文章核心观点 Intapp宣布与Snowflake达成新的战略协作，客户可在Snowflake AI数据云中构建和应用分析，并在Intapp DealCloud中利用这些信息，以丰富交易管理能力 [1] 合作情况 - Intapp与Snowflake达成新的战略协作，Intapp客户公司能在Snowflake AI数据云中构建和应用分析，并在Intapp DealCloud中利用信息丰富交易管理能力 [1] - 此次合作结合了Snowflake跨关键系统整合数据的能力和DealCloud强大的交易管理能力，帮助相关公司更轻松地对交易数据进行分析 [2] - Intapp DealCloud总经理称客户重视消除公司数据孤岛，与Snowflake的合作让公司能更轻松地构建和应用分析，为交易决策提供信息并嵌入DealCloud关键工作流程 [3] - Snowflake全球金融服务主管表示通过与Intapp合作，期待为共同客户创造更大价值，让公司从广泛数据集中获取更丰富见解 [3] 关于Intapp - Intapp软件帮助专业人士挖掘团队知识、关系和运营见解，利用应用人工智能让公司和市场情报更易获取、理解和使用 [4] - 凭借垂直SaaS解决方案组合，专业人士可运用集体专业知识做出更明智决策、管理风险和提升竞争优势 [4] - 全球顶级公司信赖Intapp特定行业平台和解决方案来实现现代化和推动新增长 [4]

核心观点 - Cognizant荣获Snowflake颁发的"全球数据云服务实施年度合作伙伴"奖项 表彰其在Snowflake AI数据云平台上实现全球规模部署的卓越表现 包括对收入增长、现代化战略和客户业务成果的贡献 [1] - 双方五年以上的战略合作关系涵盖联合创新、客户交付和平台共同开发 Cognizant是Snowflake Openflow多模态数据集成服务的首发合作伙伴 [2] - 通过Cognizant Ignition平台和Agentic AI技术 为美国制造业客户实现80%迁移流程自动化、75%转换自动化和60%开发自动化 最终节省50%成本 [4] 战略合作成果 - 核心产品"数据资产迁移至Snowflake"方案帮助客户降低复杂性、加速价值实现 并支持从传统系统向云数据架构转型 [3] - Xerox公司证实合作带来实际商业价值 包括简化复杂性、加速合规性 并实现跨数据资产的实时洞察能力 [6] 技术能力 - Snowflake Openflow服务支持批处理、流式、结构化和非结构化数据移动 旨在简化企业数据流并加速复杂生态系统中的成果 [2] - Cognizant Ignition平台结合行业专业知识和Agentic AI技术 将数据资产转化为商业价值 [3][4] 客户案例 - 美国制造业客户通过自动化方案获得显著效率提升 具体指标包括迁移流程(80%)、转换(75%)和开发(60%)的自动化率 [4] - Xerox公司强调合作建立的敏捷、安全且支持智能化的现代化基础架构 [6] 行业影响 - 合作关系被视为行业转型的典范 展示了如何通过AI数据云实现从迁移到实质性转型的跨越 [3][5] - 合作模式证明了深度数据与AI专业知识在实现实际业务成果方面的价值 [5]

核心观点 - ThoughtSpot推出专为Snowflake设计的Agentic Analytics Platform，深度集成Snowflake Cortex AI和Snowpark，提供新的购买、部署和消费方式 [1] - 该平台已获数百家Snowflake客户采用，包括凯悦酒店、百事可乐、LegalZoom等，显著提升数据驱动能力 [1] - 平台通过Snowflake Marketplace简化采购流程，客户可使用现有Snowflake积分快速部署 [5] 产品功能 - **Agentic Semantic Layer**：自动继承Snowflake环境中的元数据（如关联、列描述等），减少手动设置，支持业务用户使用熟悉术语分析数据 [4] - **Smart Apps集成**：通过Streamlit将AI-Augmented Liveboards和自然语言查询等功能嵌入Snowflake的Python应用，实现实时异常检测和主动洞察 [4] - **Spotter与Cortex AI整合**：用户可直接在Spotter中调用Snowflake的LLM模型，动态构建复杂计算并执行根因分析，数据始终在Snowflake安全边界内 [4] - **下一代仪表盘**：通过Muze可视化引擎实时连接Snowflake数据仓库，无需数据移动即可创建交互式图表和自动更新的Liveboards [4] 客户案例 - LegalZoom通过整合ThoughtSpot强化数据战略，为团队提供个性化客户体验能力 [2] - 平台覆盖从业务领导到数据科学家的多类用户，支持通过AI代理和增强仪表板提取可操作洞察 [3] 市场策略 - 平台上线Snowflake Marketplace，客户可利用现有信用额度快速采购，加速价值实现 [5] - Snowflake高管强调合作帮助客户扩大分析访问范围，推动可衡量的业务成果 [7] 公司愿景 - ThoughtSpot CEO提出平台目标是成为企业的"思想伙伴"，结合人类专业知识和AI代理推动更智能决策 [6] - 产品高级副总裁指出Agentic Semantic Layer是关键赋能工具，使非技术用户也能自信地提出数据驱动决策 [6] 技术优势 - **Analyst Studio**：集成SQL、Python和数据管理工具，支持数据团队快速准备AI就绪数据集并发布 [8] - **跨平台数据访问**：用户可在Google Sheets、Microsoft Teams等工具中实时查询Snowflake数据，确保报告即时更新 [8] - **嵌入式分析**：开发者可通过低代码方案将AI分析集成至自有产品，提升用户参与度和数据变现能力 [9]

公司动态 - Coalesce在Snowflake Summit 2025上发布了一系列重大平台创新，旨在加速Snowflake AI数据云中的数据开发和业务洞察[1] - 最新更新包括推出Coalesce Copilot（私有预览版）、支持Snowflake Semantic Views（私有预览版）以及深化Transform与Catalog的集成[2] - Coalesce Copilot通过基于提示的生成式AI助手简化数据工程工作流，提供实时、上下文感知的建议[3][4] 产品与技术 - Coalesce Catalog（原CastorDoc）在收购后两个月内被超过10%的现有客户采用，包括RSG Group、Alterman和Toll Brothers[5] - 平台路线图包括自然语言提示探索元数据、自动生成转换逻辑和SQL、以及支持Slack和Teams等协作工具的Catalog AI助手[6][7][8] - Catalog与Transform深度集成，业务团队可在Catalog中定义规则、策略或指标，并由平台自动执行[9] 市场表现与合作伙伴 - 采用Coalesce的全球公司数量同比增长近一倍，开发活动增长4倍，Snowflake对象创建增长3倍[9] - 通过与Fivetran原生集成、支持Snowflake AI功能（如Cortex AI和Apache Iceberg™）以及快速开发新Snowflake特性（如语义层）推动增长[10] - Snowflake高管评价Coalesce为Snowflake合作伙伴生态中创新速度领先的公司[11] 行业活动 - Coalesce在Snowflake Summit 2025的1603号展位展示Coalesce Copilot和增强的Catalog功能[11][12] - 公司定位为面向规模化、治理和AI驱动的未来的唯一数据转换平台，整合转换与元数据管理以提升数据发现和协作[12][13]

产品发布 - RelationalAI在Snowflake Summit 2025上宣布推出新产品功能，增强其原生应用在Snowflake AI Data Cloud中的能力，使企业能够构建更智能、以数据为中心的应用程序，无需数据迁移或复杂的架构 [1] - 新功能允许组织将知识和应用语义更贴近数据，构建支持规范性、预测性、图和基于规则的推理的应用程序 [1] 客户与合作 - RelationalAI与Snowflake合作，帮助客户从单纯管理数据转向在Snowflake AI Data Cloud中做出基于数据的决策 [2] - Blue Yonder使用RelationalAI的知识图谱在Snowflake中为其AI驱动的端到端供应链管理解决方案提供支持，减少了90%的遗留代码 [2] 新功能详情 - 支持下一代LLM问答：通过文本到推理器功能扩展基于检索增强生成（RAG）和文本到SQL范式的问答能力，帮助决策制定 [4] - 与Snowflake语义视图的互操作性：将RelationalAI知识图谱的业务语义应用于提高Cortex Analyst的准确性和BI的丰富维度模型 [4] - 集成规范性推理：应用数学优化求解器计算最优决策，支持复杂领域的推理，如供应链规划 [4] - 扩展图推理支持：增强图算法（如路径查找和egonet分析）以理解和导航数据中的复杂关系 [4] - 集成预测性推理与图神经网络（GNNs）：通过GNNs从数据结构和语义中学习，预测需求、流失和风险，减少手动特征工程并提高准确性 [4] 公司背景 - RelationalAI将关系智能原生集成到Snowflake的AI Data Cloud中，通过关系知识图谱构建智能应用程序和代理，支持图、预测、规范和基于规则的推理 [6] - 公司帮助组织解锁更深入的洞察、自动化决策并加速AI采用，同时保持企业级安全性和治理 [6]

财务数据和关键指标变化 - 第一季度产品收入达9.97亿美元，同比增长26%，剔除闰日影响后同比增长28%，且季度环比增长率稳定无减速 [10][25] - 剩余履约义务总额达67亿美元，同比增长34% [10] - 净收入留存率为124% [11] - 第一季度非GAAP产品毛利率为75.7%，非GAAP运营利润率为9%，同比提高442个基点 [27] - 非GAAP调整后自由现金流利润率为20% [28] - 第一季度花费4.91亿美元回购320万股，平均加权股价为每股152.63美元，授权至2027年3月的回购额度还剩15亿美元 [28] - 本季度末现金、现金等价物、定期和长期投资共计49亿美元 [29] - 预计第二季度产品收入在10.35 - 10.4亿美元之间，同比增长25%，非GAAP运营利润率为8% [29] - 2026财年，公司将收入指引提高至43.25亿美元，同比增长25%，预计非GAAP产品毛利率约为75%，非GAAP运营利润率为8%，非GAAP调整后自由现金流利润率为25% [29][30] 各条业务线数据和关键指标变化 - 第一季度Snowpark和动态表业务表现超预期，技术和零售行业表现强劲 [25] - 第一季度新增451个净新客户，同比增长19% [27] 各个市场数据和关键指标变化 无 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司使命是通过数据和AI赋能企业，其AI数据云帮助客户从数据中获取更多价值、加快创新并消除业务运营中的摩擦，致力于成为客户数据之旅的端到端技术提供商 [9][11] - 公司在为非结构化和结构化数据提供可扩展、灵活的连接平台方面取得重要进展，Snowflake连接器使客户能与关键平台实现无缝连接和数据集成 [12] - 公司持续创新，本季度推出超125项产品功能，客户对开放数据格式尤其是Apache Iceberg的采用率较高 [15] - 公司在AI领域发展迅速，超5200个账户每周使用其AI和机器学习功能，Vertex AI成为企业AI战略的基础支柱，还推出Cortex Agents等产品，并将前沿模型集成到Cortex中 [17][18] - 公司在6月的Snowflake Summit活动上将展示新功能，以支持客户数据之旅的各个阶段 [21] - 在新首席营收官领导下，公司加强了市场推广业务的专注度和严谨性，同时扩大了可寻址市场，推出Snowflake Public Sector Inc.，获得国防部临时授权，还推出汽车解决方案 [21][22] - 公司与微软扩大合作，在微软Azure区域托管OpenAI模型，为客户提供更多选择和灵活性 [18] - 公司认为与超大规模企业虽存在竞争，但更多时候能有效合作，且合作呈上升趋势，尤其与Azure的合作 [82][84] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 公司年初开局强劲，核心业务、产品交付和市场推广引擎均表现出色，未来仍有巨大机遇 [8] - 公司对消费情况整体感觉良好，基于观察到的客户行为进行预测和制定指引 [34][36] - 公司客户群体已演变为世界上一些最大、更成熟且注重成本的公司，目前未看到宏观因素对业务的影响，客户对公司有信心 [61][62] - 公司对联邦政府业务机会持乐观态度，相关部门对公司能力的认识不断提高，有望在未来季度有更多进展 [72][73] - 随着公司逐渐成熟，净收入留存率和收入增长率将趋于一致 [79] - 公司在把握AI机遇方面取得显著进展，销售团队对AI的热情和推动AI用例规模化的能力有了显著提升 [88] - 公司认为Gen two是最新、最强大的计算环境，在价格性能方面有显著提升，是向前迈出的重要一步 [118] - 公司在新客户获取方面的努力取得成效，对新增新客户数量感到满意，并将继续关注这一领域 [122][123] - 公司认为Snowflake处于企业AI革命的中心，产品收入增长和2026财年的强劲展望表明公司有能力大规模执行，未来将保持创新和增长势头，实现长期高增长和利润率扩张 [138][139] 其他重要信息 - 公司将在6月3日于旧金山举办投资者日活动 [30] - 首席财务官岗位正在面试候选人，未来有确切细节时会公布 [31] 总结问答环节所有的提问和回答 问题1: 第一季度消费情况以及5月的消费趋势如何 - 公司不评论季度内的消费情况，但表示第一季度消费在假期后非常强劲，整体对消费情况感觉良好，且第二季度指引基于目前观察到的客户行为 [34][36] 问题2: Cortex的货币化趋势以及客户在使用Cortex方面的投入和消费情况如何 - 客户投资Snowflake是为了让数据和流程具备AI能力，公司采取谨慎方式让客户使用AI，不单独销售AI，而是基于客户现有支出，专注于能带来当下价值的用例，客户意识到Snowflake的数据战略对其AI发展至关重要 [38][40][41] 问题3: Snowpark和动态表表现超预期，是产品成熟度还是市场推广方面的原因 - 这两方面原因都有，公司需要有能创造价值的好产品，如Snowpark、动态表、Iceberg和Snowflake连接器等，同时也需要有针对性的市场推广团队，识别高价值用例，建立旗舰客户并推动销售 [45][46][47] 问题4: Snowpark的采用情况以及未来发展趋势如何 - 公司承认客户有复杂的数据生态系统，Snowflake连接器可连接不同数据源，Snowpark可进行数据转换，Cortex搜索可创建索引并连接到聊天机器人，公司将继续与专业玩家合作，同时也会推动数据整合的用例 [50][51] 问题5: 本季度股票回购很有机会，后续股票回购计划如何 - 公司将按季度评估股票回购情况，目前无具体计划，但预计到2027年将使用完剩余的回购额度 [56] 问题6: 与2022 - 2023年相比，当前宏观环境对公司的影响有何不同 - 疫情后公司客户群体发生变化，现在的客户更成熟、更注重成本，目前未看到宏观因素对业务的影响，新客户增加和剩余履约义务的增加表明客户对公司有信心，同时公司销售团队也注重帮助客户优化支出 [61][62][63] 问题7: 公司是否有来自大型AI原生公司的额外收入贡献 - 公司有一些AI公司客户，但它们的收入均占比不到1% [64] 问题8: 公司在销售和营销方面招聘人数较多，是因为Cortex或Snowpark等业务机会吗 - 第一季度是公司销售和营销招聘的高峰期，目的是让新员工参与年初的销售启动和培训活动，这体现了公司对业务的信心，同时公司也会关注员工的生产力 [67][69] 问题9: 联邦政府业务机会如何，是否会有机构从传统数据仓库转向Snowflake - 这是公司与政府部门积极讨论的话题，政府对公司能力的认识不断提高，关注数据基础设施的高效运行和跨部门数据共享，公司对此持乐观态度，未来季度可能会有更多进展 [72][73] 问题10: 公司净收入留存率为何没有因新产品推出和客户增长而提高，新首席营收官能否提升该指标 - 一些新客户的增长未体现在净收入留存率指标中，且有一个大客户去年增长较多，今年增长放缓，随着公司成熟，净收入留存率和收入增长率将趋于一致 [79] 问题11: 面对超大规模企业的竞争，Snowflake的优势和发展方向是什么 - 超大规模企业很强大，但Snowflake是优秀的数据平台，与AWS、Azure等有深度合作，如从Snowflake可读取OneLake的表，Cortex分析师和Cortex代理可作为组件在Office Copilot中使用，公司会寻找与客户合作的机会，实现共赢 [82][83][84] 问题12: 公司支持AI发展的市场推广策略成熟度如何 - 公司通过组建“AI忍者”团队，让销售团队对AI充满热情，并具备推动AI用例规模化的能力，目前正将专业知识推广到更多销售团队，同时在数据工程等领域也采用类似方法，整体市场推广策略效果良好 [88][89][90] 问题13: Snowpark在媒体数据科学用例中的应用情况以及笔记本的影响如何 - 公司笔记本使用情况良好，数千客户积极使用，在训练机器学习模型方面能力不断提升，在一些用例中市场份额增加，Snowpark也常用于非结构化数据处理 [94][95][96] 问题14: 公司第二季度及全年业绩指引的信心来源是什么 - 指引基于对客户行为的观察，公司过去五个季度一直关注新工作负载投入生产情况，迁移工作进展顺利，SnowConvert工具的使用量增加，这些都为指引提供了信心 [97] 问题15: 随着Cortex AI的采用，是否看到更多查询优化，对查询使用量有何影响 - Cortex分析师可帮助用户自动生成SQL查询，公司还提供了类似Copilot的功能，虽无具体数据表明查询量增加的百分比，但公司认为能帮助客户更快编写和调试查询及代码，同时公司致力于帮助客户始终保持优化状态 [101][102][103] 问题16: 第一方基础模型对公司战略的重要性如何，是否转向与第三方基础模型合作 - 训练大型基础模型成本高昂，公司目前不积极参与前沿基础模型训练，研究团队专注于后训练和推理优化等领域，同时与Meta、Anthropic、OpenAI等众多模型提供商合作，公司拥有世界一流的开源嵌入模型 [105][106][107] 问题17: 第一季度运营利润率强劲，但财年运营利润率和自由现金流利润率目标未变，原因是什么 - 第二季度公司有大型用户活动，这会对运营利润率产生影响，该因素已在预测中考虑，公司将按季度修订全年预测，同时公司在扩大运营利润率方面很谨慎，目前处于既能实现强劲收入增长又能保持高效运营的良好状态 [109][110][111] 问题18: 公司业务是否受到AI顺风因素的推动，客户在AI方面的投资和建设情况如何 - 越来越多客户意识到要做好AI，数据需放在Snowflake，公司的产品能解锁数据价值，用于基于代理的工作流程，同时公司自身也在产品和内部运营中使用AI，这些趋势推动公司发展 [115][116] 问题19: Gen two的性能提升是否会带来新的用例，如何看待其在平台上的潜力 - Gen two是公司最新、最强大的计算环境，结合了最新硬件和软件优化，在价格性能方面有显著提升，能缩短获取洞察和价值的时间，是向前迈出的重要一步 [118] 问题20: 新增新客户数量强劲的原因是什么，1亿美元以上交易来自哪些行业 - 新增新客户数量是公司去年组建专注于新客户获取团队的成果，目前看到了积极效果，1亿美元以上的两笔交易均来自金融服务行业 [122] 问题21: 销售团队薪酬计划的变化对本季度强劲的预订量有何影响 - 薪酬计划的变化有一定帮助，但本季度强劲的预订量主要来自两笔已知的大交易，销售人员对有预订量指标感到满意，但消费收入仍是主要驱动因素，该变化的长期效果还需时间观察 [127][128] 问题22: 资本支出大幅增加的原因是什么，是否为一次性项目 - 资本支出增加主要与公司在圣马特奥的新总部和贝尔维尤的办公室建设有关，预计未来几年不会有重大的办公室建设支出 [129][130] 问题23: 技术客户在本季度表现强劲，大型AI原生客户的消费情况如何 - 大型AI原生客户的消费情况良好，但它们的收入均占比不到1% [133] 问题24: 如何看待Databricks收购Neon，以及公司在UniStore和无服务器Postgres数据库市场的战略和定位 - 公司五年前开始研发Unistore，对目前在事务存储方面的投资感到满意，将继续在该领域投资，Postgres标准被广泛采用，但公司认为Unistore是对现有业务的自然补充 [135]

财务数据和关键指标变化 - 第一季度产品收入达9.97亿美元，同比增长26%，剔除闰年影响后同比增长28%，且季度环比增长率稳定无减速 [6] - 剩余履约义务总额达67亿美元，同比增长34% [6] - 净收入留存率为124% [7] - 第一季度非GAAP产品毛利率为75.7%，非GAAP运营利润率为9%，同比提高442个基点 [21] - 非GAAP调整后自由现金流利润率为20%，预计今年现金流更偏向下半年 [22] - 第一季度花费4.91亿美元回购320万股，平均加权股价为每股152.63美元，授权至2027年3月的回购额度还剩15亿美元 [23] - 本季度末现金、现金等价物、定期和长期投资共计49亿美元 [24] - 预计第二季度产品收入在10.35 - 10.4亿美元之间，同比增长25%，非GAAP运营利润率为8% [24] - 2026财年营收指引提高至43.25亿美元，同比增长25%，预计非GAAP产品毛利率约75%，非GAAP运营利润率为8%，非GAAP调整后自由现金流利润率为25% [24][25] 各条业务线数据和关键指标变化 - 第一季度Snowpark和动态表业务表现超预期，技术和零售行业表现强劲 [19] - 第一季度新增451个净新客户，同比增长19% [20] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司使命是通过数据和AI赋能企业，将价值延伸至数据生命周期，持续投资增长并提高运营效率 [5] - 构建可扩展、灵活的连接平台，推出Snowflake连接器，助力数据工程业务发展，帮助客户简化数据管道、节省成本 [8] - 分析业务方面，世界级解决方案为客户关键业务运营提供支持，如与西门子合作提升制造商运营效率 [9] - 借助AI为客户提供支持，超5200个账户每周使用AI和机器学习，Vertex AI成为企业AI战略的基础支柱，还推出Cortex Agents等创新产品 [12][13] - 本季度推出超125项产品功能，持续推动开放数据格式的采用，如Apache Iceberg [11] - 举办Snowflake Summit活动，展示新功能，支持客户数据之旅的各个阶段 [16] - 在新首席营收官领导下，加强市场推广业务，扩大目标市场，推出Snowflake Public Sector Inc，获得国防部临时授权，为国家安全领域提供服务，还推出汽车解决方案 [16][17] - 公司内部使用AI提高生产力，如市场团队使用销售知识助手获取销售知识库见解 [18] - 与微软扩大合作，在Azure区域托管OpenAI模型，为客户提供更多选择和灵活性 [13] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 公司开局强劲，核心业务、产品交付和市场推广引擎表现良好，未来机遇巨大 [4] - 客户因平台易用、连接性强和值得信赖而选择公司，公司将继续成为客户数据之旅的端到端技术提供商 [7] - 公司创新速度快，产品势头强劲，将保持增长势头，为客户创造更多价值 [10][15] - 对联邦政府业务机会持乐观态度，有望在未来季度取得进展 [67][68] - 公司处于企业AI革命的中心，产品收入增长和前景良好，将保持创新和增长势头，实现长期高增长和利润率扩张 [132][133][134] 其他重要信息 - 公司将在6月3日于旧金山举办投资者日活动，感兴趣者可发邮件至irsnowflake.com [25] - 首席财务官职位正在面试候选人，后续有确切消息将公布 [26] 总结问答环节所有的提问和回答 问题1: 第一季度业务消费趋势以及Cortex的货币化趋势和客户承诺情况 - 公司不评论季度内消费情况，但第一季度消费强劲，第二季度指引基于当前客户行为 [30][31] - 客户投资Snowflake是为了让数据和流程具备AI能力，公司未单独销售AI，而是专注于提供有价值的用例，客户在现有支出基础上使用AI，数据战略与AI战略正在融合 [33][34][35] 问题2: Snowpark和动态表表现超预期的原因 - 一方面是产品成熟，如Snowpark、动态表、Iceberg和Snowflake连接器等产品增加了客户数据处理能力；另一方面是市场推广团队的努力，公司有专业团队识别高价值用例并推动销售 [40][42][43] 问题3: Snowpark的采用情况及未来发展趋势 - 公司承认客户数据生态系统复杂，愿意与客户合作，Snowflake连接器和Snowpark可解决数据整合问题，同时公司也会与专业玩家合作，未来将看到更多数据整合的用例 [46][47] - 对Iceberg的投资为客户提供了开放架构，使其能够灵活搭配技术 [49] 问题4: 本季度股票回购情况及后续计划 - 公司将按季度评估股票回购，目前无具体计划，但预计到2027年将使用剩余的回购额度 [52] 问题5: 与2022 - 2023年相比，当前宏观环境对公司的影响 - 疫情后客户群体发生变化，现在多为大型、成熟且注重成本的公司，目前未看到宏观因素对公司的影响，新客户增加和剩余履约义务的增长表明客户对公司有信心 [57][58] - 销售团队注重优化客户用例，确保客户高效支出 [59] 问题6: 公司是否有来自大型AI原生公司的额外收入 - 公司有一些AI公司客户，但它们的收入均占比不到1% [61] 问题7: 销售和营销团队招聘人数多的原因 - 第一季度是销售和营销招聘旺季，公司对业务有信心，招聘是为了让新员工参与年初的销售活动和培训，但公司也会关注员工生产力，根据情况调整招聘 [63][64] 问题8: 联邦政府业务机会及机构是否会从传统数据仓库转向Snowflake - 与政府部门的相关话题正在积极讨论中，政府对Snowflake的能力认识不断提高，关注数据基础设施的高效运行和跨部门数据共享，公司对此持乐观态度，未来季度可能有更多进展 [67][68] 问题9: 净收入留存率未因新产品推出而提高的原因 - 部分新客户的增长未体现在净收入留存率中，且有一个大客户去年增长较多，今年增长放缓，随着公司成熟，净收入留存率和营收增长率将趋于一致 [74] 问题10: 面对超大规模云计算提供商的竞争，Snowflake的优势和发展方向 - 超大规模云计算提供商实力强大，但Snowflake是优秀的数据平台，与AWS、Azure等有深度合作，通过合作实现更好的结果，虽然存在竞争，但合作案例更多 [76][77][78] 问题11: 支持AI发展的市场推广策略成熟度 - 公司通过组建AI专家团队与销售团队紧密合作，推动AI用例的规模化应用，目前正将专业知识推广到更多销售团队，同时在数据工程等领域也采用类似策略，整体市场推广策略效果良好 [82][83][84] 问题12: Snowpark在媒体数据科学用例中的应用情况及笔记本的影响 - 笔记本使用情况良好，数千客户积极使用，在训练机器学习模型和获取市场份额方面表现出色，Snowpark可用于非结构化数据处理和传统机器学习 [88][89][90] 问题13: 第二季度及全年业绩指引的信心来源 - 指引基于对客户行为的观察和对新工作负载投入生产的了解，公司与客户密切合作，迁移工作进展顺利，SnowConvert的使用量增加 [91] 问题14: Cortex AI采用对查询优化和使用量的影响 - Cortex Analyst等功能可帮助用户自动生成SQL查询，提高查询编写和调试效率，虽然没有具体的查询增长数据，但公司对帮助客户提高效率感到满意，同时公司注重通过技术帮助客户优化使用状态 [95][96][97] 问题15: 第一方基础模型在公司战略中的重要性及是否转向与第三方合作 - 训练大型基础模型成本高昂，公司目前不积极参与，研究团队专注于后训练和推理优化等领域，同时与Meta、Anthropic、OpenAI等第三方模型提供商合作，公司拥有世界一流的开源嵌入模型 [99][100][101] 问题16: 第一季度运营利润率强劲，但财年运营利润率和自由现金流利润率目标未变的原因 - 第二季度的大型用户活动成本较高，会影响运营利润率，公司将按季度修订全年预测，同时公司在扩大运营利润率方面很谨慎，通过AI提高工程师和销售团队的生产力，实现营收增长和效率提升 [103][104][105] 问题17: 需求环境是否受宏观因素影响以及AI对公司的推动作用 - 越来越多客户认识到做好AI需要优质数据，公司通过产品解锁数据价值，将AI融入公司内部和产品各个方面，如代码生成、SnowConvert工具等，这些趋势推动公司发展 [109][110] 问题18: Gen two的性能提升是否会带来新用例 - Gen two是公司最新的计算环境，结合了云提供商的最新硬件和软件优化，提供了出色的性价比，与时间和价值相关，是一个重要的进步 [113] 问题19: 新增客户数量多的原因及1亿美元交易所在的行业 - 新增客户数量多是因为去年成立了专注于新客户获取的团队，目前看到了成果，两个1亿美元的交易均来自金融服务行业 [117] 问题20: 销售团队薪酬计划变化对预订量的影响 - 薪酬计划变化有一定帮助，但本季度强劲的预订量主要来自两个已知的大交易，销售团队对有预订量指标感到满意，但还需时间观察该变化的实际效果 [121] 问题21: 资本支出增加的原因 - 资本支出增加主要与新总部和新办公室的租赁和建设有关，预计未来几年不会有重大的办公室建设支出 [124][125] 问题22: 技术客户的优势以及大型AI原生客户的消费情况 - 技术客户表现良好，但大型AI原生客户收入占比不到1% [128] 问题23: 公司对UniStore的战略以及对无服务器PostgreSQL数据库市场的看法 - 公司五年前开始研发Unistore，该产品表现良好，虽然PostgreSQL被广泛采用，但公司对在事务存储方面的投资感到满意，并将继续投资该领域 [130]