nowflake Inc. 스노우플레이크 (SNOW) 2024년 1분기 어닝콜 / 실적 통화 기록

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Snowflake Inc.( NYSE:SNOW ) 2025년 1분기 실적 통화 내용 2024년 5월 22일 오후 5:00(ET)

기업 참가자

Jimmy Sexton - IR 책임자
Sridhar Ramaswamy - CEO
Mike Scarpelli - CFO
Christian Kleinerman - 제품 담당 EVP

회의 통화 참가자

Keith Weiss - Morgan Stanley
Mark Murphy - JPMorgan
Kirk Materne - Evercore
Karl Keirstead - UBS
Raimo Lenschow - Barclays
Brent Thill - Jefferies
Matt Hedberg - RBC
Brent Bracelin - Piper Sandler
Tyler Radke - Citi
Alex Zukin - Wolfe Research

운영자

여러분, 안녕하세요. 오늘 2025 회계연도 1분기 Snowflake Earnings Call에 참석해 주셔서 감사합니다. 제 이름은 Sierra이고 오늘은 여러분의 진행자가 될 것입니다. 통화의 프리젠테이션 부분에서는 모든 회선이 음소거되며 마지막에는 질문과 답변을 할 수 있는 기회가 있습니다. [운영자 지침] 이제 컨퍼런스를 진행자인 투자자 관계 책임자인 Jimmy Sexton에게 전달하고 싶습니다.

지미 섹스턴

안녕하세요. Snowflake의 2025 회계연도 1분기 실적 발표에 참여해 주셔서 감사합니다. 오늘 저와 통화에 참여한 사람은 최고 경영자(CEO)인 Sridhar Ramaswamy입니다. 최고 재무 책임자(CFO) Mike Scarpelli; 그리고 Q&A 세션에 참석할 제품 담당 부사장인 Christian Kleinerman도 있습니다.

오늘 통화에서 우리는 2025회계연도 1분기 재무 결과를 검토하고 2025회계연도 2분기 및 2025년 회계연도에 대한 지침을 논의할 것입니다. 오늘 통화에서 우리는 사업 운영과 관련된 진술을 포함한 미래 예측 진술을 할 것입니다. 재무 성과. 이러한 진술에는 위험과 불확실성이 있어 실제 결과와 다를 수 있습니다. 이러한 위험과 불확실성에 관한 정보는 수익 보도 자료, 최신 양식 10-K 및 10-Q, 기타 SEC 보고서에서 확인할 수 있습니다. 우리의 모든 진술은 현재 우리에게 제공되는 정보를 바탕으로 오늘 기준으로 작성되었습니다. 법률에서 요구하는 경우를 제외하고 당사는 그러한 진술을 업데이트할 의무가 없습니다 .

오늘 통화에서는 특정 비GAAP 재무 조치에 대해서도 논의할 것입니다. 비GAAP 기준에 대한 GAAP 조정 내용이 오늘의 수익 보도 자료에 포함되어 있습니다. 수익 보도 자료 및 관련 투자자 프레젠테이션은 당사 웹사이트(Investor.snowflake.com)에서 확인할 수 있습니다. 오늘 통화의 재생본도 웹사이트에 게시될 예정입니다.

이제 저는 이 전화를 Sridhar에게 넘기고 싶습니다.

스리다르 라마스와미

고마워요, 지미. 모두들 좋은 오후에요. 우리가 시작하기 전에, 지난 몇 달 동안 많은 분들이 저의 새로운 역할에 대해 따뜻한 환영을 주셨고 저는 단지 감사하다는 말씀을 전하고 싶었습니다. 저는 CEO로서 첫 번째 분기에 세 가지 핵심 우선순위에 집중했습니다. 고객의 의견을 듣고 배우며, 시장 진출 팀 내에서 실행과 조정을 추진하고, 혁신과 제품 제공을 촉진합니다. 저는 팀의 반응과 전반적인 플레이 속도에 정말 깊은 인상을 받았습니다. 우리 앞에는 많은 기회가 놓여 있으며, 우리 회사 전체에는 그 기회를 얻으려는 열정이 가득합니다.

Snowflake 성장 스토리를 살펴보면 처음에는 놀라운 데이터 제품에 의해 주도되었고 그 다음에는 Snowflake를 진정한 데이터 클라우드로 만들기 위해 추가한 협업 및 애플리케이션 계층에 의해 주도되었습니다. AI의 흥미로운 점은 세 가지 계층 모두에서 우리의 역량과 성장을 가속화할 수 있다는 것입니다. 또한 Snowflake의 모든 놀라운 기업 데이터에 대한 액세스를 민주화하여 도달 범위를 대폭 확대하는 데 도움이 됩니다. 지난 한 해 동안 우리가 AI 분야에서 이룩한 진전은 지난 분기에 정점을 이루었습니다. 우리는 AI가 우리 플랫폼을 지속적으로 강화하여 고객이 그 어느 때보다 더 나은 고객 경험을 수행하고 제공할 수 있도록 도울 것이라고 믿습니다.

1분기 결과의 증거로 우리의 핵심 사업은 매우 강력합니다. 우리는 세계적 수준의 데이터 플랫폼을 전 세계 고객에게 제공하려는 계획의 초기 단계에 있습니다. 그리고 1분기에만 우리는 일부 대규모 고객이 핵심 제품의 사용량을 의미 있게 증가시키는 것을 확인했습니다. 이제 AI로 강력하게 강화된 믿을 수 없을 만큼 강력한 데이터 클라우드의 조합은 Snowflake의 강점이자 스토리입니다.

저는 1분기 결과에 대해 말씀드리고 싶습니다. Mike가 자세한 내용을 알려드릴 것입니다. 저는 우리 팀이 매우 강력한 1분기를 달성한 것을 정말 자랑스럽게 생각합니다. 해당 분기 제품 수익은 7억 9천만 달러로 전년 대비 34% 증가했습니다. 남은 이행 의무는 총 50억 달러였으며, 전년 대비 성장률은 46%로 가속화되었습니다. 비GAAP 조정 무료 현금 흐름 마진은 44%였습니다. 호조를 보인 분기를 고려해 올해 제품 매출 전망을 상향 조정했습니다. 2분기 이후에도 우리의 우선순위는 동일하게 유지됩니다. 지난 몇 달 동안 100명이 넘는 고객과 대화를 나눴고 저는 매우 낙관적입니다. Snowflake는 사랑받는 플랫폼이며, 우리가 제공하는 가치는 제가 나누는 모든 고객 대화에서 나옵니다. 우리는 고객이 비즈니스를 운영하도록 돕는 데 매우 중요합니다. 예를 들어, 미국 최대 규모의 통신업체 중 하나는 매달 장부를 마무리하는 데 도움을 주기 위해 우리에게 의존하고 있습니다. 우리는 또한 글로벌 금융 서비스 고객의 거래 상대방 신용 위험 프로세스를 지원합니다. Snowflake의 가능성에 대한 예술은 정말 놀랍습니다.

고객이 AI를 최우선으로 생각한다는 것도 놀랄 일이 아닙니다. 그들은 비즈니스 분석가뿐만 아니라 모든 사람이 Snowflake의 모든 비즈니스 데이터를 사용할 수 있도록 하려고 합니다. 그들은 우리가 이 새로운 영역에 진입하면서 명확성, 가치 창출 및 신뢰성을 촉진하는 데 도움을 주기를 원합니다. 지난 분기 동안 저는 시장 진출 팀과 함께 실행 및 조정을 추진하는 데 집중했습니다. 내부적으로는 소비와 신규 고객 확보를 강조합니다. 그리고 우리는 두 가지 우선순위에 대한 엔드투엔드 흐름을 개발하고 있습니다. 여기에는 AI 및 데이터 엔지니어링과 같은 특정 워크로드의 판매 모션 개발이 포함됩니다. 소비 마인드를 표준화하고 효율적으로 실행하면 얻을 수 있는 것이 더 많아집니다. 이러한 효율성이 추가적인 매출 성장에 기여할 것으로 기대합니다.

저를 아시는 분들은 제가 제품 혁신과 배송에 끊임없이 집중하고 있다는 것을 알고 계십니다. 회사 전체의 팀은 놀라운 속도로 구축하고 제공하고 있습니다. 이번 달 초에 우리는 AI 레이어인 Cortex를 일반적으로 사용할 수 있다고 발표했습니다. Iceberg, Snowpark Container Services 및 Hybrid Tables는 모두 올해 말에 정식 출시될 예정입니다. 우리는 AI와 머신러닝에 투자하고 있으며, 짧은 시간 안에 발전하는 속도는 환상적입니다. 고객에게 가장 큰 반향을 불러일으키는 점은 우리가 시장에 차별화를 가져오고 있다는 것입니다. Snowflake는 쉽고 효율적이며 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 AI를 제공합니다. 정식 출시 이후 Cortex AI 고객 채택이 인상적인 증가세를 보였습니다. 지난 주 기준으로 750개 이상의 고객이 이러한 기능을 사용하고 있습니다. Cortex는 시간이 많이 소요되는 작업을 줄여 생산성을 높일 수 있습니다. 예를 들어 Sigma Computing은 Cortex 언어 모델을 사용하여 CRM에서 고객 커뮤니케이션을 요약하고 분류합니다. 이번 분기에는 자체 언어 모델인 Arctic도 발표했습니다. Arctic은 다양한 벤치마크에서 LLaMA-2-70B 및 Mixtral 8x7B와 같은 주요 개방형 모델을 능가했습니다. 우리는 동료 모델 훈련 비용의 1/8로 3개월 이내에 Arctic을 개발했습니다.

AI는 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 연결하는 다리입니다. Document AI를 통해 고객은 수많은 문서에서 즉석에서 기능을 추출하는 데서 가치를 찾습니다. 우리는 올해 하반기에 정식 출시되는 Snowpark 컨테이너 서비스에서 의미 있는 진전을 이루고 있으며, 수십 개의 파트너가 이미 최종 고객에게 서비스를 제공하기 위해 컨테이너 서비스를 활용하는 솔루션을 구축하고 있습니다. 우리는 Snowpark 및 기타 새로운 기능을 신흥 비즈니스로 봅니다. 이는 수익 기여의 초기 단계이지만 매우 건전한 수요를 보이고 있습니다. 1분기 기준으로 50% 이상의 고객이 Snowpark를 이용하고 있습니다. Snowpark의 수익은 스파크 마이그레이션으로 인해 발생합니다. 1분기에 우리는 전 세계 2,000개의 대규모 고객을 Snowpark로 마이그레이션하는 프로세스를 시작했습니다.

우리의 협업 능력은 우리에게 중요한 경쟁 우위이기도 합니다. 2025년 1분기 현재 고객의 약 1/3이 데이터 제품을 공유하고 있습니다. 이는 1년 전의 24%에서 증가한 수치입니다. 협업은 이미 신규 고객 확보를 위한 수단으로 사용되고 있습니다. Fiserv와의 전략적 협력을 통해 20개 이상의 Fiserv 금융 기관 및 가맹점 고객이 재무 데이터 및 통찰력에 안전하게 직접 액세스할 수 있도록 Snowflake를 선택했습니다. 우리는 2년 전에 구조화되지 않은 데이터에 대한 지원을 발표했습니다. 현재 고객의 약 40%가 Snowflake에서 구조화되지 않은 데이터를 처리하고 있습니다. 그리고 지난 6개월 동안 이 카테고리에 1,000명 이상의 고객을 추가했습니다.

Iceberg를 사용하면 공격을 수행하고 더 큰 데이터 공간을 처리할 수 있습니다. 대규모 고객 중 다수는 이제 이 기능의 결과로 더 많은 워크로드에 Snowflake를 활용할 것이라고 밝혔습니다. 300명 이상의 고객이 공개 미리 보기에서 Iceberg를 사용하고 있습니다. Snowflake는 강력하고 독특한 파트너 생태계를 보유하고 있습니다. 우리 성공의 일부는 플랫폼의 힘을 증폭시키는 많은 파트너를 보유하고 있다는 것입니다. EY 및 Deloitte와 같은 대규모 조직뿐만 아니라 LTIMindtree 및 Next Pathway와 같은 회사도 포함됩니다. S&P Global은 우리를 클라우드 배포 모델의 강력한 협력자로 보고 있습니다. Observe, Blue Yonder, RelationalAI, Fivetran, Hex 및 Domo와 같은 회사는 Snowflake를 기반으로 소프트웨어를 구축했습니다. 이러한 파트너는 완전히 새로운 기능을 제공하고 우리와 고객을 위한 새로운 사용 사례를 열어줍니다. 그들은 또한 종종 새로운 고객을 우리에게 데려옵니다. 그리고 그들은 Snowflake를 기반으로 구축하는 것이 얼마나 쉬운지, Snowflake가 얼마나 안정적인지, 고객에게 어떻게 공동으로 다가갈 수 있는지에 대해 정말로 관심을 갖고 있습니다. 파트너는 우리의 데이터 클라우드 비전에 막대한 힘을 불어넣습니다. 그들의 성공은 우리와 고객의 성공을 창출합니다.

결론적으로 Snowflake는 세계 최고의 엔터프라이즈 AI 데이터 플랫폼입니다. 협업 기능과 번창하는 애플리케이션 플랫폼을 결합하여 우리는 성장을 촉진할 강력한 네트워크 효과를 주도하고 있습니다. AI는 단기 및 중기적으로 이러한 기회를 크게 확대합니다. 우리의 제품 철학은 간단합니다. 모든 기능을 사용할 수 있는 하나의 플랫폼입니다. 우리는 모든 분석가와 데이터 엔지니어를 정교한 AI 분석가로 만들고 있습니다. Snowflake의 마법은 어려운 작업을 쉽게 만들어준다는 것입니다. 6월 3일부터 6일까지 샌프란시스코에서 열리는 Snowflake Data Cloud Summit에서 더 많은 소식을 기대해 주세요. 그곳에서 여러분 모두를 만나기를 고대하고 있습니다.

이제 Mike에게 맡길게요.

마이크 스카펠리

고마워요, 스리다르. 1분기 제품 매출은 전년 동기 대비 34% 증가한 7억 9천만 달러를 기록했습니다. 우리의 가장 큰 성장 기여자에는 중간 규모 엔터테인먼트 Global 2000과 대규모 소매 및 소비재 회사가 포함되었습니다. Global 2000 이외의 소규모 계정은 성과의 중요한 원천이었습니다. 분기별로 보면 2월과 3월에 강한 성장을 보였습니다. 4월에는 성장이 완화되었습니다. 우리는 이러한 변동성을 비즈니스의 일반적인 구성 요소로 봅니다. 윤년의 영향을 제외하면 제품 매출은 전년 대비 약 32% 증가했습니다.

안정적인 최적화 환경의 조짐이 계속해서 나타나고 있습니다. 상위 10개 고객 중 7개가 분기 대비 성장했습니다. 1분기는 FY '25 판매 보상 계획에 따른 1분기였습니다. 우리 영업 담당자는 계획대로 잘 실행되고 있습니다. 1분기에 우리는 신규 고객 확보 및 소비 할당량을 초과했습니다. 비GAAP 제품 총이익률은 76.9%로 전년 대비 소폭 감소했습니다. 이전 전화에서 언급했듯이 새로운 AI 이니셔티브에 투자함에 따라 GPU 관련 비용과 관련된 역풍이 있습니다. 당사의 비GAAP 영업 마진은 4%였으며 수익 초과 성과로 이익을 얻었습니다. 비GAAP 조정 무료 현금 흐름 마진은 44%였습니다. 참고로 1분기와 4분기는 비GAAP 조정 잉여현금흐름이 계절적으로 강한 분기입니다. 우리는 45억 달러의 현금, 현금 등가물, 단기 및 장기 투자로 분기를 마감했습니다. 1분기에 우리는 5억 1,600만 달러를 사용하여 300만 주를 평균 173.14달러에 환매했습니다. 원래 승인된 20억 달러에 따라 8억 9,200만 달러가 남아 있습니다.

이제 우리의 전망을 살펴보겠습니다. 다시 한번 말씀드리지만, 우리는 관찰된 행동을 토대로 제품 수익만을 예측합니다. 이는 FY '25 지침에 Snowpark의 기여가 포함되어 있음을 의미합니다. FY '25 지침에는 자재 소비가 확인될 때까지 Cortex와 같은 새로운 기능으로 인한 수익이 포함되지 않습니다. Iceberg는 올해 말에 GA될 예정입니다. 우리는 향후 수익 기회가 증가할 것으로 기대하기 때문에 Iceberg에 투자했습니다. 그러나 지침을 제공하기 위해 Snowflake에서 Iceberg 스토리지로의 데이터 이동과 관련된 수익 역풍을 계속 모델링합니다. 부정적인 영향은 연말에 가중됩니다.

2분기에는 제품 매출이 8억 500만 달러에서 8억 1000만 달러 사이가 될 것으로 예상하며 FY '25 제품 매출 지침을 높이고 있습니다. 이제 우리는 연간 제품 수익이 약 33억 달러로 전년 대비 24% 성장할 것으로 예상합니다. 여백으로 전환. 우리는 AI 이니셔티브와 관련된 GPU 관련 비용 증가를 고려하여 연간 마진 지침을 낮추고 있습니다. 우리는 빠르게 발전하는 시장에서 사업을 운영하고 있으며 이러한 투자를 미래에 추가 수익 기회를 창출하는 열쇠로 보고 있습니다. 참고로 수익 비용과 R&D 비용 모두 GPU 관련 비용이 있습니다. 우리는 특정 기술 자산을 인수하고 TruEra의 핵심 직원을 고용하겠다는 의도를 발표했습니다. TruEra는 대규모 언어 모델 앱과 기계 학습 모델 및 생산을 평가하고 모니터링하는 기능을 제공하는 AI 관찰 플랫폼입니다. TruEra에서 Snowflake로 약 35명의 직원을 맞이하게 되어 기쁘게 생각하며, 거래의 영향은 우리의 전망에 반영됩니다. 2분기에는 비GAAP 영업이익률이 3%로 예상됩니다. 2025 회계연도에는 비GAAP 제품 총이익률 75%, 비GAAP 영업이익률 3%, 비GAAP 조정 잉여현금흐름마진 26%를 예상합니다.

마지막으로 연례 사용자 컨퍼런스인 Snowflake Data Cloud Summit과 함께 6월 4일 샌프란시스코에서 투자자의 날을 개최할 예정입니다. 참석을 원하시면 ir@snowflake.com으로 이메일을 보내주세요.

교환원님, 이제 질문을 접수하실 수 있습니다.

질의응답 세션

운영자

[운영자 지침] 오늘 첫 번째 질문은 Morgan Stanley의 Keith Weiss로부터 왔습니다. 의 절차를 따르십시오.

키스 와이즈

훌륭한. 아주 좋은 분기입니다. 질문에 응해 주셔서 감사합니다. 투자자 홍보 페이지 첫 페이지를 보면 50억 개의 쿼리가 있습니다. 귀하의 쿼리 볼륨이 실제로 다시 가속화되고 있는 것 같습니다. 그 가속의 동인 중 일부를 설명해 주실 수 있나요? 가속도를 내는 것은 신제품인가? 아니면 최적화의 안도감인가요, 아니면 더 나은 데이터 센터와 같은가요? 따라서 가속을 촉진하는 요소에 대해 좀 더 명확하게 설명하겠습니다. 그리고 반대편에는 그 방정식이 있습니다. 쿼리당 가격과 같은 압박이 여전히 있는 것 같습니다. 쿼리당 가격에 대한 압력이 방정식의 계산 측면에서 더 많이 나오는지 아니면 방정식의 저장 측면에서 더 많이 나오는지에 대한 징후가 있습니까? 어떤 색상이든 매우 도움이 될 것입니다.

스리다르 라마스와미

감사합니다. 전반적으로 Mike와 제가 말했듯이 우리의 핵심 비즈니스는 매우 강력하며 신규 고객과 기존 고객의 확장 모두에서 성장이 이루어지고 있습니다. 예를 들어 AI와 같은 다양한 종류의 워크로드가 점점 많아지면서 데이터 엔지니어링도 상당히 증가하고 있습니다. 그들은 모두 추가적인 신용 성장에 기여하고 있습니다. 그리고 신용 증가와 쿼리당 비용 간의 관계는 간단하지 않습니다. 그리고 우리는 우리가 처리하는 다양한 범주의 워크로드 전반에 걸쳐 광범위한 성장을 기대하고 있으며 모두 정말 좋은 성과를 거두었습니다.

운영자

오늘의 다음 질문은 JPMorgan의 Mark Murphy에게서 나왔습니다. 의 절차를 따르십시오.

마크 머피

엄청난. 매우 감사합니다. 축하 인사를 추가하겠습니다. Sridhar 씨, 당신은 매우 놀라운 효율성으로 Arctic LLM을 훈련시켰습니다. 시장에 나와 있는 다른 제품보다 더 효율적으로 실행될 수 있는 제품의 아키텍처 차이점을 설명해 주시겠습니까? 그리고 Mike는 Cortex와 Arctic LLM의 출시를 고려하면 올해 GPU 지출 5천만 달러 목표에 어떤 방향 변화가 있습니까? Snowpark 견인처럼 들립니다. 그 추세를 좀 더 높게 생각해야 할까요?

스리다르 라마스와미

감사합니다. 따라서 우리는 매우 적은 양의 GPU 컴퓨팅을 사용하여 매우 짧은 기간, 즉 3개월이 조금 넘는 기간 동안 Arctic을 훈련했습니다. 이러한 모델의 교육 효율성 중 상당 부분은 아키텍처에서 비롯됩니다. 우리는 전문가 아키텍처가 다소 독특하게 혼합되어 있었습니다. 이러한 아키텍처는 점점 더 다른 모든 주요 AI 회사에 인상적인 이익을 가져다 주고 있습니다. 그러나 여기에 들어간 것은 올바른 데이터 세트가 무엇인지, 어떤 순서를 입력해야 하는지, 실제로 기업 지표에 맞게 최적화되고 있는지 확인하는 방법 등을 파악하기 위한 엄청난 양의 사전 실험이었습니다. , 고객이 관심을 갖는 것, 예를 들어 이러한 모델은 데이터와 대화할 수 있도록 SQL 쿼리를 생성하는 데 정말 능숙합니다. 그래서 우리는 기업 환경에서 어떻게 AI를 훨씬 더 좋게 만들 수 있는지에 대해 매우 많은 관점을 취하고 있습니다. 왜냐하면 자연스럽게 그곳이 우리가 추가할 가치가 가장 큰 곳이고 AI 예산이 사물 체계에서 적당하기 때문입니다. 따라서 이러한 모델을 개발하는 방법에 있어서 창의적인 것은 팀이 자연스럽게 기대하는 것입니다. 그리고 솔직히 말해서 그런 종류의 규율과 희소성은 많은 혁신을 낳는다고 생각합니다. 그리고 나는 그것이 당신이 보고 있는 것이라고 생각합니다. 그런 다음 투자 측면에서 잠시 후에 Mike에게 넘겨 드리겠습니다. 하지만 저는 우리가 하고 있는 투자 금액에 만족합니다. Snowflake를 통해 우리가 얻을 수 있는 것 중 하나는 여러 측면에서 빠르게 따라갈 수 있는 능력, 예를 들어 이미지 생성을 위한 최신, 가장 훌륭하고 가장 큰 모델을 생산하는 것이 아니라 우리가 관심을 갖는 지표에 대해 최적화하는 능력입니다. 그래서 그런 종류의 집중을 가짐으로써 상대적으로 적당한 예산으로 꽤 효율적으로 운영할 수 있습니다. 따라서 지금의 초점은 우리가 출시한 모든 제품을 어떻게 생산에 적용할 것인가에 있습니다. 우리는 AI 플랫폼을 개발하느라 바쁜 고객이 750명이 넘습니다. 이것은 빠르게 변화하는 공간이지만 우리는 Snowflake에 AI를 효과적으로 만들기 위한 속도, 투자 및 선택 모두에 대해 매우 만족하고 있습니다. 마이크?

마이크 스카펠리

그리고 저는 덧붙일 것입니다. 예, 우리는 GPU에 조금 더 많은 비용을 지출할 수 있다고 생각합니다. 하지만 우리가 고용하는 사람, 특히 AI 분야의 사람이기도 합니다. TruEra 인수에 대해 이야기했습니다. 그 사람들은 다 그 조직에 속해 있어요. 제가 언급한 것처럼 AI의 세계는 빠르게 진화하고 있습니다. 우리는 Snowflake가 그곳에서 플레이할 엄청난 기회가 있고 미래 수익에 의미 있는 영향을 미칠 것이라고 생각하기 때문에 이에 투자하고 있습니다.

마크 머피

매우 감사합니다.

운영자

오늘 다음 질문은 Evercore의 Kirk Materne에게서 나왔습니다. 의 절차를 따르십시오.

커크 마테른

네, 정말 감사하고 이번 분기를 축하드립니다. Sridhar, Cortex를 통해 고객의 가치 창출 시간에 대해 어떻게 생각해야 하는지에 대해 조금 말씀해 주시겠습니까? 즉, 고객이 기술을 사용하기 시작하면 조금 더 빠른 소비로 전환되기까지 시간이 얼마나 걸릴 것이라고 생각하십니까? 패턴? 그리고 Mike에게 딱 한 개만 주세요. 마이크, 연기에 대해 조금 얘기해 주실 수 있나요? 이번 분기는 아마도 이전 몇 년 동안 보았던 것보다 조금 더 순차적으로 하락했을 것입니다. 거기에 자연 속에 한때 있었던 일이 있을지는 모르겠지만, 그걸 만져볼 수만 있다면 정말 좋을 것 같아요. 다들 감사 해요.

스리다르 라마스와미

감사합니다. 소비 모델의 맥락에서 Cortex AI와 일반적인 AI 제품의 멋진 점 중 하나는 고객이 어떤 가치를 얻게 될지 확인하기 위해 큰 투자를 할 필요가 없다는 것입니다. 예를 들어, 임대할 GPU 수를 약속할 필요가 없습니다. 예를 들어 SQL에서 Cortex AI를 사용하는데, 이는 사전 주석 없이 매우 쉽게 수행할 수 있습니다. 이는 그들이 일종의 가치 창출에 매우 집중할 수 있다는 것을 의미합니다. 그리고 Cortex AI의 구조는 이제 SQL을 작성할 수 있는 사람이라면 누구나 정말 흥미로운 일을 시작할 수 있도록 되어 있습니다. 예를 들어, 특정 제품이 수입 내역서에 얼마나 자주 언급되었는지 살펴보거나 다른 제품에서 다른 제품으로 이동할 수 있는지 살펴보세요. 텍스트인지, 이미지인지와 같은 비정형 정보를 구조화한 정보로, 우리의 AI 제품인 Document AI가 수행합니다. 그래서 우리는 고객이 매우 빠르게 반복하고, 제품을 생산하고, 그로부터 가치를 얻고, 더 큰 약속을 할 수 있는 노력으로 이러한 모든 노력을 체계화하고 싶습니다. 이는 기술을 매우 쉽게 채택할 수 있게 함으로써 얻을 수 있는 이점 중 하나입니다. 대규모 학습 곡선도 없고 Snowflake와 함께 AI를 사용하기 위해 발생해야 하는 GPU 약속이나 다른 종류의 소프트웨어 엔지니어링도 없습니다.

마이크 스카펠리

응. 연기에 대한 귀하의 질문에 Kirk, 1월부터 오늘까지 연말까지 언급한다면 Q4는 항상 매우 큰 청구 분기입니다. Q1은 청구 분기만큼 크지 않습니다. 그래서 당신은 이연 수익을 통해 흐르는 것을 가지고 있습니다. 그러나 RPO는 Sridhar가 언급했듯이 RPO가 전년 대비 46% 증가한 것을 볼 수 있습니다. 예를 들어, 이번 분기에 매달 연체금을 지불하는 고객과 1억 달러 규모의 계약을 체결했기 때문에 이연 수익으로 표시되지 않습니다. 우리는 이연 수익으로 표시되지 않지만 RPO에 있는 월별 연체금을 지불하는 대기업과 여러 계약을 체결했습니다.

커크 마테른

도움이 됩니다. 고마워요, 마이크. 고마워요, 스리다르. 감사합니다.

운영자

오늘 다음 질문은 UBS의 Karl Keirstead로부터 왔습니다. 의 절차를 따르십시오. 칼, 이제 통화 가능해요.

칼 키어스테드

죄송합니다. Mike, 4월에 사용량 증가가 완화되었다는 의견에 대해 자세히 설명해 주시겠습니까? 아마도 당신은 그것을 풀고 그것이 일반적으로 왜 일어나는지 설명할 수 있을 것입니다. 그리고 2분기 및 2025 회계연도 수익 지침을 살펴보면 실제로 매우 견고합니다. 그래서 그것은 4월에 어떤 절제가 있을 수 있다고 믿게 만들 것입니다. 5월에 발표된 귀하의 지침에 따르면 그럴 것 같지 않습니다. 정확한 해석인지 궁금합니다. 감사합니다.

마이크 스카펠리

글쎄요, 제가 말하고 싶은 것은 2월과 3월이 매우 강세였다는 것입니다. 그리고 저는 4월이 단지 상기시키기 위해 좀 더 조용한 4월이었다고 말하고 있으며, 그것은 유럽과 승천일이나 부활절 휴일인 다른 일부 지역에 실제로 영향을 미칩니다. 그리고 유럽에서는 오랜 시간 휴가를 보내며 이는 소비에 영향을 미칩니다. 이는 일일 소비 모델임을 기억하세요. 그리고 우리가 제공한 지침은 이번 주 현재 고객을 통해 보고 있는 내용을 기반으로 합니다.

칼 키어스테드

좋아요. 그리고 마이크, 후속 조치를 요청할 수 있다면. 귀하는 이전에 3월 회의에서 계층형 스토리지 측면에 대한 귀하의 노력을 포함하여 스토리지 수익의 일부 롤오프가 4월 분기의 P&L에 영향을 미칠 수 있다고 언급한 적이 있습니다. 그랬나요? 그리고 스토리지 담당자의 롤오프가 어떤 영향을 미쳤는지 대략적으로 알 수 있습니까? 감사합니다.

마이크 스카펠리

확신하는. 우리는 모든 고객에게 출시했으며 작년 말부터 시작했습니다. 연간 약정 금액에 따라 계층형 스토리지 가격이 책정됩니다. 따라서 기본적으로 테라바이트당 23달러의 정가에서 스토리지를 할인된 가격으로 구매할 수 있습니다. 우리는 이를 출시하기 시작했고 실제로 해당 분기에 600만 달러에서 800만 달러 사이의 영향을 미쳤습니다. 나는 그것이 무엇인지 정확히 잊어버렸습니다. 그것이 영향을 미친 순수한 마진입니다. 그렇다고 크기 때문에 항상 스토리지를 할인해 온 다른 고객, 대규모 고객이 있다는 말은 아닙니다. 이는 모든 사람에게 제공되는 계층형 스토리지 덕분에 순수합니다. 그리고 사람들이 계속해서 계약을 갱신함에 따라 이는 계속해서 영향을 미칠 것입니다. 그러나 수익 대비 스토리지 구성 비율은 거의 일관되게 유지되어 수익의 11%가 스토리지와 관련되어 있습니다. 그것은 변하지 않았습니다. 우리는 실제로 Snowflake에서 성장 스토리지를 보고 있습니다.

칼 키어스테드

알았어요. 좋아요. 두 답변 모두 감사드립니다. 매우 도움이 됩니다.

운영자

다음 질문은 Barclays의 Raimo Lenschow님의 질문입니다. 의 절차를 따르십시오.

라이모 렌초우

감사합니다. Sridhar씨, AI 진화에 대한 모든 의견에 감사드립니다. 이런 새로운 AI 세계에서 당신이 플레이하고 싶은 곳과 플레이하고 싶지 않은 곳의 경계선은 어디에 있나요? 분명히, 오늘 인수를 소유하려면 몇 개의 LLM이 필요한가요? 문제는 '관찰성을 수행해야 합니까?'입니다. 아니면 지식이 풍부한 사람이 더 많습니까? 당신의 생각은 어떻게 발전하고 있나요? 감사합니다.

스리다르 라마스와미

이것은 정말 멋진 질문입니다. 무엇보다도 AI 언어 모델이 데이터 스택으로 생각할 수 있는 여러 수준에서 영향을 미칠 것이라는 점을 우리 모두가 인정하는 것이 중요하다고 생각합니다. 예를 들어 사람들이 기존 시스템(온프레미스 시스템)에서 Snowflake와 같은 시스템으로 마이그레이션하는 방식은 많은 번역을 수행할 수 있는 Copilot의 도움을 받을 것입니다. 우리는 이미 그러한 번역 제품을 보유하고 있으며 AI가 이를 더욱 빠르게 만들 것이라고 생각합니다. 그러나 데이터 클렌징과 같은 다른 영역에서는 그다지 섹시하지는 않지만 데이터가 엔터프라이즈급인지 확인하기 위해 막대한 투자가 필요한 데이터 엔지니어링이 필요합니다. 우리는 AI가 파이프라인 생성뿐만 아니라 데이터가 깨끗한지 확인하는 방법과 같은 측면에서도 큰 역할을 할 것이라고 생각합니다. 예를 들어, PII가 실수로 테이블로 바뀌거나 분포가 매우 불안정한 경우 언어 모델은 패턴의 편차를 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그리고 스택 위로 올라가면 사용자 인터페이스 내에 Copilot인 SQL 작성을 위한 매우 호평을 받는 제품이 있습니다. 이 제품은 데이터 세트를 파악하고 이를 통해 생산성을 높이는 분석가의 능력을 크게 가속화할 수 있습니다. 그리고 물론, 이제 기업 데이터를 비즈니스 사용자의 손에 제공하기 시작하면서 매우 높은 수준의 안정성을 제공하는 데이터 API와 같은 것으로 발전했습니다. 그래서 내 요점은 광범위한 영향이 있다는 것입니다. 그리고 분석가가 해야 하는 일부 작업(예: 문제 해결)을 자동화하는 것과 같은 작업은 언어 모델이 수행할 수 있는 작업이 될 것이라고 생각합니다. 다양한 문제의 경우 문서 AI에서 했던 것처럼 처음부터 완벽하게 개발할 수 있는 소형 모델이나 Arctic에서 했던 것과 같은 중간 규모 모델이면 실제로 대부분의 응용 프로그램에 충분합니다. 내가 말하는 것입니다. MMLU라는 학문적 벤치마크가 있습니다. 이는 매우 어려운 벤치마크로 악명 높으며 모델 크기와 사람들이 해당 모델을 교육하는 데 얼마나 많은 돈을 투자하는지에 따라 달라집니다. 우리는 당신이 말하는 수준에서 플레이할 필요 없이 적당한 투자로 소규모 팀으로 엄청난 양의 작업을 수행할 수 있습니다. 기업에서는 수십억 달러를 지출한다고 이야기하고 있습니다. 내 생각엔 우리가 거기 있을 필요는 없을 것 같아. 고객에게 제공해야 할 사항에 집중하는 것이 우리가 하고 있는 투자 금액에 큰 도움이 될 것이라고 생각합니다. 그리고 마지막으로 우리는 수많은 사람들과 놀라운 파트너십을 맺고 있다는 점을 덧붙이고 싶습니다. 오늘도 나는 AI 착륙과 회사 운영에 대해 우리가 어떻게 협력하고 있는지에 대해 썼습니다. 그러나 우리는 Mistral과 Reika와 수많은 다른 회사와 파트너십을 맺고 있습니다. AI 분야는 너무 넓어서 모든 사람이 사용할 모든 모델을 만드는 하나의 회사가 없을 것이라고 생각합니다.우리는 핵심에 필요한 모델을 개발하는 데 매우 능숙하며 다른 종류의 모델을 위해 대규모 플레이어와 적극적으로 협력합니다. 그리고 분명히 그들은 우리가 보유한 10,000명의 고객과 함께 시장에 진출할 수 있는 가치를 보고 있습니다. 그래서 저는 이것이 우리가 해야 할 일의 측면에서 무한한 미래 동안 계속될 것이라고 생각합니다.

라이모 렌초우

알았어, 완벽해. 감사합니다.

운영자

오늘 다음 질문은 Jefferies와 함께 Brent Thill에게서 나왔습니다. 의 절차를 따르십시오.

브렌트 틸

Mike는 RPO가 46% 증가했다고 말했습니다. 당신이 1억 달러 거래에 대해 언급한 것으로 알고 있습니다. 그런데 이번 분기에 이러한 재가속화에 도움이 된 또 다른 놀라운 점이 있었나요? 아직 보지 못했거나 이제 보이기 시작하는 주목할만한 다른 트렌드가 있나요?

마이크 스카펠리

응. 전년 대비 46%가 증가했다는 점을 기억하세요. 따라서 1년 전 비교에는 우리가 4분기에 서명한 2억 5천만 달러 규모의 계약이 없었습니다. 그 이후에 또 다른 1억 달러 규모의 계약이 체결되었습니다. 그래서 - 그러나 제가 말하고자 하는 것은 - 제가 언급한 바와 같이 우리는 1분기 예약에서 CAP 1의 수에 매우 만족하고 있습니다. 제가 언급한 것처럼 우리는 1분기에 1억 달러 규모의 거래를 했습니다. 이번 분기에도 잠재적으로 1,000만 달러 규모의 추가 거래를 성사시킬 것입니다. 따라서 우리는 우리의 비즈니스와 고객들이 Snowflake에서 장기적으로 하고 있는 약속에 매우 만족하고 있습니다.

브렌트 틸

그리고 Sridhar의 경우 우선 순위가 동일하다고 말씀하신 것을 알고 있지만 귀하는 새로운 CEO입니다. 귀하의 관점에서 볼 때 남은 24년 동안 귀하의 최우선 순위는 어디에 있습니까?

스리다르 라마스와미

제가 언급한 바에 따르면, 제품 혁신을 더욱 빠르게 추진하는 것이 확실히 목록의 상위권에 있습니다. 그리고 이것이 우리의 AI 플랫폼인 Cortex AI가 얼마나 빨리 시장에 출시되었는지 또는 Arctic에서 우리가 한 일과 같은 것들을 통해 결실을 맺는 것을 볼 수 있습니다. 하지만 우리는 AI 데이터 클라우드 전체에서 놀라운 잠재력을 발견하고 있다는 점을 다시 한 번 강조하고 싶습니다. AI 관련도 한 부분이지만 Iceberg에 대한 지원은 실제로 데이터 분야의 모든 플레이어에게 흥미로운 새로운 장입니다. 어제와 오늘 빌드 컨퍼런스에서 발표가 있었습니다. 그러나 일반적인 주제는 데이터 계층에 있는 더 많은 데이터를 Snowflake로 처리할 수 있다는 것입니다. 그 이상으로 하이브리드 테이블, 컨테이너 서비스 등이 있습니다. Snowflake 위에서 실행할 수 있는 애플리케이션입니다. 따라서 제품 혁신이 하나의 초점입니다. 마찬가지로 중요한 것은 시장 진출 팀이 이러한 제품을 시장에 출시할 수 있도록 지원하고, 고객에게 가장 큰 가치를 제공하는 응용 프로그램에 집중할 수 있는 전문성을 갖추고, Snowflake 내에서 구현을 통해 게임을 향상시키는 것입니다. 우리가 함께 일하는 많은 파트너들과 함께 훌륭한 지원 작업을 수행하고 있습니다. 제품을 시장에 출시하는 광범위한 제품군은 내 다른 제품이 내부 우선 순위와 같다고 말하고 싶습니다. 나는 또한 길에서 고객과 대화하는 데 상당한 시간을 보냈습니다. 평균적으로 나는 격주로 여행을 하지 않는다고 말하고 싶습니다. 이것이 바로 70여일 동안 100명이 넘는 고객을 만날 수 있는 방법입니다. 그러나 그것은 내 우선 순위를 대략적으로 분류한 것입니다. 고객 앞에 서고 현장에 있는 사람들과 함께 제품 실행과 시장 출시 효율성에 집중하십시오.

브렌트 틸

감사합니다.

운영자

오늘 다음 질문은 RBC의 Matt Hedberg님이 주셨습니다. 의 절차를 따르십시오.

매트 헤드버그

Sridhar 씨, 우리는 R&D 및 GPU에 대한 투자에 집중하는 데 많은 시간을 할애하고 있습니다. 하지만 저는 귀하의 판매 및 마케팅 예측에 대해 궁금합니다. 그리고 특히 귀하의 도달 범위 확장에 대해 언급하면서 그곳에서 배운 내용이 무엇인지 궁금합니다. 그리고 구체적으로 예를 들어 데이터 과학자와 대화할 때 영업 방식을 변경하거나 발전시켜야 합니까?

스리다르 라마스와미

이것은 훌륭한 질문이며 이전 질문에 대한 답변에서 이에 대해 다루었습니다. 전적으로. 데이터 사이언스 팀과 효과적으로 대화하기 위해 필요한 제품 제공의 종류는 웨어하우스를 운영하는 팀과는 조금 다른 것 같아요. 흥미로운 점은 오늘 제가 고객과 나눈 많은 대화를 통해 말씀드릴 수 있는 것은 Snowflake 위에 작성된 애플리케이션, 즉 고객이 맨 위에 애플리케이션을 작성한 다음 협업 등을 사용하여 관리형 애플리케이션이라고 부르는 것입니다. 고객과 적극적으로 데이터를 공유합니다. 실제로 우리는 이러한 회사의 비즈니스 리더와 직접 대화를 나누게 됩니다. 이제 우리는 실제로 수익 창출을 돕는 최고 수준의 일부가 되었기 때문입니다. 그렇습니다. 다양한 제품에 필요한 다양한 제품 동작과 이를 통해 혜택을 받을 다양한 사람들이 있습니다. 예를 들어, 우리는 Snowflake에 추가 데이터를 가져올 수 있는 데이터 제공업체와 이들에게 수익 기회를 제공하는 방법에 대해 명시적으로 초점을 맞춘 전문 파트너 조직을 만들었습니다. 마찬가지로, 예를 들어 AI를 사용하면 사람들이 언어 모델의 세계에서 훨씬 더 편안함을 느낄 수 있어야 합니다. 우리의 마법은 모든 분석가가 AI를 사용할 수 있도록 한다는 것입니다. 그리고 그것은 그들이 Snowflake를 사용하는 방법을 통해 얻을 수 있는 큰 부스입니다. 물론, 시장 진출 움직임에 변화가 일어나고 있습니다. 그러나 아시다시피 그것은 점진적인 변화입니다. 우리는 특정 제품을 시장에 출시하는 가장 좋은 방법이나 특정 고객 문제를 해결하는 방법을 끊임없이 찾고 있습니다. 그리고 우리 현장 조직이 조직되고 관리되는 방식에 이러한 사실이 반영되어 있음을 알 수 있습니다.

매트 헤드버그

훌륭해요. 훌륭해요. 그리고 어쩌면 Mike를 위한 간단한 설명일 수도 있습니다. 소비트렌드에 색깔이 잘 반영된 것 같아요. 정말 도움이 됩니다. 나는 당신이 이번 주에 본 것을 바탕으로 지침을 받았다고 말한 것을 알고 있습니다. 아마도 5월의 질문일 것 같습니다. 5월이 전통적으로 계절적으로 느린 4월과 비교하여 약간 반등하는 모습을 보셨나요?

마이크 스카펠리

제가 말했듯이, 우리의 지침은 해당 분기에 나타나는 소비 패턴을 기반으로 하며 이는 내부에 반영됩니다.

매트 헤드버그

감사해요.

운영자

다음 질문은 Brent Bracelin과 Piper Sandler의 질문입니다. 의 절차를 따르십시오.

브렌트 브레슬린

고마워요, 안녕하세요. Sridhar 씨는 개회 연설에서 Iceberg를 성장을 가속화할 수 있는 잠재적인 잠금 해제 요소로 표시했습니다. 아마도 그것은 장기적인 관점일 것이다. 하지만 고객이 Iceberg로 이동하는 환경에서 Snowflake에 대한 지출이 실제로 어떻게, 왜 증가할 수 있는지 살펴볼 수 있습니까? 감사해요.

스리다르 라마스와미

우선, 빙산은 능력입니다. 그리고 구조화된 상호 운용 가능한 형식으로 파일을 읽고 쓸 수 있는 기능입니다. 그리고 그렇습니다. 데이터 위에서 실행하려는 애플리케이션이 있기 때문에 데이터의 일부를 Snowflake에서 Iceberg 형식으로 이동하려는 일부 고객이 있을 것입니다. 그러나 중요한 사실은 대부분의 고객이 일반적으로 사용하는 데이터 레이크 또는 클라우드 스토리지에는 Snowflake 내부에 있는 데이터 양의 100~200배에 달하는 데이터가 있다는 것입니다. 이제 우리가 지원하는 형식인 Iceberg를 사용하면 갑자기 이 데이터 위에서 직접 Snowflake를 사용하여 워크로드를 실행할 수 있습니다. 그리고 데이터 엔지니어링이든 Iceberg이든 기존 고객이 이미 보유하고 있는 이 모든 정보에 대한 원활한 파이프가 되어 이러한 사용 사례를 발표하고 승리할 수 있도록 미래의 시간을 기다릴 필요가 없습니다. 그게 바로 제가 말하는 잠금 해제입니다. 나는 또한 크리스찬에게 한 마디 말하도록 하겠다. 그는 아주 오랫동안 이 일을 해왔고 많은 통찰력을 가지고 있다.

크리스티안 클라이너만

응. 나는 Sridhar가 말한 것에 덧붙일 것입니다. 우리는 Sridhar가 방금 설명한 내용을 반영하는 많은 기존 고객을 보유하고 있습니다. 그들은 분석할 준비가 되어 있는 수십 페타바이트의 데이터를 보유하고 있습니다. 그들은 Snowflake에 복사하거나 수집해야 하는 것이 타당하지 않다고 생각하지만 Snowflake의 데이터를 기존 데이터와 결합하려는 사용 사례가 있습니다. 따라서 기회는 매우 현실적입니다. 그리고 Sridhar가 또한 언급한 것은 지난 이틀 동안 Microsoft와 발표한 내용이 전적으로 이에 관한 것입니다. [기술적 난이도]에서 사용 가능한 데이터를 Iceberg를 통해 Snowflake에서 사용할 수 있도록 하려면 어떻게 해야 합니까? 따라서 기회는 장기적인 것이 아닙니다. 그것은 우리가 많이 기다려야 할 액자가 아닙니다.

브렌트 브레슬린

Mike에 대한 빠른 설명은 여기에서 확인하세요. 몇 가지 큰 거래를 성사시켰고, 1분기에 또 다른 1억 달러 규모의 거래를 성사시켰습니다. 2분기에 또 다른 것 같네요. 마지막으로 확인해 보니 매크로가 꽤 까다롭습니다. 그 이유는 무엇입니까? AI 로드맵이 도움이 되나요?

마이크 스카펠리

이들은 모두 기존 고객과 대규모 고객이며 여전히 핵심 데이터 웨어하우징이지만 모두 관심을 갖고 우리가 AI에서 수행하는 작업에 대해 토론하고 싶어합니다. 그러나 이들 중 다수는 Q1의 비즈니스와 Q에서 수행할 비즈니스의 핵심입니다. 현재 분기에 우리는 비즈니스 운영 방식의 핵심입니다. 이것이 바로 고객들이 우리와 함께 이러한 큰 장기적 약속을 하도록 이끄는 원동력입니다.

스리다르 라마스와미

그리고 Mike가 언급한 거래가 아닌 다른 여러 대규모 거래에서 이러한 거래 중 일부에서는 실제로 눈송이를 고객이 이 데이터에 액세스하도록 함으로써 대규모 고객이 데이터로 수익을 창출할 수 있는 통로가 되었습니다. 촉매. 그리고 절대적으로 AI는 이 모든 것에 도움이 되며 이들은 Snowflake를 기반으로 AI 애플리케이션을 개발하고 활용하는 사람들입니다. 그러나 핵심적으로 이러한 대규모 투자는 AI 데이터 플랫폼인 Snowflake에 대한 투자로 보아야 합니다. 다음 질문으로 가볼까요?

지미 섹스턴

교환원님, 다음 질문입니다. 오디오 문제가 있는 것 같아요.

스리다르 라마스와미

네, 약간의 오디오 결함이 있습니다. 기다려주십시오.

지미 섹스턴

교환원의 목소리가 들리지 않습니다.

운영자

죄송합니다. 이제 제 말이 들리나요?

지미 섹스턴

우리는 당신의 지금을 듣습니다.

운영자

알겠습니다. 정말 죄송합니다. 오늘 다음 질문은 Patrick Colville에게서 나왔습니다. 귀하의 회선은 실제로 열려 있습니다. 사과드립니다.

신원이 밝혀지지 않은 분석가

저는 Patrick Colville의 [Joe Vandrick](ph)입니다. Sridhar 씨, 당신이 약 1년 전에 Snowflake에 합류했다는 것을 알고 있습니다. 그런데 당신은 이제 약 3개월 동안 CEO로 활동하고 있습니다. 그렇다면 CEO 역할을 맡은 이후 배운 것 중에서 당신을 놀라게 한 것이 있거나 언급할 가치가 있는 것이 있는지 궁금하십니까? 그리고 Streamlit 및 Unistore와 같은 다른 제품에 대한 귀하의 의견도 궁금합니다. 고객 참여에 대해 조금 이야기할 수 있다면 거기에서 확인하실 수 있습니다. 감사해요.

스리다르 라마스와미

응. 저는 여기 Snowflake에 온 지 거의 1년이 되었습니다. 그리고 제가 말했듯이 저는 많은 일을 겪었고 고객과의 대화도 많이 했습니다. 고객이 핵심 제품에 대해 갖고 있는 사랑과 존중의 정도, 사용이 얼마나 쉬운지, 얼마나 효율적인지, 유지 관리가 필요 없는지 등을 통해 총 소유 비용을 대폭 절감할 수 있습니다. 이는 저를 계속 즐겁게 놀라게 하는 것이며, 우리가 신제품을 출시하는 동안 보존해야 할 중요한 품질이기도 합니다. 그리고 우리는 그렇게 하기 위해 수고를 합니다. 한결같이 우리의 AI 계층인 Cortex에 대해 매우 엄격한 기술 검토자들로부터 얻은 피드백은 그렇습니다. SQL을 작성할 수 있는 사람은 누구나 AI를 사용하여 꽤 멋진 일을 할 수 있기 때문에 우리는 정말 어려운 일을 쉽게 만든다는 것입니다. . 단순성과 사용 용이성의 조합은 Snowflake의 매우 강력한 품질이라고 생각합니다. 그리고 제가 그것을 알고 있었음에도 불구하고 고객이 이를 언급할 때마다 여전히 놀라운 일, 즐거운 놀라움이라고 생각합니다. 그리고 Streamlit의 측면에서 보면 Streamlit은 모르는 사람들을 위해 설명하자면 신속한 프로토타이핑 환경입니다. 이는 다른 작업을 수행할 필요 없이 애플리케이션을 작성하고 이를 Snowflake에서 호스팅할 수 있는 것과 약간 비슷합니다. Kubernetes 클러스터를 가져올 필요가 없습니다. 바이너리를 배포할 필요가 없습니다. 작은 애플리케이션을 작성하면 실행됩니다. 예를 들어 Snowflake에는 보상 정보, 재무 정보, 예측, 심지어 제가 개인적으로 만든 챗봇 등 수많은 애플리케이션이 있습니다. 이러한 애플리케이션은 모두 Streamlit에서 실행되지만 실행되기 때문에 놀라운 운영 효율성을 제공합니다. 고객 배포에서 이미 실행 중인 Snowflake 인스턴스의 일부로. 그것을 매우 광범위하게 채택한 사람들이 있습니다. 그리고 우리는 이것을 Snowflake 사용자에게 이러한 기능을 매우 쉽게 배포할 수 있도록 눈송이 기능을 강조하고 보여주는 것과 같다고 생각합니다. 그리고 그런 관점에서 볼 때 이는 매우 긍정적인 적용이었습니다. 예를 들어, 이 팀은 앞으로 중요한 우선 순위가 될 노트북 작업을 진행하고 있는 팀이기도 합니다. 그쪽에는 긍정적인 것들이 많아요. 그런 다음 Unistore 또는 하이브리드 테이블이라고 부르는 이러한 기능은 실제로 Snowflake에서 실행되는 분석 워크로드보다 본질적으로 트랜잭션이 더 많은 다양한 종류의 워크로드를 처리하기 위한 것입니다. 공개 미리 보기 상태입니다. 올해 말에 GA에 포함될 예정입니다. 저는 이것이 Snowflake 위에서 매우 효과적으로 실행될 수 있는 몇 가지 새로운 종류의 응용 프로그램을 열어준다고 생각합니다. 이는 동일한 Snowflake 종류의 마법입니다. 즉, 서버를 세울 필요가 없고 서버 위에서 많은 작업을 수행하거나 Kubernetes 클러스터를 처리할 필요가 없습니다. 그리고 제 생각에는 하이브리드 테이블을 적극적으로 사용하고 있는 고객이 300명에 가깝습니다. 우리는 그 숫자가 많이 늘어날 것이라고 절대적으로 기대할 수 있습니다. 신자,이 두 가지에 대해 다른 생각은 없나요?

크리스티안 클라이너만

아니요. Streamlit은 일반적으로 세 가지 클라우드 모두에서 사용할 수 없습니다. 이로 인해 많은 [새로운 퍼센트](ph) 채택이 이루어졌습니다. 그리고 [기술적 어려움]으로 인해 많은 고객들이 가치 평가를 받을 가능성이 높으며 실제로 올해 말 일반 출시를 기다리고 있습니다.

신원이 밝혀지지 않은 분석가

감사합니다.

운영자

오늘 다음 질문은 Stifel의 Brad Reback님의 질문입니다. 의 절차를 따르십시오.

신원이 밝혀지지 않은 분석가

안녕하세요. 저는 Brad의 Rob입니다. 질문을 받아주셔서 감사합니다. Christian 또는 Sridhar의 경우 어제를 포함하여 지난 몇 달 동안 Snowflake Ventures는 몇 가지 관찰 가능성에 대한 로깅 및 일부 회사에 투자하고 있으며 가시성 유형 투자의 기본 전략이 무엇인지 궁금합니다. 아마도 큰 기회가 있을 것입니다. 당신이 해결하려는 것입니까? 감사해요.

크리스티안 클라이너만

여기 기독교인이요. 관찰 가능성은 고객에게 매우 중요합니다[기술적 난이도]. 하나는 데이터 관찰 가능성이며, 데이터 품질 및 데이터 자체의 변형과 같은 사항을 이해할 수 있습니다. 그러나 Snowflake를 비즈니스 논리를 호스팅하고 애플리케이션 플랫폼으로 발전시키면서 코드에 대한 관찰도 가능해졌습니다. 내 Snowpark 컨테이너 서비스가 무엇을 하고 있는지 어떻게 알 수 있나요? 또는 Snowpark에서 [기술적 난이도] 문제를 해결하고 모니터링하려면 어떻게 해야 합니까? 이는 데이터와 코드 모두에서 관찰 가능성이 우리에게 중요한 우선 순위이며, 데이터와 코드에서 무슨 일이 일어나고 있는지 더 잘 이해하는 데 도움이 될 모든 풍부한 생태계와 계속 협력할 것입니다.

스리다르 라마스와미

그리고 내가 할 일반적인 의견은 Snowflake가 그 위에 애플리케이션을 개발할 수 있는 훌륭한 플랫폼이라는 것입니다. 그리고 우리는 결국 Snowflak을 기반으로 흥미로운 애플리케이션을 구축하는 많은 회사에 협력하고 때로는 투자하게 됩니다. 관찰 가능성은 하나의 영역입니다. 하지만 또 다른 예를 들자면, 우리는 여러 고객 데이터 플랫폼과 긴밀한 파트너십을 맺고 있으며 Snowflake 위에 활기찬 생태계가 있기를 원하기 때문에 그 목록은 계속해서 계속되고 있습니다.

신원이 밝혀지지 않은 분석가

엄청난. 감사합니다.

운영자

오늘 다음 질문은 Citi의 Tyler Radke님의 질문입니다. 의 절차를 따르십시오.

타일러 라드케

매우 감사합니다. 마이크, 당신은 이번 분기 동안 소규모 고객의 긍정적인 측면에 대해 이야기했습니다. 소규모 고객, 스타트업, 어쩌면 GenAI 회사의 성격에 대해 말씀해 주시겠어요? 그리고 이것은 일회성에 가깝습니까? 아니면 이러한 강세가 올해 남은 기간 동안 지속될 것으로 예상하십니까?

마이크 스카펠리

그것은 매우 광범위한 기반을 갖고 있었고 모든 산업에 걸쳐 제가 말하고 있는 G2K가 아닌 산업에 걸쳐 있었고 이들 중 일부는 매우 큰 기업이었고 거기에는 많은 민간 기업도 포함되었으며 전반적으로 그렇습니다.

타일러 라드케

알았어요. 그런 다음 영업 및 마케팅 측면에 대한 빠른 후속 조치를 취합니다. 그래서 비용과 인원수 모두 순차적으로 상당히 증가했습니다. 주로 할당량을 갖춘 채용인가요? 마케팅인가요 여러분? 더 많은 투자를 유도하는 요인이 정확히 무엇인지 알려주세요.

마이크 스카펠리

글쎄, 우선, 비용 측면에서 우리는 지난 분기 말에 보상 계획 변경으로 인해 언급한 커미션 비용이 이연 및 상각되는 것보다 즉시 지출되는 것을 보게 될 것입니다. 내가 말했듯이 현금 흐름이 실제로 바뀌지는 않지만 비용이 추가됩니다. 그리고 우리는 회사 내에서 비즈니스 개발, SDR 측면뿐만 아니라 상업 공간의 인수 팀에 주로 많은 담당자를 추가하고 있습니다. 하지만 올해는 SE를 포함해 영업 조직 전반에 걸쳐 인력을 추가하고 있으니 만나보실 수 있을 것입니다. 그리고 저는 우리 사업에 대해 꽤 좋은 느낌을 갖고 있다고 생각합니다. 우리는 1분기에 우리의 수치를 달성했으며 지속적으로 인원수를 조사하고 있으며 직원 수를 늘릴 수 있다고 판단되면 영업 조직에 계속 투자할 것입니다.

타일러 라드케

감사합니다.

운영자

오늘의 마지막 질문은 Wolfe Research의 Alex Zukin으로부터 나왔습니다. 의 절차를 따르십시오.

알렉스 주킨

안녕하세요 여러분, 배경 소음으로 인해 사과드리며 좋은 분기를 보내신 것을 축하드립니다. 아마도 Sridhar에 대해 처음으로 준비된 발언에서 Sigma의 정말 흥미로운 Cortex 사용 사례를 언급하셨을 것입니다. 좀 더 자세히 알아보고 대규모 고객 중 일부가 Cortex 및 Arctic을 어떻게 생각하고 배포하는지에 대한 비전을 공유할 수 있습니까? 그리고 더 많은 프로덕션 등급 사용 사례에 배포를 시작할 때 경험에 어떤 영향을 미칠 수 있습니까?

스리다르 라마스와미

나는 당신의 질문의 요점을 알고 있다고 생각합니다. 나는 확실히 그것을 다룰 것입니다. Snowflake를 사용하면 감정이나 피드백 범주와 같은 구조화되지 않은 텍스트 정보를 분석하는 기능이 벡터 임베딩과 곧 Cortex 인덱스와 같은 기능을 사용하여 쉽게 분석할 수 있습니다. 새로운 질문이 들어와 응답을 자동 생성하는 경우 가장 관련성이 높은 지원 사례는 무엇입니까? 점점 더 저는 이것을 AI 스택이라고 생각합니다. 여기에는 이전에 답변한 여러 질문이 들어 있는 중앙 저장소가 있습니다. 그런 다음 새로운 질문이 들어오면 귀하의 기록을 기반으로 새로운 고객 문제에 대한 답변을 생성할 수 있습니다. 이는 오늘날 회사가 불완전하게 수행하는 작업과 약간 비슷합니다. 예를 들어 포럼을 검색할 수 있습니다. Snowflake는 포럼으로서 여러분이 알아낼 수 있는 것입니다. 음, 이 질문에 이미 답변이 되었습니까? 언어 모델의 마법은 이 프로세스를 자동화할 수 있다는 것입니다. 따라서 완전히 새로운 질문은 회사가 이에 대해 모르기 때문에 처음부터 답변하기 위해 고객 서비스 담당자에게 파견될 수 있습니다. 하지만 나에게 그것은 프로토타입이고 Snowflake에 있는 중앙 저장소가 있고 기본적으로 외부로부터 요청을 라우팅받는 언어 모델과 이에 대해 무엇을 할지 결정하는 제어 논리가 있습니다. 그리고 분명히, 그가 상호 작용할 수 있는 순수한 챗봇과 같은 것입니다. 예를 들어 Snowflake 내부에서는 모든 IT 질문에 대해 하나의 배포를 배포하여 누군가가 이미 해결한 문제에 대해 빠르게 대화할 수 있도록 했습니다. 우리는 이런 일을 사소한 것으로 만듭니다. 하지만 아마도 Cortex에서 정말 흥미로운 점은 기본적으로 언어 변환일 것입니다. 감정 감지에 대해 이야기했지만 요약이나 JSON에서 유사한 데이터 추출과 같은 다른 작업도 더 복잡하며 이미지에서 정보를 추출합니다. 우리는 그 모든 것을 자동화합니다. 그리고 우리 모델의 아름다움은 이 모든 것이 소비에 의해 주도된다는 것입니다. 지출에 대한 사전 약정은 없습니다. 이러한 애플리케이션이 배포됩니다. 사용량이 많으면 소비가 발생합니다. 따라서 훌륭한 응용 프로그램이 출시되어 사용을 유도하는 방식은 거의 다윈주의적입니다. 그리고 분명히 이렇게 단순하게 만드는 것은 이전에는 소프트웨어 엔지니어링이 필요했던 복잡한 작업이 Snowflake에서 매시간, 매 2시간마다 실행되는 작은 파이프라인이 되어 어쨌든 Snowflake로 들어오는 모든 데이터에 영향을 미친다는 것을 의미합니다. 제가 말하는 사용 사례는 Snowflake를 사용하여 수행할 수 있는 작업과 유사하며 언어 모델의 존재로 인해 속도가 엄청나게 빨라지는 것입니다. 이것은 하나의 카테고리입니다. 두 번째는 언어 모델이 어떻게 Snowflake에 있는 구조화된 데이터에 액세스하는 것을 훨씬 쉽게 만드는지에 관한 것입니다. 제가 이것을 데이터 API라고 부르는 것을 들어보셨을 겁니다.기본적으로 현재는 꽤 어렵다는 생각입니다. 새로운 정보를 얻으려면 분석가, 아마도 BI 도구를 거쳐야 합니다. 우리가 작업하고 있는 것은 아직 공개 미리 보기 상태가 아니지만 곧 공개될 예정입니다. 눈송이 스키마에 대한 의미 정보를 제공함으로써 본질적으로 사람들이 스키마와 대화할 수 있도록 하는 제품입니다. 아직 완성된 단계는 아니지만 Mike Scarpelli에게 그가 쿼리할 수 있는 금융 정보를 알고 있으면서도 그 정보에서 나오는 정보를 실제로 신뢰하는 앱을 제공하고 싶습니다. 분명히 가장 큰 이점은 모든 비즈니스 사용자가 이제 Snowflake 내의 데이터에 액세스할 수 있고 승인 및 관리된다는 것입니다. 그러나 Snowflake와 직접 상호 작용할 수 있는 사용자 기반은 훨씬 더 큽니다. 그리고 이는 훨씬 더 큰 사용자 기반에 대한 데이터에 직접 액세스할 수 있는 보완책입니다. 더 많은 것이 있습니다. 이것은 제가 매우 열정적으로 다루는 주제입니다. 나는 계속해서 계속할 수 있습니다. 하지만 여러분이 응용 프로그램의 종류에 대한 느낌을 가지기를 바랍니다. 첫 번째 클래스는 비정형 데이터이고, 두 번째 클래스는 구조화된 데이터입니다. 우리의 비전은 이러한 모든 것을 기업을 위한 하나의 상자처럼 모아서 어떤 질문이라도 할 수 있고 이에 대한 답변을 얻을 수 있도록 하는 것입니다.

알렉스 주킨

말이된다. 그리고 마이크, 당신은 기대를 초과하는 소비, 할당량을 초과하는 소비에 대해 이야기했습니다. 나는 아마도 좀 더 자세히 알아보고 싶었을 것 같습니다. 당신은 광범위한 드라이버에 대해 이야기했습니다. 고객 규모에 따라 특정한 것은 아니었습니다. 그러나 특별히 강세를 보인 업종이나 지역이 있습니까? 아니면 Snowpark 모멘텀이 그 강세에 기여했습니까? 거기에 우리에게 더 줄 수 있는 것이 있나요?

마이크 스카펠리

아니요. 이는 우리 핵심 비즈니스의 강점이며 모든 업종에 걸쳐 적용되었습니다. 금융 서비스는 계속해서 우리의 가장 큰 서비스입니다. 하지만 우리는 기술과 의료 분야에서 꽤 좋은 상승세를 보였습니다. 그들의 성장은 회사의 다른 여러 그룹보다 뛰어났지만 그 성장은 광범위합니다.

알렉스 주킨

완벽한. 감사합니다.

마이크 스카펠리

좋아요. 모두 감사합니다.

운영자

이것으로 오늘 회의를 마치겠습니다. 참여해 주셔서 감사합니다. 이제 회선 연결을 끊을 수 있습니다.