MongoDB, Inc.

운영자: 좋은 하루 되셨고, 대기해 주셔서 감사합니다. MongoDB, Inc.의 2026 회계연도 3분기 실적 컨퍼런스 콜에 오신 것을 환영합니다. 현재 모든 참가자는 청취 전용 모드입니다. 발표가 끝난 후 질의응답(Q&A) 시간이 진행됩니다. 세션 중 질문을 하시려면 전화기에서 별표 11을 누르셔야 합니다. 그러면 자동 안내 메시지를 통해 손을 들었다는 안내를 받게 됩니다. 질문을 철회하려면 별표 11을 다시 누르시기 바랍니다. 오늘 컨퍼런스가 녹음되고 있음을 알려드립니다. 이제 오늘의 발표자이신 투자자 관계 담당 부사장 Jess Lubert에게 컨퍼런스를 넘기겠습니다. 진행해 주시기 바랍니다. Jess Lubert: 운영자님, 감사합니다. 좋은 오후입니다. 오늘 저희와 함께해 주셔서 감사드리며, 오늘 장 마감 후 당사 보도자료를 통해 발표한 MongoDB의 2026 회계연도 3분기 재무 결과를 검토하는 자리임을 말씀드립니다. 오늘 콜에는 MongoDB의 사장 겸 CEO인 CJ Desai, 그리고 MongoDB의 CFO인 Mike Berry가 함께합니다. 준비된 발언 이후에는 MongoDB의 전 사장 겸 CEO이자 현재 이사회 위원인 Dev Ittycheria가 Q&A에 합류할 예정입니다. 이번 콜에서 우리는 당사 시장 및 향후 성장 기회와 관련된 진술을 포함하여, 미래를 전망하는 진술을 하게 됩니다. 여기에는 신규 사업을 확보할 수 있는 기회, Atlas 소비(usage) 성장에 대한 기대, Atlas가 아닌 사업과 다년 라이선스 매출의 영향, AI의 장기적 기회, 당사의 재무 가이던스, 그리고 AI에 대한 당사의 투자 및 성장 기회와 이에 기초한 가정이 포함됩니다. 이러한 진술은 실제 결과가 당사의 기대와 실질적으로 다를 수 있는 결과 운영 및 재무상태를 포함하여 다양한 위험과 불확실성의 영향을 받습니다. 실제 결과에 영향을 줄 수 있는 중대한 위험과 불확실성에 대한 논의를 위해서는 2025년 7월 31일 종료된 분기에 대해 2025년 8월 27일 SEC에 제출한 당사의 분기보고서(Form 10-Q)에 기재된 위험을 참고해 주시기 바랍니다. 본 콜에서 이루어진 모든 미래지향적 진술은 오늘 현재 당사의 견해를 반영하며, 법률이 요구하는 경우를 제외하고는 이를 업데이트할 의무를 지지 않습니다. 또한, 본 컨퍼런스 콜에서는 GAAP가 아닌 재무 지표에 대해 논의할 예정입니다. 이러한 지표를 가장 직접적으로 비교 가능한 GAAP 재무 지표로 조정한 내용은 당사 웹사이트의 투자자 관계(Investor Relations) 섹션에 게시된 실적 발표자료의 표를 참고해 주시기 바랍니다. 그럼, CJ에게 콜을 넘기겠습니다. Chirantan Desai: Jess, 감사하고, 함께해 주신 모든 분들께 감사드립니다. MongoDB의 CEO로서 여러분과 말씀드릴 수 있어 영광이며 진심으로 기대가 큽니다. 이는 믿을 수 없을 정도로 훌륭한 회사이고, 이 역할을 맡게 된 것은 특권입니다. 먼저, MongoDB를 오늘날의 모습으로 만들어 내기 위해 여러분이 해주신 모든 일에 대해 고객, 파트너, 그리고 임직원 여러분께 감사의 말씀을 드리고 싶습니다. 특히, 훌륭한 리더십과 비전으로 놀라운 회사를 만들어 왔으며, 강력한 모멘텀과 앞으로의 막대한 시장 기회를 형성해 온 Dev를 특별히 알리고 싶습니다. 많은 분들이 제가 왜 MongoDB를 선택했는지 물어보셨습니다. 다른 여러 기술 회사들을 이끌 기회도 있었지만, MongoDB는 그들과는 확연히 달랐습니다. 우리는 클라우드, 데이터, AI 전반에서의 주요한 변화에 의해 이른바 진정한 전환점에 서 있습니다. MongoDB는 진화하는 이 시대의 세대(Generation) 단위 현대적 데이터 플랫폼이 될 잠재력이 있으며, 이런 기회는 인생에서 한 번뿐입니다. Chirantan Desai: 저는 진정으로 고객에 집착하는 리더입니다. 그래서 제 사전(실사) 과정에서 저는 여러 고객과 대화를 나눴습니다. 그 대화 전반에서 메시지는 분명했습니다. MongoDB는 이미 코어이자 미션 크리티컬(mission-critical) 워크로드를 담당하고 있으며, 이는 기술 스택을 현대화하고 있는 기업들입니다. 동시에 MongoDB는 AI 플랫폼 전환의 중심에 독특하게 자리하고 있습니다. 내구성 있는 코어 역량과 부상하는 플랫폼의 관련성을 함께 갖춘 기술 회사는 많지 않습니다. 제 경력 전반에서 저는 가장 존경받는 기술 회사들에서 제품 중심에서 플랫폼 중심으로의 전환을 이끌어 왔습니다.오늘날 MongoDB를 보면, 상징적인 현대 데이터 플랫폼 회사를 만들기 위해 필요한 모든 재료가 갖춰져 있다고 봅니다. 세계 최고 수준의 기술, 강력한 혁신 엔진, 깊은 개발자 및 고객 풀, 그리고 뛰어난 인재. 우리는 AI 시대에 우리가 선택하는 차세대 데이터 플랫폼이 되기 위해 필요한 모든 것을 갖추고 있습니다. Chirantan Desai: 이제 이번 분기 실적을 살펴보겠습니다. Atlas 성과가 견조했으며, 30%의 전년 대비 성장으로 가속되며 Q2의 29%에서, Q1의 26%에서 상승했습니다. 우리는 총 매출 6억 2,830만 달러를 기록했는데, 이는 전년 대비 19% 증가한 수치이며 가이던스 상단을 상회했습니다. Atlas의 강세가 그 배경이었습니다. 우리는 비GAAP 영업이익 1억 2,310만 달러, 즉 비GAAP 영업이익률 20%를 달성했습니다. 우리는 분기를 62,500명 이상 고객으로 마감했으며, 분기 중 2,600명과 연초부터 누적 8,000명이 추가되었습니다. 이는 연초부터 누적 기준으로 고객 추가가 65% 성장했음을 반영한 것으로, 셀프서브 모션의 강력한 성과가 주도했습니다. Q3는 지속적인 GTM(시장 진입) 실행과 전반적인 비즈니스 전반에서 우리가 보고 있는 폭넓은 수요에 의해 이뤄진 매우 훌륭한 분기였습니다. 동시에 우리는 영업이익률에서도 크게 상회하며, 수익성도 동시에 확장하면서 지속 가능한 매출 성장을 견인할 수 있음을 보여주었습니다. Chirantan Desai: 이제 코어 운영 데이터와 떠오르는 AI 워크로드 모두를 위한 앞선 크고 큰 기회가 있다고 제가 보는 이유를 설명하겠습니다. 우리의 코어 비즈니스는 어떤 AI 순풍이 오기 전에도 셀프서브와 엔터프라이즈 고객 모두에서 강합니다. 제가 처음 3주 동안 30명 이상의 고객을 만났는데, AI 네이티브 기업부터 포춘 500대 기업의 C-suite 기술 리더까지 폭넓게 만났습니다. 이러한 대화는 MongoDB의 기회에 대한 제 확신을 더욱 강화시켜 주었습니다. 고객들은 이미 오늘날 미션 크리티컬 워크로드를 위해 우리를 의존하고 있으며, 더 나아가 MongoDB가 미래를 형성할 AI 애플리케이션의 동력이 되어주길 기대하며 한층 더 적극적으로 투자하고 있습니다. 앞에 놓인 확장 기회는 매우 큽니다. 우리는 이미 포춘 100의 70% 이상을 서비스하고 있으며, 세계에서 가장 큰 은행들, 의료 기관, 제조업체들이 다수의 미션 크리티컬 워크로드를 MongoDB에서 실행하고 있습니다. 이러한 기반이 있음에도 불구하고, 엔터프라이즈 내에서 우리의 입지를 넓힐 수 있는 여지는 여전히 상당합니다. 이 확장 기회의 강력한 예로, 한 주요 글로벌 보험 제공사가 엔터프라이즈 전반에 걸쳐 MongoDB를 폭넓게 도입한 사례가 있습니다. 해당 회사는 차세대 정책 관리 플랫폼, 분석 레이팅 엔진, 비정형 데이터 저장소, 그리고 수백 개의 지원 서비스 등 여러 미션 크리티컬 시스템을 현대화하기 위해 MongoDB Atlas를 선택했습니다. 정책 플랫폼을 Atlas로 옮긴 이후, 그 보험사는 소수의 지역에 국한되었던 것에서 전국 단위로 확장했으며, 신규 제품과 유통 채널의 롤아웃도 크게 가속했습니다. Atlas 표준화를 통해 그 조직은 확장성과 신뢰성을 확보해 고객 경험을 개선하고, 더 고도화된 데이터 및 AI 역량을 지원하며, 개발 속도를 높일 수 있게 되었고, 이는 모두 그들의 전환과 성장이라는 목표의 중심에 있습니다. Chirantan Desai: 코어 비즈니스에서 나타나는 이 모든 모멘텀은 AI 웨이브가 의미 있게 우리의 결과에 영향을 미치기 전에 이미 일어나고 있습니다. 우리는 아직 초기 단계이지만, MongoDB에서 지능형 애플리케이션을 만드는 AI 네이티브 스타트업부터 운영 방식을 바꿀 AI 에이전트를 개발하는 대규모 엔터프라이즈에 이르기까지 AI 쪽 신호는 고무적입니다. AI 애플리케이션은 LLM이 알고 있는 것과 기업이 알고 있는 것, 즉 기업의 독점 데이터, 시스템, 실시간 컨텍스트를 연결해야 합니다. 이것은 근본적으로 정보 검색 문제이며, 기존 소프트웨어 세대와는 매우 다른 아키텍처가 필요합니다. 빠르게 진화하는 AI 모델은 엔터티에 대한 새롭고 복잡한 속성을 드러내지만, 경직된 정형(테이블) 저장소만으로는 AI 시스템이 요구하는 실시간의 고정확도 성능을 제공할 수 없습니다. 동시에 AI는 애플리케이션이 만들어지고 개선되며 수정되는 속도를 극적으로 높이고 있는데, 고정된 데이터베이스 스키마는 그 속도를 따라갈 수 없습니다.MongoDB가 구조적으로 유리한 지점은 바로 여기입니다. 네이티브 문서 모델인 JSON은 다양한 클래스 변환과 상호 의존적인 데이터에 최적화되어 있습니다. 통합 검색, 벡터 검색, Voyage 임베딩을 통해 취약한 별도 모듈을 붙일 필요가 사라졌고, 업계 선도 수준의 결과를 보고 있습니다. 1위. Voyage MongoDB 모델과 Hugging Face 검색 검색 임베딩 벤치마크에서의 1위, 그리고 DB 엔진에서의 #1 벡터 데이터베이스입니다. 우리 임베딩 및 재랭킹 모델의 발전은 의미 있는 정확도 향상을 이끌고 있습니다. 또한 더 작고 더 효율적인 임베딩을 통해 저장 비용과 쿼리 비용을 낮추면서, LLM 환각은 줄이고 AI 애플리케이션이 더 근거 있는 응답을 제공하도록 돕습니다. 이 모든 것이 어디서나 실행되는 단일 플랫폼으로 제공되기 때문에, 고객은 운영 업무와 AI 워크로드를 함께 유지하고 아키텍처를 단순화하며 더 빠르게 혁신할 수 있습니다. Chirantan Desai: AI 도입이 가속화되면서 MongoDB는 그저 그 흐름에 참여하는 수준을 넘어, 그 흐름을 정의하는 데에도 기여할 수 있는 위치에 있습니다. 이미 Mercor 같은 AI 네이티브 고객 사례에서 그 모습이 나타나고 있습니다. Mercor는 AI를 사용해 인재의 역량을 평가하고 가장 잘 맞는 기회에 매칭하는 완전 자동화 플랫폼으로 채용을 재정의하고 있습니다. Mercor는 자사의 플랫폼 뒤에서 AI 데이터를 저장하기 위해 MongoDB Atlas를 사용하며, 이는 전문 인력이 AI 모델 학습 및 평가 역할과 직접 연결되도록 합니다. 원래 셀프 서브 고객이었던 이 회사는 Voyage 임베딩과 Atlas Vector Search도 활용하고 있습니다. Atlas는 Mercor의 월간 50% 성장에 맞춰 확장성을 제공해, 회사가 가치 100억 달러(약 10B)를 넘어 확장하는 과정에서도 소프트웨어 엔지니어링 팀을 더 슬림하고 민첩하게 유지할 수 있도록 돕습니다. 이것은 고객들이 MongoDB 위에서 AI 네이티브 애플리케이션과 기업을 어떻게 구축하고 있는지 보여주는 한 가지 예에 불과합니다. Chirantan Desai: 또한 대기업들 사이에서도 비즈니스에 실질적인 영향을 미치는 AI 애플리케이션을 만들기 시작하면서, 의미 있는 성과를 보고 있습니다. 예를 들어 영향력이 매우 큰 글로벌 미디어 기업은 70개가 넘는 자사 웹사이트 전반에 흩어진 방대한 멀티모달 자산 저장소에 대해 강화된 콘텐츠 추천을 제공함으로써 참여도를 높이려 합니다. 기존 스택이 Elasticsearch 기반이었는데, 새 임베딩 모델의 복잡성이 커지면서 성능의 벽에 부딪혔습니다. [ rigid ]한 시스템이 혁신을 억누른다는 점을 인식한 엔지니어링 팀은 MongoDB Atlas와 MongoDB Atlas Vector Search로 아키텍처를 재구성했습니다. MongoDB 전문가들과 함께 몇 주 만에 개념 증명을 제공했고, Voyage AI 모델을 자사 데이터 바로 옆에 통합했습니다. 솔루션은 규모에 맞춰 손쉽게 확장되며 지연 시간을 90% 줄이고 운영 비용을 65% 절감했으며, 클릭률을 35% 높여 결과적으로 전 세계 수백만 독자에게 매끄럽고 깊이 개인화된 탐색 여정을 제공했습니다. Chirantan Desai: 결론적으로, 사업은 매우 뛰어난 성과를 내고 있습니다. 기존 고객은 우리와 함께 확장하고 있으며, 신규 고객 추가 또한 계속해서 강세를 보이고 있습니다. 거의 모든 산업과 전 세계 모든 지역의 기업들이 단일 데이터 플랫폼에서 필요한 기능, 성능, 비용 효율성, AI 준비성을 제공하기 때문에 MongoDB를 선택하고 있습니다. Atlas의 지속적인 견조한 성과와 더불어 사업의 탄탄한 기초 체력을 바탕으로, 우리는 2026년 4분기 및 연간 전체 회계연도에 대한 재무 가이던스를 상향 조정하고, 최근 Investor Day에서 제시한 장기 재무 모델에 대한 우리의 장기적 헌신을 재확인합니다. 앞으로 몇 달 동안 제 초점은 간단합니다. 고객 관계를 더 깊게 하고, 멀티클라우드 및 AI 시대의 세대급 최신 데이터 플랫폼을 구축하면서 혁신 어젠다를 진전시키며, 세일즈-마케팅(Go-to-market) 활동을 확장하고, 우리 팀이 최선을 다할 수 있도록 지원하는 것입니다. 저는 MongoDB가 지금까지는 그 방대한 잠재력을 본격적으로 실현하기 시작했을 뿐이라고 믿으며, 앞으로 수년 동안 그 잠재력을 펼쳐 나갈 수 있기를 기대합니다.이제 통화를 마무리하고 Mike에게 넘겨서 재무 결과와 전망을 더 자세히 논의하겠습니다. Mike? Michael Berry: CJ 감사합니다. MongoDB의 모든 직원들이 보내는 따뜻한 환영의 말씀을 전하고 싶습니다. 여러분이 팀에 합류하게 되어 매우 기쁩니다. 여러분과 함께 사업 계획을 계속 실행하고 의미 있는 주주가치 창출을 이끌어 나가기를 기대합니다. 또한 Dev와의 파트너십, 그리고 함께해 온 시간에 감사드립니다. 짧은 기간 동안 많은 성과를 이뤄냈다고 생각하며, 보내주신 모든 조언과 리더십에 감사드립니다. 인생의 다음 단계 여정에도 행운이 있기를 바랍니다. Michael Berry: 좋아요. 이제 재무 결과로 넘어가겠습니다. 먼저 3분기 실적을 자세히 검토한 뒤, 4분기와 회계연도 '26에 대한 전망으로 마무리하겠습니다. 달리 명시하지 않는 한, 비(非)GAAP 기준으로 결과를 설명드리겠습니다. CJ가 말씀드린 대로, 우리는 모든 가이던스 범위를 초과하며 또 한 번 강한 분기를 보냈고, 전반적으로 연간 전망을 상향 조정하고 있습니다. Michael Berry: 3분기 총매출은 6억 2,830만 달러였으며 전년 동기 대비 19% 증가했고, 가이던스 상단을 초과했습니다. 이제 제품 믹스로 전환하겠습니다. Atlas 매출은 기대를 뛰어넘었습니다. 전년 동기 대비 성장률이 3분기에 30%로 가속되었고, 현재 총매출의 75%를 차지합니다. 이는 회계연도 '25 3분기의 총매출 68%, 그리고 지난 분기의 74%와 비교됩니다. 3분기 Atlas 소비(usage) 성장률은 지난해의 성장률과 비교했을 때 비교적 일관적이었고, 이는 매출 성장의 가속뿐 아니라 연속으로 세 번째 분기 동안 절대 매출 달러 기준의 성장을 이끌었습니다. Atlas 성장은 미국 내 최대 고객들과 EMEA 전반에서의 폭넓은 강세에 힘입어 지속적인 견고함이 원동력이었습니다. 이러한 강세는 신규 워크로드와 기존 워크로드의 성장 모두에 의해 이뤄지고 있습니다. 이러한 흐름은 Atlas가 많은 고객에게 있어 전략적 중요성이 커지고 있음을 보여주며, Atlas의 강점 덕분에 더 중요하고 핵심적인 워크로드를 더 많이 수주할 수 있는 우리의 역량을 반영한다고 믿습니다. 전체 회사 순(넷) ARR 확장률의 진행 상황을 보면, 3분기에 120%로 증가했으며 이는 지난 분기의 119%에서 상승한 수치입니다. Michael Berry: 이제 Atlas 이외(Non-Atlas)로 전환하겠습니다. 분기 중 매출은 기대를 앞질렀습니다. 이는 기존 Non-Atlas 고객 기반 내에서 확장하는 데 계속 성공하고 있기 때문입니다. Non-Atlas ARR은 이 제품의 기간(duration) 변경의 영향을 제외한 기저 매출 성장에 해당하며, 전년 동기 대비 8% 성장했습니다. 우리는 3분기에도 Non-Atlas에서 일관된 흐름을 계속 보고 있습니다. 이는 일부 최대 고객들이 가장 미션 크리티컬한 애플리케이션에 대해 MongoDB와 장기적으로 함께 구축하고자 하는 수요를 반영합니다. 또한 우리는 3분기에 기대보다 높은 멀티이어(multiyear) 매출의 혜택도 받았습니다. Non-Atlas 매출이 가이던스 상단을 초과한 실적 중 약 2/3가 멀티이어의 초과 성과에 기인했습니다. Michael Berry: 고객 추가에서도 또 한 번 강한 분기를 보냈습니다. 순증 고객 수를 약 2,600명으로 늘려, 총 고객 수가 62,500명 이상이 되었습니다. 이는 1년 전 기간의 52,600명 초과에서 증가한 수치입니다. 총 고객 수의 증가는 주로 Atlas 덕분이며, 3분기 말 기준 Atlas는 51,100명 초과였던 1년 전 기간과 비교해 60,800명 이상 고객을 보유하고 있었습니다. 우리는 분기를 마감하면서 ARR이 최소 10만 달러 이상인 고객 2,694명을 확보했으며, 이는 전년 동기 대비 16% 성장에 해당합니다. Michael Berry: 손익계산서로 내려가 보겠습니다. 3분기 매출총이익은 4억 6,600만 달러였으며, 매출총이익률은 74%로 1년 전 기간의 77%보다 낮습니다. 전년 동기 대비 매출총이익률 하락은 주로 Atlas가 전체 사업에서 차지하는 비중이 커졌기 때문입니다. Atlas의 매출총이익률은 전체 회사의 매출총이익률보다 약간 낮지만, 전년 동기 대비로는 계속 개선되고 있습니다.운영에서의 수입은 20%의 영업이익률로 전년 동기 19% 대비 1억 2,300만 달러였습니다. 당사는 당초 기대를 웃도는 더 강한 영업이익률 성과에 매우 만족하고 있으며, 이는 매출 실적이 예상보다 좋았던 점과 영업비용이 예상보다 낮았던 점 모두의 영향을 받았습니다. 3분기 순이익은 희석 주식수 8,690만 주를 기준으로 1억 1,500만 달러, 주당 1.32달러였습니다. 이는 전년 동기 희석 주식수 8,420만 주에서의 순이익 9,800만 달러 또는 주당 1.16달러와 비교됩니다. Michael Berry: 이제 재무상태표와 현금흐름을 보겠습니다. 우리는 3분기를 현금, 현금성 자산, 단기 투자, 제한 현금을 합쳐 23억 달러로 마감했습니다. 해당 분기 동안 약 51만 4,000주를 환매하기 위해 1억 4,500만 달러를 지출했으며, 이는 이전에 발표한 총 10억 달러 규모의 자사주 환매 승인에 따라 집행되었습니다. 영업현금흐름은 1억 4,400만 달러로 예상보다 훨씬 상회했으며, 잉여현금흐름은 1억 4,000만 달러였습니다. 이는 전년 동기 각각 3,700만 달러와 3,500만 달러와 비교됩니다. 당사의 현금흐름 결과는 주로 견조한 영업이익과 개선되는 운전자본 흐름, 특히 더 높은 현금 회수와 관련해 주도되었습니다. 우리는 앞으로 더 높고 더 일관된 잉여현금흐름을 창출할 수 있다는 확신을 유지하고 있습니다. Michael Berry: 이제 회계연도 '26의 나머지 기간에 대한 가이던스를 말씀드리기 전에, MongoDB에 합류한 이후 가이던스 접근 방식에 대해 우리가 해온 몇 가지 개선 사항을 간략히 recap하겠습니다. 무엇보다도, 우리는 매 분기마다 Atlas 성장에 대한 기대와 비-Atlas ARR 성장에 대한 기대를 보다 명확히 제시하고 있습니다. 다만, 우리는 다년 계약에 대한 예측을 신중하게 유지할 것이며, 가시성이 매우 명확한 계약만 포함할 것입니다. 목표는 사업에 대한 기대와 비-Atlas 사업을 안내하는 접근 방식에 대해 보다 투명한 관점을 제공하는 것입니다. Michael Berry: 이제 회계연도 '26의 나머지 기간 전망을 뒷받침하는 몇 가지 가정들을 공유하겠습니다. 첫째, 우리는 Atlas에서 견조한 모멘텀을 계속 보고 있으며, 올해 첫 3개 분기 동안 소비(usage) 성장률이 상대적으로 꾸준하게 나타났습니다. 또한 회계연도 '25와 비교했을 때의 유사한 계절 패턴도 확인하고 있습니다. 대형 고객과 소형 고객 모두가 점점 더 Atlas의 전략적 가치를 인식함에 따라, 기존 고객에서의 강세와 신규 계정에서의 모멘텀이 함께 나타나고 있습니다. 그 결과, 우리는 회계연도 '26 4분기에 Atlas의 매출 성장을 약 27%로 예상하고 있으며, 이는 이전에 예상했던 20% 중반대 성장보다 높은 수준입니다. 이 전망은 휴일 기간 동안의 역사적 계절 변동성과 소비 패턴을 감안하면서도 Atlas에 대한 지속적인 확신을 반영한 것입니다. Michael Berry: 둘째, 우리는 비-Atlas 사업에서 견조한 ARR 성장을 지속적으로 경험하고 있으며, 연중 4분기에 이미 보유 중이거나 또는 4분기에 마감할 것으로 예상하는 여러 대형 다년 계약에 대해 좋은 시야를 확보하고 있습니다. 이러한 역학을 바탕으로, 우리는 비-Atlas 사업이 회계연도 4분기에 전년 대비 한 자릿수 후반% 범위로 성장할 것으로 이제 예상하고 있습니다. Michael Berry: 셋째, 우리는 지속적인 성장을 이끌기 위해 엔지니어링, 마케팅, 그리고 직접 판매 역량에 대해 전략적 투자를 계속하고 있습니다. 계획된 일부 투자들은 예상보다 더 오래 걸려 실행되었고, 그 결과 회계연도 '26과 '27의 4분기로 이연되었으며, 이는 회계연도 '26의 영업이익률에 도움이 되었습니다. Michael Berry: 넷째, 우리는 잉여현금흐름 전환에 있어서도 지속적으로 진전을 이루고 있으며, 이제 회계연도 '26에 대해 100%를 초과할 것으로 예상됩니다. Michael Berry: 마지막으로, 우리는 직원의 주식보상(지분 보상)으로 인한 희석을 상쇄하는 데 도움이 되도록 자사주 매입 프로그램을 계속 실행할 것입니다. 또한, 이번 분기에는 자사주 매입에 더해 현금으로 직원 RSU의 가득(베스팅)에 따른 세금을 결산하기 시작했으며, 이를 새로운 주식을 발행하는 대신에 진행했습니다.또한 2026년 1월에 만기되는 당사 2026 노트와 관련된 콜(cap call)을 위해 100만 주가 넘는 주식을 지급받을 것으로도 기대하고 있습니다. 이러한 모든 조치는 장기적으로 주식 수를 관리하는 데 도움이 될 것이며, 귀하의 자본을 훌륭히 관리하는 책임 있는 청지기가 되겠다는 우리의 약속을 보여줍니다. Michael Berry: 이제 4분기 및 회계연도 '26 가이던스로 전환하겠습니다. 4분기의 경우, 현재 매출을 6억 6,500만 달러에서 6억 6,700만 달러로 예상하고 있으며, 이는 전년 대비 21%~22% 성장에 해당합니다. 영업이익률 약 21% 기준으로, 비GAAP 영업이익(operating income)은 1억 3,900만 달러에서 1억 4,300만 달러 범위가 될 것으로 기대합니다. 비GAAP 주당순이익은 8,650만 주의 희석주식수 기준으로 1.44달러에서 1.48달러 범위로 예상합니다. Michael Berry: 회계연도 '26의 경우, 이제 매출을 24억 3,400만 달러에서 24억 3,900만 달러 범위로 예상하고 있으며, 이는 기존 가이던스의 상단 대비 7,900만 달러 증가한 것이고, 연간 매출 성장률이 21%~22%를 의미합니다. 비GAAP 영업이익(operating income) 기대치를 상단 기준으로 1억 900만 달러 상향했으며, 영업이익률 약 18% 기준으로 4억 3,640만 달러에서 4억 4,040만 달러 범위를 목표로 하고 있습니다. 비GAAP 주당순이익은 희석주식수 8,670만 주 기준으로 4.76달러에서 4.80달러 범위가 될 것으로 예상합니다. 참고로, 4분기 및 회계연도 '26에 대한 비GAAP 주당순이익 가이던스는 비GAAP 세금충당금 20%를 가정합니다. Michael Berry: 회계연도 '27에 대해서는 4분기 콜에서 자세한 가이던스를 제공하겠지만, 오늘 여기 계신 상황에서 우리가 몇 가지 지표를 어떻게 생각하고 있는지에 대해 코멘트하고자 합니다. 첫째, 우리는 9월 Investor Day에서 제시한 장기 모델에 대한 우리의 확고한 의지를 유지하고 있으며, 행사에서 강조된 모든 목표를 향해 큰 진전을 계속하고 있습니다. 회계연도 '26에서 마진 확장과 자유현금흐름 성과가 모두 강하게 나타났고, 이 두 지표는 9월에 논의했던 장기 목표를 훨씬 상회하는 흐름을 보이고 있습니다. 회계연도 '27을 내다볼 때, 앞으로의 성장 동력을 만들기 위해 전략적 투자를 계속할 것입니다. 이러한 계획된 투자와 인원(Headcount) 추가 시점에 따라, 우리는 장기 모델에서 제시한 대로 평균적으로 마진 확장 100~200 베이시스 포인트, 자유현금흐름 전환 80%~100%를 계속 목표로 합니다. Michael Berry: 둘째, 당사의 비-Atlas 사업은 더 강한 실적에 힘입어, 특히 예상보다 더 큰 규모의 다년(멀티이어) 딜을 포함해, 회계연도 '26에서 기존 기대치를 상회할 궤도에 있습니다. 이러한 실적 상회와 회계연도 '27에 대한 현재 하향식(bottoms-up) 전망을 감안하면, 현재 우리는 회계연도 '27에서 비-Atlas 다년 거래가 매출에 의미 있는 역풍이나 순풍을 제공할 것으로 기대하지 않습니다. Michael Berry: 요약하면, 우리는 또 한 번 매우 강한 분기를 보냈습니다. 사업 전반에서 매출 성장을 견인하는 한편, 영업이익 기대치를 높이고 의미 있는 자유현금흐름을 창출할 수 있었던 점에 대해 기쁘게 생각합니다. 우리는 앞으로의 기회에 대해 매우 큰 기대를 하고 있으며, 장기 주주가치 성장을 위해 책임 있게 계속 투자하겠습니다. 그럼 Lisa, 이제 질문을 받기 위해 콜을 열겠습니다. Operator: 오늘 첫 번째 질문은 Morgan Stanley의 Sanjit Singh 님께서 해주실 예정입니다. Sanjit Singh: 회계연도 '26은 MongoDB에게 꽤나 뜻깊은 한 해가 된 것 같습니다. 팀 모두 축하드립니다. CJ, 이번이 첫 실적 발표 콜이시니, 여기서 들은 바에 따르면 목표는 AI 시대를 위한 기반 데이터 플랫폼이 되는 것입니다. 그 목표를 달성하기 위해, 막 일을 시작한 첫 45일, 아마도 그보다 더 짧은 기간 동안, 혹시 더 빨리 성과가 나올 수 있는 일종의 초기 조치나 점검하고 계신 것들이 있을까요? 어떤 것들이 있을지요? 그리고 장기적으로 봤을 때, 회사가 그처럼 AI 시대에 [ see or place ] 도달하기 위해 어떤 변화들을 만들거나 어떻게 발전시킬 수 있다고 생각하십니까? Chirantan Desai: 산짓, 감사합니다. 저는 지금 이 일에 28일째이고, 고객은 물론 혁신 팀과도 이야기를 나누었습니다. 여기에는 Voyage AI 팀뿐만 아니라 핵심 데이터베이스 팀들도 포함됩니다. 제가 첫째로 말씀드리고 싶은 것은, AI 워크로드를 위한 데이터 플랫폼으로서 MongoDB의 기회가 정말 크다는 점입니다. AI에는 실시간 운영 데이터가 필요하고, 올바른 맥락이 필요하며, 기업의 독자 데이터(엔터프라이즈의 데이터)와 LLM 모델이 가져오는 LLM 학습 성과 사이에서 최신 상태를 유지하고 있는지 확인해야 합니다. 그리고 무엇보다, 이 모든 요소를 합쳐 생각해 보면 MongoDB는 AI 워크로드를 위한 적절한 기반 플랫폼이 되기 위한 모든 구성 요소를 갖추고 있습니다. 고객과 이야기해 보면, 아직은 이른 단계입니다. 조직 내부에서 생산성 유형의 애플리케이션을 대상으로 하는 다양한 공동 작업형 코파일럿들이 나타나고는 있습니다. 예를 들어 은행이나 헬스케어 조직, 제조 조직 같은 곳에서요. 하지만 사업을 근본적으로 바꾸거나 고객을 더 잘 지원하는, 정말로 프로덕션에서 실행되는 AI 에이전트는 아직 보지 못했습니다. 많은, 많은 파일럿이 여전히 진행되고 있습니다. 이를 AI 네이티브 기업들과 비교해 보면, 규모를 바탕으로 정말 빠른 성장세가 있고요. 예를 들어, Postgres에서 MongoDB로 전환한 AI 네이티브 회사가 있는데, Postgres는 단순히 스케일링을 제대로 하지 못했기 때문이었다고 합니다. 또 다른 AI 회사는 운영 플랫폼뿐 아니라 임베딩과 벡터 데이터베이스를 사용하고 있다고 강조했습니다. 이 모든 것을 종합해 보면, 산짓, 제가 보는 바는 정말로 스케일된 에이전트형 플랫폼에서 기업들이 에이전트를 만들어 비즈니스를 변화시키려면, MongoDB가 매우 중요한 역할을 할 수 있다는 것입니다. 그리고 손에 잡히는 과제(낮은 과실) 관점에서 보면, 제가 보기엔 우리 임베딩 모델과 리랭킹(reranking) 모델이 오늘부터 고객이 시작할 수 있는 것들입니다. 그다음에는 우리 벡터 데이터베이스로 나아가서, 실시간 운영 스토어에도 우리를 활용할 수 있습니다. 저는 이렇게 생각하고 있으며, 초기 고객들과의 대화 몇 건이 이 이론을 확인해 주었습니다. Sanjit Singh: 알겠습니다. 아직 이른 단계인 건 알겠고, 그런 관점의 말씀을 들을 수 있어 좋습니다. 그리고 저에겐 후속 질문 하나가 있는데, 일종의 시가평가(mark-to-market) 질문입니다. 달력 연도 '24, 회계 연도 '25의 워크로드가 전년도에 비해 품질이 개선된 것 같더군요. 그래서 내년 성장의 관점에서 달력 연도 '25 워크로드가 요인이 되지 않을 가능성이 있다면, 달력 연도 '25 워크로드가 어떻게 형성되고 있는지에 대한 견해를 듣고 싶습니다. 또한 올해 워크로드의 품질에 대해서, 그 품질이 어떤지 감을 주실 수 있을까요? Michael Berry: 산짓, 저는 마이크입니다. 그래서 우리가 준비된 발언에서 말씀드린 내용과, Q2에서도 우리가 확인했던 내용은 이렇습니다. 우리가 실제로 보고 있는 것은 더 큰 고객들에서의 강세입니다. 그것은 신규 워크로드뿐만 아니라 기존 워크로드에서도 나타납니다. 우리는 그 워크로드들이 어느 달력 연도에 추가됐는지를 기준으로 둘로 나눠서 보고 싶지 않습니다. 우리가 말할 수 있는 건, 더 큰 고객들에서의 성장을 계속 보고 있다는 점입니다. 그 고객들은 더 오래 성장하고 있고, 더 커지고 있고, 더 오래 커지고 있습니다. 이 점이 좋습니다. 그리고 그 모습이 미국 전역에서도 보이고, EMEA에서도 기반이 넓게 나타납니다. 그리고 Atlas가 점점 더 커질수록, 그런 것들이 다 합쳐집니다. 확장하고 추가하기 때문이죠. 그래서 우리는 각 연도에 들어가서 상세히 설명하기보다는, 특히 미국과 EMEA에서의 더 큰 고객들의 성장에 집중하겠습니다. 도움이 됐으면 좋겠습니다. Operator: 그리고 다음 질문은 Goldman Sachs의 Matt Martino 라인에서 들어오겠습니다. Matthew Martino: 또 한 분기 가속이 나와서 좋네요. CJ, 몇 주밖에 안 되셨지만, MongoDB에서 고객들이 지금 가장 중요하게 생각하는 것이 무엇인지 듣고 싶습니다.고객과의 대화에서, 사업을 새로운 관점으로 바라볼 때 반복해서 나타나는 주제는 무엇인가요? 치란탄 데사이: 물론입니다, 매트. 먼저 말씀드릴 건데요. 현대화 노력은 온프레미스에서 단순히 돌아가고 있는 워크로드일 수도 있고, 대규모 엔터프라이즈에서의 경우일 수도 있습니다. 혹은 클라우드로 이동하는 워크로드이거나, 때로는 복원력(resiliency)을 위해 여러 클라우드로 이동하는 경우도 있습니다. 그리고 이러한 변화가 진행되는 상황을 두고 대규모 통신 회사, 대규모 헬스케어 회사, 대규모 테크 회사와 이야기해보면, 그 밖에도 수많은 사례를 들 수 있습니다. 그 같은 전환이 여전히 진행 중이라는 사실을 이해하려고 하니 꽤 놀랐습니다. 최근에는 대규모 통신 회사의 CTO와 대화했는데, 그분은 하이퍼스케일러(hyperscaler) 다른 곳으로 1,300개+ 애플리케이션을 옮기고, 어떤 워크로드가 MongoDB에 가장 잘 맞는지 판단하려고 한다고 하더군요. 결국 멀티클라우드나 퍼블릭 클라우드 전환은 계속되고 있습니다. 그리고 제가 이 고객들과 대화하면서 느낀 직관적인 감각으로는, 최소 향후 5~7년은 계속될 것입니다. 그래서 바로 그 특정 TAM은 MongoDB에 여전히 매우 크게 존재합니다. 이제 이 고객들은 동일한 그룹인데, 애플리케이션 스택을 현대화하려고 하면서도 동시에, 제가 보기엔 규모 있게 고객을 대상으로 하거나 때로는 직원들을 대상으로 하는 에이전트(agents)는 아직 잘 보이지 않더라고요. 많아야 10, 15, 20개 정도일 수는 있지만, 그들이 돌리는 수천 개 애플리케이션과 비교하면 많지 않습니다. AI 애플리케이션 영역에서는 때로는 임베딩 모델(embedding models)로 실험하기도 하고, 벡터 데이터베이스(vector database)로 실험하기도 하며, 혹은 MongoDB를 실시간 운영 데이터베이스(real-time operational database)로 활용하기도 합니다. 두 번째 측면은 아직 비교적 초기 단계이지만, 엔터프라이즈와 대규모 엔터프라이즈에서 AI 워크로드를 생각할 때 우리는 그만큼 아주 잘 포지셔닝되어 있다고 봅니다. 마지막으로도, 아시다시피 혹은 아실 수도 있는데, 저는 뉴욕 시티에서 제 시간의 절반을 보내고, 실리콘밸리에서 제 시간의 절반을 보낸 뒤, 실리콘밸리 네트워크와 AI-native 기업이나 디지털 네이티브(digital-native) 기업들과 이야기하면서 들은 바에 따르면, 관계형 데이터베이스(relational database)의 특정 대안들은 AI 워크로드가 근본적으로 비정형(unstructured) 및 반정형(semi-structured) 데이터에 기반하기 때문에 그냥 스케일이 되지 않는다는 겁니다. 그러고 나서 때로는 명시적으로 MongoDB를 선택합니다. 그래서 저는 이걸 3가지 버킷(buckets)으로 나눴습니다. 첫 번째 버킷은 핵심(core)이며, 여전히 클라우드 전환, 디지털 전환, 현대화 같은—어떤 용어를 쓰든—그 부분은 계속 성장할 것입니다. 사람들이 규모 있게 AI 에이전트를 만들면, MongoDB가 할 역할이 있고, AI-native 기업들과 이미 규모 있게 사용하는 일부 기업들은 관계형 세계의 대안들이 스케일이 되지 않기 때문에 MongoDB를 사용하고 있습니다. 이게 제가 생각하는 3가지 버킷과, 이런 대화가 어떻게 진행되고 있고 그들을 위해 무엇을 할 수 있는지에 대한 초기의 제 멘탈 모델입니다. 매튜 마티노: 정말 명확합니다. 그리고 그다음으로, 마이크, 아주 짧게 후속 질문드릴게요. Atlas와 non-Atlas 모두에서의 성과가 좋았던 건 보이긴 했는데, 영업이익률(op margins)이 현재 중기 프레임워크 대비 약 200 베이시스포인트(basis points) 낮다면, 재투자(reinvestment)에 대한 철학은 어떻게 생각해야 할까요? 그리고 2027 회계연도(fiscal '27)까지 내다봤을 때, non-Atlas에서의 여지와 마진 확장 가능성을 어떻게 봐야 할지도 궁금합니다. 마이클 베리: 네. 질문 주셔서 감사합니다, 매트. 모두들 27에 집중하고 있을 거라는 건 확실히 알고 있습니다. 그래서 말씀드릴 건데요. 우리는 다음 콜에서 27을 어떻게 보게 될지 안내하겠다는 겁니다. 그리고 우리가 말씀드리고자 하는 바는, 그 내용이 Q4에 대해 가지고 계신 가이던스(guidance)에 이미 내재되어 있고, 제가 준비된 발언(prepared remarks)에서도 말씀드렸습니다. 우리는 계속 투자하고 있고, 앞으로도 계속 투자할 것입니다. 특히 엔지니어링(engineering) 쪽을 중심으로 한 일부 투자는 계속할 계획이고, 마케팅(marketing)은 상대적으로 덜하지만, 확실히 세일즈 역량(sales capacity)과 관련된 부분은 Q4로 미뤄졌습니다. 그래서 27 회계연도에도 OpEx는 계속 증가할 것으로 보셔야 합니다. 하지만 동시에, 맷, 그래서 우리가 시간을 내서 “이봐요, 9월에 여러분과 이야기했던 내용으로 다시 방향을 잡아 드리고 싶습니다”라고 말한 이유가 있는데요. 우리는 여전히 마진 확장을 기대합니다. 다만 그게 더 확실히 보이는 건 26 회계연도 수치에서라는 점을 보시면 됩니다. 그것이 대부분은 매출 성장(revenue growth)에서 오고 있기 때문입니다.내년에는 그럴 것으로 기대하고 있습니다. 우리는 계속해서 매출을 성장시킬 것입니다. 사업에 계속 투자할 것이지만, 그 확장을 이끄는 것은 사업 모델이 계속될 것입니다. 그러므로 특히 그 3가지 영역 전반에 걸쳐 우리가 계속 투자하는 모습을 보실 것으로 예상하시면 됩니다. 진행자: 그리고 다음 질문은 UBS의 Karl Keirstead 님으로부터 오겠습니다. Karl Keirstead: 좋아요. 훌륭합니다. 감사합니다. 먼저 CJ, 합류를 환영합니다. 앞으로 몇 년 동안 함께 일하게 되어 기대됩니다. 질문이 있습니다. 보아하니, 이미 AI 꼬리바람이 시작되기 전부터 이러한 좋은 숫자 세트를 코어의 강점으로 설명하고 계신 것 같습니다. 코어의 강점을 근본적으로 무엇이 이끌고 있다고 보시는지 정의해 주실 수 있을까요? 그리고 혹시 Mongo가 이미 AI 꼬리바람을 받고 있는 것 아닐까, 즉 AI에 앞서 데이터를 현대화하려는 데 대한 관심이 높아져서 이 코어 강점이 사실상 AI와 관련된 것일 수 있다고 느끼시나요? Chirantan Desai: Karl, 반갑습니다. 그리고 수요일에 뵙게 되어 기대하고 있습니다. 제 관점에서 코어 강점은—현대화가 필요하다는 점이 중요한데—그에 해당하는 워크로드에는 구조화되지 않았거나 준구조화된 데이터가 많고, 그 점에서 이상적으로 MongoDB에 적합하다는 것입니다. 이제 AI에 관해 말씀드리면, AI가 더 많은 현대화 노력을 촉진할 가능성은 있을까요? 가능성은 있지만, 결정적이라고 보긴 어렵습니다. 우리가 발언에서 공유드렸듯이, 엔터프라이즈 상단(high end)에서 우리가 약 1년 전, 1.5년 전 인수한 워크로드의 소비가 계속해서 올바른 방향으로 상승하고 있습니다. 이는 곧바로 판매(GTM) 팀들이 엔터프라이즈 상단에 집중하고 있기 때문입니다. 또한 유럽에서도 전반적인 강세가 나타났습니다. 그리고 그것은 제가 말씀드린 정책(policy)과 관련된 것들, 청구 엔진(claims engine)과 같은 대규모 보험 회사의 코어 비즈니스와 거의 같은 맥락입니다. 그래서 저는 특히 이렇게 봅니다. 즉 코어가 현대화되면 AI 워크로드에도 도움이 되고, 맞습니다. 이 두 가지는 상호 배타적이지 않기 때문입니다. 그리고 Karl, 한 가지 말씀드리고 싶은 건—제가 과거에 AI 기술을 구축하며 쌓은 제 개인적인 경험입니다. AI 팀은 보통 코어 데이터 팀과는 별개의 팀입니다. AI 팀은 코어 데이터 팀에 의존합니다. 코어 데이터 팀이 느리면, AI 팀은 혁신 속도(innovation velocity)로 스스로를 평가하기 때문에 정말 좌절하게 됩니다. 제 개인적 경험은 이렇습니다. 코어 팀이 민첩하지 않으면 스키마가 유연하지 못해서, 실제로 AI가 느려집니다. 따라서 이것은 당신의 이론—아직 초기 단계에 있는 AI 혁명이 엔터프라이즈의 다른 부분에서 현대화를 이끌고 있다는—이 잠재적으로 맞을 수 있다는 점을 뒷받침하는 사실들 중 일부입니다. Karl Keirstead: 알겠습니다. 그다음 Mike, 당신에 대해서는, 내년도(다음 분기) Atlas에 대한 보다 더 명확한 가이던스를 현 라인에 계신 모두가 높이 평가할 거라고 생각합니다. 그래서 감사합니다. 무엇이 그걸 이끌고 있나요? 단순히 당신과, 그리고 상대적으로 새로 앉으신 자리에서—가이던스에 대해 더 투명하게 공개하고 싶어서 그런 건가요? 아니면 Mike, Atlas에서 실제로 뭔가가 바뀌고 있는 겁니까? 이제 규모가 커져서 예측 가능성이 높아졌기 때문에, 이제 더 구체적인 가이던스를 제시하는 것이 더 타당해진 건가요? Michael Berry: Karl, 질문해 주셔서 감사합니다. 아마도 둘 다 조금씩인 것 같습니다. 첫째는, 우리가 제공하는 가이던스 뒤에 무엇이 있는지에 대해 여러분에게 조금 더 많은 가시성을 주고 싶다는 점입니다. 그게 1번이었습니다. 또한 Atlas가 이제 거의 20억 달러(2 billion) 규모의 비즈니스가 되면서, 그 부분에 대한 예측에 대해 더 확신이 생겼습니다. 그 팀도 그 부분을 예측하는 데 있어 훌륭한 일을 해냈습니다. 그래서 Q4에 숫자를 제시할 때, 여러분이 그 가시성을 가질 수 있도록 하고 싶었던 겁니다. 하지만 한편으로는, 우리가 바라기로는 어느 정도 어떻게 될지에 대해 꽤 좋은 시야를 갖고 있습니다. 다만 Q4는—일부 계절적인 연말 휴일 패턴이 있어서 다소 예측하기 어려울 수 있다는 점을 염두에 두셔야 합니다—과거 Q4에서 그것이 실제로 어떻게 나타났는지도 봤기 때문입니다.그래서 방금 드린 안내와 관련해 한 가지 말씀드리고 싶습니다. 운영자: 그리고 다음 질문은 Barclays의 Raimo Lenschow 라인에서 나오겠습니다. Raimo Lenschow: CJ, 저도 저로부터도 건승을 빕니다. 질문이 2개 있는데요. 하나는 CJ에게, 하나는 Mike에게입니다. CJ, -- Mongo의 도입과 관련해 핵심적인 것 중 하나는 그게 개발자 쪽에서 일어난다는 점입니다. 왜냐하면 결국 개발자들이 실제로 무엇이 사용되는지 같은 것을 좌우하는 큰 동력이기 때문입니다. 현재 많은 AI가 미국 서부에 있습니다. 그럼 Mongo로 AI를 -- 개발자들의 참여를 높여서 밸리에서 흔히 나오는 Postgres라는 내러티브에 맞서려면 어떻게 생각하고 계신가요? 그리고 Mike, 당신은요. 내년에는 EA가 작년의 모든 것에서 이점을 얻지 못하고 있는데요. 우리 수치를 ARR 성과에 기반으로 삼아야 할까요? 그리고 그게 맞는 방향이라고 생각하십니까? Chirantan Desai: 감사합니다, Raimo. 말씀을 들어서 반갑습니다. 먼저 -- 서부 해안에 대한 당신의 말씀과 관련해 약간의 역사적 맥락이 있습니다. 제가 먼저 이전 CEO인 Dev Ittycheria에게, 그분과 팀이 시작한 ‘reclaim the Bay’ 이니셔티브에 대해 이야기해 달라고 하겠습니다. 그리고 이어서 저는 제가 서부 해안에서 그것을 어떻게 보고 있는지 구체적으로 말씀드리겠습니다. Dev Ittycheria: Raimo, 여기 Dev입니다. CJ가 말씀드린 것처럼 우리는 이전 통화에서도 이 부분을 이야기했지만, 팬데믹 기간과 팬데믹 이후에 우리가 그 지역을 소홀히 했다고 느꼈기 때문에 베이 지역에 재투자하기 위해 의도적으로 많은 노력을 기울였습니다. 그리고 당연히 AI-네이티브 기업들이 새로 대거 런칭되기도 했습니다. 그래서 거리의 발로 더 많이 뛰는 것, 그 세계를 지원하기 위한 마케팅 노력을 더 기울이는 것에 있어서도, 스타트업 생태계에 더 투자하는 것뿐 아니라 벤처 커뮤니티에도 더 투자해서 MongoDB의 진정한 가치 제안을 사람들이 이해하도록 만드는 데에도, 상당히 집중된 노력을 해왔습니다. 그 지역에서 해커톤 같은 것들과 다른 행사들도 해왔습니다. 그래서 팀이 정말로 이 초기 AI-네이티브 기업들을 지원하고 서비스하는 데 집중하고 전념하고 있고, 그게 이제 성과로 나타나기 시작했습니다. 우리는 그곳의 진전이 정말 좋다고 느끼고 있지만, 앞으로 어떻게 될지는 CJ가 말씀드리겠습니다. Chirantan Desai: 감사합니다, Dev. 그리고 이건 서부 해안, 샌프란시스코의 ‘reclaim the Bay’입니다. Raimo, 이것은 100% 사실인데요. AI-네이티브 기업들에 대한 투자가 정말 많고, 우리가 개발자 커뮤니티로서 그들보다 더 많은 주목(마인드 셰어)을 얻고 그들 앞에 나설 수 있다면 분명 도움이 될 것입니다. 말씀하신 개발자 커뮤니티는 서부 해안에서 저희에게도 매우 중요한 커뮤니티입니다. 그래서 제가 개인적으로 서부 해안 쪽에서 시간을 보내고 있습니다. 또한 서부 해안 커뮤니티에 대한 깊은 인맥도 있는데, 벤처 커뮤니티뿐 아니라 규모가 있는 테크 기업 쪽 인맥도 있습니다. 저는 이미 그 네트워크를 활용해 피드백을 받기 시작했습니다. 이번 분기, 즉 4Q에 저희는 몇 년 만에 샌프란시스코에서 1월 15일에 .local을 다시 시작합니다. 그 자리에서 MongoDB로 구축한 회사들을 초청하고, MongoDB 위에 구축해야 하는 이유에 대한 훌륭한 발표자들도 모시며, 개발자 커뮤니티를 대상으로 한 그 1월 15일 컨퍼런스에서 직접 해볼 수 있는(핸즈온) 경험을 보여드릴 것입니다. 제가 보기에, 수많은 CEO 창업자들뿐 아니라 더 작은 회사나 중견 기업의 개발자들과도 이야기해보면, Mike와 Dev가 처음 승인한 마케팅 투자 같은 모든 노력들이 다음 회계연도로 넘어가면서 성과로 이어지기 시작할 것입니다. Michael Berry: 그리고 Raimo, 질문 주셔서 감사합니다. Mike입니다. 내년에는 Atlas가 아닌 사업(비-Atlas)과 관련해, 멀티이어 역풍에 대해 질문이 많았습니다. 그래서 그 점을 질문해 주셔서 감사합니다. 우리는 회계연도 '27에 대해서는 가이드를 제공하지는 않습니다. 다만 지금 이 자리에서 말씀드리자면, 여러분이 비-Atlas의 연간 매출 성장률을 본다면 약 4% 정도이고, 그 중간에서 1자릿수 초반대 저성장 정도가 내년을 생각할 때의 좋은 범위일 것이라고 저는 방향을 잡아 드리겠습니다. 오늘 여기서의 관점에서요. Operator: 그리고 다음 질문은 Stifel의 Brad Reback 님으로부터 들어오겠습니다. Brad Reback: 좋습니다. 이게 누구를 위한 질문인지 잘 모르겠지만, Atlas 내 신규 고객 강도에 대한 코멘트에서, 과거에 비해 넷 신규 워크로드(net new workloads)에서 신규 고객이 더 빠르게 램프업(ramp up)되는 것을 보고 계신가요? 그렇다면 그 이유는 무엇인가요? Chirantan Desai: Brad, 제 첫 번째 관찰은 팀—엔지니어링 팀이 8.0과 그 이후의 모든 후속 포인트 릴리스(point releases)를 출시하는 과정에서 정말 훌륭한 일을 해냈다는 점입니다. 그 덕분에 Atlas를 더 빠르게 도입할 수 있고, 마찰이 줄어듭니다. 셀프 서브 채널을 통해 오시든, 대규모 엔터프라이즈가 Atlas로 전환하든 말이죠. 그래서 저는 그 점을 먼저 말씀드리고 싶습니다. 그리고 맥락 관점에서 Dev가 코멘트를 추가로 제공하도록 부탁드리겠습니다. Dev Ittycheria: 네. Brad, 제가 또 말씀드리고 싶은 건, 셀프 서브 팀이 고객이 더 빠르고 더 쉽게 온보딩할 수 있도록 마찰을 정말 제거했다는 것입니다. 그리고 8에서 우리가 보았던 성능—가격 성능(performance—price performance) 향상에 더해, 이제 8.2에서는 더 나아진 성과를 봤는데, 이게 신규 고객들이 얻는 트랙션을 크게 이끌고 있습니다. 그들은 성능상의 이점을 빠르게 확인하고, 또 그에 맞춰 잘 확장하고 있습니다. 그래서 이것이 고객을 효율적으로 계속 확보할 수 있게 해줍니다. Michael Berry: 그리고 마지막으로 한 가지, Brad. 그 매출을 보면 그 부분은 물질적으로(materially) 크게 변하지 않았습니다. 처음 온보딩할 때는 어쨌든 아주 소수의 숫자라서, 이게 미치는 영향이 크지 않습니다. 지난 몇 년 동안 그 코호트(cohort)에서 크게 달라진 것을 보지 못했습니다. Brad Reback: 좋습니다. 그다음으로 CJ, 짧게 후속 질문 하나만 드리겠습니다. 철학적으로 Mongo와 관련해 M&A를 어떻게 생각하시나요? 필요하다면 어떤 종류의 것들을 인수해야 한다고 보시나요? Chirantan Desai: Brad, 당신은 저를 잘 알죠. 저는 유기적 성장(organic growth)을 크게 믿는 사람입니다. 팀, Dev와 팀이 기술 플랫폼에 대해 아주 탄탄한 기반을 마련해놨다고 생각합니다. 그리고 2월의 Voyage AI는 정말 훌륭한 인수였는데, 팔로알토(Palo Alto)에서 믿을 수 없을 만큼 훌륭한 팀을 얻게 됐습니다. MongoDB를 대표해서 제 목표는 언제나 우리 자신의 팀과 기술을 믿는 것입니다. 우리는 큰 시장에 참여하고 있고, 만약 인접한 특정 기술이나 로드맵을 가속하는 데 도움이 되는 훌륭한 팀을 얻을 수 있다면, 그런 유형의 M&A도 항상 고려할 것입니다. Operator: 그리고 다음 질문은 Wolfe Research의 Alex Zukin 님으로부터 들어오겠습니다. Aleksandr Zukin: CJ, 아마 당신에게 드리는 질문일 것 같습니다. 당신이 초기 비전에 대해, 제 생각에 많은 생각을 공유해주셨더라고요. 코어(core)의 3가지 기둥, 엔터프라이즈 AI 기회, 그리고 AI 네이티브(AI natives)에 대해 말씀하셨죠. 그런데 제가 좀 더 파고들고 싶은 건, 네트워크 오퍼링(network offering)에서 당신의 고유한 역량이, 물론 가장 손쉬운(lowest hanging fruit) 영역은 아닐 수 있지만, 향후 12~24개월 동안 가장 큰 임팩트를 만들 수 있는 지점이 어디라고 보시는지입니다. 즉, 성장의 급격한 전환(growth inflection)을 만들어낼 수 있는 추가적인 기회가 어디에 있다고 보시나요? Chirantan Desai: Alex, 그리고—당신도 알다시피—제가 갖고 있는 엔터프라이즈에 대한 시각과 고객 집착(customer obsession), 그리고 대기업의 기술 리더들과 수년간 형성해온 관계가 있습니다. 그래서 제 관점에서, 제가 우리의 영업-시장(go-to-market) 팀들에게 크게 도움이 될 수 있는 영역이 두 가지가 있습니다. 첫째는 Fortune 500인데, MongoDB는 지금 그것이 침투하고 있는 속도보다도 더 높은 속도로 침투할 수 있습니다. 기존 계정 내에서도 그렇고, 우리가 새로 확보하는 신규 계정에서도요. 그래서 Fortune 500이 첫 번째입니다. 그리고 제가 유럽에서 영업 팀들과 함께 있을 때, 그들이 타깃팅하는 많은 고객이 있었습니다. 기존 고객을 포함해서, 대형 은행, 제조 기업 등도 포함되는데요. 그들이 확장을 시도하는 과정에서, 기술 구매자들과 제가 개인적으로 맺고 있는 관계가 도움이 될 수 있습니다. 그래서 첫 번째 바구니(bucket number one)는 확실히 말씀드리건대, Fortune 500과 Global 2000의 상위권—엔드 오브 엔터프라이즈(end of the enterprise)입니다.둘째로, 그와는 다른 극단은 AI 네이티브 회사들인데, 이 회사들은 오랫동안 실리콘밸리에 거주해 왔습니다. 벤처 커뮤니티가 어디에 투자하는지, 그리고 도메인 특화 AI 회사든 기반(프랜더멘털) 회사든 그곳에 관계가 있는 사람들이라는 점을 이해하고 있습니다. [ 101, 280 and 237 ] 전반에 걸쳐서요. 그리고 저는 또한 -- 제 생각에는 시간이 지나면서 그것이 MongoDB에 대해 의미 있는 비즈니스가 되도록, 그 회사들이 사용하는 기반 인프라가 된다면 -- 올바른 방식으로 씨앗을 심을 계획입니다. 그러니까 제가 개인적으로 많은 시간을 쏟을 2가지 극단이 이것입니다. 알렉산드르 주킨: 훌륭합니다. 그리고 올해 Voyage AI 인수가 포트폴리오에서 일종의 크라운 주얼이라고 말씀하셨는데요. AI 네이티브 관점에서 특히 그곳의 기회가 무엇인지, 구체적으로요. 지금 Voyage로 착지하고 있나요? Atlas로 착지하고 있나요? 아니면 둘 다 이제는 어느 정도 지속적인 속도로 진행되고 있나요? 그 증분( incremental ) 차별화 포인트가 무엇인지 이해할 수 있게 도와주세요. 치란탄 데사이: 네. 제가 제 발언에서 든 한 가지 예시가 있습니다. 제 생각에는 성장률이 매우 높은 AI 회사가 있는데, 아주 잘하고 있고 앞으로도 매우 큰 회사가 될 겁니다. 저는 그에 대해 전혀 의심이 없습니다. 그 회사는 Postgres와 몇몇 다른 기술, 그리고 사용하던 Redis 등으로는 확장(스케일)하지 못했습니다. 그래서 완전히 MongoDB로 옮겼고, 주 단위와 월 단위 성장률이 엄청나게 고무적이더라고요. 또 저는 이 워크로드가 돌아가는 하이퍼스케일러 측에도 이야기를 했는데, 거기에서도 “와, 이 회사 정말 잘하고 있네”라고 같은 반응을 보였습니다. 즉, Postgres가 확장 문제를 겪었기 때문에 그 위에 MongoDB가 기반이 된 겁니다. 다른 극단으로는, 제가 꽤 성공한 AI 네이티브 회사 하나와 이야기를 했습니다. 그 회사는 ARR이 괜찮고 꽤 빠르게 성장하고 있었어요. 제가 “창업자(Founder)나 CEO가 기술적으로 아주 능숙한데, MongoDB를 고려해 본 적이 있나요?”라고 했더니, 그가 “CJ, 우리는 안 했어요. 우리는 자체 벡터 데이터베이스를 만들었고, 그런 것들이죠”라고 말했습니다. 그리고 제가 그 Alex에게 약 10일 전에 이야기했을 때, 그는 포트폴리오를 보고는 “일단 임베딩부터 시작해 보자”라고 했습니다. 그래서 Voyage AI로 임베딩을 먼저 테스트해 보려고 합니다. 물론, 왜 우리 임베딩이 검색 등의 정확도를 개선하고 성능도 향상시키는지에 대해 그에게 입증해야겠죠. 그래서 그는 “Voyage AI의 임베딩 모델부터 시작하자. 그게 CJ 기준에서 잘 되면, 우리 집에서 자체 제작해서 만든 벡터 DB를 MongoDB로 교체할 의향이 있어. 그리고 만약 그게 잘 작동하면, 결국 내 운영 데이터베이스도 교체해서 MongoDB를 쓰는 방안까지도 고려해 보겠다”라고 말했습니다. 즉, 이런 종류의 상황에서는 그들이 이미 어떤 트랙을 타고 있기 때문에 Voyage AI 임베딩으로 착지할 수 있습니다. 그리고 저는 MongoDB의 아주 큰 고객사에서도 비슷한 걸 보고 있습니다. 그쪽에서 AI 이니셔티브를 담당하는 분과 이야기했는데, 그들은 Voyage AI의 임베딩과 리랭킹(reranking) 모델을 정말 좋아했고, 이미 2개의 큰 워크로드에 대해서 승인해 둔 상태였습니다. 그래서 단답으로 말씀드리면, 우리는 확실히 그쪽에도 착지할 수 있습니다. 알렉산드르 주킨: 멋진 시너지처럼 들리네요. 운영자: 오늘의 마지막 질문은 Wells Fargo의 Ryan MacWilliams 님이 해 주시겠습니다. Ryan MacWilliams: 소비자 앱 개발 환경이 더 강해지고 있습니다. 새로운 iOS 앱 개발이 여러 해 기준 최고치를 기록할 정도로 급증했거든요. 우리는 이것이 에이전틱 코딩(agental coding) 때문이라고 생각합니다. 물론 아직 이르긴 하지만, 엔터프라이즈 측면에서는 고객들이 엔터프라이즈 애플리케이션을 구축하는 데서 제품 개발 속도가 더 빨라지는 것을 보고 계신가요? 치란탄 데사이: Dev에게 그의 의견을 먼저 묻고, 그다음에 제 의견을 말씀드리겠습니다. Dev 이티체리아: 네. 우리가 보고 있는 건, 확실히 프로토타이핑과 반복(iteration)이 많이 일어나고 있다는 점입니다. 다만 엔터프라이즈 요구사항 자체는 보안, 내구성(durability), 성능 측면에서 여전히 꽤 강하고 엄격한 요구사항이 있습니다. 그래서 프로토타입을 내는 것과, 엔터프라이즈가 실제로 신뢰할 수 있는 프로덕션 수준의 시스템을 갖추는 것 사이에는 큰 차이가 있습니다.그리고 그런 애플리케이션을 엔터프라이즈급으로 만들기 위해서는 여전히 많은 작업이 필요합니다. 하지만 [ cogen ] 도구의 등장이 소프트웨어 개발의 속도와 진행 속도를 더 높일 것은 분명합니다. 제가 앞서 말한 것처럼, 우리가 AI를 순풍(tailwind)이라고 보는 큰 이유 중 하나가 바로 이것입니다. 더 많은 소프트웨어, [indiscernible] 더 많은 데이터베이스, 그리고 점점 더 많은 전략을 만들어낼 수 있는 능력이 소프트웨어 안에 캡슐화되어 있기 때문입니다. 그런 관점에서 보면, 우리는 이것이 모두에게 좋은 소식이라고 생각합니다. Chirantan Desai: 네. 그리고 제가 덧붙일 것은 하나뿐인데요. 제가 오랫동안 이야기해 온 고객들과 이야기할 때 보면, 규제가 엄격한 산업들—예를 들어 금융 서비스, 헬스케어, 공공 부문—에서는 AI 에이전트가 프로토타입 수준이냐 프로덕션(실서비스) 수준이냐에 대한 요구가 크게 다릅니다. 고객들은 거버넌스, 감사 가능성, 이런 것들을 원하고, 동시에 혁신과 속도에 대한 필요도는 매우 높습니다. 그래서 저는 아직 보지 못했습니다—고객들이 저에게 CJ, “우리는 프로덕션에 에이전트를 10개 운영하고 있습니다. 15개를 운영하고 있습니다”라고 말하곤 하죠. 그런데 제가 정말 물어보면, “그게 정말로 고객을 직접 상대하는(고객 대응) 형태입니까? 그들이 도출하는 확률적 결과에 대해 감사(audit)를 할 수 있습니까?”라고 묻습니다. 답은, “아직 그 부분을 작업 중입니다”입니다. 그게 곧바로 일어나지 않을 거라는 뜻은 아니지만, 아마도 계속 일어나지 않을 것이라는 말이죠. 다만 저는 아직 꽤 초기에 있다고 느낍니다. 그리고 그들이 에이전트를 구축하는 환경 자체도, 그쪽 얘기로는 하나를 해보면 안 되니까 다음 걸로 넘어간다고 합니다. 그래서 이런 도구를 제공하는 일부 AI 회사들의 이탈(churn)도 현실적인 문제입니다. 그렇기 때문에 저는 MongoDB 기회에 대해 특히 더 고무되어 있습니다. 우리는 운영 데이터용 플랫폼을 갖추고 있고, 최고의 벡터 데이터베이스도 갖추고 있으며, 임베딩 모델도 갖추고 있어, MongoDB 플랫폼을 사용해 엔터프라이즈 규모에서 편안하게 실제 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. Ryan MacWilliams: 훌륭합니다. 정말 그 디테일이 도움이 됐습니다. 그 다음 마이크를 위해, Atlas 4Q 성장 가이던스 관련해서요. 그 부분 설명해주셔서 감사합니다. 한 가지 빠른 확인만 드리면, 이 4Q Atlas 가이던스에서는 가시적으로 '핀'(pin) 쪽에 더 가까운 결과를 기대해야 할까요, 아니면 과거 선례와 일관된 가이던스 철학을 기대해야 할까요? Michael Berry: 네. 감사합니다. 골프 비유 쪽으로는 들어가고 싶지 않습니다. 그리고 라이언, 당신은 알다시피 저는 하키 비유를 더 좋아하죠. 제가 말씀드리고 싶은 건 이렇습니다. 우리는 Atlas에 대해 정말 좋게 보고 있습니다. 지금까지 굉장히 좋은 한 해를 보내고 있습니다. 4분기에도 좋은 흐름을 이어갈 것으로 보며, 성장에 대해 여전히 기대가 큽니다. 다만 4분기에 대해서는—연말연시의 시즌성 휴일 패턴 때문에—다소 예측이 어려울 수 있고, 과거 4분기에서 실제로 그런 모습을 봤기 때문에—우리는 4분기에는 신중하게 접근하고 있습니다. 그래서 휴가 시즌이 시작될 때 우리는 신중함이 필요하다고 말씀드리고 싶습니다. Operator: 감사합니다. 이상으로 오늘 Q&A 세션을 마치겠습니다. 이제 콜을 MongoDB의 사장 겸 CEO인 CJ Desai에게 다시 넘기겠습니다. 진행 부탁드립니다. Chirantan Desai: 감사합니다, Lisa. 요약하자면, 우리는 세 번째 분기에서 예외적으로 우수한 성과를 달성했습니다. Atlas의 성장 가속, 견실한 고객 추가, 그리고 유의미한 영업 이익률의 성과가 이를 보여줍니다. 우리는 2026년 4분기와 연간 전체의 매출 및 영업이익 가이던스를 상향 조정하고, Investor Day에서 제시한 장기 재무 모델에 대한 우리의 약속을 재확인합니다. 우리의 결과는 의미 있는 AI 순풍(tailwind)이 나타나기 전에도 MongoDB의 핵심 사업이 모든 엔진을 가동하고 있음을 보여줍니다. 동시에 우리는 AI 시대를 위한 세대(Generation)급 현대적 데이터 플랫폼이 되기 위한 독특한 위치에 있습니다. 그러면서도 견고하고 효율적인 성장을 이끌어낼 것입니다. 모두 함께해 주시고, 들어주셔서 감사합니다. Operator: 이것으로 오늘 컨퍼런스 콜을 마치겠습니다. 여러분 모두 연결을 해제하셔도 됩니다.