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在一间大型会议室里，数十人打开笔记本电脑，观看 Snowflake 全新 AI 功能的现场演示。
还有更多人通过 Zoom 远程参与。
演示者带领大家完成 Google 模型上下文协议（MCP）的安装，展示这些新工具如何分析营销合格线索数据，以及如何在不同界面之间无需切换，直接创建并完成 Google 表格的格式设置。
这些演示并非来自用户大会，也不是面向客户的动手实验。
坐在电脑前的人也并非都是开发者或专业数据科学家。
他们是 Snowflake 的营销人员，包括运营经理、基于账户的营销专家、品牌管理人员、设计师和公关专业人士。
他们几乎都是所谓的“非技术型角色”，相比 SQL 语句，对营销口号显然更加熟悉。
他们正在 Snowflake 最近一次 Marketing AI Day（营销 AI 日）活动中学习 Snowflake CoCo。
这是由公司营销部门的 AI 委员会组织、每季度举行一次的内部赋能活动。
活动当天，许多观众自信地在聊天区回答问题，分享自己已经搭建起来的 AI 使用案例。
两小时的研讨会结束时，已有十多位演讲者介绍了内容放大传播、自助式漏斗洞察、基于账户的营销获客等多个主题。
参与者离场时，不仅安装了新的功能，还掌握了一套可以应用到自身工作流程中的新方法。
营销管理团队也知道，他们一定会把这些能力用起来。
目前，Snowflake 93% 的营销人员每天都会在工作中使用 AI 工具；在这支近 600 人的全球营销团队中，每周 AI 使用量的 70% 来自 Snowflake 自有的 AI 工具。
但就在一年多以前，情况并非如此。
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