Snowflake (SNOW.US) 2026财年第二季度业绩电话会
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纪要
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会议摘要
讨论由大规模客户迁移、重要的人工智能倡议和产品收入增长推动的业绩优异。强调Snowflake在人工智能领域的领导地位、竞争优势以及对创新和持续增长的战略重点。财务数据显示，年度增长强劲，净收入留存率高，利润率不断扩大。
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雪佛龙第二季度财年26财报电话会议本次财报电话会议中，公司管理层回顾了第二季度的财务表现，并对第三季度及全年26财年的业绩进行了展望。会上讨论了公司的运营状况、财务数据以及未来规划，同时提醒投资者注意潜在风险。此外，还提供了非GAAP财务指标的详细说明。
雪flake第二季度业绩强劲，加速产品创新与市场拓展雪flake第二季度产品收入达到10.9亿美元，同比增长32%，剩余绩效义务总额为69亿美元，同比增长30%。公司专注于简化数据管理，提升客户体验，吸引了包括全球酒店业巨头在内的众多企业用户。雪flake持续加大研发投入，优化运营效率，同时保持强劲的营收增长和健康财务表现，上调全年增长预期。
雪flake企业AI创新与平台扩展雪flake在本季度通过推出雪flake智能平台和Cortex AI SQL等新功能，强化了其在企业AI领域的领导地位，实现了产品策略目标。这些创新包括自然语言数据访问、智能代理创建、AI模型直接调用等，显著提升了客户数据管理和业务效率。此外，雪flake通过Postgres支持、OpenFlow集成和Spark连接等举措，进一步拓宽了平台功能，促进了数据共享与协作，巩固了其在数据集成市场的地位。
Snowflake AI技术引领企业转型，加速数据生命周期与工作流程对话强调了Snowflake的AI技术在推动客户决策中的关键作用，提及AI在平台上的广泛应用，如加速数据分析、优化工作流程和促进迁移。通过具体案例展示了AI如何助力企业，如Thompson Writers和BlackRock，同时指出Snowflake正整合全球领先模型，为客户提供多样选择，致力于构建下一代应用平台，如AIS和agentic AI平台，展现其在AI数据云领域的领导地位和持续增长的投资策略。
公司业绩增长与未来展望：产品营收加速，客户基础扩大讨论了公司产品营收的加速增长，特别是核心业务的强劲表现，以及新客户获取策略的成功。提及了产品毛利率、运营效率的提升，和对未来的财务预测，包括产品营收、运营利润率和自由现金流的目标。同时，更新了关于财务总监职位交接的进展。
数据现代化与AI转型：推动客户价值实现的新征程讨论了数据现代化作为企业转型的初始步骤，强调其对AI就绪的重要性。指出Snowflake在帮助客户将数据转变为AI可利用资源方面的作用，展望了数据在驱动客户价值增长方面的持久潜力，特别是在AI工作流和客户交互转型中的应用。
欧洲新客户业务进展与全球布局对话讨论了欧洲新客户业务的贡献与发展，指出欧洲市场正在发展中并已开始贡献，美国市场的成功经验正在EMEA和APJ地区复制，预期这些地区也将产生积极成果。
雪花与Azure合作加速，推动业绩增长。对话讨论了Snowflake与Azure合作的加速，强调了双方在市场推广、产品集成以及地区业务增长方面的协同效应，尤其是EMEA地区的显著提升。Azure成为Snowflake增长最快的云平台，尽管基数较低，但合作深度和广度的增加预示着未来更多合作成果。
新药产品超预期表现及其对EDQ预测的影响讨论了新药产品在EDQ中超出预期的表现，以及这些产品在预测中的考虑方式。虽然在制定预测时已纳入了这些新产品，但实际表现仍超出预期，展现了消费模型的不确定性。
AI项目预算增加与需求环境改善推动消费加速讨论了消费加速的两个主要原因：一是需求环境的正常化，客户对支出的信心增强；二是公司被更多纳入AI相关预算，新产品和倡议促进了额外的预算支出。强调了AI组件在数据平台上的价值，以及大型客户对Snowflake选择的偏好，认为AI项目将带来持续的增长趋势。
AI在企业领域的应用与Spark支持的探讨对话讨论了AI技术从消费者领域向企业领域转化的趋势，以及在企业层面实现具体商业案例的可行性。同时，提到了对Spark在Snowflake平台上支持的信心，暗示了技术融合的新方向。
AI与Snowflake技术融合推动数据分析革新对话强调了AI技术在数据分析中的应用，特别是通过Snowflake Intelligence和与OpenAI、Anthropic的合作，实现了复杂数据分析的自动化，提升了业务洞察力。同时，介绍了Snowpark的性能优势和Spark Connect的融合，简化了迁移成本，提供了高效的数据处理能力。
雪flake消费趋势强劲，新产品推动营收增长对话讨论了基于当前消费趋势，公司对第二季度营收预测的上调，强调了客户消费强劲、新产品表现良好以及工程和产品团队在过去一年半的专注努力，这些因素共同推动了营收的持续增长。
雪flake大规模招聘销售与市场人员背后的增长逻辑讨论了雪flake在连续两个季度内大规模增加销售和市场人员的情况，强调了这反映了公司对销售管道增长的预期以及对销售代表生产力的重视。尽管一季度的招聘数量创历史新高，但公司预计上半年招聘活动将比下半年更为密集。
Q2业绩超预期：核心业务与新产品贡献分析讨论了Q2业绩增长的主要驱动因素，指出核心业务表现强劲，同时提及新收购的Crunchy Postgres产品及大客户新工作负载迁移对业绩的正面影响。
投资者视角下的技术竞争环境分析：雪佛龙、Databricks与云巨头的市场定位讨论了投资者对于技术竞争环境的关注，特别是针对雪佛龙、Databricks及云巨头如微软Fabric等在市场上的定位。投资者询问了关于百万级客户如何分类和看待这些不同技术解决方案的问题，强调了在当前技术生态中，各企业如何划分市场与竞争领域的讨论。
Snowflake平台优势与专业服务增长分析对话中讨论了Snowflake作为AI数据平台的卓越性，包括其易用性、连接性及数据治理能力，这些优势被广泛认可并促进了新旧客户消费的加速。同时，专业服务的显著增长被提及，这可能反映了客户寻求Snowflake在各种工作负载下的咨询与战略支持的趋势，预示着业务的积极发展。
雪flake生态系统服务策略与合作伙伴关系讨论了在Snowflake生态系统中，大部分专业服务由Gsis提供，而Snowflake倾向于提供专家服务以协助合作伙伴。提及了一位大型客户因达到里程碑而推动服务收入增长，以及未来目标是促进合作伙伴提供服务。此外，优化措施对消费趋势的影响被澄清，强调了新工作负载迁移带来的消费增长，并指出当前没有客户处于不健康的消费状态。
第二季度工作负载迁移情况及未来展望讨论了第一季度工作负载迁移的进展，确认了多个新的使用案例即将投入生产，包括从本地到云以及从第一代云基础设施的迁移。预计第二季度的迁移活动将保持相似或更大的规模，团队在识别和实施这些迁移方面表现出色。
探讨全球2000强客户价值及销售策略讨论了面向全球2000强客户的销售机会，指出此类客户平均每年可花费1000万美元以上于Snowflake。提及约50%的百万美元以上客户属于全球2000强。强调销售人员需重点传达Snowflake带来的商业价值，而非仅关注成本，部分销售团队已擅长此道，其余仍在提升中。
酥脆Mike整合进展与OLAP市场机遇探讨讨论了Crunchy Mike的整合进度及其对业务的贡献，同时分析了在OLAP市场中的竞争态势与长期机遇，强调了持续优化和策略调整的重要性。
AI模型性能与企业应用前景：对话探讨与展望对话中讨论了AI模型性能的持续提升及其对企业应用的影响，强调了在企业环境中数据接入的重要性，以及未来AI在各种复杂任务中的应用潜力。预计AI将在保险理赔处理、监管报告、异常检测等领域创造巨大价值，指出AI与数据结合的应用仍处于早期阶段，未来有广阔的发展空间。
雪flake AI产品采用与商业化策略讨论了雪flake在AI产品上的采用策略，强调自然融入用户体验，减少销售投入，通过广泛用户基础和易于使用的特性实现快速价值交付，专注于能产生重大客户价值和收入的使用场景，如Snowflake Intelligence的全公司范围部署，以及基于消费模式的灵活收费，确保客户在项目实现价值后才支付费用。
Cortex AI在企业中的广泛应用与价值创造对话讨论了Cortex AI在企业中的实际应用案例，如BlackRock创建客户360视图，Toms and Riders为内部团队开发产品，以及通过Agent P AI实现信息获取与操作执行的结合，展现了Cortex AI在提升工作效率和创造业务价值方面的潜力。
云数据仓库市场可持续性与AI创新的平衡讨论了云数据仓库市场的持续增长潜力，强调了将遗留系统迁移至云端的重要性，同时指出AI技术的快速发展可能带来的行业变革。为保持市场领先地位，企业需在核心业务创新与AI技术投入之间找到平衡，确保产品和服务的持续领先。
雪flake引领企业AI革命，展望未来持续增长在企业AI革命的背景下，雪flake凭借其易用性、无缝协作能力和企业级性能，成为市场焦点。公司展现出强劲的产品收入增长和乐观的财务前景，预计在接下来的财政年度将继续实现高增长和利润率提升。未来，雪flake致力于分享更多进展，巩固其在行业中的领先地位。
要点回答
Q：雪花的使命是什么，它打算如何实现？
A：Snowflake的使命是通过数据赋能每个企业实现其最大潜力。它计划通过专注于数据生命周期，利用AI数据云实现更快的创新，并消除业务运营中的摩擦来实现这一目标。
Q：雪花的非GAAP运营利润率意味着什么？
A：雪花的非通用会计准则（Non-GAAP）营运利润率显示了公司对经营效率和增长的关注。11%的非通用会计准则营运利润率反映了公司在业务的操作严谨方面的承诺，从而导致更高的效率和有能力积极投资于增长。
Q：雪花引入AI和数据集成工具对其客户体验产生了怎样的影响？
A：Snowflake推出了AI和数据集成工具，如Snowflake Intelligence和OpenFlow，通过简化数据管理并提供可操作的见解，提升了客户体验。这使得像Booking.com和洲际交易所等客户能够利用这一平台获得更好的数据访问、提高决策能力和运营效率。
Q：雪花智能是什么，客户们是如何利用它的？
A：雪花智能是一个平台，使用户可以通过自然语言与企业数据进行交互，将结构化、非结构化和半结构化数据转化为可操作的见解。早期采用者包括Can Health Solutions等客户，他们利用它创建了一个智能代理程序，以改善健康结果，以及Doctor Creek Technologies，他们利用它在保险业中增加了金融、销售和人力资源的效率。
Q：雪花的SQL.AI功能方面取得了哪些进展？
A：Snowflake在SQL方面的人工智能功能的进展包括引入了Cortex AI for SQL，使客户能够直接在Snowflake内调用人工智能模型。这消除了数据迁移，将分析和人工智能统一在一个步骤中，有助于更快更无缝的性能。
Q：雪花连接平台的介绍对数据集成意味着什么？
A：雪花连接平台的推出标志着无缝访问所有企业数据能力的扩展，支持包括结构化、非结构化和流数据在内的各种格式。这个平台使得将新的工作负载引入雪花更加容易，并通过与Oracle的战略合作支持变更数据捕获，表明雪花在170亿美元数据集成市场有更广泛的影响力。
Q：雪花是如何帮助客户进行数据共享和协作的？
A：雪花正通过让客户能够有效地在不同来源之间共享数据，帮助他们进行数据共享和协作，从而产生强大的网络效应，加强生态系统并扩大客户价值。截至本季度，已有超过1200个账户正在使用开放数据格式，突显出雪花在企业数据管理中真正开放标准方面的领导地位。
Q：雪花如何帮助其客户进行大规模迁移，并对风险造成什么影响？
A：Snowflake 利用 AI 驱动的自动化来加快大规模迁移，最小化手动编码，并减少风险，使客户能够更快速地移动并更具信心。
Q：一些运用雪花AI技术并受益的公司有哪些例子？它是如何受益于他们的运营？
A：汤普森·路透通过在Snowflake Cortex上部署AI智能代理，正在改变企业用户获取信息的方式，该平台提供实时洞察力，可处理SQL的拖拽和文本，并在诸如金融和人力资源等功能中降低时间和成本。黑石集团正在利用Snowflake的人工智能技术更有效地为客户提供服务，通过从各种来源汇总客户的每一个信息片段，实时提供见解。
Q：Snowflake作为下一代应用程序的目的地的意义是什么，公司在有效扩展方面的承诺是什么？
A：Snowflake正变成下一代应用程序的目的地，比如热维风AI和主动式AI平台，这些平台可以自动化供应链和监管合规等任务的工作流程。该公司将继续致力于通过加强其平台和引入新的功能来实现高效的扩展。
Q：雪花合作伙伴生态系统的情况如何，以及它是如何支持公司增长的？
A：雪花拥有超过12,000家全球合作伙伴，包括云服务提供商、技术创新者和系统集成商。这种伙伴关系生态系统使公司能够快速、专业地为现有和新客户提供价值。
Q：雪花的第二季度业绩在财务方面与预期相比如何？公司的运营策略是什么？
A：在第二季度，产品收入增长加速，同比增长，新增客户表现出色，50名客户的过去12个月的收入超过100万美元。 公司结束第二季度时财务状况强劲，包括非通用会计准则产品毛利率、非通用会计净利润率和调整后的自由现金流率。 运营策略包括投资战略以实现增长，并为持续规模化打下基础。
Q：2026年第三季度和整个财年的营收增长和财务利润率如何？
A：在第三季度，Snowflake预计产品收入在11.25亿美元到11.3亿美元之间，同比增长20%，非通用会计原则运营利润率为9%。公司已将其FY26的产品收入指引提高至43.95亿美元，预计非通用会计原则产品毛利率、非通用会计原则运营利润率为9%，非通用会计原则调整自由现金流利润率为25%。
Q：欧洲一方对新客户势头的贡献是什么？
A：欧洲仍在发展，但正在为新客户势头做出贡献。该公司正在为此奠定基础，在美国首先设立了一个新动力，期望EMEA和APJ地区能够与美国一样表现出色。
Q：什么因素促成了Azure上Snowflake的加速？
A：在Azure上的雪花加速主要是由于雪花的领域团队和微软之间的更好的对齐，导致在过去六个月中投入了大量关注和努力。此外，微软在EMEA地区的实力和与大客户业务的增长也促进了增长。
Q：与微软的合作如何对结果做出贡献？
A：与微软的合作通过合作的深度和广度对结果产生了贡献。公司在基础设施层面，如Office Copilot和RBI等产品以及市场推广合作方面密切合作。这种合作被视为长期受益，并有望在未来产生更多成果。
Q：新产品如何融入了未来季度的指导方针？
A：新产品的推出带动了收入增长，根据对它们的适度预测以及制定预测时观察到的消费模式，这些新产品已经被纳入到下一季度的业绩指导中。第二季度的业绩超出预期，但预测是基于当前的消费趋势。
Q：是什么因素推动了消费加速增长？
A：消费加速的推动力是认识到Snowflake的数据平台的人工智能组件带来了巨大的价值，从而导致大客户为人工智能项目分配预算。人工智能的易用性、治理和可信度是客户选择Snowflake进行人工智能倡议的关键因素。
Q：我们可以期待在企业中看到人工智能技术广泛应用的时间？
A：AI被认为是一种新兴且日益强大的力量，但广泛应用于企业的具体时间表并未明确定义。演讲者承认，虽然AI在消费者世界中的影响变得越来越明显，但在企业界的过渡并没有明确定义，强调AI即将通过具体的商业案例展示其作用，但没有明确时间表。
Q：为什么在Snowflake上支持Spark很重要？
A：在Snowflake上支持Spark是非常重要的，因为这是一个新的公告，表明了Snowflake平台的功能和多样性不断扩展。尽管在记录中没有详细介绍，但支持Spark在Snowflake上的引入可能会引起用户和开发人员的兴趣，因为它可能提供性能和功能方面的好处。
Q：由于合作关系，雪花智能增强了哪些能力？
A：由于与OpenAI的合作，Snowflake智能现在可以进行流行用例和趋势的交叉分析，并创建复杂的计划，无需分析师。该平台已经得到加强，通过将世界上最优秀的模型与客户的业务数据结合，为客户提供AHA时刻。
Q：Snowflake和其他Spark发行版之间的性能比较是什么？
A：根据客户反馈，雪花在性能和成本效益方面胜过所有其他Spark发行版。通过使用Snowpark forSpark，采用了Spark的熟悉API集合和编程模型，结合雪花的性能和成本优势成为可能。
Q：最近一个季度，是什么因素促成了Snowflake的收入超过预期？
A：Snowflake最近的收入超出预期，主要是由于客户内部强劲的消费趋势所推动，这在净收入保留和新产品增长中得到体现。公司还经历了一次新功能的GA（一般可用）发布，这些功能是过去1.5年工程和产品团队的重点领域。
Q：雪花计划如何将新员工整合到其销售和市场团队中，并预计会产生什么影响？
A：Snowflake 在今年的前几个月大大增加了销售和营销人员的数量，比之前几年的总和还要多。公司注重提高生产力，也增加了更多的销售工程师和特殊销售人员。重点是保持销售代表之间的高生产率，这一策略预计将随着这些新员工的完全融入而逐步加强，预计上半年将见到比下半年更多的招聘。
Q：最近一个季度，是什么因素推动了产品收入和客户增长的连续增长？
A：产品收入和客户新增的连续增长主要是由大客户迁移新工作负载驱动的，这促使了超额表现。一些客户的贡献也体现在Snowflake收购Postgres子公司Crunchy的采用中。然而，在这一季度，是核心业务显著推动了巨大的增长。
Q：雪花的产品与竞争对手相比定位如何？市场上有何不同之处？
A：Snowflake 被公认为最好的人工智能数据平台，得到了广大客户和新客户的高度认可。该公司在易用性、简单性、互联性和数据共享方面表现出色。该平台还提供了一个值得信赖的环境，具有全面的治理，这些特点越来越受到客户的关注。虽然一些客户可能更喜欢其他平台的特定功能，但 Snowflake 对其能够提供强大的分析和推出新产品，如 PostgreSQL OpenFlow 和机器学习支持，充满信心。这种差异化有助于加速新客户的获取和现有客户对人工智能的采用。
Q：专业服务收入增加的原因是什么？这说明客户行为如何？
A：专业服务收入的增加表明客户正寻求更多的咨询和战略交易方面的服务，尤其是随着他们在各种工作负载上的扩展。专业服务的增长表明客户对Snowflake在复杂项目和集成方面的专业知识的依赖正在增加，这可以看作公司市场影响力扩大和客户对其服务的信任的重要指标。
Q：雪花如何看待在生态系统中的专业服务角色？
A：雪花将自己在生态系统中的角色视为专家服务提供商，帮助其他合作伙伴进行专业服务，而不是自己全部提供服务。目标是让合作伙伴执行这些服务。
Q：雪花公司净收入留存率改善的驱动力是什么？
A：Snowflake净收入留存率的改善主要是由大客户迁移到新工作负载所驱动的，这导致消费增加，然后在之后恢复正常。Snowflake还专注于优化，以防止客户错误使用平台。
Q：Snowflake正在关注哪些新的工作负载使用情况和迁移？
A：Snowflake正在专注于涉及到本地迁移和从第一代云基础架构（如S3或类似服务）转移的新工作负载用例。他们已经确定了一些这些用例要投入生产，并相信他们正在取得显著进展。
Q：雪花的销售团队是如何向大客户传达业务价值的？
A：雪花公司的销售团队正在逐渐提高能力，能够清晰表达雪花公司除了成本之外的商业价值，专注于客户获得的价值。
Q：雪花科技百万美元以上客户中，全球2000强企业占多少百分比？
A：大约50%的雪花的百万美元客户来自全球2000强企业。
Q：Snowflake的产品整合进展如何？
A：雪花提供的服务整合得非常好，特别是专注于后SQL和企业能力，目前进展非常顺利，并将在未来几个月内进行预览，受到客户极大的关注。
Q：雪花是否看到前沿模型性能的融合，这对雪花未来有什么影响？
A：雪花并不认为前线模型在所有维度上的表现已经达到了高峰。他们承认过去六个月中代码质量发生了显著变化，并看到将企业数据整合到这些模型中的潜力。雪花相信在这一领域仍有充分的增长和进步空间，包括在主动型人工智能和人工智能模型利用各种工具的能力方面。他们认为这些技术仍处于非常早期阶段。
Q：预计在企业中创造重大价值的AI的主要应用是什么？
A：预计在企业中AI的主要应用包括保险理赔处理、监管报告、异常检测和尽职调查等任务，因为这些领域在利用AI模型方面还处于早期阶段，有望创造重大价值。
Q：雪花的人工智能产品和功能的盈利策略是什么？
A：Snowflake的AI产品和功能的变现策略包括一种审慎的方法，不需要大规模的销售工作。他们以一种自然且易于使用的方式引入了AI功能，从而可以快速实现价值和采用，而无需进行广泛的销售互动。
Q：雪花如何确保其人工智能能力易于使用并促进广泛采用？
A：雪花确保其人工智能功能具有用户友好性，通过将其设计为数据访问的自然延伸，并使其易于实施。 一个小型专家团队支持这一战略，这已经导致了广泛的采用，而不需要一个庞大的销售团队。 雪花的方法侧重于创建世界一流的产品，实现广泛的采用，使人工智能变得透明，识别能够为客户提供巨大价值并推动收入增长的用例。
Q：Snowflake目前看到Cortex AI的主要用例是什么？
A：Cortex AI的主要使用案例包括将结构化和非结构化信息汇聚在一个定制存储库中，以提供客户全面的视图。例如，为销售团队创建客户360度视图，使他们可以在一个地方获得所有相关的客户信息，并利用人工智能来采取行动，如更新记录或发送电子邮件，提升数据的实用性。
Q：雪花计划如何在基于云的数据仓库和分析市场保持竞争力？
A：雪花计划通过在人工智能领域持续创新，并确保其迁移技术保持最新来保持竞争优势。这一策略将有助于客户更快地转换传统系统，这是一个重要的益处。此外，虽然公司拥有强大的核心业务，但它也意识到需要在核心业务和对人工智能颠覆性的创新方面进行创新。雪花公司专注于通过创新和从传统系统向云端迁移中获益来实现长期成功。
