智通財經APP獲悉，雲數據平台Snowflake(SNOW.US)於周三美股盤後公布第二財季業績，股價一度躍升超過20%。公司宣佈上調全年產品銷售指引，顯著超出華爾街共識預期，並重點展示了其AI輔助編碼工具CoCo的快速滲透能力。
數據顯示，截至7月的第二財季，產品收入按年增長37%至14.9億美元，高於市場普遍預期14.2億美元。總收入達到$15.5億，按年增長35%;不過，剩餘履約義務(RPO，即未來合同金額的衡量指標)錄得90億美元，略低於市場預期的93.7億美元。Non-GAAP營業利潤率達到了15.3%，營業利潤為2.37億。AI產品線成為本季最大亮點。 公司透露，其內嵌的AI編程助手CoCo在季度內新增超過2000個企業客戶賬戶使用，使累計使用賬戶總數達到9100個。
Snowflake預計截至2026年1月的全年產品收入將達到約60.7億美元，較5月時給出的前值有所提升，同時遠超分析師平均預測的58.6億美元。
以下是Snowflake財報電話會議的具體內容。
參會人員
公司方：
Katherine McCracken — 投資者關係主管
Sridhar Ramaswamy — 首席執行官兼董事
Brian Robins — 首席財務官
Christian Kleinerman — 產品管理執行副總裁
分析師方：
Sanjit Singh — 摩根士丹利
Kirk Materne — Evercore ISI
Karl Keirstead — 瑞銀
Raimo Lenschow — 巴克萊
Ryan MacWilliams — 富國銀行
Matthew Hedberg — RBC資本市場
Koji Ikeda — 美銀證券
Brent Thill — Jefferies
Daniel Knauff — 德意志銀行
Aleksandr Zukin — Wolfe Research
Tyler Radke — 花旗
Samik Chatterjee — 摩根大通
會議紀要
開場致辭
Katherine McCracken(投資者關係主管)：
各位下午好，感謝參加Snowflake 2027財年第二季度業績電話會。今天與我一同參會的有首席執行官Sridhar Ramaswamy、首席財務官Brian Robins以及產品管理執行副總裁Christian Kleinerman，他將參與問答環節。今天的會議將回顧2027財年第二季度財務業績，並討論第三季度及全年業績指引。
本次電話會包含前瞻性陳述，涉及業務運營和財務表現，受風險和不確定性影響，實際結果可能存在重大差異。相關風險信息詳見我們的業績新聞稿、10-K和10-Q表格以及提交給SEC的其他報告。所有陳述均基於截至今日我們掌握的信息，除法律要求外，我們不承擔更新義務。
我們還將討論部分非GAAP財務指標，相關定義及GAAP與非GAAP指標的調節表詳見投資者演示文稿。業績新聞稿和演示文稿可在官網investors.snowflake.com查閱，電話會回放也將上線。
現在有請Sridhar。
首席執行官Sridhar Ramaswamy發言
謝謝Katherine，感謝各位的參與。
我們正身處一生一遇的技術變革浪潮之中，Snowflake始終站在企業AI革命的核心。AI正在從根本上改變企業的構建、運營和決策方式。為了保持競爭力，每個組織都面臨新的使命——成為"智能體企業"(Agentic Enterprise)，而且要快速、安全、高效地實現。
Snowflake正在讓這一轉變成為現實。我們彙集了智能體企業的核心要素：受治理的數據基礎、領先AI模型的接入、深度應用工作流，以及一個統一的智能體控制平面，將這些要素協同起來，將意圖轉化為受治理的行動。通過讓智能大規模發揮作用，我們的客戶正在以以往無法想象的方式加速構建、高效執行並重塑業務。
簡單來說，智能體企業運行在Snowflake之上。這一趨勢正轉化為強勁的業務表現，Q2業績就是最好的證明。
第二季度產品收入達14.9億美元，按年增長加速至37%，連續第二個季度實現創紀錄的美元按月增長。 在上一財年Q4實現30%的按年增長後，我們僅用兩個季度就提升了7個百分點的增速。在持續專注執行力與運營紀律的推動下，Q2非GAAP營業利潤率按年擴大超過400個點子，達到15%。感謝所有Snowflake員工的辛勤付出，是你們成就了這一業績。
正如這些結果所充分展示的，AI正在通過三個相互強化的動力機制，放大Snowflake的競爭優勢：
第一，AI正在為平台帶來新的工作負載。 為了推動AI計劃，企業需要一個受治理的、統一的數據和上下文基礎，各行各業的公司正紛紛選擇Snowflake來構建這一基礎。
第二，我們的自研AI產品CoWork和CoCo持續快速被採用。 隨着客戶在Snowflake上構建和部署智能體，我們正將角色擴展至智能體控制平面，為增長創造新機遇。
第三，AI激活持續拉升整體平台消費。 在Snowflake上使用AI的客戶在數據平台上消費更多，為我們的業務創造了結構性乘數效應。
這三個動力共同表明，智能體企業已在我們的業務中構建起強大的飛輪效應，而且這個飛輪正在加速運轉。
這一勢頭的核心是我們核心業務的持續強勁。Snowflake現為全球14，554家客戶提供數據和AI基礎。客戶持續選擇Snowflake，因為我們的AI數據雲易於使用、無縫連接支持協作，並且擁有企業級治理和安全性值得信賴。本季度淨新增客戶692家，其中包括14家全球2000強企業，淨新增客戶數按年增長32%。
與此同時，貝萊德和Block等全球知名企業正在加深與Snowflake的合作，將更多關鍵任務工作負載遷移至Snowflake，並在多個案例中採用CoCo來加速交付。模式是一致的：客戶在Snowflake上構建得越多，就越深入。目前已有65家客戶在過去12個月的產品收入超過1000萬美元，充分體現大客戶對Snowflake的全面投入。
我們的優勢之一在於幫助客戶觸達組織外部的關鍵數據。目前43%的客戶至少通過一個穩定節點在Snowflake上共享數據，這證明了Snowflake作為現代企業"循環系統"的角色——我們讓數據、應用和AI智能體不僅能在組織內部，還能跨組織安全無縫地流動。Reddit正是看中我們的數據共享能力而選擇Snowflake，該能力現正為其提供隱私安全的廣告效果衡量服務。
隨着客戶快速現代化數據資產並為AI建立強大的上下文層，越來越多客戶將工作負載遷移至我們的平台，而AI正在極大加速這一進程。例如，澳大利亞最大的銀行之一將其金融犯罪平台遷移至Snowflake，處理170億筆交易，查詢性能提升10倍。如今，他們正在Snowflake上構建AI智能體，以加速剩餘數據資產的遷移，並自動化遺留數據發現和映射工作。
AI在強化核心平台需求的同時，也在擴大Snowflake交付新一代AI驅動產品和體驗的機遇。因為Snowflake處於客戶數據、業務上下文、AI模型和工作流的中心，我們擁有獨特優勢，成為智能體企業的受治理控制平面。我們的突破性AI產品CoWork和CoCo將這一願景變為現實，它們提供了一個受治理的層，讓從知識工作者到開發者的各類業務用戶，都能通過簡單的對話式語言，將企業上下文的全部力量為己所用。
藉助CoWork和CoCo，客戶正在重塑從供應鏈運營到企業級銷售流程等最關鍵的業務環節。為《財富》100強企業和國家安全機構提供風險情報的Sayari，選擇Snowflake重建其全球數據基礎設施，成本降低一半以上。其工程師現正使用CoCo加速將120億條記錄遷移至AI就緒的基礎中。隨着越來越多客戶看到這項技術的潛力，採用量持續增長。
CoWork已擴展至5，800個賬戶，按月增長近11%。CoCo持續快速被採用，賬戶數突破9，100個，僅本季度就淨新增超過2，000個。安全公司1Password(服務超過20萬家企業)選擇Snowflake正是看中CoCo的能力，CoCo幫助其團隊快速將關鍵數據管道遷移至Snowflake，為數據與AI工作奠定基礎。全球頭號招聘網站Indeed已在其數據團隊中全面部署CoWork和CoCo，並將Snowflake整合至核心數據架構，表示在60多個國家和28種語言的運營規模下，成本和效率優勢持續放大。
但機遇不止於採用。通過用對話式語言實現企業數據的構建、協作和交互，CoWork和CoCo正為Snowflake帶來全新用戶群體。在採用這些產品的賬戶中，我們看到用戶數出現躍升，Snowflake正觸及新的業務部門並在現有團隊中擴大覆蓋。
在持續將CoWork和CoCo發展為智能體控制平面的同時，我們也在構建企業大規模部署AI所需的更廣泛平台。模型選擇賦予客戶靈活性，可從領先的前沿模型和開源模型中挑選，並隨市場變化調整策略。後訓練讓客戶能根據特定數據和業務上下文調整模型。智能體可觀測性與分析讓客戶對AI的行為、表現和成本一目瞭然。為幫助客戶優化成本、性能和速度，我們推出了Cortex AI Gateway，可基於客戶定義的策略和真實世界性能數據，將每個任務動態路由至合適的模型，並內置成本與治理控制。
隨着經濟效益改善，客戶能以更大信心廣泛部署AI，為Snowflake上的採用和消費創造新催化劑。Cortex AI Gateway還通過與Natoma的集成，將AI從洞察延伸到行動——用戶現可在不離開CoWork或CoCo的情況下發送郵件、總結Slack對話、創建Jira工單，並在整個業務中採取行動。
我們還在持續推進AI智能體如何理解企業的獨特上下文。在Snowflake峯會上，我們推出了Cortex Sense，可捕獲AI智能體所需的業務定義和機構知識，並在回答問題的那一刻提供該上下文。這意味着Snowflake正為AI提供理解業務的上下文和代表業務行動的能力，同時內置企業級安全、治理和可觀測性。
在為客戶推動AI轉型的同時，我們自己也在率先使用CoCo和CoWork來加速生產力和效率。例如，在市場營銷部門，CoCo幫助將搜索引擎優化工作內部化，每年節省40萬美元的外部機構費用，關鍵詞研究從約10小時縮短至20分鐘，內容製作從約24小時縮短至僅2小時。在財務部門，長期規划過去需要3人團隊和超過50張電子表格，現在僅需1名分析師和一系列反映定價結構與消費動態的模型。
在銷售團隊，我們已實現超過12.5萬個聯繫人和線索的自動化拓展，70%的入站線索初始聯絡郵件現在在銷售開發代表介入前即由系統自動生成。我們將這些經過驗證的用例直接推向市場，同時將運營經驗應用於持續升級平台，快速捕捉面前的AI機遇。僅今年上半年，我們就向市場正式發布了超過330項產品能力，比去年同期多35%，充分體現了Snowflake的創新速度和平台擴張廣度。
我們的市場推廣組織也在持續執行，強勁的新客戶增長即為明證。我們在銷售團隊中部署了CoCo和CoWork，用於分析管道、準備客戶對話以及加速新銷售代表的入職。團隊每天都在使用這些產品，親身了解其能力，並將這些洞察直接帶給客戶。結果是客戶讓Snowflake投入使用的時間顯著縮短——部署在Snowflake上的客戶項目數量(用例數)按年增長89%，客戶將更多工作負載投入生產。同時，每位客戶經理贏得的用例數按年增長43%，既體現了客戶需求的增長，也反映了銷售生產力的提升。
我們將增長投資與持續的運營紀律相結合，仍按計劃在2028財年第四季度實現GAAP盈利，過程中建立的運營槓桿將強化這一結果的可持續性。綜合來看，快速的創新步伐、更緊密的市場推廣執行以及運營紀律，使我們處於捕捉前方巨大機遇的有利位置。
本季度證明，向智能體企業的轉型正在加速，而Snowflake正處其中心。AI智能體的強大程度取決於它們所依據的數據和業務上下文以及圍繞它們的治理。Snowflake提供了這一可信基礎，同時彙集了模型選擇與靈活性、關鍵應用接入，以及將智能連接至整個企業行動的控制平面。
CoWork和CoCo展示了受治理架構所能實現的可能性——使業務用戶和開發者能以更快的速度和更高的智能水平工作，而Snowflake在後台管理複雜性。重要的是，客戶在AI上的成功直接轉化為Snowflake的增長。AI為平台帶來新工作負載，將我們的觸角延伸至新用戶，並推動整個業務的更大消費。
我們正以強勁的產品勢頭進入2027財年下半年，並看到持久高增長和利潤率持續擴張的長期跑道。智能體企業運行在Snowflake上，而這僅僅是個開始。
接下來有請Brian介紹財務細節。
首席財務官Brian Robins發言
謝謝Sridhar。第二季度產品收入再次加速，按年增長37%，這是連續第三個季度加速增長。Q2受益於核心數據平台業務的持續強勢以及AI收入的顯著提升。我們的AI收入反映了不斷擴大的AI能力組合。CoCo再次交出出色季度表現，CoWork的消費在規模化增長並貢獻收入，同時還有從AI函數、文檔處理到機器學習和Notebooks等多元化的AI工具組合。
市場推廣團隊在強勁需求環境中持續良好執行。如Sridhar所述，淨新增客戶數按年增長32%，淨新增14家全球2000強客戶，總數達到829家。我們的AI數據雲現服務於全球2000強中超過41%的企業。在現有客戶中，客戶擴張保持健康，淨收入留存率為126%。這一擴張以遷移和AI用例的增長為支撐。
Q2有48家淨新客戶的過去12個月消費突破100萬美元，目前消費超過100萬美元門檻的客戶達828家。剩餘履約義務(RPO)按年增長30%，總額達90億美元。需要提醒的是，客戶仍傾向於在第四季度續約，因此我們預計訂單將越來越向第四季度集中。在90億美元的RPO中，預計約54%將在未來12個月內確認為收入，較去年同期的估算值增長約42%。
Q2業績再次印證我們對增長與利潤率擴張並重的承諾。Q2非GAAP營業利潤率按年擴大超過400個點子，達到15%。業績超預期得益於強勁的收入增長和嚴謹的人員管理。年初至今淨增員工334人，其中包括來自Observe收購的173人，而去年同期增加935人。本季度末現金、現金等價物及短期和長期投資總額為43億美元。
關於業績展望。一如既往，我們的預測基於觀察到的消費模式，預測方法論和指引理念均無變化。鑑於核心數據平台業務和AI業務均觀察到強勁勢頭，我們上調了全年產品收入指引。2027財年產品收入預期為60.7億美元，按年增長36%。 其中包括Observe約1個百分點的增長貢獻，與先前展望一致。第三季度產品收入預期為15.88億至15.93億美元，按年增長37%至38%。
關於利潤率。2027財年非GAAP產品毛利率預期為74%。這一調整後的展望包含了快速增長AI工作負載帶來的更高收入佔比，後者當前的貢獻利潤率較低。我們正通過放緩人員支出增長來抵消不斷上升的雲成本，實現持續運營利潤率擴張。我們將2027財年非GAAP營業利潤率指引從13.5%上調至14.5%。 第三季度非GAAP營業利潤率預期為15.5%。全年非GAAP調整後自由現金流利潤率指引維持23%不變。
最後我想強調今年的兩個關鍵目標：第一，幫助業務實現增長與利潤率擴張;第二，支持市場推廣動作的持續卓越。AI對我們實現這兩個目標都至關重要——幫助客戶現代化其數據和業務運營的同時，AI正成為強大的增長驅動力;在內部，AI正釋放整個組織的更大生產力。從銷售到工程再到財務，AI的使用正在改變我們的日常工作，AI驅動更高效率並降低對人員增長的依賴。Q2的強勁業績充分體現了我們在兩個優先方向上的進展。
下面將進入問答環節。
問答環節
Sanjit Singh(摩根士丹利)： 祝賀又一個顯著加速的季度。我的問題圍繞加速增長的"質量"。回顧公司上市時，增長主要由雲投資驅動，客戶包括許多可能不盈利的雲原生公司。我想從兩個維度提問：第一，在贏得客戶方面，你們提到供應鏈和財務用例，為什麼CoCo和平台是這些超越傳統商業分析用例的合適方案?第二，增長的可持續性——你們是否看到任何非理性消費行為或運營健康問題?
Sridhar Ramaswamy(CEO)： 我先回答。首先，加速來自非常廣泛的客戶群體，並非集中於AI原生公司——它們仍佔我們收入的一小部分。與以往顯著不同的是，CoCo這類產品讓優化變得前所未有的容易——你可以讓CoCo針對運行過慢的查詢進行調試，或讓它在10個最耗時的查詢或最閒置的倉庫上工作。成本管理是CoCo十大技能之一。我們也從疫情中吸取了教訓，向每一位客戶強調高效驅動消費的必要性，這也是銷售團隊自身積極採用的理念——每一次幫助客戶做得更好，都是建立信任的過程，最終將在客戶的新項目中獲得回報。我對此很滿意。關於業務用例的贏單能力——AI已大幅縮短了數據與價值之間的距離。作為CEO，我能因CoCo和CoWork更快從數據中獲取價值。智能體工具確實是解決各類問題的強大武器。我們能用這些工具推動自身轉型，然後不只是說教，而是向客戶展示我們在內部的實踐成果，這給了我們在轉型對話中極大的可信度。
Brian Robins(CFO)： 從可持續性角度看，我們的指引基於觀察到的行為，已經觀察了幾個季度。銷售團隊在證明業務價值方面做得很好，新客戶獲取持續強勁。使用CoCo的賬戶在覈心平台的消費也更多，這就是飛輪效應。本季度CoCo賬戶達9，100個，按月大幅增長，且總留存率過去幾個季度保持相對穩定。我們現在面向更多元的人群銷售——我每周與現有或潛在客戶的CFO有3到5次對話，CFO、CRO、CMO、CEO都在參與採購決策。
Kirk Materne(Evercore ISI)： 祝賀今年開局出色。能否幫助區分加速中有多少來自快速被採用的新產品，多少來自新產品對核心的飛輪效應?
Sridhar Ramaswamy(CEO)： 大致各佔一半。AI產品(不僅是CoCo和CoWork，還包括AI函數、AI Gateway等)貢獻了約一半的加速。但其他產品也表現強勁，包括Notebooks和部署在Snowflake上的Streamlit/React應用。遷移本身也在加速，我過去6個季度每次電話會都談遷移，這個領域我們持續提速。最近模型和工具鏈的進步讓我們能以之前無法達到的規模和複雜度運行長時間任務。某大型網絡設備製造商正在不到3個季度內完成Teradata遷移，這在以往需要2到3年。
Karl Keirstead(瑞銀)： 請問模型中立性和模型選擇。我猜測CoCo完成的大部分任務指向前沿實驗室，但本季度是否觀察到行為變化?如果發生模型切換，對Snowflake毛利率有何影響?模型中立性是否成為競爭壁壘?
Sridhar Ramaswamy(CEO)： 隨着模型更強大，成本絕對成為關注點。實質性變化是兩家頭部模型公司都在部署自有算力，且在非起始雲平台上也可用。我們看到客戶對在不同模型間切換和優化成本有很大興趣。開源模型也經歷了多代發展，我們在Snowflake內支持許多，運行自有推理有完全不同的經濟學，提供了優化潛力。在工具鏈中，許多客戶請求以"自動"模式進入，我們可以將任務與最合適的模型匹配。這個主題與Snowflake早期跨雲服務商提供卓越能力的開創性做法如出一轍。
Christian Kleinerman(產品管理EVP)： 另一個早期但值得關注的趨勢是客戶希望對開源模型進行後訓練，訓練本身對我們就是機遇。關於模型中立性是否是競爭優勢——絕對是。很多客戶說他們曾對某家模型公司做出大額承諾，後來發現應該選不同的，而對Snowflake的承諾給了他們靈活性。
Brian Robins(CFO)： 關於毛利率，我們開發產品的首要原則是打造優秀產品，其次是大規模採用和驅動收入，然後才考慮利潤率影響。Sridhar和我對整體運營槓桿非常堅定。非GAAP產品毛利率降至74%是因為指引大幅上調，AI產品與核心的構成比發生變化，但運營利潤率指引在提升。目前最重要的是給客戶最佳答案和最佳業務成果，利潤率後續持續優化。同時，前沿模型也在定期降價和推出新版本，使成本相對於組織使用量相對可控。
Raimo Lenschow(巴克萊)： 你們目前仍相對偏重北美，其他地區如歐洲、亞洲看到什麼?似乎有巨大擴張機會。
Brian Robins(CFO)： 絕對有。這不是區域特定的問題。一個月前參加銷售季度業務評審時，各區域都在良好運營，區域前景已納入指引。
Ryan MacWilliams(富國銀行)： 這看起來是數據領域的AI時刻。是什麼改變了讓AI現在加速Snowflake收入?是Cortex Code幫助用戶更快激活AI，還是其他產品改進結合更好的模型讓AI用例更具吸引力?
Sridhar Ramaswamy(CEO)： 飛輪效應是多種因素共同作用。CoWork這樣的產品堅定展示了從數據中靈活快速獲取價值的能力。我給每位CEO看的不變演示是在Snowflake中查詢他們自己公司作為客戶的數據——這比抽象表述更能生動展現數據的威力。AI是將數據送到正確人手的大規模解鎖器，數據團隊正擁抱這個時刻。CoCo讓整個Snowflake、整個銷售團隊變得AI原生——遇到問題時只需問CoCo如何解決。我們看到大量客戶和合作伙伴接手遷移、完成項目，這些在編寫Cortex Code時都未曾設想，這就是編碼智能體的魔力。CoCo也讓創建智能體和從數據獲取價值變得更容易。我們追蹤新客戶的"達到購買量80%的時間"指標——最新客戶群組這項指標明顯改善。這就是AI的力量：項目更快完成，數據更快產生價值。
Matthew Hedberg(RBC資本市場)： CoCo和CoWork似乎在"智能體化"現代企業方面定位極佳。CoCo在知識工作者中的使用深度如何?CoCo是否更像沙盒，當用例成熟後可遷移到CoWork?
Christian Kleinerman(產品管理EVP)： 我們在Snowflake內部幾乎每個職能和關鍵業務流程中都使用CoCo和CoWork，既用於完善產品，也向客戶展示如何成為AI原生、如何驅動效率。
Brian Robins(CFO)： 在我的組織裏，交易台、稅務、會計、內部審計、財務規劃、資金管理都在用，組織內部有超過150個"Snowflake on Snowflake"項目，財務組織的採用率接近100%。
Koji Ikeda(美銀證券)： AI是結構性乘數，AI採用者的消費提升相比非採用者如何?如何確信這反映的是更高生命周期消費而非項目被提前?
Sridhar Ramaswamy(CEO)： 目前還不能分享精確提升數字，但我們確實測量群組行為。隨着CoCo採用加深，效果在各個群組都很顯著。信心來自CoCo和CoWork用例的廣度和深度——它們讓用戶能做過去需要專門軟件的複雜操作。我們的銷售領導團隊正在用CoWork進行業務審查，這在過去需要專門的軟件、多季度實施和分階段推廣，現在聰明銷售領導用英語說話就能生成類似產品的效果。加上我們正在與客戶討論的用例範圍——從供應鏈優化到賽諾菲的客戶支持系統，再到更好的欺詐和風險檢測——都讓我們對AI在Snowflake的廣度和深度充滿信心。
Brent Thill(Jefferies)： CoCo新增2，000個賬戶，季度按月採用有何不同?是否看到更大的初始部署、更多用戶、更高初始消費?
Sridhar Ramaswamy(CEO)： 我們有成熟的方法衡量CoCo滲透階段，從法律條款到日常用戶。我們有一系列工具，從Snowsight內的產品內引導到3小時的動手實驗室。雖然不能為每個客戶做實驗室，但我們在匹配行動以驅動結果方面越來越擅長，也更好在全球各地區間分享最佳實踐。更關鍵的是，CoCo讓客戶在Snowflake上做的每件事都更快更好，是我們在銷售中最容易的產品之一。
Daniel Knauff(德意志銀行)： 關於模型中立性/可選性，除了開源和前沿模型，是否還有像Arctic這樣為Snowflake平台專門調優的模型?策略如何?
Christian Kleinerman(產品管理EVP)： 方向未變——我們不訓練前沿型模型，但持續在Arctic家族中開發針對特定約束任務的模型，提供更高準確度和效率，用於某些AI函數、文檔處理和嵌入等。前沿模型、閉源模型、開源權重模型、自有模型及微調模型的混合搭配，始終是我們幫助客戶實現"正確模型、正確任務、正確結果、最佳效率"的方式。
Aleksandr Zukin(Wolfe Research)： 我們仍處於智能體企業早期，你們已看到顯著拐點。現在能觸及的預算規模有多大?能否分享FTE計劃的一些細節?
Sridhar Ramaswamy(CEO)： AI大幅拉近了業務價值與數據資產之間的距離。最近我與一家管理數百億美元資產的資產管理公司交流，他們每天收到大量數據集，決策分散在數百上千人中——信息分發基本靠手動，電子表格傳來傳去。我們在討論如何構建一個"複用/解複用"機制來處理最重要信息，能顯著降低風險和敞口。這就是衆多對話中的一個。我們招聘了具有行業專業知識的優秀人才，能回答"哪6件事對公司營收和利潤影響最大"這類問題。這就是Frontier Engineering團隊在做的事——將數據平台能力、CoCo/CoWork等工具與行業知識結合，為客戶驅動有意義的結果。我們公開談過與賽諾菲的合作，也在幫助一家大型金融機構徹底改革其數字化和數據戰略。我們不僅承諾交付結果(只在交付結果後收款)，而且Snowflake是開放、廣為人知的平台——相比某些專有廠商，我們可以持續告訴客戶數據團隊完全有能力在已做項目基礎上繼續推進。
Tyler Radke(花旗)： 如何看待傳統SaaS公司與LLM合作、自身變成數據庫的趨勢?Snowflake是否應承擔更多"記錄系統"數據角色?
Sridhar Ramaswamy(CEO)： 隨着軟件開發越來越容易，數據和語義的重要性愈加凸顯。我們與客戶討論新價值的能力，既由客戶在Snowflake上的數據廣度驅動，也由工具鏈(結合最佳模型)驅動。我兩年多來始終認為"擁有用戶體驗至關重要"，CoCo和CoWork對我們的未來至關重要。但我們也知道必須與生態友好共處，Snowflake只是客戶整體軟件資產的一部分。我們在多層級提供互操作性。
Christian Kleinerman(產品管理EVP)： 應用提供商成為"數據庫玩家"並非新趨勢。CIO和CEO告訴我們：如果使用3個應用，不會把數據複製到3個不同平台——更簡單的是在Snowflake這樣的單一中心平台整合。這就是為什麼我們與其中許多有雙向零拷貝合作，我們看到大量客戶將數據資產與Snowflake對齊。
Sridhar Ramaswamy(CEO)： 我們在Snowflake上託管應用的投資，包括分析型和運營型應用，也使我們處於有利位置。內部已有很多人甚至我和Christian不知道的項目在構建有趣的應用。可以期待聽到更多關於Hybrid Tables和Postgres的消息——它們是新一代智能體應用的基礎。
Samik Chatterjee(摩根大通)： 全年指引上調中，核心與AI各佔多少?上季你們提到大部分上調來自CoCo，本季看起來更均衡，是否核心消費發生了根本變化?
Brian Robins(CFO)： 指引基於截至電話會的觀察行為。CoCo、CoWork和AI函數驅動了增量業務，採用它們的人也在覈心中增加了消費。這是AI產品強勁和核心底層強勁的共同體現。
會議結束
Sridhar Ramaswamy(CEO)： 感謝各位。智能體企業運行在Snowflake上。我們啱啱實現了37%的按年增長，連續三個季度加速，同時將非GAAP營業利潤率按年擴大400個點子至15%。AI已在我們業務中創造強大的飛輪效應——強化平台需求、推動自研AI產品採用、進而拉動更大消費。這個飛輪正在加速。基於此強勁勢頭，我們將2027財年產品收入指引上調逾500個點子至36%增長。我們正以紀律和專注執行，前方機遇巨大。謝謝。