Snowflake (SNOW.US) 2026財年第二季度業績電話會
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討論由大規模客戶遷移、重要的人工智能倡議和産品收入增長推動的業績優異。強調Snowflake在人工智能領域的領導地位、競爭優勢以及對創新和持續增長的戰略重點。財務數據顯示，年度增長強勁，淨收入留存率高，利潤率不斷擴大。
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雪佛龍第二季度財年26財報電話會議本次財報電話會議中，公司管理層回顧了第二季度的財務表現，並對第三季度及全年26財年的業績進行了展望。會上討論了公司的運營狀況、財務數據以及未來規劃，同時提醒投資者注意潛在風險。此外，還提供了非GAAP財務指標的詳細說明。
雪flake第二季度業績強勁，加速産品創新與市場拓展雪flake第二季度産品收入達到10.9億美元，同比增長32%，剩余績效義務總額為69億美元，同比增長30%。公司專注於簡化數據管理，提升客戶體驗，吸引了包括全球酒店業巨頭在內的衆多企業用戶。雪flake持續加大研發投入，優化運營效率，同時保持強勁的營收增長和健康財務表現，上調全年增長預期。
雪flake企業AI創新與平台擴展雪flake在本季度通過推出雪flake智能平台和Cortex AI SQL等新功能，強化了其在企業AI領域的領導地位，實現了産品策略目標。這些創新包括自然語言數據訪問、智能代理創建、AI模型直接調用等，顯著提升了客戶數據管理和業務效率。此外，雪flake通過Postgres支持、OpenFlow集成和Spark連接等舉措，進一步拓寬了平台功能，促進了數據共享與協作，鞏固了其在數據集成市場的地位。
Snowflake AI技術引領企業轉型，加速數據生命周期與工作流程對話強調了Snowflake的AI技術在推動客戶決策中的關鍵作用，提及AI在平台上的廣泛應用，如加速數據分析、優化工作流程和促進遷移。通過具體案例展示了AI如何助力企業，如Thompson Writers和BlackRock，同時指出Snowflake正整合全球領先模型，為客戶提供多樣選擇，致力於構建下一代應用平台，如AIS和agentic AI平台，展現其在AI數據雲領域的領導地位和持續增長的投資策略。
公司業績增長與未來展望：産品營收加速，客戶基礎擴大討論了公司産品營收的加速增長，特別是核心業務的強勁表現，以及新客戶獲取策略的成功。提及了産品毛利率、運營效率的提升，和對未來的財務預測，包括産品營收、運營利潤率和自由現金流的目標。同時，更新了關於財務總監職位交接的進展。
數據現代化與AI轉型：推動客戶價值實現的新征程討論了數據現代化作為企業轉型的初始步驟，強調其對AI就緒的重要性。指出Snowflake在幫助客戶將數據轉變為AI可利用資源方面的作用，展望了數據在驅動客戶價值增長方面的持久潛力，特別是在AI工作流和客戶交互轉型中的應用。
歐洲新客戶業務進展與全球佈局對話討論了歐洲新客戶業務的貢獻與發展，指出歐洲市場正在發展中並已開始貢獻，美國市場的成功經驗正在EMEA和APJ地區複制，預期這些地區也將産生積極成果。
雪花與Azure合作加速，推動業績增長。對話討論了Snowflake與Azure合作的加速，強調了雙方在市場推廣、産品集成以及地區業務增長方面的協同效應，尤其是EMEA地區的顯著提升。Azure成為Snowflake增長最快的雲平台，盡管基數較低，但合作深度和廣度的增加預示着未來更多合作成果。
新藥産品超預期表現及其對EDQ預測的影響討論了新藥産品在EDQ中超出預期的表現，以及這些産品在預測中的考慮方式。雖然在制定預測時已納入了這些新産品，但實際表現仍超出預期，展現了消費模型的不確定性。
AI項目預算增加與需求環境改善推動消費加速討論了消費加速的兩個主要原因：一是需求環境的正常化，客戶對支出的信心增強；二是公司被更多納入AI相關預算，新産品和倡議促進了額外的預算支出。強調了AI組件在數據平台上的價值，以及大型客戶對Snowflake選擇的偏好，認為AI項目將帶來持續的增長趨勢。
AI在企業領域的應用與Spark支持的探討對話討論了AI技術從消費者領域向企業領域轉化的趨勢，以及在企業層面實現具體商業案例的可行性。同時，提到了對Spark在Snowflake平台上支持的信心，暗示了技術融合的新方向。
AI與Snowflake技術融合推動數據分析革新對話強調了AI技術在數據分析中的應用，特別是通過Snowflake Intelligence和與OpenAI、Anthropic的合作，實現了複雜數據分析的自動化，提升了業務洞察力。同時，介紹了Snowpark的性能優勢和Spark Connect的融合，簡化了遷移成本，提供了高效的數據處理能力。
雪flake消費趨勢強勁，新産品推動營收增長對話討論了基於當前消費趨勢，公司對第二季度營收預測的上調，強調了客戶消費強勁、新産品表現良好以及工程和産品團隊在過去一年半的專注努力，這些因素共同推動了營收的持續增長。
雪flake大規模招聘銷售與市場人員背後的增長邏輯討論了雪flake在連續兩個季度內大規模增加銷售和市場人員的情況，強調了這反映了公司對銷售管道增長的預期以及對銷售代表生産力的重視。盡管一季度的招聘數量創曆史新高，但公司預計上半年招聘活動將比下半年更為密集。
Q2業績超預期：核心業務與新産品貢獻分析討論了Q2業績增長的主要驅動因素，指出核心業務表現強勁，同時提及新收購的Crunchy Postgres産品及大客戶新工作負載遷移對業績的正面影響。
投資者視角下的技術競爭環境分析：雪佛龍、Databricks與雲巨頭的市場定位討論了投資者對於技術競爭環境的關注，特別是針對雪佛龍、Databricks及雲巨頭如微軟Fabric等在市場上的定位。投資者詢問了關於百萬級客戶如何分類和看待這些不同技術解決方案的問題，強調了在當前技術生態中，各企業如何劃分市場與競爭領域的討論。
Snowflake平台優勢與專業服務增長分析對話中討論了Snowflake作為AI數據平台的卓越性，包括其易用性、連接性及數據治理能力，這些優勢被廣泛認可並促進了新舊客戶消費的加速。同時，專業服務的顯著增長被提及，這可能反映了客戶尋求Snowflake在各種工作負載下的咨詢與戰略支持的趨勢，預示着業務的積極發展。
雪flake生態系統服務策略與合作夥伴關系討論了在Snowflake生態系統中，大部分專業服務由Gsis提供，而Snowflake傾向於提供專家服務以協助合作夥伴。提及了一位大型客戶因達到裏程碑而推動服務收入增長，以及未來目標是促進合作夥伴提供服務。此外，優化措施對消費趨勢的影響被澄清，強調了新工作負載遷移帶來的消費增長，並指出當前沒有客戶處於不健康的消費狀態。
第二季度工作負載遷移情況及未來展望討論了第一季度工作負載遷移的進展，確認了多個新的使用案例即將投入生産，包括從本地到雲以及從第一代雲基礎設施的遷移。預計第二季度的遷移活動將保持相似或更大的規模，團隊在識別和實施這些遷移方面表現出色。
探討全球2000強客戶價值及銷售策略討論了面向全球2000強客戶的銷售機會，指出此類客戶平均每年可花費1000萬美元以上於Snowflake。提及約50%的百萬美元以上客戶屬於全球2000強。強調銷售人員需重點傳達Snowflake帶來的商業價值，而非僅關注成本，部分銷售團隊已擅長此道，其余仍在提升中。
酥脆Mike整合進展與OLAP市場機遇探討討論了Crunchy Mike的整合進度及其對業務的貢獻，同時分析了在OLAP市場中的競爭態勢與長期機遇，強調了持續優化和策略調整的重要性。
AI模型性能與企業應用前景：對話探討與展望對話中討論了AI模型性能的持續提升及其對企業應用的影響，強調了在企業環境中數據接入的重要性，以及未來AI在各種複雜任務中的應用潛力。預計AI將在保險理賠處理、監管報告、異常檢測等領域創造巨大價值，指出AI與數據結合的應用仍處於早期階段，未來有廣闊的發展空間。
雪flake AI産品采用與商業化策略討論了雪flake在AI産品上的采用策略，強調自然融入用戶體驗，減少銷售投入，通過廣泛用戶基礎和易於使用的特性實現快速價值交付，專注於能産生重大客戶價值和收入的使用場景，如Snowflake Intelligence的全公司範圍部署，以及基於消費模式的靈活收費，確保客戶在項目實現價值後才支付費用。
Cortex AI在企業中的廣泛應用與價值創造對話討論了Cortex AI在企業中的實際應用案例，如BlackRock創建客戶360視圖，Toms and Riders為內部團隊開發産品，以及通過Agent P AI實現信息獲取與操作執行的結合，展現了Cortex AI在提升工作效率和創造業務價值方面的潛力。
雲數據倉庫市場可持續性與AI創新的平衡討論了雲數據倉庫市場的持續增長潛力，強調了將遺留系統遷移至雲端的重要性，同時指出AI技術的快速發展可能帶來的行業變革。為保持市場領先地位，企業需在核心業務創新與AI技術投入之間找到平衡，確保産品和服務的持續領先。
雪flake引領企業AI革命，展望未來持續增長在企業AI革命的背景下，雪flake憑借其易用性、無縫協作能力和企業級性能，成為市場焦點。公司展現出強勁的産品收入增長和樂觀的財務前景，預計在接下來的財政年度將繼續實現高增長和利潤率提升。未來，雪flake致力於分享更多進展，鞏固其在行業中的領先地位。
要點回答
Q：雪花的使命是什麽，它打算如何實現？
A：Snowflake的使命是通過數據賦能每個企業實現其最大潛力。它計劃通過專注於數據生命周期，利用AI數據雲實現更快的創新，並消除業務運營中的摩擦來實現這一目標。
Q：雪花的非GAAP運營利潤率意味着什麽？
A：雪花的非通用會計准則（Non-GAAP）營運利潤率顯示了公司對經營效率和增長的關注。11%的非通用會計准則營運利潤率反映了公司在業務的操作嚴謹方面的承諾，從而導致更高的效率和有能力積極投資於增長。
Q：雪花引入AI和數據集成工具對其客戶體驗産生了怎樣的影響？
A：Snowflake推出了AI和數據集成工具，如Snowflake Intelligence和OpenFlow，通過簡化數據管理並提供可操作的見解，提升了客戶體驗。這使得像Booking.com和洲際交易所等客戶能夠利用這一平台獲得更好的數據訪問、提高決策能力和運營效率。
Q：雪花智能是什麽，客戶們是如何利用它的？
A：雪花智能是一個平台，使用戶可以通過自然語言與企業數據進行交互，將結構化、非結構化和半結構化數據轉化為可操作的見解。早期采用者包括Can Health Solutions等客戶，他們利用它創建了一個智能代理程序，以改善健康結果，以及Doctor Creek Technologies，他們利用它在保險業中增加了金融、銷售和人力資源的效率。
Q：雪花的SQL.AI功能方面取得了哪些進展？
A：Snowflake在SQL方面的人工智能功能的進展包括引入了Cortex AI for SQL，使客戶能夠直接在Snowflake內調用人工智能模型。這消除了數據遷移，將分析和人工智能統一在一個步驟中，有助於更快更無縫的性能。
Q：雪花連接平台的介紹對數據集成意味着什麽？
A：雪花連接平台的推出標志着無縫訪問所有企業數據能力的擴展，支持包括結構化、非結構化和流數據在內的各種格式。這個平台使得將新的工作負載引入雪花更加容易，並通過與Oracle的戰略合作支持變更數據捕獲，表明雪花在170億美元數據集成市場有更廣泛的影響力。
Q：雪花是如何幫助客戶進行數據共享和協作的？
A：雪花正通過讓客戶能夠有效地在不同來源之間共享數據，幫助他們進行數據共享和協作，從而産生強大的網絡效應，加強生態系統並擴大客戶價值。截至本季度，已有超過1200個賬戶正在使用開放數據格式，突顯出雪花在企業數據管理中真正開放標准方面的領導地位。
Q：雪花如何幫助其客戶進行大規模遷移，並對風險造成什麽影響？
A：Snowflake 利用 AI 驅動的自動化來加快大規模遷移，最小化手動編碼，並減少風險，使客戶能夠更快速地移動並更具信心。
Q：一些運用雪花AI技術並受益的公司有哪些例子？它是如何受益於他們的運營？
A：湯普森·路透通過在Snowflake Cortex上部署AI智能代理，正在改變企業用戶獲取信息的方式，該平台提供實時洞察力，可處理SQL的拖拽和文本，並在諸如金融和人力資源等功能中降低時間和成本。黑石集團正在利用Snowflake的人工智能技術更有效地為客戶提供服務，通過從各種來源彙總客戶的每一個信息片段，實時提供見解。
Q：Snowflake作為下一代應用程序的目的地的意義是什麽，公司在有效擴展方面的承諾是什麽？
A：Snowflake正變成下一代應用程序的目的地，比如熱維風AI和主動式AI平台，這些平台可以自動化供應鏈和監管合規等任務的工作流程。該公司將繼續致力於通過加強其平台和引入新的功能來實現高效的擴展。
Q：雪花合作夥伴生態系統的情況如何，以及它是如何支持公司增長的？
A：雪花擁有超過12,000家全球合作夥伴，包括雲服務提供商、技術創新者和系統集成商。這種夥伴關系生態系統使公司能夠快速、專業地為現有和新客戶提供價值。
Q：雪花的第二季度業績在財務方面與預期相比如何？公司的運營策略是什麽？
A：在第二季度，産品收入增長加速，同比增長，新增客戶表現出色，50名客戶的過去12個月的收入超過100萬美元。 公司結束第二季度時財務狀況強勁，包括非通用會計准則産品毛利率、非通用會計淨利潤率和調整後的自由現金流率。 運營策略包括投資戰略以實現增長，並為持續規模化打下基礎。
Q：2026年第三季度和整個財年的營收增長和財務利潤率如何？
A：在第三季度，Snowflake預計産品收入在11.25億美元到11.3億美元之間，同比增長20%，非通用會計原則運營利潤率為9%。公司已將其FY26的産品收入指引提高至43.95億美元，預計非通用會計原則産品毛利率、非通用會計原則運營利潤率為9%，非通用會計原則調整自由現金流利潤率為25%。
Q：歐洲一方對新客戶勢頭的貢獻是什麽？
A：歐洲仍在發展，但正在為新客戶勢頭做出貢獻。該公司正在為此奠定基礎，在美國首先設立了一個新動力，期望EMEA和APJ地區能夠與美國一樣表現出色。
Q：什麽因素促成了Azure上Snowflake的加速？
A：在Azure上的雪花加速主要是由於雪花的領域團隊和微軟之間的更好的對齊，導致在過去六個月中投入了大量關注和努力。此外，微軟在EMEA地區的實力和與大客戶業務的增長也促進了增長。
Q：與微軟的合作如何對結果做出貢獻？
A：與微軟的合作通過合作的深度和廣度對結果産生了貢獻。公司在基礎設施層面，如Office Copilot和RBI等産品以及市場推廣合作方面密切合作。這種合作被視為長期受益，並有望在未來産生更多成果。
Q：新産品如何融入了未來季度的指導方針？
A：新産品的推出帶動了收入增長，根據對它們的適度預測以及制定預測時觀察到的消費模式，這些新産品已經被納入到下一季度的業績指導中。第二季度的業績超出預期，但預測是基於當前的消費趨勢。
Q：是什麽因素推動了消費加速增長？
A：消費加速的推動力是認識到Snowflake的數據平台的人工智能組件帶來了巨大的價值，從而導致大客戶為人工智能項目分配預算。人工智能的易用性、治理和可信度是客戶選擇Snowflake進行人工智能倡議的關鍵因素。
Q：我們可以期待在企業中看到人工智能技術廣泛應用的時間？
A：AI被認為是一種新興且日益強大的力量，但廣泛應用於企業的具體時間表並未明確定義。演講者承認，雖然AI在消費者世界中的影響變得越來越明顯，但在企業界的過渡並沒有明確定義，強調AI即將通過具體的商業案例展示其作用，但沒有明確時間表。
Q：為什麽在Snowflake上支持Spark很重要？
A：在Snowflake上支持Spark是非常重要的，因為這是一個新的公告，表明了Snowflake平台的功能和多樣性不斷擴展。盡管在記錄中沒有詳細介紹，但支持Spark在Snowflake上的引入可能會引起用戶和開發人員的興趣，因為它可能提供性能和功能方面的好處。
Q：由於合作關系，雪花智能增強了哪些能力？
A：由於與OpenAI的合作，Snowflake智能現在可以進行流行用例和趨勢的交叉分析，並創建複雜的計劃，無需分析師。該平台已經得到加強，通過將世界上最優秀的模型與客戶的業務數據結合，為客戶提供AHA時刻。
Q：Snowflake和其他Spark發行版之間的性能比較是什麽？
A：根據客戶反饋，雪花在性能和成本效益方面勝過所有其他Spark發行版。通過使用Snowpark forSpark，采用了Spark的熟悉API集合和編程模型，結合雪花的性能和成本優勢成為可能。
Q：最近一個季度，是什麽因素促成了Snowflake的收入超過預期？
A：Snowflake最近的收入超出預期，主要是由於客戶內部強勁的消費趨勢所推動，這在淨收入保留和新産品增長中得到體現。公司還經曆了一次新功能的GA（一般可用）發佈，這些功能是過去1.5年工程和産品團隊的重點領域。
Q：雪花計劃如何將新員工整合到其銷售和市場團隊中，並預計會産生什麽影響？
A：Snowflake 在今年的前幾個月大大增加了銷售和營銷人員的數量，比之前幾年的總和還要多。公司注重提高生産力，也增加了更多的銷售工程師和特殊銷售人員。重點是保持銷售代表之間的高生産率，這一策略預計將隨着這些新員工的完全融入而逐步加強，預計上半年將見到比下半年更多的招聘。
Q：最近一個季度，是什麽因素推動了産品收入和客戶增長的連續增長？
A：産品收入和客戶新增的連續增長主要是由大客戶遷移新工作負載驅動的，這促使了超額表現。一些客戶的貢獻也體現在Snowflake收購Postgres子公司Crunchy的采用中。然而，在這一季度，是核心業務顯著推動了巨大的增長。
Q：雪花的産品與競爭對手相比定位如何？市場上有何不同之處？
A：Snowflake 被公認為最好的人工智能數據平台，得到了廣大客戶和新客戶的高度認可。該公司在易用性、簡單性、互聯性和數據共享方面表現出色。該平台還提供了一個值得信賴的環境，具有全面的治理，這些特點越來越受到客戶的關注。雖然一些客戶可能更喜歡其他平台的特定功能，但 Snowflake 對其能夠提供強大的分析和推出新産品，如 PostgreSQL OpenFlow 和機器學習支持，充滿信心。這種差異化有助於加速新客戶的獲取和現有客戶對人工智能的采用。
Q：專業服務收入增加的原因是什麽？這說明客戶行為如何？
A：專業服務收入的增加表明客戶正尋求更多的咨詢和戰略交易方面的服務，尤其是隨着他們在各種工作負載上的擴展。專業服務的增長表明客戶對Snowflake在複雜項目和集成方面的專業知識的依賴正在增加，這可以看作公司市場影響力擴大和客戶對其服務的信任的重要指標。
Q：雪花如何看待在生態系統中的專業服務角色？
A：雪花將自己在生態系統中的角色視為專家服務提供商，幫助其他合作夥伴進行專業服務，而不是自己全部提供服務。目標是讓合作夥伴執行這些服務。
Q：雪花公司淨收入留存率改善的驅動力是什麽？
A：Snowflake淨收入留存率的改善主要是由大客戶遷移到新工作負載所驅動的，這導致消費增加，然後在之後恢複正常。Snowflake還專注於優化，以防止客戶錯誤使用平台。
Q：Snowflake正在關注哪些新的工作負載使用情況和遷移？
A：Snowflake正在專注於涉及到本地遷移和從第一代雲基礎架構（如S3或類似服務）轉移的新工作負載用例。他們已經確定了一些這些用例要投入生産，並相信他們正在取得顯著進展。
Q：雪花的銷售團隊是如何向大客戶傳達業務價值的？
A：雪花公司的銷售團隊正在逐漸提高能力，能夠清晰表達雪花公司除了成本之外的商業價值，專注於客戶獲得的價值。
Q：雪花科技百萬美元以上客戶中，全球2000強企業占多少百分比？
A：大約50%的雪花的百萬美元客戶來自全球2000強企業。
Q：Snowflake的産品整合進展如何？
A：雪花提供的服務整合得非常好，特別是專注於後SQL和企業能力，目前進展非常順利，並將在未來幾個月內進行預覽，受到客戶極大的關注。
Q：雪花是否看到前沿模型性能的融合，這對雪花未來有什麽影響？
A：雪花並不認為前綫模型在所有維度上的表現已經達到了高峰。他們承認過去六個月中代碼質量發生了顯著變化，並看到將企業數據整合到這些模型中的潛力。雪花相信在這一領域仍有充分的增長和進步空間，包括在主動型人工智能和人工智能模型利用各種工具的能力方面。他們認為這些技術仍處於非常早期階段。
Q：預計在企業中創造重大價值的AI的主要應用是什麽？
A：預計在企業中AI的主要應用包括保險理賠處理、監管報告、異常檢測和盡職調查等任務，因為這些領域在利用AI模型方面還處於早期階段，有望創造重大價值。
Q：雪花的人工智能産品和功能的盈利策略是什麽？
A：Snowflake的AI産品和功能的變現策略包括一種審慎的方法，不需要大規模的銷售工作。他們以一種自然且易於使用的方式引入了AI功能，從而可以快速實現價值和采用，而無需進行廣泛的銷售互動。
Q：雪花如何確保其人工智能能力易於使用並促進廣泛采用？
A：雪花確保其人工智能功能具有用戶友好性，通過將其設計為數據訪問的自然延伸，並使其易於實施。 一個小型專家團隊支持這一戰略，這已經導致了廣泛的采用，而不需要一個龐大的銷售團隊。 雪花的方法側重於創建世界一流的産品，實現廣泛的采用，使人工智能變得透明，識別能夠為客戶提供巨大價值並推動收入增長的用例。
Q：Snowflake目前看到Cortex AI的主要用例是什麽？
A：Cortex AI的主要使用案例包括將結構化和非結構化信息彙聚在一個定制存儲庫中，以提供客戶全面的視圖。例如，為銷售團隊創建客戶360度視圖，使他們可以在一個地方獲得所有相關的客戶信息，並利用人工智能來采取行動，如更新記錄或發送電子郵件，提升數據的實用性。
Q：雪花計劃如何在基於雲的數據倉庫和分析市場保持競爭力？
A：雪花計劃通過在人工智能領域持續創新，並確保其遷移技術保持最新來保持競爭優勢。這一策略將有助於客戶更快地轉換傳統系統，這是一個重要的益處。此外，雖然公司擁有強大的核心業務，但它也意識到需要在核心業務和對人工智能顛覆性的創新方面進行創新。雪花公司專注於通過創新和從傳統系統向雲端遷移中獲益來實現長期成功。
