公司业绩表现 - 第二财季产品营收达10.905亿美元 超出市场预期10.4亿美元 同比增长32% [2] - 调整后每股收益0.35美元 显著高于市场预期的0.27美元 [2] - 净营收留存率约125% 高价值客户数量持续增长 现有654名客户年消费超100万美元 同比增长30% [2] - 第三财季产品营收预期11.25-11.30亿美元 高于市场预期11.2亿美元 增长率25%-26% [2] - 2026财年总营收预期43.95亿美元 高于市场预估43.4亿美元 可能同比增长27% [2] - 第二季度产品营收环比增长9400万美元 创历史最大单季环比增量 [4] 市场表现与估值 - 公布业绩后股价单日飙升逾20% 年初至今上涨55% 超越标普500和纳斯达克100指数表现 [1] - 当前市值约800亿美元 主要竞争对手Databricks估值约1000亿美元 显示增长潜力 [3] - 华尔街分析师纷纷调升目标股价并坚守乐观评级 [1] 业务发展与战略 - 专注于云原生数据仓库与AI数据服务平台 提供数据存储、计算、治理、安全与共享服务 [2] - 通过Cortex等应用整合AI模型调用及检索分析功能 原生应用框架支持第三方AI/ML应用推广 [3] - 受益于大型客户云原生工作负载迁移和收购Crunchy Data的贡献 [4] - 2025年扩充销售与市场团队 显示业绩扩张决心 [4] 行业趋势与竞争环境 - 全球企业和政府部门持续加大人工智能基础设施和AI应用软件投资 [1] - AI热潮显著促进云数据仓库和数据分析服务需求 缓解经济放缓及竞争压力担忧 [1] - 公司处于AI软件技术栈中的数据与治理层及AI运维层与运行接入层的关键位置 [3] - AI应用软件板块呈现"牛市叙事" 企业级AI应用需求旺盛且加速向各行业渗透 [3] - 全球科技股投资趋势覆盖AI算力基础设施与AI应用软件 推动AI应用公司估值增长 [3]

技术架构变革 - AI浪潮将深刻影响软件生态，传统DSS系统设计逻辑从以人为中心转向以Agent为中心，数据仓库和ETL链路将被重新设计甚至消失[1] - 传统数据仓库偏重结构与查询模式，将被Agentic Data Stack架构强调语义与响应模式取代[1][34] - Snowflake换帅事件隐喻数据仓库范式巨变，新CEO上任后公司战略关键词切换为AI-first、Agent-driven、语义导向[3] 行业演进历程 - 1970年Bill Inmon提出EDW概念奠定企业数据架构基石，主题域/数据分层/缓变维设计沿用至今[9] - 1983年Teradata引入MPP架构，处理效率较Oracle/DB2高出数倍，市值曾达102亿美元[11][12] - 2015年Snowflake以云原生分离存算架构颠覆传统DW思维，带动New Data Stack技术栈兴起[18] - 大数据时代Hadoop等技术动摇传统数据仓库地位，中国企业PB级数据平台普遍采用Hadoop/Iceberg而非MPP架构[17] Agentic AI冲击 - AI从聊天工具演进为具备感知/规划/执行能力的数字员工，2024年RAG技术普及使AI能融合企业私域知识[22][23] - 营销/客服/供应链等岗位将被Campaign Agent/Support Agent/Procurement Agent重构，传统SQL和分析报告将转为Agent的自动响应[25][27] - 数据仓库用户从人变为Agent导致传统DSS架构失效，系统需从"拉模式"转向"推模式"[30][33] 未来架构方向 - 提出Contextual Data Unit(CDU)概念：语义+数据组合单元，解决传统数据仓库对Agent不友好的问题[35] - Agentic Data Stack包含三大组件：语义交互层(Semantic Orchestrator)、数据存储层(Data Mesh)、数据处理层(Data Flow Agent)[39] - 预测Agentic Data Stack将显著降低数据仓库建设成本，使中小企业也能实现自由对话查询[40] 行业趋势判断 - 实时数据仓库层数减少反映传统模型设计跟不上业务变化，Agentic Data Stack在总账ROI上优于现有方案[44] - 技术采纳周期显示Agentic Data Stack完全普及需时，预计在实时数仓/数据湖被广泛接受后才进入主流[45][46] - 类比共享单车颠覆自行车行业，Agent时代将改变核心产品路线定义，需警惕范式转移风险[41]

公司估值分析 - Snowflake (SNOW) 目前估值显著过高 根据反向DCF分析结果 [1] - 具有良好执行力和优化资本配置能力的长期增长型公司很少以公允价值或低于公允价值交易 [1] 投资策略 - 长期持有策略 主要关注科技股 [1] - 采用质量投资方法 通过阅读大量书籍获取投资灵感 [1] 持仓情况 - 分析师持有SNOW多头仓位 包括股票、期权或其他衍生工具 [1]

公司业务转型 - 公司从数据仓库业务扩展为综合性数据与AI控制中心平台 [3] - 平台功能覆盖数据工程 数据共享 应用开发及AI工作流 [3] 平台能力升级 - 通过集成实现多领域数据管理能力提升 [3] - 业务范围已超越传统数据存储范畴 [3]