Snowflake Inc.

진행자: 안녕하세요. 오늘 진행된 Snowflake Inc. 2026 회계연도 3분기 실적 컨퍼런스콜에 참석해 주셔서 감사합니다. 제 이름은 Jayla이며, 오늘 중계 진행을 맡겠습니다. 통화의 발표(프레젠테이션) 부분에서는 모든 라인을 음소거하지만, 질문할 수 있는 기회를 제공하겠습니다. 이제 컨퍼런스를 당사 호스트인 Catherine McCrekin에게 넘기겠습니다. 진행해 주세요. Catherine McCrekin: 안녕하세요. Snowflake Inc.의 2026 회계연도 3분기 실적 컨퍼런스콜에 함께해 주셔서 감사합니다. 오늘 통화에 함께하신 분으로, 당사의 최고경영자(Sr idhar Ramaswamy)와 최고재무책임자(Brian Robbins)가 있습니다. 오늘 통화에서 우리는 2026 회계연도 3분기의 재무 결과를 검토하고, 2026 회계연도 4분기 및 연간에 대한 가이던스를 논의하겠습니다. 오늘 통화에서는 당사의 사업 운영 및 재무 성과와 관련된 내용을 포함하여 향후 전망에 관한 진술을 하게 됩니다. 이러한 진술은 위험과 불확실성의 영향을 받으며, 실제 결과와는 중대하게 다를 수 있습니다. 이러한 위험과 불확실성에 관한 정보는 당사의 실적 보도자료, 가장 최근의 Form 10-K 및 10-Q, 그리고 기타 SEC 보고서에서 확인하실 수 있습니다. 모든 진술은 오늘 현재 당사가 이용할 수 있는 정보에 근거해 이루어집니다. 법에서 요구하는 경우를 제외하고, 당사는 이러한 진술을 업데이트할 의무를 지지 않습니다. 또한 오늘 통화에서는 일부 비(非)GAAP 재무지표에 대해서도 논의하겠습니다. GAAP에서 비(非)GAAP로의 조정 및 채택을 포함한 사업 지표 정의는 투자자 프레젠테이션을 참고해 주시기 바랍니다. 실적 보도자료와 투자자 프레젠테이션은 당사 웹사이트 investors.snowflake.com에서 확인할 수 있습니다. 오늘 통화의 다시보기도 웹사이트에 게시될 예정입니다. 그럼 이제 통화를 Sridhar에게 넘기겠습니다. Sridhar Ramaswamy: 감사합니다, Catherine. 그리고 안녕하세요, 여러분. 오늘 모두 함께해 주셔서 감사합니다. 모든 회사가 AI 시대를 수용하기 위해 전환하는 가운데, Snowflake Inc.는 오늘날의 AI 혁명의 중심에 계속 서 있습니다. 우리 팀 전반의 노력과 헌신 덕분에, 고객이 엔드투엔드 데이터 라이프사이클 전 과정에서 가치를 실현할 수 있도록 돕고, 그 모든 단계에서 AI의 잠재력을 효과적으로 활용할 수 있게 해 주기 위해, 또 한 번 강력한 분기를 달성했습니다. 운영의 엄격함과 긴밀한 제품 및 세일즈-마케팅 실행에 지속적으로 집중해 온 덕분에 핵심 사업 전반에서 강점을 유지하면서, 새로운 역량을 빠르게 시장에 제공하기 위해 혁신도 지속하고 있습니다. 우리는 긴급함과 집중을 가지고 실행하고 있으며, 앞에 놓인 기회를 포착하고 지속 가능한 추진력을 유지할 수 있게 해 주는 고객과의 깊은 파트너십을 유지하고 있습니다. 3분기 제품 매출은 11,600,000,000달러로 전년 동기 대비 29% 증가했습니다. 잔여 성과 의무는 78억 8,000만 달러에 달했으며, 전년 동기 대비 증가율은 37%로 가속되었습니다. 순매출 유지율은 매우 건강한 수준인 125%에서 안정적으로 유지되었고, 이번 분기에 615명의 신규 고객을 추가하여 기록을 경신했습니다. 우리가 계속해서 견조한 매출 성장과 건강한 실적을 제공하는 가운데, 올해에 대한 성장 기대치를 상향하고 마진 목표를 다시 한 번 강조하고 있습니다. 제가 공유드린 것처럼 Snowflake Inc.는 데이터와 AI를 통해 모든 기업이 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 돕는 임무를 수행하고 있습니다. 그리고 우리는 그 임무를 향해 매일 놀라운 진전을 만들어가고 있습니다. 우리는 Snowflake Inc.를 독특하게 만드는 요소에 대해 계속해서 더 깊이 집중하고 있으며, 고객에 대한 급진적 초점을 바탕으로 진정한 엔터프라이즈 환경에 준비된 AI 데이터 클라우드를 제공하고 있습니다. Snowflake Inc.는 직관적이고 사용하기 쉬우며, 협업을 위해 원활하게 연결되어 있고, 엔터프라이즈가 기반으로 신뢰하는 보안과 거버넌스로 구축되어 있습니다. 그래서 Coca-Cola Consolidated, PayPal, 그리고 그보다 수천 곳 더 많은 고객들이 Snowflake Inc.로 비즈니스를 변화시키고 있습니다. 그리고 그와 같은 이유로, 그 어느 때보다 더 많은 조직들이 기반 데이터 및 AI 플랫폼으로 Snowflake Inc.를 선택하고 있습니다. 이미 Snowflake Inc.는 고객들의 AI 전략을 위한 핵심 기반이 되고 있습니다.3분기에는 매주 7,300개가 넘는 계정이 당사의 AI 역량을 사용하고 있습니다. 방금 전, 모건 스탠리가 Snowflake Inc.를 올해의 전략적 파트너로 선정했는데, 이는 당사의 AI 데이터 클라우드가 그들의 전환을 어떻게 가속하고 세계 최고의 금융 기관 중 하나 전반에서 AI 혁신을 어떻게 이끌고 있는지를 인정한 것입니다. 또한 Snowflake Intelligence의 일반 제공(General Availability) 이후, 당사 역사상 가장 빠른 속도의 제품 도입 램프업을 확인하고 있습니다. 이미 1,200명의 고객이 차세대 에이전틱(Agentic) AI 역량을 활용해 대규모로 실제 비즈니스 성과를 창출하고 있습니다. Snowflake Intelligence는 기업이 데이터와 상호작용하는 방식을 변화시키며, 자연어를 실시간의 실행 가능한 인텔리전스로 전환합니다. 예를 들어, 금융 서비스를 위한 글로벌 SaaS 플랫폼인 CS Imagine은 Snowflake Intelligence를 사용해 이제 풀타임 직원 8명 반에 해당하는 업무를 처리하는 AI 에이전트를 구축했습니다. 이 에이전트는 사용자가 데이터를 관리하고 조회하고, 더 빠른 트레이딩 및 리스크 관리 의사결정을 내리며, 고객 사례 처리를 자동화함으로써 팀과 고객 전반의 투명성을 높이는 데 도움을 줍니다. 또한 스포츠 머천다이즈와 이커머스 분야의 글로벌 리더인 Fanatics는 Snowflake Intelligence를 사용해 전 세계 1억 명이 넘는 팬들을 위해 쇼핑, 컬렉터블, 게임 플랫폼 전반에서 수십억 개의 팬 데이터 포인트를 연결합니다. 이 통합 데이터 기반은 Fanatics가 고객을 더 잘 이해하고, 매출을 높이며, 광고 사업을 성장시키는 데 도움이 되고, 올해 ‘신규 Fanatics 광고 오디언스 네트워크’의 출범을 뒷받침합니다. 이러한 모멘텀을 바탕으로 우리는 주요 이정표를 달성했습니다. AI 매출 런레이트 1억 달러($100,000,000)를 기록했는데, 이는 혁신 속도, 부서 간 협업, 그리고 다수의 대표 고객들의 초기 도입 덕분에 예상보다 한 분기 일찍 달성한 성과입니다. 저희는 소비 기반(consumption-based) 비즈니스로 운영하기 때문에, 이 숫자는 실제 기업 사용을 반영합니다. 이는 고객들이 오늘날 프로덕션 환경에서 AI 역량을 어떻게 활용해 가치를 창출하고 있는지를 보여주는 직접적인 신호입니다. 더 나아가, 당사의 AI 역량은 데이터 라이프사이클 전 단계에 걸쳐 고객 관계를 강화하고 우리가 제공하는 가치를 증대시키고 있습니다. AI는 저희가 핵심 사업에서 보고 있는 강점의 중요한 동력입니다. 3분기에는 신규 로고를 역대 기록적인 수로 확보했으며, 이번 분기 체결된 예약의 50%에 AI가 영향을 미치며 강한 모멘텀을 계속 구축하고 있습니다. 또한 기존 고객과의 관계도 심화했습니다. 이번 분기에 배포된 전체 유스 케이스 중 28%가 AI를 포함하고 있습니다. 엔터프라이즈 준비(enterprise-ready)는 단지 혁신에만 관한 것이 아닙니다. 신뢰성에 관한 것이기도 합니다. 이번 분기에 한 주요 클라우드 서비스 제공업체가 장애를 겪었을 때, 당사의 재해 복구(disaster recovery) 역량은 300개가 넘는 핵심 업무(미션 크리티컬 워크로드)를 백업 시스템으로 원활하게 전환하여, 고객에게 가장 중요한 순간에 비즈니스 연속성을 보장했습니다. 비즈니스에 핵심적인 역량이 ‘그대로’ 작동하도록 만들겠다는 우리의 약속은 고객들에게도 계속해서 큰 울림을 주고 있습니다. 그리고 우리는 이 강점을 바탕으로 제품 역량뿐 아니라 에코시스템까지 확장했습니다. 이번 분기만 해도 Workday, Splunk, Palantir, UiPath 등과의 새로운 파트너십을 발표하여, 고객이 매일 사용하는 시스템에 대한 통합을 더욱 심화하고 보안되고 원활한 데이터 접근을 가능하게 하며, 에이전트-투-에이전트(agent-to-agent) 협업과 같은 새로운 혁신을 가로막는 요소를 해소했습니다. 보다 최근에는 SAP와의 획기적인 파트너십을 발표해, 비즈니스에 핵심적인 미션 크리티컬 데이터와 Snowflake AI 데이터 클라우드를 하나로 결합했습니다. 우리는 이미 AstraZeneca 같은 고객들이 실시간 데이터를 액세스하고 분석할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이러한 파트너십은 공동 고객에게 가치를 제공할 수 있는 당사의 역량을 증폭하고, 시장 진출(go-to-market) 범위를 확장하는 데 도움이 됩니다. 당사의 진전은 글로벌 커뮤니티에서도 분명히 반향을 일으키고 있습니다. Snowflake Inc.의 연례 월드 투어 기간 동안 23개 행사에 걸쳐 4만 명이 넘는 고객, 파트너, 그리고 잠재 고객이 참여했으며, 이는 지난해 대비 참여율이 40% 이상 증가한 기록적인 참석 규모를 의미합니다.보다 최근에, 저희의 연례 빌드 개발자 서밋에서는 전년 대비 참석이 43% 증가하며 글로벌 고객 전반에서 높아지는 기대와 참여를 다시 한번 확인할 수 있었습니다. 이러한 놀라운 모멘텀의 배경에는 제품 전략에 맞춘 집요한 집중과 지속적인 성과가 있습니다. 이번 분기 동안 Snowflake Inc.는 빠른 혁신의 속도를 유지하며, 총 GA 제품 역량을 연초 대비 370으로 늘렸고(전년 대비 35% 증가), AI가 그 중심에 있었습니다. 제가 공유드린 것처럼, Snowflake Intelligence는 엔터프라이즈급 에이전틱 AI의 방향을 계속해서 제시하고 있습니다. 바로 얼마 전, Snowflake Inc.가 USA Bobsled Skeleton의 공식 데이터 클라우드 제공자라고 발표했으며, 다가오는 올림픽 게임까지의 여정에 힘을 보태고 있습니다. 이 팀은 Snowflake Intelligence를 사용해 성과 생태계 전반의 데이터를 통합하고 분석함으로써 푸시 퍼포먼스를 최적화하고, 코치들이 데이터 기반 인사이트를 바탕으로 메달감 성과를 위한 아이스 위의 경쟁력을 갖출 수 있도록 지원하고 있습니다. 저희 AI 철학의 핵심에는 고객의 선택과 유연성이 있습니다. 이를 통해 조직들이 세계 최고의 모델을 자신들의 엔터프라이즈 데이터에 대해 안전하게 활용할 수 있도록 역량을 부여합니다. 몇 주 전 보셨을 수도 있듯이, 저희는 Cortex AI와 Snow Intelligence 내에서 12,600명이 넘는 고객과의 파트너십을 발표하며, 접근성과 고객 선택권을 한층 더 강화했습니다. 한층 더 맞춤형 혁신을 추진하기 위해, 금융 서비스를 위한 Cortex AI도 선보였습니다. 금융 서비스 기업이 금융 데이터 생태계를 통합하고, AI 모델·애플리케이션·에이전트를 안전하게 배포하며, 규제 산업에 요구되는 엄격한 보안 및 컴플라이언스 기준을 충족할 수 있도록 지원하는 포괄적인 AI 역량과 파트너십 패키지입니다. AI로 데이터 라이프사이클을 더욱 가속하더라도, 저희는 Snowflake Inc.가 고객이 매일 신뢰하고 의존하는 안전하고 성능이 뛰어나며 확장 가능한 데이터 플랫폼을 계속 제공할 수 있도록 핵심 데이터 기반을 강화하겠다는 약속을 지키고 있습니다. Snowflake OpenFlow 같은 핵심 역량은 구조화된 데이터, 비구조화 데이터, 배치 또는 스트리밍 데이터를 Snowflake Inc.로 가져오는 일을 그 어느 때보다 쉽게 만들고 있습니다. 예를 들어 EVgo는 OpenFlow를 사용해 EV 충전 네트워크 전반에서 데이터 수집을 단순화하고 속도를 높이고 있습니다. 여러 데이터 파이프라인을 Snowflake Inc.로 통합함으로써 EVgo는 지연 시간을 줄이고, 신뢰성을 개선했으며, 고객과 충전 스테이션에 대한 보다 완전한 관점을 확보했습니다. 또한 저희는 전략적 인수를 통해 가치를 계속 확장하고 있습니다. 최근에는 Datometry의 소프트웨어 마이그레이션 솔루션 기술을 인수했으며, 이를 통해 고객들이 기존 데이터 웨어하우스에서 Snowflake Inc.로 더 낮은 비용으로, 그리고 최소한의 방해만으로 이동할 수 있어 AI 데이터 클라우드로의 여정이 한층 더 단순해질 것입니다. 아울러 엔터프라이즈의 데이터 자산에 대한 보다 완전한 관점을 제공하고 Horizon 카탈로그를 강화하기 위해 SelectStar 인수를 하기로도 합의했습니다. 저희는 이러한 더 풍부한 맥락이 Snowflake Intelligence 같은 에이전틱 AI 경험이 엔터프라이즈 데이터를 더 잘 이해하고 더 깊은 인사이트를 발굴하는 데 도움이 될 것이라고 믿습니다. 제품 역량의 폭과 깊이를 확장해 가는 동시에, 저희는 새로운 제안의 출시와 확장을 효과적으로 이끌고 고객 관계를 한층 더 심화하기 위해 영업, 마케팅, 제품, 엔지니어링 전반에서 긴밀한 통합을 계속 유지하고 있습니다. 이러한 정렬은 가시적인 성과로 이어지고 있습니다. 3분기는 견조한 수주가 이뤄진 분기였으며, RPO 성장의 가속과 건전한 고객 유지율이 이를 뒷받침했습니다. 동시에 저희는 전략적 세일즈-고투마켓 파트너십에 투자하고 이를 강화하고 있습니다. 제가 이미 언급드린 파트너십들에 더해, 오늘은 Anthropic과의 확장된 파트너십을 발표했습니다. 이를 통해 Snowflake Inc.에서 네이티브 모델 가용성을 제공하게 되며, 동시에 엔터프라이즈 AI 도입을 가속하기 위한 새로운 공동 고투마켓(Go-to-market) 모션도 도입합니다. 또한 저희는 주요 클라우드 제공업체들과의 탄탄한 관계를 계속 구축하고 있습니다. 실제로 Snowflake Inc. 단일 달력 연도에 AWS Marketplace를 통해 매출 $2,000,000,000를 이미 초과했으며, 다른 어떤 ISV 공급업체보다 많은 14개의 AWS 파트너 어워드 수상 기록을 방금 인정받았습니다. 이는 Snowflake Inc.의 AI 데이터 클라우드에 대한 비범한 수요를 보여줍니다. 또한 글로벌 시스템 통합자들과의 모멘텀도 가속되고 있습니다. Accenture는 방금 Snowflake 비즈니스 그룹을 출범시켜, 공동 고객이 AI 가치를 더 빠르게 실현하도록 돕기 위해 Snowflake 솔루션에 대해 5,000명 이상의 전문가를 교육하겠다고 약속했습니다. 이미 Accenture와 Snowflake Inc.는 Caterpillar 같은 고객들이 운영 데이터의 잠재된 가치를 모두 끌어내도록 돕고 있습니다. 이 협업은 제조 분야의 품질을 개선하고, 재무에 적시에 인사이트를 제공하며, 팀들이 지식을 공유하고 복잡한 과제를 더 빠르게 해결할 수 있도록 돕고 있습니다. 보시다시피 Snowflake Inc.에게는 제품 혁신에서의 탁월한 진전과 고객 모멘텀의 놀라운 성과로 정의되는 기념비적인 분기였습니다. 세계 최고의 클라우드 서비스 제공업체, AI 모델 개발자, SaaS 제공업체, 글로벌 시스템 통합자들과의 전략적 파트너십을 더욱 깊게 해 나가면서, 그들은 고객을 위한 성능, 접근성, 그리고 AI 기반 인사이트의 새로운 수준을 열어가고 있으며, 동시에 산업 전반에 걸친 Snowflake Inc. 플랫폼의 가치와 영향력을 확장하고 있습니다. 저는 비즈니스 전반에서 팀이 지속적으로 보여주는 효율성과 규율에 대해 정말 자랑스럽게 생각합니다. 우리의 운영 리듬은 여전히 견조하며, 장기 성장을 위해 전략적으로 투자하는 가운데 지속적인 스케일과 고수익의 견고한 성장을 위한 기반을 구축하고 있습니다. 이 다음 단계에서 이끌어 나가기 위해, 새 최고재무책임자(CFO)로 Brian Robbins를 소개하게 되어 기쁩니다. Brian은 고성장 소프트웨어 회사에서 CFO로 쌓은 광범위한 경험을 가져왔고, 규율을 바탕으로 재무 운영을 확장하는 데 대한 깊은 이해를 갖고 있습니다. Brian, 몇 가지 재무 세부 내용에 대해 안내해 주시겠어요? Brian Robbins: 감사합니다, Sridhar. Snowflake Inc.에 몸담게 되어 저에게는 정말 흥미진진한 시기입니다. 3분기에는 매출, 수주, 마진 전반에서 견조한 성과를 달성했습니다. 제품 매출은 연간 기준으로 29% 성장했으며, 핵심 사업에서의 견고한 성장과 데이터 엔지니어링 및 AI 워크로드로의 지속적인 확장에 힘입었습니다. 이러한 요인들은 125%의 안정적인 순 유지율에 기여했습니다. 금융 서비스와 기술 부문이 3분기 성장을 주도했습니다. 우리는 기존 고객 기반 내에서 확장할 수 있는 상당한 기회를 계속 보고 있습니다. 전 세계 2,000명의 고객은 현재 총 776곳이며, 각 계정은 지난 12개월 기준 평균 $2,300,000를 지출하고 있습니다. 이들 고객 다수는 아직 Snowflake Inc. 여정의 초기 단계에 있어, 추가 성장을 위한 여지가 충분합니다. 3분기는 시장 진입(go-to-market) 실행 측면에서 매우 훌륭한 분기였습니다. 우리는 강력한 수주 성과를 거두며, 4건의 9자리 수 규모 거래(십억 달러 단위 거래)를 체결했습니다. 이는 단일 분기 동안 체결된 대규모 거래의 기록적인 수입니다. 신규 고객 획득에 대한 우리의 집중은 성과로 계속 이어지고 있습니다. Sridhar께서 말씀하신 대로, 신규 고객 승리로 기록적인 분기를 달성했으며 600명 이상의 신규 고객을 추가했습니다. 기존 고객과의 확장 능력과 동시에 신규 고객을 플랫폼에 유입시키는 능력은 당사의 비즈니스 모델의 강도를 보여줍니다. 마찬가지로 우리는 규모를 키워 나가면서도 재무 규율을 계속 지켜 건전한 마진을 제공하고 있습니다. 3분기 비-GAAP 제품 매출총이익률은 75.9%였습니다. 비-GAAP 영업이익률은 연간 기준으로 450bp 이상 확대되어 11%를 기록했는데, 이는 회사 전체에서 더 큰 효율을 이끌어내는 데 대한 지속적인 집중을 반영합니다. 상기하자면, 우리는 의도적으로 11%를 선반영했습니다. 3분기에는 $233,000,000를 사용해 가중 평균 주당 가격 $223.35로 1,000,000주를 자사주 매입했습니다. 우리는 원래 승인된 $4,500,000,000에 대한 금액 중 2027년 3월까지 남아 있는 금액이 $1,300,000,000입니다. 분기는 현금 및 현금성 자산, 단기 및 장기 투자 포함 총 $4,400,000,000로 마감했습니다. 이제 전망으로 넘어가겠습니다.4분기에는 제품 매출이 11억 1,950만 달러에서 12억 달러 사이일 것으로 예상하며, 이는 전년 동기 대비 27% 성장에 해당합니다. 비-GAAP 영업이익률은 7%로 예상합니다. FY 2026 제품 매출 가이던스를 상향 조정하고 있습니다. 이제 제품 매출을 약 44억 4,460만 달러로 예상하며, 이는 전년 동기 대비 28% 성장에 해당합니다. FY '26 이익률 목표를 재확인합니다. 비-GAAP 제품 매출총이익률 75%, 비-GAAP 영업이익률 9%, 비-GAAP 조정 자유현금흐름 마진 25%를 예상합니다. Q&A로 넘어가기 전에, 여기 Snowflake Inc.에서의 첫 60일에 대한 제 관점을 공유하고 싶습니다. 세 가지 핵심 성과가 정말 두드러졌습니다. 무엇보다도, 저는 Snowflake Inc. 팀의 역량과 에너지에 대해 매우 깊은 인상을 받았습니다. 모든 회의에서 승리의 에너지가 느껴지고, 그들의 매일의 업무에 대한 깊은 자부심이 배어 있습니다. 특히, 저희 재무 조직 내 벤치(인력풀)의 깊이가 예외적으로 탄탄하며 다음 성장 국면을 지원할 준비가 되어 있습니다. 둘째, 저는 초기 몇 주 동안 고객을 만나며 시간을 보내는 데 우선순위를 두었습니다. 제가 대화한 고객들은 Snowflake Inc.에 대해 열광적이었고, 당사의 플랫폼이 그들의 비즈니스에 가져온 변혁적 영향에 대해 이야기했습니다. 그들은 AI 데이터 클라우드를 전략적 이니셔티브의 한가운데에 두고 있으며, 이는 그들의 미래에서 우리의 필수적 역할을 강조하는 것입니다. 마지막으로, 제품 출시와 혁신 엔진의 속도감은 세계적 수준이며, 일관되게 우리를 차별화합니다. Snowflake Inc.는 거대한 시장 기회의 교차점에 자리하고 있으며, 이 놀라운 팀을 확장하고 앞으로 다가올 놀라운 성장의 기회를 선점하는 데 함께할 수 있어 그 어느 때보다 더 기대됩니다. 앞으로를 바라볼 때, 제 초점은 효율적인 성장을 지속적으로 제공하는 것입니다. 저는 재무, 세일즈-마케팅(고투마켓), 제품 팀 전반의 지속적인 정렬이 성장과 함께 규율 있는 실행의 균형을 가능하게 할 것이라고 믿습니다. 그럼 이제 Q&A를 위해 통화 운영자에게 연결하겠습니다. 운영자: 현재, 질문을 하고 싶으시면 전화 키패드에서 별표 다음에 1을 누르시면 됩니다. 어떤 이유로든 그 질문을 제거하고 싶으시면 별표 다음에 2를 누르시면 됩니다. 다시 말씀드리면, 질문을 하시려면 별표 1입니다. 참고로 스피커폰을 사용 중이시라면, 질문하시기 전에 헤드셋을 들어 올려 주시기 바랍니다. 모든 질문은 각자 질문 1개로 제한됩니다. 첫 번째 질문은 Morgan Stanley의 Sanjit Singh 님께서 해주십니다. Sanjit, 지금 전화선이 열려 있습니다. Sanjit Singh: 네. 질문을 받아주셔서 감사합니다. Brian에게 하나, Sridhar에게 하나가 있습니다. Brian, 먼저 질문드리면, 이번 분기 제품 매출의 성장률이 정말 매력적으로 29%인데, 가이던스의 중간값 대비 약 3% 정도만 상회했을 뿐, 약 3% 상회보다 약간 낮았습니다. 그런데 동시에, Q4 가이드를 보면 제가 몇 년 만에 회사에서 본 것 중 가장 좋은 순차 가이드인 것 같습니다. 그래서 그 점을 어떻게 조정해 설명해 주실 수 있는지 궁금합니다. 그다음 Sridhar, $100,000,000의 AI 매출 런레이트에 도달한 것이 정말 인상적이었습니다. 보도자료에서 Snowflake Intelligence가 가장 빠르게 채택되는 제품 중 하나라고 말씀하셨는데요. AI 제품을 도입하고 있는 고객 유형, Snowflake Intelligence가 열어주는 몇 가지 사용 사례가 어떤 것인지에 대해 설명해 주실 수 있을까요? 또한 Cortex AI의 채택에 대해서도 코멘트해 주시면 좋겠습니다. 시간을 내주셔서 감사합니다. Brian Robbins: 감사합니다, Sanjit. 질문의 첫 부분, 재무에 대해 답변드리겠습니다. 이번 분기 성과에 대해 만족하고 있습니다. 우리는 전년 동기 대비 29%의 매출 성장을 달성했습니다. 분기는 거의 예상대로 흘러갔습니다. 분기에서 정말로 유일한 놀라움이 있었다면, 그것은 하이퍼스케일러 장애로, 분기 동안 매출에 약 100만 달러에서 200만 달러 정도 영향을 미쳤다는 점입니다. 소비 모델에서는 분기별 실적 상회가 사업의 근본 체력을 보여주는 최고의 신호라고 보지 않는 것이 정말 중요하다고 생각합니다.말씀하신 대로 우리는 회계연도 가이던스를 51,000,000달러(약 5100만 달러) 올려 4,446,000,000달러로 제시했으며, FY 가이던스야말로 가장 의미 있는 신호입니다. 그리고 저는 이 가이던스가 4분기로 들어가면서 우리가 고객 기반에서 보이는 근본적인 행동을 정말 잘 반영하고 있다고 생각합니다. Sridhar, 이어서 말씀해 주세요. Sridhar Ramaswamy: 네. Snowflake Intelligence는 고객들이 Snowflake Inc.에 고품질 데이터를 투입하는 데 해 온 투자를 증폭시킵니다. 예를 들어 제 자신의 사례로 말씀드리면, 저는 영업팀에 중요한 모든 영업 정보를 바탕으로 데이터 에이전트를 만들었습니다. 소비 정보든, 누가 누구를 관리하는지에 대한 Workday 계층 그 자체든, 고객에 대한 정보, 고객의 사용 사례까지 포함합니다. 그리고 이 기능은 수천 명의 사람들에게 정말 마법 같은 해방을 가져다줬습니다. 사람들이 원래는 대시보드를 고통스럽게 찾아야 했던 것들을, 이제는 즉시 답할 수 있기 때문입니다. 게다가 대시보드와 달리 2D로 아주 복잡한 공간을 표현한 것이 아니라, 어떤 차원에서든 잘라 물어볼 수 있고 이전에는 그저 불가능했던 방식으로 데이터를 분석할 수 있습니다. 그래서 우리는 USA Bobsled 팀이든, Fanatics든, ServiceNow나 CS Imagine 같은 곳의 고객들이 특정 영역에 특화된 데이터 에이전트를 만들기 위해 이를 사용하고 있습니다. 즉 특정 기능에서 일하는 누구든, 예를 들어 그 기능에 관련된 모든 데이터를 단일 인터페이스에서 바로 휴대전화로, 혹은 노트북 컴퓨터로 이용할 수 있습니다. 바로 이 데이터에 대한 접근의 해방이 채택을 이끌고 있습니다. 제가 말씀드릴 수 있는 건, CIO나 CEO들과 저녁 식사를 하면, 대개 그분들이 결국 고객이 되는 경우가 많습니다. 그리고 제 휴대전화에서 Snowflake Intelligence를 보여주며, 종종 우리 회사에 대해 우리가 가지고 있는 정보를 보여주곤 합니다. 예컨대 우리가 얼마를 쓰고 있는지, 어떤 사용 사례를 배포했는지 같은 것들입니다. 그중 그들이 가장 먼저 원하는 건 결국 자기들 사업에 적용하는 것입니다. Snowflake Intelligence의 매력이 바로 여기에 있습니다. 여러분에게 중요한 모든 데이터를 손끝에 바로 올려놓기 때문입니다. 그리고 이전과 달리 이 데이터는 애널리스트에만 국한되지 않습니다. 회사의 모든 비즈니스 사용자에게 해당합니다. 이게 바로 우리에게 큰 해방입니다. Sridhar, 생각해 주신 점 감사드립니다. 감사합니다. Operator: 다음 질문은 Evercore ISI의 Kirk Materne 님께서 해주실 예정입니다. Kirk, 지금 연결해 드리겠습니다. Kirk Materne: 네. 아주 감사합니다. 질문을 받아주셔서 감사합니다. Sridhar, 마케팅-세일즈(고투마켓)와 관련해 이야기해 주실 수 있는지 궁금합니다. 여러분들이 아주 좋은 분기였다고 말씀하셨고, 특히 600개의 신규 고객 승리가 눈에 띄었습니다. 물론 여러분은 소규모로 시작해 고객과 함께 성장하신다는 걸 알고 있습니다. 그런데 AI가 접목되고 Snowflake Intelligence가 나오면서, 이제 더 많은 제품으로 착륙(랜딩)하고 계신가요? 즉, 여전히 핵심 데이터 웨어하우스로 착륙한 뒤 확장하는 건가요, 아니면 여러 제품을 동시에 착륙시킨 다음 거기서부터 성장할 수 있게 됐나요? 이런 새로운 고객들 안에서 여러분의 영향 범위(서피스 에어리어)가 늘어나는지 정말 궁금합니다. 아주. Sridhar Ramaswamy: 좋아요, Kirk. 질문 감사합니다. 음, Snowflake Intelligence 같은 것들은 이제 매번 새로운 로고(신규 고객)를 피칭할 때 데이터의 힘이 실제로 살아나도록 만드는 데 핵심적인 역할을 한다고 생각합니다. 최근 AI의 마법 같은 발전 중 하나는, 각 고객에게 맞춤형으로 하이퍼 커스터마이즈된 데모나 POC(개념 증명)를 할 수 있다는 점입니다. 종종 저희는 합성 데이터셋을 생성해서, 예를 들어 석유 생산 업체나 제약 회사처럼 보이도록 하고 ‘가능한 것의 예술(art of the possible)’을 보여줍니다. 이전에는 사람들이 Snowflake Inc.에 접속할 때 그것이 추상적인 필요 때문인 경우가 많았습니다. 데이터를 더 효율적으로 접근 가능하게 만들어서 더 많은 분석을 할 수 있게 하려는 목적이었죠. 이제는 저희가 그분들의 데이터 위에 Snowflake Intelligence 같은 제품으로 무엇이 가능한지 보여주기 위한 작업을 합니다. 그러면 이전 시스템에서 Snowflake Inc.로 전환하는 과정의 가치가 훨씬 더 명확해집니다.그리고 이것들이 우리가 AI가 도움의 손길을 제공하고 있다는 것과 함께 공유해온 몇 가지 지표들입니다. 이것이 지배적인 것은 아니지만, 우리가 새로 획득하는 신규 로고의 거의 50%에 대해서는 확실히 도움의 손길이 있었습니다. 저는 확실히 우리의 시야를 넓혀준다고 말할 수 있습니다. 반면에, 말씀드리자면 스택의 더 아래에 있는 제품들, 예를 들어 OpenFlow 같은 것들이 실제로 데이터 라이프사이클의 다른 쪽을 더 효율적으로 만들어주기 때문에 순조롭게 성장하고 있습니다. 저는 OpenFlow를 써봤습니다. Oracle OLTP 시스템에서든 Google Drive에서든 Snowflake Inc.로 데이터를 동기화할 수 있다는 점이 꽤나 마법 같습니다. 그런 통찰력 있는 투자들이 또한 사람들이 우리와 무엇을 하느냐에 있어 상당히 도움이 되고 있습니다. 이전에는 우리는 단지 분석 제공자에 불과했습니다. 하지만 OpenFlow로 시작하는 제품들로부터 시작해 그 다음 Snowpark 같은 것들, 당연히 우리의 분석 엔진과 ML, 그리고 AI까지, 처음부터 끝까지 다 거기서 제공할 수 있습니다. 결국, 제공 범위의 폭과 완전한 데이터 제공이 더 크고 더 큰 역할을 하게 될 것입니다. Operator: 다음 질문은 Jefferies의 Brent Thill 님에게서 나옵니다. Brent, 지금 전화선이 열려 있습니다. Brent Thill: 감사합니다. Sridhar, AI 예약이 영향을 받았다는 소식을 들으니 좋네요. 많은 분들이 이제 go-live로 전환하고 있는 것 같은데요. 그렇다면 이 일괄적인 go-live가 언제 올라오면서, 플랫폼에 대한 더 많은 기대감을 다시 불러일으킨다고 보십니까? 그리고 이러한 궤적을 어떻게 보시며, 그리고 뒷부분인 2026년 하반기에는 그 영향이 더 큰 파급효과로 이어질까요? Sridhar Ramaswamy: 음, 지금은 실제로 보이고 있죠. 맞지 않나요? 저희가 Q4 가이던스를 제시했습니다. 꽤 큰 폭으로 상회하고 상향 조정된 수준입니다. 이는 우리가 보는 소비 트렌드에 의해 주도됩니다. 아시다시피 우리는 예측과 가이던스에 대해 꽤 엄격한 편입니다. 이들은 예상하신 대로 미래를 예측하는 머신러닝 모델에 기반합니다. 그리고 우리는 그것을 따라가는 데 규율이 있습니다. 한편, 다른 측면도 추적하고 있습니다. 즉, 우리가 이기고 있는 사용 사례의 수와, 승리한 뒤부터 기술적 구현까지 또는 go-live까지 걸리는 시간입니다. go-live를 가속하는 것은 계속해서 우선순위이며, 우리는 이러한 사용 사례들이 훨씬 더 빠르게 go-live로 들어갈 수 있도록 AI를 꽤 강하게 활용하고 있습니다. 그리고 이 모든 것들이 우리가 드리는 예측과 가이던스, 그리고 전반적인 낙관론에 반영되어 있습니다. Brent Thill: 알겠습니다. 그럼 Brian에게 제가 하나만 여쭤보면, 2억 달러 규모의 파트너십에 대해서요. 좋습니다. 이게 백로그에 포함되나요, 아니면 그 관계에서 백로그로 들어가는 게 무엇인가요? Brian Robbins: 2억 달러는 저희가 Anthropic으로부터 매수하는 부분입니다. 그리고 어떤 면에서는 다음 질문이죠. AI에 대한 우리의 확신이 점점 더 많은 수익으로 이어지고 있습니다. 그것은 하나의 약속입니다. 하지만 보시는 것처럼, 우리가 발표한 AI 소비 수익 ARR인 1억 달러가 있습니다. 바로 그 수치가, Avaya를 포함한 Anthropic과의 파트너십, 그리고 더 광범위한 go-to-market 모션이 전체 비즈니스를 계속해서 가속시킬 것이라는 확신을 줍니다. Operator: 다음 질문은 Deutsche Bank의 Brad Zelnick 님에게서 나옵니다. Brad, 지금 전화선이 열려 있습니다. Brad Zelnick: 안녕하세요, 여러분. 이건 Brad를 대신한 Dan입니다. 아마도 먼저 Sridhar께 여쭤보고 싶습니다. 이번 분기의 제품 매출에 대해, 이전 분기 대비 마이그레이션이 미친 영향이 어느 정도였는지 프레이밍을 도와주실 수 있을까요? 이전 분기에는 꽤 강한 실적을 이끌기 위해 몇 가지 종류의 고유한 상황이 맞물리면서 긍정적인 요인이 있었다는 걸 알고 있습니다. 하지만 전반적으로 보자면, 예를 들어 모든 클라우드 관련 이름들 전반에서 올해 저희가 보아온 모멘텀이 꽤 강했다는 것 같고요. 그리고 지금 갖고 계신 가시성과 페이싱을 볼 때, 그 측면에서 보시는 것의 지속가능성은 어느 정도라고 보시나요? 그리고 Brian에게는 운영 마진에 대해서 하나 더 여쭤보고 싶습니다. 제가 알기로는 4Q 운영 마진 가이던스가 3Q에서 제시하신 것보다 아마 몇 포인트 낮게 잡혔던 것으로 기억합니다.그리고 아마도 지난 분기 가이드에서 시사됐던 것보다 조금 더 내려간 부분이 있겠죠. 우리 입장에서 4분기까지 op 마진에 대해 모델을 만들면서 생각해볼 만한, 해부해 볼 만한 어떤 점이 있을까요? 감사합니다. Sridhar Ramaswamy: 제가 시작하겠습니다. 우리는 마이그레이션에 대해 아주 초기 단계입니다. 제 생각에 여러분은 오늘 Matt Garman이 말한 것처럼, 그들이 온프레미스 레거시 마이그레이션을 진행하는 단계에서 15%에서 20% 정도까지 왔다고 생각할 수 있을 것 같습니다. 이건 Snowflake Inc.에 긍정적인 소식이고요. 그리고 저는 AI를 봅니다. Snowflake Intelligence 같은 제품들은 강력한 도구가 되어주는 역할을 한다고 봅니다. Snowflake Inc.에 들어 있는 데이터가 더 가치로워졌기 때문에, 그 데이터를 훨씬 더 효과적으로 비즈니스를 움직이는 데 활용할 수 있게 됐기 때문입니다. 하지만 저는 또한 AI가 마이그레이션을 더 빠르게 진행하는 데 큰 역할을 한다는 것도 봅니다. 다시 말해, 레거시 시스템에서 마이그레이션을 하는 행위를 더 빠르게 만드는 것입니다. 여기에 텍인(acquisition) 인수들이 있고, 마이그레이션을 더 빠르고 더 쉽게 만들어주는 텔레메트리(telemetry) 인수가 이런 점에서 도움이 됩니다. 우리는 사용 사례 라이프사이클 전반에 걸쳐 마이그레이션을 면밀히 모니터링하고 있고, 더 나은 기술을 도입해 가속하려고 지속적으로 노력하고 있습니다. 저는 개인적으로도 그 과정에 올해 내내 깊이 관여해 왔고요. 그리고 우리는 매우 견고한 진전을 계속하고 있습니다. Brian Robbins: 네. 4Q 가이던스에 대해서 아주 짧게만 말씀드리면요. 제가 할 수 있는 말은 4Q가 조금 까다롭다는 점입니다. 같은 시점에 4Q 가이던스와 연간 가이던스를 동시에 제공하거든요. 그래서 거기에 너무 많은 의미를 읽어 넣지 마세요. 거기에서 무엇을 읽어내야 한다는 의도는 전혀 없습니다. Operator: 다음 질문은 Barclays의 Raimo Lenschow가 해주시겠습니다. Raimo, 지금 전화가 연결돼 있습니다. Raimo Lenschow: 감사합니다. 한 가지 질문만 드리겠습니다. Sridhar, ‘제로 카피(zero copy)’가 대화에서 정말 많이 나오는데요. 네, 그리고 이제 모든 벤더가 ‘아, 우리 제로 카피를 한다’고 이야기하잖아요. 그게 다른 생태계의 모두와 더 잘 맞물리게 해준다, 이런 식으로요. 이게 당신들에게 영향을 줄 거라고 보나요? 그리고 더 많은 채택을 이끌까요? 얼마나 모네타이즈(수익화)할 수 있는지에 영향을 줄까요? 그 점을 말씀해 주실 수 있을까요? 감사합니다. Sridhar Ramaswamy: 네. 제로 카피는 일반적으로 데이터 공유를 위해 고객들로부터 많은 압박을 받는 SaaS 벤더들이 그 맥락에서 언급하는 경우가 많습니다. 그들 중 많은 수가 수익화를 위해 데이터 위에 얹을 데이터 제품을 만드는 데 바쁘고요. 제로 카피나 때로는 양방향 데이터 공유 합의도 그런 맥락에서 더 빠르고 더 효율적인 방식으로 사람들이 서로 데이터를 공유할 수 있게 해준다는 식으로 등장하곤 합니다. 우리는 이를 윈윈(win-win)이라고 봅니다. 우리는 이러한 합의를 갖고 있고, 최근의 파트너십과 함께 ServiceNow, Salesforce, SAP, 그리고 Workday와도 그런 합의를 맺고 있습니다. 이런 제품들은 고객이 가진 모든 데이터 니즈의 중심에 우리가 있다는 더 넓은 미션을 계속해서 추진해주고요. 그리고 SaaS 벤더와 Snowflake Inc. 사이에서 데이터 협업을 하는 과정 자체를 훨씬 더 훨씬 쉽게 만들어줍니다. 우리는 이런 합의들에 대해 매우 만족하고 있습니다. 그리고 이것이 의미하는 바는 Snowflake Inc.가 고객이 모든 중요한 것을 한눈에 볼 수 있는 ‘싱글 패널 유리(single pane of glass)’ 같은 관점을 얻는 곳으로 계속 남아 있게 된다는 것입니다. 또한 에이전틱 AI와 에이전틱 시스템이 이제는 본격화되면서 데이터로부터 얻을 수 있는 가치가 정말 엄청납니다. 개인적인 경험으로 말씀드릴 수 있는데요. 제 세일즈 데이터 에이전트를 볼 때, 이 데이터가 Workday에서 온 건지 Salesforce에서 온 건지, 아니면 우리 자체 시스템에서 온 건지에 대해 저는 생각하지 않습니다. 해야 할 일에 대해 어떤 로직이 필요한지만에 집중할 수 있죠. 나머지 것들은 마치 마법처럼 알아서 작동합니다. 그래서 제로 카피 합의는 데이터 흐름을 더 매끄럽게 만들고, 제 생각에는 관련된 모든 사람들—Snowflake Inc.를 포함해, 무엇보다도 우리의 고객—에게 큰 한 걸음 전진을 의미합니다. Raimo Lenschow: 좋아요. 완벽합니다. 감사합니다. 아주 명확했습니다. Operator: 다음 질문은 JPMorgan의 Mark Murphy가 해주시겠습니다. Mark, 지금 전화가 연결돼 있습니다. Mark Murphy: 안녕하세요. Mark Murphy 대신 Arty입니다. 강한 분기 성과와 지속되는 모멘텀에 축하드립니다.여기 있는 동안 통화 전반에서 이 부분을 이미 말씀하신 건 알지만, 최근 포춘 150대 고객사와 이야기했는데 그들은 Snowflake Inc.를 자신들의 AI 및 데이터 전략에서 가장 중요한 요소라고 설명했습니다. 그리고 Snowflake Inc.의 예산이 이제는 자신들의 AI 예산과 연동돼 있다고 명시적으로 말했습니다. 또한 Snowflake Inc. 플랫폼에서 제품 채택을 좀 더 넓히고 있는 분위기입니다. 그래서 제 질문은, Snowflake Inc.에 대한 투자로부터 고객들이 AI 투자와 그것을 명시적으로 연결하는 그런 양상을 보시고 있는지, 그리고 그렇다면 이것이 구매 습관에 어떤 영향을 미치고 있는지입니다. 더 크거나 더 장기적인 계약을 맺고 있나요? 더 많은 제품을 채택하고 있나요, 아니면 새로 나타나는 고객 패턴이 어떤 것이 있나요? 감사합니다. Sridhar Ramaswamy: 올해 우리가 힘들게 만들어 내기 위해 노력해 온 가장 강력한 패턴은 엔터프라이즈 AI 측면에서 진짜 플레이어가 되는 것입니다. 그건 말로는 만들 수 없습니다. 마법을 만들어 내는 제품이 필요합니다. 그래서 Cortex Analyst 같은 이전 제품과 Cortex Search, 그리고 다양한 하위 제품을 유연하게 활용할 수 있는 에이전틱 플랫폼인 Snowflake Intelligence를 기반으로 하는 것이 우리에게 큰 돌파구입니다. 그리고 또 보고 있는 것은, 우리 고객들 중 상당수가 예를 들어 테이블 위에 NCP 서버를 만들고, 그것을 파운데이션 모델에 꽂아 넣은 다음, 그런 식의 솔루션이 실제로는 그리 효과적으로 작동하지 않는다는 걸 깨닫는 방식으로 에이전틱 시스템을 엮어 보았다는 점입니다. 우리가 제공하는 것 중에는, AI 에이전트에게 노출되어야 하는 데이터가 그에 맞게 신중하게 구조화될 수 있도록 돕는 시스템이 포함돼 있고, 또한 이러한 시스템이 안전하게 작동하고 신뢰할 수 있으며, 실제로 의도된 질문에 답할 수 있도록 하는 세심한 튜닝이 포함됩니다. 우리는 또한 eval 같은, 널리 알려지진 않았지만 정말 중요하게는 그런 것들도 고객과 함께 합니다. 이를 통해 지속적인 성과를 판단하고, 자신들이 실제로 시스템을 더 나아지게 만들고 있다는 것을 알 수 있습니다. 이 모든 전문성이 결합된 것입니다. 예, 최고의 모델을 결합해 제공하기 위해 대형 파운데이션 모델 제공업체들과 파트너십을 맺는 것과, 데이터와 모델링에서 우리가 비교할 수 없는 전문성을 바탕으로 고객이 가치를 전달하는 AI 제품을 만들도록 돕는 것—이 두 가지가 결합된 것이고요. 여기에 이제 모든 비즈니스 사용자에게 명확히 가치 있고 유용한 Snowflake Intelligence 같은 제품까지 더하면, 제가 보기엔 바로 그와 같은 내러티브 전환이 여러 회사들에서 나타나고 있는 변화입니다. 에이전트형 AI는 여전히 진화 중입니다. 할 일이 더 많이 있습니다. 그래서 제가 계속해서 엔터프라이즈 AI의 중심에 서 있다를 반복해서 말하는 이유 중 하나입니다. 우리는 이미 이러한 엔터프라이즈들이 가진 가장 가치 있는 데이터를 보유하고 있고, 거기에 AI의 힘을 더해 이 데이터로부터 더 많은 가치를 끌어내고 있기 때문입니다. Mark Murphy: 정말 감사합니다. 매우 통찰력 있었습니다. 내러티브 전환, 그걸 이렇게 설명하는 게 아주 좋은 것 같습니다. Operator: 다음 질문은 Goldman Sachs의 Kash Rangan 님이 주십니다. Kash, 연결해 주시면 통화가 가능합니다. Kash Rangan: 안녕하세요. Kash를 대신해 Matt Martino입니다. Sridhar, 여기서 AI 주제에 계속 머물고 싶습니다. 설치된 기반 내에서 Snowflake Inc. AI를 활용하는 고객 수가 매우 매우 빠르게 가속되고 있고, 또 당신은 AI 매출에서 1억 달러를 앞당겨 끌어올릴 수 있었습니다. 경쟁사들 중 아주 소수만이 그렇게 해낼 수 있었죠. 관점에서 말씀드리면, Snowflake Inc. 플랫폼에서 고객들이 AI 여정을 정말로 더 빠르게 가속할 수 있게 해주는 것이 무엇입니까? 그리고 아마도 부차적으로, Snowflake Inc.가 AI 기회의 중심에 있다고 하신 코멘트를 바탕으로 볼 때, 시장이 점점 더 더 적은 범위의 플랫폼으로 표준화돼서 모든 데이터 요구를 처리하게 될 거라고 보시나요? 고맙습니다. Sridhar Ramaswamy: 네, 두 번째 질문부터 먼저 답하자면, 데이터 영역에는 많은 복잡성이 있다고 생각합니다. Snowflake Inc.—이 회사 자체가 효과적인 데이터 전략을 갖기 위해 사용해야 했던 수많은 서로 다른 도구들이 있다는 것을 저는 알고 있고요.그리고 Snowflake Intelligence, Streamlit 같은 것들—저희가 아주 많이 사용하는 것들—덕분에 Snowflake Inc.에서 더 많은 일을 할 수 있습니다. 그리고 OpenFlow나 Postgres 같은 투자 역시 데이터 플랫폼에서 우리가 해결할 수 있는 범위를 더 넓혀 줄 것입니다. Operator: 다음 질문은 Wolfe Research의 Alex Zukin 님이 주십니다. Alex, 지금 전화선을 연결하겠습니다. Alex Zukin: 네. 여러분, 질문 받아주셔서 감사합니다. 아마 Brian이나 Sridhar 중 어느 쪽이든요. 지금 말씀하신 모멘텀이 예약(booking)에서도 나타나고 있는 것 같습니다. 그래서 확장 속도(expansion rate)에 대한 자신감과 확신, 그리고 방향성에 대해 이해하고 싶습니다. 특히 이러한 일부 가동(go-live)들이 계속 나오면서, 고객들이 AI 포트폴리오와 그 외 그리고 멀티프로덕트 포트폴리오를 더 폭넓게 활용하기 시작할 때의 소비 패턴 변화가 어떻게 설명되는지 듣고 싶습니다. 그리고 Brian, 타이밍 관련 요소가 있을까요? 지난 분기에는 분기에 매우 큰 몇몇 딜들로 인해 소비에서 제품 매출로 이어지는 일회성 부스트나 업(상승)이 조금 더 있는 것처럼 보였는데, 이번 분기에도 초대형 딜이 네 건이나 있었습니다. 그렇다면 지난 분기에는 조금 더 늦게 발생했고, 이번 분기에는 조금 더 일찍 발생해서, 그에 따라 그 비트 규모의 코디언스(리듬)가 조금 더 낮아지게 만든 무언가가 있나요? Sridhar Ramaswamy: 제가 첫 번째부터 시작하겠습니다. 아시다시피 Snowflake Inc. 고객의 선순환(virtous cycle)은, 그들이 딜을 체결하는 것으로 시작됩니다. 그 딜에는 일정량의, 말하자면 슬랙(slack) 여력이 내장돼 있습니다. 그러고 나서 저희 팀들이 그 여력을 활용해 고객에게 가치를 제공할 수 있는 사용 사례(use cases)로 확장합니다. 그리고 앞서 제가 답하지 못했던 이전 질문의 첫 부분에 대해서도 답하자면, Snowflake Inc.에서 AI의 광범위한 도입을 이끄는 것 중 하나는 저희가 쉽게 만들었다는 점입니다. 완전히 새로운 시스템이 아닙니다. 거버넌스와 접근 제어 같은 기존의 문제들을 해결해야 할 필요가 없습니다. 그리고 저희는 먼저 챗봇을 만드는 것을, 그 다음에는 Snowflake Intelligence 같은 더 복잡한 에이전틱(agency) 시스템을 만드는 것도 정말 쉽게 해왔습니다. 그래서 이미 약 1,200개 고객이 Snowflake Intelligence를 사용하고 있습니다. 우리가 확장해서 가치를 제공하면, 그 결과는 자연스럽게 고객이 Snowflake Inc.에서 가치를 얻고 있다는 확신과 확신의 정도(conviction)가 더 커집니다. 그리고 이 모든 과정에서 고객은 AI에 대해 어떤 사전 약정(precommit)도 할 필요가 없습니다. 고객이 얻는 가치는, Snowflake Inc. 위에 구축하는 제품들이 제공해야 하는 것입니다. 저희의 소비 모델이 만들어내는 이런 무위험(risk-free) 접근 방식이, Snowflake Inc. 위에서 AI를 고객에게 특히 매력적으로 만드는 이유입니다. 저희는 사용하기 쉽게 만들고, 고객이 커밋하도록 요구하지 않으며, 그러면 자연스럽게 가치 창출은 고객이 직접 만들어냅니다. 그리고 질문하신 두 번째 부분은 Brian에게 넘기겠습니다. 큰 딜을 체결한다고 해서, 그 딜이 체결된 그 분기 안에 매출에 즉각적인 영향을 주는 경향은 없습니다. 오히려 큰 딜이 체결되자마자 보통 더 나은 할인(discount)을 받게 됩니다. 그래서 매출 관점에서는 약간 마이너스일 때가 많습니다. 하지만 말씀드렸듯이 이런 사이클은 장기적입니다. 고객들은 평균적으로 저희와 딜을 체결하는 주기가 2.5년 정도에서, 대략 2.5년-ish 정도입니다. 이건 분기 내 소비와 직접적으로 연동돼 있지 않고, 그런 타이밍 제약 같은 것에 대해서는 너무 많이 읽을 필요가 없다고 봅니다. Brian? Brian Robbins: 네, 물론이죠, Sridhar. 제가 강조하자면, 제품 매출(product revenue)은 여전히 저희 사업의 선행지표(leading indicator)입니다. 실제로도 마이그레이션(migrations)에서와 사용 사례 승리(use case wins) 증가에서 그것을 확인할 수 있었습니다. 또한 AI와 데이터 엔지니어링 워크로드(data engineering workloads)의 발전에도 만족하고 있습니다. 오늘까지의 소비 패턴을 바탕으로 저희는 Q4에 대한 시각을 형성하고 있습니다. 분기별 비트(quarterly beats)는 특히 소비 모델에서는 덜 시사적(indicative)입니다.FY 가이던스를 소비 모델의 장기적인 비즈니스 흐름을 보여주는 가장 좋은 지표로 정말 자세히 살펴보겠습니다. 지난 90일 동안의 비즈니스에 대한 우리의 관점은 개선되었고, 연간 인상에서도 그 점을 확인하실 수 있을 겁니다. 이것은 또한 RPO 79억 달러, 전년 대비 37%의 성장, 그리고 준비된 발언에서 말씀드린 모든 신규 고객 추가를 반영하고 있습니다. Operator: 다음 질문은 Stifel의 Brad Reback이 해주실 예정입니다. Brad, 지금 통화 연결되어 있습니다. Patrick Colville: 감사합니다. 제가 들어본 바로는, Sridhar, Brian, 두 분 모두 부탁드립니다. 아시다시피 1억 달러 소비 한도를 넘긴 것이 정말 인상적이네요. 그렇다면 다음 마일스톤을 무엇으로 보시나요? 그리고 방금 말씀드린 1억 달러에는 실제로 무엇이 포함되는지 다시 한 번 상기해 주실 수 있을까요? 그게 Cortex 제품군과 동일한 건가요? 아니면 이번 분기에 달성한 1억 달러 소비에는 다른 제품들도 포함되어 있나요? 감사합니다. Sridhar Ramaswamy: 1억 달러는 주로 제품 스위트이지만, 전체 스택입니다. Cortex AI와 AI SQL입니다. SQL에서도 REST API로 접근할 수 있습니다. 그리고 그 위에 쌓이는 제품들로 Cortex Search와 Cortex Analyst가 있는데, 각각 저정형과 정형 데이터 제품입니다. 또한 Snowflake Intelligence는 이러한 빌딩 블록을 기반으로, 데이터 제품을 위한 에이전틱 솔루션을 제공합니다. 대략적으로 이게 그 스위트입니다. 다음 마일스톤과 관련해선, 저는 Snowflake Intelligence의 훨씬 더 폭넓은 채택이 우리가 추진하고 있는 목표라고 생각합니다. Snowflake Inc.에 있는 모든 단일 데이터셋이 AI-ready가 되지 않을 이유가 없습니다. 이미 협업 영역에서 그 흐름이 나타나고 있습니다. 즉, 데이터셋을 공유하는 대신, 실제로 그 데이터셋 위에 에이전트를 공유할 수 있어서 상대방이 그 데이터로부터 바로 비즈니스 질문을 시작할 수 있고, 대시보드를 만들 필요도 없게 되는 거죠. 물론 많은 상황에서 이 데이터는 프로그램적으로 흐르고 다른 데이터와 결합될 수도 있습니다. 하지만 제 요지는 Snowflake Inc.의 모든 데이터를 AI로 소비 가능하게 만들고, 그 AI를 소비 가능하게 만드는 행위 자체에 대해 우리가 솔직히 많은 시간을 투자할 거라는 것입니다. 그리고 앞서 언급드린 두 번째, 세 번째 차수의 파급효과—제가 사용했던 당기고 밀치는(pull-push) 비유에서—그 영향이 훨씬 더 심오할 거라고 생각합니다. 레거시 시스템에서 마이그레이션하고, OpenFlow 같은 제품을 사용해 Snowflake Inc.로 데이터를 가져오거나, 코딩 에이전트를 통해 데이터 엔지니어링 워크로드를 작성하는 것들이 모두 가속될 겁니다. 고객들이 얻을 수 있는, 말 그대로 엄청난 가치가 바로 거기서 나타날 거라고 생각합니다. 저희 비즈니스에게도 엄청난 잠재력이 있습니다. Operator: 다음 질문은 Stifel의 Brad Reback이 해주실 예정입니다. Brad, 지금 통화 연결되어 있습니다. Brad Reback: Sridhar, 결과가 정말 매우 인상적입니다. 예약도 훌륭하고요. 영업이익률(op margin)은, 당연히 상반기 세일즈 및 마케팅에서 감소했네요. 내년과 그 이후를 바라볼 때, 앞에 놓인 거대한 기회와 마진 확장을 이끌 수 있는 능력 사이에서 어떻게 균형을 잡을 계획이신가요? 감사합니다. Sridhar Ramaswamy: 아, 저는 지금이 운이 좋은 시기라고 생각합니다. 이것이 둘 중 하나가 아니라는 거죠. 우리는 엄청난 기회가 보였기 때문에 첫 두 분기 동안 세일즈와 마케팅 팀에 꽤나 큰 규모로 투자했습니다. 지금 우리가 겪고 있는 과정은 바로 여기에 있는 분들의 성숙도(maturation) 단계로, 이들이 우리를 상당히 도와줄 것으로 기대합니다. 하지만 엔지니어든 솔루션 엔지니어든, 자체 인력의 역량을 어떻게 더 끌어올릴지에 대해서도 똑같이 큰 수준으로 투자하고 있습니다. 제가 앞서 말씀드린 것처럼, 모든 리프(rep)와 모든 솔루션 엔지니어가 고객을 위해 커스텀 데모, 커스텀 POC를 할 수 있을 만큼 정말 쉽게 만들기 위해 코딩 에이전트를 론칭했습니다. 물론 대규모 서비스 팀도 있습니다.그들을 AI 네이티브로 만든다는 건 큰 전환입니다. 그래서 내년을 바라보는 방식은, 네, 우리는 사업에 계속 투자하겠지만, 우리 회사가 얼마나 효율적인지에 대해서도 상당한 이익을 얻을 수 있다고 생각합니다. 그리고 저는 이것을 ‘둘 중 하나’로 봐야 한다고 생각하지 않습니다. 운영 마진 같은 분야에서는 꽤 건강한 확장이 있었고, SBC도 전년 대비 그러했고, 우리는 이런 부분들을 계속해서 강하게 밀어붙일 것입니다. Brian Robbins: 네. 저도 Sridhar가 말한 것을 그대로 덧붙이고 싶습니다. 아시다시피 우리는 둘 다 할 수 있습니다. 하나만 하는 게 아닙니다. 물론 시장이 정말 크고, 우리는 성장도 제공해 왔으며, 우리가 매출 성장으로 이어지도록 제품에서도 혁신을 계속할 겁니다. 다만 그건 책임감 있게 하겠습니다. Operator: 다음 질문은 Needham의 Mike Cikos가 해주실 예정입니다. Mike, 지금 통화 연결되어 있습니다. Mike Cikos: 좋습니다. 질문을 받아주셔서 감사합니다. 그리고 Brian, Snowflake Inc.에서 CFO라는 새로운 역할을 맡게 된 것 다시 한 번 축하드립니다. 함께 일하게 될 날을 기대하겠습니다. 제 질문은, 이 통화 전반에서 솔직히 제품 매출 업사이드의 규모가 전 분기 대비 어느 정도인지 이해하려는 시도들이 몇 가지 있었던 것 같습니다. 솔직히 말씀드리면 지난 분기가 더 중요했지만, 저는 그것이 지난 분기에 여러분이 아주 큰 고객 마이그레이션을 만들어 놓았기 때문이라고 보았습니다. 그건 여러분의 통제 범위 밖이죠. 그래서 질문은, 여러분이 말씀하신 올해의 증가된 확신, 즉 데이터 엔지니어링과 AI에 대한 견인력이 있을 때, 3Q가 그저 강한 실행의 분기였다고 보는 게 맞을까요? 그리고 어쩌면 마이그레이션 활동이 조금 더 전형적인 수준으로 정상화된 것일 수도 있겠다고요. 그리고 두 번째로는, 통화 중에 계신 모든 분들께 드리는 질문이지만, Brian, 가이던스(전망) 철학이 전반적으로, 어느 정도라도, 한계에서 변화가 있었는지에 대한 여러분의 생각을 듣고 싶습니다. 다시 한 번 제 쪽에서 감사드리고, 질문해 주신 점에 대해서도 감사드립니다. Sridhar Ramaswamy: 네. 첫 번째 것부터 시작하겠습니다. 우리는 여러분 모두에게 일관되게 3% 상회가 아주 좋은 상회라고 말씀드려 왔습니다. 그리고 그보다 훨씬 더 잘하면, ML 모델이 재조정됩니다. 우리는 다시 3% 상회를 목표로 스스로를 재조정하죠. 또 소비(consumption) 비즈니스에는 자연스러운 변동성이 있습니다. 왜냐하면 여기에는 실제로 12,000개 이상의 기업들이 자신의 데이터 미래에 대해 무엇을 하려는지 결정한 결과가 집합체이기 때문입니다. 그래서 저는 3Q 상회가 사실 여전히 2.5% 정도의 매우 탄탄한 상회였다고 봅니다. 그리고 네, 2Q 상회도—우리는 그것에 대해 여러분께 솔직히 말씀드렸는데—규모가 큰 마이그레이션들이 있었고, 거기에 일회성 활동도 일부 있었습니다. 다만 우리는 큰 마이그레이션은 덩어리처럼 발생하고, 예측하기가 그리 쉽지 않다는 점도 경고드려 왔습니다. 대략적으로 저희가 그런 상황입니다. Q4 같은 것들을 볼 때도 우리는 똑같은 방식으로 접근합니다. 우리가 어디에 착지하게 될지 알아내기 위해 최선을 다하고, 이전과 거의 같은 수준의 가이던스 철학을 사용합니다. Brian? Brian Robbins: 네. 감사합니다, Sridhar. Sridhar가 말한 것과 같은 맥락으로 덧붙이겠습니다. 분기 변동성만으로는 소비 모델을 평가하는 방식이 아닙니다. 마이그레이션을 하는 회사들은 그런 걸 우리의 분기 실적 발표 통화 때문에 하지는 않습니다. 그들은 선을 그으면—말 그대로 계획을 세우고—어느 위치에 있는지 확인하면서 마이그레이션을 진행하죠. 그래서 우리는 정말 연간 가이드를 보라고 강조드립니다. 그리고 실적 발표 통화 전까지 우리가 본 행동 양식에 기반해, 연간 가이드를 51,000,000달러로 올릴 수 있다는 확신이 있습니다. 전년 대비 연간 성장률 28%로요. 가이던스 철학 관점에서 말씀드리면, 제가 처음 합류했을 때 제가 했던 일들이 몇 가지가 있지만, 그중 하나는—매일 매출 비즈니스를 예측하는 AI 모델을 작성한 팀이 있는데—그 팀과 관련해 상당한 시간을 들여 그들과 함께한 일이었습니다. 정말 인상적인 팀이고 아주 자세합니다. 그리고 여러분께 확신드릴 수 있는데, 가이던스 철학에는 변화가 없을 겁니다. Operator: 다음 질문은 RBC 소속 Matt Hedberg 님에게서 들어왔습니다. Matt, 지금 통화 연결되어 있습니다. Matt Hedberg: 좋습니다. 질문을 받아주셔서 감사합니다. Sridhar에게 간단히 하나만 여쭤볼게요. 연간 100,000,000달러 규모의 AI 런레이트가 정말 인상적입니다. 얼마나 빠르게 성장하고 있는지 대략적인 감을 말씀해 주실 수 있을까요? 그리고 이어서 더 자세한 질문도 드리고 싶습니다. 크런치 데이터(crunchy data)에 이어서, 더 시간을 갖고 보신 뒤 고객들이 Snowflake Inc. 내에서 장기적으로 OLTP와 OLAP의 균형을 어떻게 생각하는지 코멘트해 주실 수 있을지 궁금합니다. Sridhar Ramaswamy: 네. 아시다시피 AI 매출은 주로 Cortex 제품 제품군, 그리고 Snowflake Intelligence를 포함해 구동됩니다. 이것은 고객들이 채택하기에 가장 빠른 제품들 중 하나입니다. 제가 말씀드렸듯이, 누군가 Snowflake Intelligence를 사용하기만 하면 그 가치가 매우 명확해지거든요. 그래서 저희는 이것이 앞으로도 꽤 잘 성장할 것으로 기대합니다. 다만 지금 당장은 그 점을 유도하거나 암시하고 싶지는 않습니다. 크런치 데이터에 대해서는, 제품을 GA로 가져오기까지 앞으로 몇 달이 더 걸릴 것입니다. 하지만 지금까지의 초기 대화에서 고객들은 Snowflake Inc. 내에서 Postgres 지원을 매우 환영하고 있습니다. 그들은 Snowflake Inc.를 매우 견고하고 신뢰할 수 있는 데이터 플랫폼으로 보고 있죠. 그리고 여러 종류의 애플리케이션에서는, 이들을 전반적인 Snowflake Inc. 배포의 일부로 호스팅하는 것이 이런 분들에게는 완전히 말이 됩니다. 덧붙일 만한 것으로, 저희의 HTAP 제품인 Unistore도 잘 되고 있습니다. 이것은 트랜잭션 데이터 영역의 서로 다른 세그먼트를 공략합니다. 그리고 저희는 이 두 가지 모두를 계속 제공할 것입니다. 다만 Postgres를 시장에 내놓는 것이 저희에게 중요한 진전이 될 것이라고 생각합니다. 특히 OLTP 스토어가 효과적으로 기능하는 데 필요로 하는 에이전틱 솔루션 같은 것들에 대해서요. 그래서 저희가 고객들과 적극적으로 논의하고 있는 그런 종류의 유스케이스가 여러 가지가 있습니다. Operator: 마지막 질문은 Citi 소속 Tyler Radke 님에게서 들어왔습니다. Tyler, 지금 통화 연결되어 있습니다. Tyler Radke: 감사합니다. 감사합니다. 감사합니다. 꼭 끼워주셔서 정말 감사합니다. 분기 RPO 예약이 대략 10억 달러라는 점이 정말 인상 깊었습니다. 분기에 추가한 3.09 수치의 딜에 대해 조금 이야기해 주실 수 있을까요? 기간 관점에서 그것들이 어떻게 구조화되어 있는지, 그리고 해당 딜들에서 상당한 성장이 나타날 것으로 예상되는지 궁금합니다. 즉, 큰 규모의 확장인가요? 그리고 이어서 Brian에게 질문드리겠습니다. FY 2027과 관련해서 모델에 어떤 것들을 생각해 봐야 할지요. 예컨대 역풍이나 순풍 같은 것들 말이죠. 가이던스는 제공하지 않으신다는 건 알지만, 마찬가지로 최적화 관련 헤드윈드 같은 것들을 무엇이라도 짚어주실 게 있을까요? 정말 감사합니다. Sridhar Ramaswamy: 음, 사실 Tyler, 이번 분기에는 4.09 수치 규모의 딜도 있었습니다. 이 모든 분들은 Snowflake Inc.에 상당한 금액을 지출하는 고객들이고, 그들이 추가로 가져올 수 있는 가치에 대해서도 매우 긍정적입니다. 다만 아시다시피 예약은 향후 몇 년 동안 고객이 얼마나 쓸 것이라고 생각하는지 보여주는 지표입니다. 제품 매출은 다음 분기 동안 Snowflake Inc.에 저희 공동 고객들이 얼마나 지출할지에 대한 최고의 지표예요. 그래서 저는 그것을 보면 될 것 같습니다. Brian, 마지막 질문에 답해 주시겠습니까? Brian Robbins: 네. Tyler, 말씀하신 대로 저희는 다음 콜에서 FY '27에 대해 가이드를 드릴 겁니다. 하지만 정말 중요한 건, 휴일 시즌 이후의 소비(consumption)가 내년 FY 가이던스를 위한 가장 중요한 입력값이라는 점입니다. 그래서 1월과 2월에 소비가 어떤 양상으로 전개되는지를 확인해야, 다음 실적 발표 콜에서 그것을 더 잘 반영해 전달할 수 있을 것입니다. Operator: 이 시간부로 회의를 마무리하는 말씀을 위해 호스트인 Sridhar에게 발언권을 드리겠습니다. Sridhar Ramaswamy: 감사합니다, 여러분. Snowflake Inc.는 오늘날의 엔터프라이즈 AI 혁명의 중심에 계속 자리하고 있습니다. 그리고 저희 Snowflake Inc.는 데이터의 전 과정 라이프사이클 전반에 걸쳐 고객에게 역량을 강화할 수 있도록 집중하고 있습니다. AI를 통해 가능한 것의 한계를 계속 다시 상상하고 혁신의 경계를 넓혀가며, 이 새로운 시대에 선도하기 위해 나아가는 지금은 회사에 있어 정말 흥미로운 시기입니다. 당사의 제품 매출 성장과 2026회계연도 잔여 기간에 대한 견고한 전망에서 확인되듯이 우리는 계속해서 강하게 실행하고 있으며, 앞으로도 지속 가능한 높은 성장과 마진 확장이 이어질 긴 성장 여정이 있다고 봅니다. 모두 감사합니다. 진행자: 이것으로 오늘의 컨퍼런스 콜을 마치겠습니다. 참여해 주셔서 감사합니다. 남은 하루도 즐겁게 보내시기 바랍니다.