Google BigQuery 推出 AI.AGG：用一条 SQL 对海量文本与多模态做语义汇总

为什么重要：这是「模型能力」沉到数仓运行时的又一步：分析师不用把数据导出到笔记本，就能在原仓内做主题级语义汇总。对企业采用来说，成败不在演示，而在于递归调用的 token 成本是否可控、输出能否被当成确定性管道的一环。反方检验：仍是预览；成本会高于源数据 token 量；输出是生成式摘要，需要严格提示与抽检；与 Databricks、Snowflake 等仓内 AI 功能的对比尚未有独立基准。我的立场是：企业 AI 预算会继续从「聊天入口」转向「跑在数据旁边的函数」，谁能把治理、成本和 SQL 习惯绑在一起，谁就更难被替换。

本页是事件档案；当日判断见 2026-11-06 简报。