财务数据和关键指标变化 - 第二季度产品收入达到10.9亿美元 同比增长32% 较上季度增长加速 [10] - 剩余履约义务总额为69亿美元 同比增长33% [10] - 净收入留存率为125% 保持非常健康水平 [10] - 非GAAP营业利润率为11% 反映公司对效率和运营增长的关注 [10] - 非GAAP产品毛利率为76.4% [26] - 非GAAP调整后自由现金流利润率为6% [27] - 现金及现金等价物 短期和长期投资总额为46亿美元 [28] - 第三季度产品收入指引为11.25-11.3亿美元 同比增长25-26% [29] - 提高2026财年产品收入指引至43.95亿美元 同比增长27% [29] - 预计2026财年非GAAP产品毛利率为75% 非GAAP营业利润率为9% 非GAAP调整后自由现金流利润率为25% [30] 各条业务线数据和关键指标变化 - 四大关键产品类别(分析 数据工程 AI和应用 协作)的新功能表现均超预期 [25] - AI成为客户选择Snowflake的核心原因 影响近50%的新客户获取 [19] - 超过6100个账户每周使用Snowflake的AI功能 [19] - 25%的已部署用例涉及AI [56] - 数据共享客户占比达到40% 驱动强大的网络效应 [18] - 超过1200个账户使用Apache Iceberg格式 [19] - 本季度新增533个客户 包括15家全球2000强企业 [22] - 百万美元以上客户总数达到654家 其中50%为全球2000强企业 [26][97] - 专业服务收入环比增长20% 主要受单一大客户里程碑达成推动 [82][84] 各个市场数据和关键指标变化 - Azure云业务增长最快 同比增长40% [41] - AWS仍然是最大云平台 但微软Azure正在迎头赶上 [42] - 欧洲市场仍在发展中 但已开始贡献增长 [38] - 美国市场仍是新客户主要来源 [38] - 与微软的合作关系深化 包括基础设施层面的合作以及与Office Copilot和Power BI的集成 [43] 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赋能每个企业实现其全部潜力 [9] - 将简单性置于产品设计和整个客户体验的中心 [11] - 上半年推出了约250项功能 展示创新速度和平台扩展广度 [17] - 推出Snowflake Intelligence(公共预览) Cortex AI SQL Gen2 Warehouse Snowflake Postgres Snowflake OpenFlow等新产品 [13][14][15][16] - Snowpark Connect for Apache Spark进入公共预览 允许客户将Spark工作负载直接引入Snowflake [17] - 与OpenAI合作 在Cortex中集成世界领先模型 包括GPT5 [21] - 拥有超过12000家全球合作伙伴 包括领先云提供商 技术创新者和系统集成商 [23] - 销售和营销团队大幅扩张 上半年净增人数超过前两年总和 [72] - 专注于业务价值传递而不仅仅是成本讨论 [99] - 公司认为自己是最佳的AI数据平台 在产品易用性 连接性和可信赖性方面具有优势 [79][80] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 核心业务仍然非常强劲 [8] - 数据现代化只是旅程的开始 AI工作流程的转型严重依赖于将数据置于AI就绪的位置 [34] - AI正在成为企业战略的基石 [19] - 公司处于旅程的初期阶段 数据将为客户做更多事情 [35] - 公司对创造AI业务价值的能力感到非常乐观 预计这一趋势将继续并加速 [56] - 企业AI仍处于早期阶段 在未来几年有巨大的价值创造潜力 [109] - 核心分析市场具有可持续性 仍有很多业务机会 [127] - 公司看到持久高增长和持续利润率扩张的长期前景 [131] 其他重要信息 - Snowflake Summit吸引了超过22000名客户 合作伙伴和开发者 创下纪录 [22] - 公司有15亿美元股票回购授权 有效期至2027年3月 第二季度未使用 [28] - CFO过渡正在取得进展 [30] - 公司采用消费模式 只有在客户认可价值时才能获得收入 [116] 问答环节所有提问和回答 问题: 数据现代化努力后的增长持久性 [32] - 数据现代化只是旅程的开始 主要由遗留系统难以扩展驱动 [34] - AI工作流程转型严重依赖于将数据置于AI就绪的位置 [34] - 数据在Snowflake中越来越AI就绪 既可被分析层访问 也可被代理层使用 [35] - 公司感觉仍处于旅程的初期阶段 [35] 问题: 欧洲市场对新客户增加的贡献 [37] - 欧洲仍在发展但已有贡献 [38] - 大部分新客户来自美国 [38] - 正在EMEA和APJ复制美国的设置 预计也会产生效果 [38] 问题: 与微软Azure合作对业绩的驱动作用 [40] - Azure是增长最快的云 同比增长40% [41] - attributable to better alignment between our field and Microsoft [41] - 微软在EMEA非常强大 看到EMEA业务有所提升 [41] - Azure增长最快但基数较低 AWS仍然是最大 [42] - 与Azure团队在基础设施层面 OneLake 最终用户产品如Office Copilot和Power BI有深度和广度的合作 [43] - 市场合作是额外的加速器 [44] 问题: 新产品在第三季度指引中的考虑 [46] - 新产品表现超预期 [47] - 预测中包含了适度金额 因为这些产品不是本季度才推出 [47] - 预测基于当前看到的消费模式 [47] - 第二季度超出预期 但这是消费模式的性质 [48] 问题: 消费加速是需求环境正常化还是AI预算增加驱动 [50][53] - 核心业务分析继续强劲 是公司的基础 [54] - 越来越多认识到数据平台的AI组件可以带来巨大价值 [55] - 看到大客户为AI项目分配预算 [55] - 当数据在Snowflake上时 客户会选择Snowflake进行AI项目 [56] - 第二季度接近25%的用例以某种形式涉及AI [56] - 预计这一趋势将继续和加速 [56] 问题: AI在企业中的发展前景和Spark支持 [58][59] - AI是一股新兴且日益强大的力量 [61] - 与OpenAI和Anthropic的合作让客户能够将世界最佳模型与业务数据结合 [62][63] - Snowflake Intelligence能够处理相当复杂的查询 [61] - Snowpark Connect采用Spark API 但处理由Snowpark完成 提供性能和成本优势 [64][65] 问题: 提高全年指引的能见度 [67] - 过去六个季度一直 beat并提高指引 [68] - 消费在客户中强劲 [68] - 新产品有大量增长 [68] - 今年推出了250项新功能 所有这些功能都为Snowflake带来新收入 [69] 问题: 销售和营销人员大幅增加的动态和影响 [71] - 上半年净增销售和营销人员超过前两年总和 [72] - 去年第三和第四季度进行了广泛的销售组织绩效管理 [72] - 专注于代表和SE的生产力 [72] - 增加了更多专业销售人员 [72] - 只要看到生产力就会继续增加 [72] - 预计上半年招聘人数远高于下半年 [73] 问题: 第二季度业绩超预期的驱动因素 [76] - 一些大客户迁移新工作负载推动了超预期表现 [76] - Crunchy收购有少量贡献 [76] - 新工作负载也有有意义的贡献 [76] - 但核心业务是推动显著超预期的主要因素 [76] 问题: 竞争环境和客户对技术的看法 [78] - Snowflake是最佳的AI数据平台 [79] - 在产品易用性 连接性和可信赖性方面具有优势 [79][80] - 一些客户可能偏好其他平台 但公司对自身地位感到非常乐观 [80] - 新产品如Postgres产品 OpenFlow Spark支持 机器学习和AI的价值主张在所有客户对话中引起共鸣 [80] 问题: 专业服务收入增长的动力 [82] - Snowflake生态系统中完成的大部分专业服务由GSIs完成 [84] - 公司通常提供专家服务帮助其他合作伙伴 [84] - 本季度PS超预期是由一个大客户的里程碑达成推动 [84][85] - 目标是让合作伙伴完成这些服务 [85] 问题: 净收入留存率的改善和持久性 [87] - 从不指引净收入留存率 它是收入增长的产品 [88] - 本季度收入增长超出预期 所以净收入留存率略有上升 [88] - 由一些现有大客户迁移新工作负载驱动 [88] - 优化没有造成任何异常 [89] - 客户总是在优化Snowflake使用 [89] - 不知道有任何客户处于不健康的消费状态 [90] 问题: 下半年新工作负载迁移的能见度 [92] - 已经确定了许多新工作负载用例投入生产 [93] - 这些包括本地迁移和第一代云基础设施迁移 [93] - 在识别用例上线和迁移方面做得更好 [93] 问题: 全球2000强客户的机会和销售价值主张 [96] - 全球2000强客户没有理由每年在Snowflake上花费不到1000万美元 [97] - 约50%的百万美元以上客户是全球2000强 [97] - 销售团队花费大量时间进行销售赋能和教育 [99] - 专注于讨论从使用Snowflake中获得什么业务价值而不仅仅是成本 [99] 问题: Crunchy整合进展和OLTP/OLAP机会 [101] - 从Crunchy到Snowflake Postgres的整合进展非常顺利 [104] - 最兴奋的是它不仅是一个Postgres服务 而是具有企业就绪性和企业能力的Postgres [104] - 客户管理密钥 复制 业务连续性都取得良好进展 将在未来几个月内进入预览 [104] - 看到的客户兴趣非常非常强烈 [104] 问题: 前沿模型性能收敛的影响 [106] - 关于各种平台化的预测并没有真正实现 [107] - 代码质量的提高非常显著 [107] - 在企业中 只有当对企业重要的数据变得可访问时 这些体验才变得有用 [107] - 代理AI和模型学习使用各种工具的能力取得了显著进步 [108] - 企业中有多年工作价值可以从AI中获得 [109] 问题: AI产品采用的货币化策略 [111] - 非常慎重地将AI引入Snowflake 希望它感觉自然 [112] - 专注于创建世界级产品 获得广泛采用和去神秘化AI [116] - 然后专注于产生巨大价值的用例 [116] - 现在开始看到Snowflake Intelligence广泛部署的情况 [114] - 这些用例将推动有意义的收入 [116] - 专家团队专注于这些用例 但相比常规销售团队规模较小 [113][116] - 消费模式的好处是客户只有在认可价值时公司才能获得收入 [116] 问题: Cortex AI的使用承诺和主要用例 [119] - 主要用例围绕将结构化和非结构化信息结合在自定义存储库中 [120] - BlackRock创建客户360度视图的模式 [120] - Thomson Reuters为内部使用创建产品 [121] - 现在在能够使用代理AI采取一系列行动方面变得有趣 [122] 问题: 核心数据仓库和分析市场的可持续性 [124] - 不是非此即彼 核心业务继续非常强劲 [126] - 投资AI是因为那里将在今天和明天以巨大方式交付效用 [126] - 核心分析市场100%可持续 仍有很多业务机会 [127] - 很多本地系统将被迁移 [128] - 需要在两个前沿创新以长期成功 [128]