogni agente un'identità verificata ed espone una funzione di contesto utilizzabile nelle policy di masking o di row access, così potete dare a un agente più o meno visibilità rispetto all'umano che lo esegue.

Data Movement Policies - Private Preview

Le Data Movement Policies permettono di dichiarare che i dati con un determinato tag non possono essere spostati su uno stage interno o esterno né scaricati tramite la UI di Snowsight, indipendentemente da quale strumento avvii il trasferimento.

Trust Center: Data Exfiltration Detection - Public Preview

Un nuovo pacchetto di rilevamento nel Trust Center monitora trasferimenti di dati insoliti in uscita dal vostro perimetro, dandovi visibilità su eventuali movimenti di dati fuori dal vostro ambiente sicuro.

Multi-Party Approval - Public Preview

Richiede l'approvazione obbligatoria di una seconda persona per le operazioni a più alto rischio (come disabilitare l'MFA a livello di intera organizzazione), così un insider malintenzionato o un agente fuori controllo non può agire da solo.

AI Security Posture Checks - Public Preview

Un insieme più ampio di controlli nel Trust Center che verifica che i vostri agenti e la vostra AI siano configurati secondo le best practice, con monitoraggio continuo della postura di sicurezza agentica.

Horizon Context

Alla base di tutto questo c'è Horizon Context, una parte dell'Horizon Catalog che raccoglie e arricchisce segnali e metadati e li mette a disposizione di CoCo, CoWork e Cortex Agents affinché comprendano davvero il vostro business. Include connettori di metadati che estraggono contesto da strumenti di BI, tool di trasformazione e altri database, e incorpora tutto il lavoro in corso sulle semantic view, inclusa la generazione automatica di semantic view dagli asset SQL, Tableau e Power BI esistenti.

Controlli dei costi AI

Kleinerman ha dedicato molto tempo al tema dei costi, ribadendo che Snowflake non vuole che spendiate un dollaro da cui non ricavate valore. Su questo fronte ci sono diverse novità: controlli dei costi AI che rispettano i budget esistenti, quote per utente, cost governance su un warehouse condiviso (così potete attribuire la spesa tra reparti o utenti che condividono lo stesso warehouse) e le budget custom action, che permettono di invocare automaticamente una stored procedure o un'altra attività al raggiungimento di una soglia di spesa.

Account Replication di nuova generazione

Snowflake ha presentato la nuova generazione dell'account replication, basata sui log e circa 20 volte più veloce di prima. Questa velocità permette a Snowflake di offrire una garanzia di RPO coperta da SLA, assumendosi la responsabilità del gap di dati in caso di failover. Per capire perché conta: Snowflake ha ricordato che durante l'interruzione di un cloud provider l'anno scorso, oltre 300 workloads di clienti hanno eseguito il failover senza che nessuno se ne accorgesse, e il business ha continuato a funzionare.

Observe by Snowflake

L'acquisizione di Observe, completata da Snowflake all'inizio di quest'anno, comincia a dare i suoi frutti. Observe porta log, application performance monitoring e monitoraggio dell'infrastruttura in una soluzione di observability nativa per Snowflake con una struttura di costi competitiva. Ora ha un'interfaccia CoCo e una CLI per configurare, fare triage e analizzare gli alert, e gira su tabelle Iceberg di Snowflake.

Kleinerman ha chiuso la parte prodotto con un'acquisizione. Natoma è una piattaforma enterprise per il Model Context Protocol e fornisce a CoCo e CoWork un gateway MCP governato con circa 100 connettori verso sistemi aziendali pronti all'uso: Slack, CRM, Jira, API interne, database. L'obiettivo è estendere la governance di Snowflake dall'accesso ai dati fino alle azioni degli agenti sui sistemi esterni, con verifica dell'identità e auditabilità a livello di singola chiamata ai tool. È il tessuto connettivo che consente a un agente dentro CoWork di inviare un'email, riassumere un thread Slack o aprire un ticket Jira senza mai uscire da Snowflake, e senza far perdere il sonno al vostro team di sicurezza.

Diverse funzionalità messe in evidenza da Snowflake erano già state annunciate in precedenza e hanno raggiunto la GA (o hanno comunque cambiato status) al Summit. Le raggruppiamo qui per lasciare in primo piano le vere novità viste sopra:

• Connettore OpenFlow per Oracle: ora GA (CDC agentless tramite Oracle XStream).
• Snowflake Postgres (servizio gestito core): GA da febbraio, ora con Private Link, chiavi gestite dal cliente e secrets.
• Adaptive Compute: in passaggio a GA (rollout a breve), circa 2 volte più veloce dei warehouse di prima generazione.
• Apache Iceberg V3: GA, con lettura/scrittura bidirezionale tramite Polaris nell'Horizon Catalog.
• Storage Iceberg gestito da Snowflake: GA su AWS e Azure (GCP in arrivo a breve).
• Multi-party collaboration / clean room: ora GA.
• Data resharing: ora GA.
• Integrazione zero-copy SAP: ora GA.
• Streamlit in Snowflake container runtime: ora GA.
• CoCo for Desktop: ora GA.
• ML feature serving / streaming features: in passaggio a GA (freshness sotto i 2 secondi, serving in ~10 ms).
• Funzionalità core di CoWork: skill, connettori MCP, Deep Research, l'app mobile per iOS e gli artifact riutilizzabili, tutte introdotte nei mesi precedenti e ora in GA.
• Cortex AISQL: GA su testo, documenti, immagini, audio e video.
• Semantic View Autopilot: GA (crea automaticamente semantic view da SQL, Tableau e Power BI).
• Performance delle Dynamic Tables: GA, con refresh notevolmente più rapidi.

L'anno scorso Snowflake ha unificato i dati; quest'anno sta unificando il lavoro. Il filo conduttore del Summit 2026 è che i modelli stanno diventando una commodity, e il vero vantaggio competitivo sono i dati enterprise governati, insieme al contesto e all'identità che rendono gli agenti affidabili. CoCo e CoWork sono le due facce di questa scommessa (una per chi costruisce la piattaforma, una per tutti quelli che cercano di ottenerne risposte), e quasi tutto il resto degli annunci esiste per rendere queste due superfici più veloci, più sicure e più intelligenti. Molte delle funzionalità di punta sono ancora in preview, quindi i prossimi trimestri ci diranno quanto di tutto questo manterrà le promesse. Ma la direzione è inequivocabile, e non vediamo l'ora di scoprire cosa ci costruirete.

Jeff è un consulente Data & Analytics con oltre 15 anni di esperienza nell'automazione degli insight e nell'uso dei dati per governare i processi aziendali. Dal punto di vista tecnologico, è specializzato in Snowflake + dbt + Tableau. Dal punto di vista dei settori, ha esperienza in utility, studi clinici, editoria, CPG e manifatturiero. Potete contattarlo in qualsiasi momento: jeff@gmdata.co.

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