Snowflake(SNOW.US)Q2电话会：AI贡献近半增量、CoCo账户破9100，“AI飞轮”加速转动

智通财经APP获悉，云数据平台Snowflake(SNOW.US)于周三美股盘后公布第二财季业绩，股价一度跃升超过20%。公司宣布上调全年产品销售指引，显著超出华尔街共识预期，并重点展示了其AI辅助编码工具CoCo的快速渗透能力。

数据显示，截至7月的第二财季，产品收入同比增长37%至14.9亿美元，高于市场普遍预期14.2亿美元。总收入达到$15.5亿，同比增长35%;不过，剩余履约义务(RPO，即未来合同金额的衡量指标)录得90亿美元，略低于市场预期的93.7亿美元。Non-GAAP营业利润率达到了15.3%，营业利润为2.37亿。AI产品线成为本季最大亮点。 公司透露，其内嵌的AI编程助手CoCo在季度内新增超过2000个企业客户账户使用，使累计使用账户总数达到9100个。

Snowflake预计截至2026年1月的全年产品收入将达到约60.7亿美元，较5月时给出的前值有所提升，同时远超分析师平均预测的58.6亿美元。

以下是Snowflake财报电话会议的具体内容。

参会人员

公司方：

Katherine McCracken — 投资者关系主管

Sridhar Ramaswamy — 首席执行官兼董事

Brian Robins — 首席财务官

Christian Kleinerman — 产品管理执行副总裁

分析师方：

Sanjit Singh — 摩根士丹利

Kirk Materne — Evercore ISI

Karl Keirstead — 瑞银

Raimo Lenschow — 巴克莱

Ryan MacWilliams — 富国银行

Matthew Hedberg — RBC资本市场

Koji Ikeda — 美银证券

Brent Thill — Jefferies

Daniel Knauff — 德意志银行

Aleksandr Zukin — Wolfe Research

Tyler Radke — 花旗

Samik Chatterjee — 摩根大通

会议纪要

开场致辞

Katherine McCracken(投资者关系主管)：

各位下午好，感谢参加Snowflake 2027财年第二季度业绩电话会。今天与我一同参会的有首席执行官Sridhar Ramaswamy、首席财务官Brian Robins以及产品管理执行副总裁Christian Kleinerman，他将参与问答环节。今天的会议将回顾2027财年第二季度财务业绩，并讨论第三季度及全年业绩指引。

本次电话会包含前瞻性陈述，涉及业务运营和财务表现，受风险和不确定性影响，实际结果可能存在重大差异。相关风险信息详见我们的业绩新闻稿、10-K和10-Q表格以及提交给SEC的其他报告。所有陈述均基于截至今日我们掌握的信息，除法律要求外，我们不承担更新义务。

我们还将讨论部分非GAAP财务指标，相关定义及GAAP与非GAAP指标的调节表详见投资者演示文稿。业绩新闻稿和演示文稿可在官网investors.snowflake.com查阅，电话会回放也将上线。

现在有请Sridhar。

首席执行官Sridhar Ramaswamy发言

谢谢Katherine，感谢各位的参与。

我们正身处一生一遇的技术变革浪潮之中，Snowflake始终站在企业AI革命的核心。AI正在从根本上改变企业的构建、运营和决策方式。为了保持竞争力，每个组织都面临新的使命——成为"智能体企业"(Agentic Enterprise)，而且要快速、安全、高效地实现。

Snowflake正在让这一转变成为现实。我们汇集了智能体企业的核心要素：受治理的数据基础、领先AI模型的接入、深度应用工作流，以及一个统一的智能体控制平面，将这些要素协同起来，将意图转化为受治理的行动。通过让智能大规模发挥作用，我们的客户正在以以往无法想象的方式加速构建、高效执行并重塑业务。

简单来说，智能体企业运行在Snowflake之上。这一趋势正转化为强劲的业务表现，Q2业绩就是最好的证明。

第二季度产品收入达14.9亿美元，同比增长加速至37%，连续第二个季度实现创纪录的美元环比增长。 在上一财年Q4实现30%的同比增长后，我们仅用两个季度就提升了7个百分点的增速。在持续专注执行力与运营纪律的推动下，Q2非GAAP营业利润率同比扩大超过400个基点，达到15%。感谢所有Snowflake员工的辛勤付出，是你们成就了这一业绩。

正如这些结果所充分展示的，AI正在通过三个相互强化的动力机制，放大Snowflake的竞争优势：

第一，AI正在为平台带来新的工作负载。 为了推动AI计划，企业需要一个受治理的、统一的数据和上下文基础，各行各业的公司正纷纷选择Snowflake来构建这一基础。

第二，我们的自研AI产品CoWork和CoCo持续快速被采用。 随着客户在Snowflake上构建和部署智能体，我们正将角色扩展至智能体控制平面，为增长创造新机遇。

第三，AI激活持续拉升整体平台消费。 在Snowflake上使用AI的客户在数据平台上消费更多，为我们的业务创造了结构性乘数效应。

这三个动力共同表明，智能体企业已在我们的业务中构建起强大的飞轮效应，而且这个飞轮正在加速运转。

这一势头的核心是我们核心业务的持续强劲。Snowflake现为全球14，554家客户提供数据和AI基础。客户持续选择Snowflake，因为我们的AI数据云易于使用、无缝连接支持协作，并且拥有企业级治理和安全性值得信赖。本季度净新增客户692家，其中包括14家全球2000强企业，净新增客户数同比增长32%。

与此同时，贝莱德和Block等全球知名企业正在加深与Snowflake的合作，将更多关键任务工作负载迁移至Snowflake，并在多个案例中采用CoCo来加速交付。模式是一致的：客户在Snowflake上构建得越多，就越深入。目前已有65家客户在过去12个月的产品收入超过1000万美元，充分体现大客户对Snowflake的全面投入。

我们的优势之一在于帮助客户触达组织外部的关键数据。目前43%的客户至少通过一个稳定节点在Snowflake上共享数据，这证明了Snowflake作为现代企业"循环系统"的角色——我们让数据、应用和AI智能体不仅能在组织内部，还能跨组织安全无缝地流动。Reddit正是看中我们的数据共享能力而选择Snowflake，该能力现正为其提供隐私安全的广告效果衡量服务。

随着客户快速现代化数据资产并为AI建立强大的上下文层，越来越多客户将工作负载迁移至我们的平台，而AI正在极大加速这一进程。例如，澳大利亚最大的银行之一将其金融犯罪平台迁移至Snowflake，处理170亿笔交易，查询性能提升10倍。如今，他们正在Snowflake上构建AI智能体，以加速剩余数据资产的迁移，并自动化遗留数据发现和映射工作。

AI在强化核心平台需求的同时，也在扩大Snowflake交付新一代AI驱动产品和体验的机遇。因为Snowflake处于客户数据、业务上下文、AI模型和工作流的中心，我们拥有独特优势，成为智能体企业的受治理控制平面。我们的突破性AI产品CoWork和CoCo将这一愿景变为现实，它们提供了一个受治理的层，让从知识工作者到开发者的各类业务用户，都能通过简单的对话式语言，将企业上下文的全部力量为己所用。

借助CoWork和CoCo，客户正在重塑从供应链运营到企业级销售流程等最关键的业务环节。为《财富》100强企业和国家安全机构提供风险情报的Sayari，选择Snowflake重建其全球数据基础设施，成本降低一半以上。其工程师现正使用CoCo加速将120亿条记录迁移至AI就绪的基础中。随着越来越多客户看到这项技术的潜力，采用量持续增长。

CoWork已扩展至5，800个账户，环比增长近11%。CoCo持续快速被采用，账户数突破9，100个，仅本季度就净新增超过2，000个。安全公司1Password(服务超过20万家企业)选择Snowflake正是看中CoCo的能力，CoCo帮助其团队快速将关键数据管道迁移至Snowflake，为数据与AI工作奠定基础。全球头号招聘网站Indeed已在其数据团队中全面部署CoWork和CoCo，并将Snowflake整合至核心数据架构，表示在60多个国家和28种语言的运营规模下，成本和效率优势持续放大。

但机遇不止于采用。通过用对话式语言实现企业数据的构建、协作和交互，CoWork和CoCo正为Snowflake带来全新用户群体。在采用这些产品的账户中，我们看到用户数出现跃升，Snowflake正触及新的业务部门并在现有团队中扩大覆盖。

在持续将CoWork和CoCo发展为智能体控制平面的同时，我们也在构建企业大规模部署AI所需的更广泛平台。模型选择赋予客户灵活性，可从领先的前沿模型和开源模型中挑选，并随市场变化调整策略。后训练让客户能根据特定数据和业务上下文调整模型。智能体可观测性与分析让客户对AI的行为、表现和成本一目了然。为帮助客户优化成本、性能和速度，我们推出了Cortex AI Gateway，可基于客户定义的策略和真实世界性能数据，将每个任务动态路由至合适的模型，并内置成本与治理控制。

随着经济效益改善，客户能以更大信心广泛部署AI，为Snowflake上的采用和消费创造新催化剂。Cortex AI Gateway还通过与Natoma的集成，将AI从洞察延伸到行动——用户现可在不离开CoWork或CoCo的情况下发送邮件、总结Slack对话、创建Jira工单，并在整个业务中采取行动。

我们还在持续推进AI智能体如何理解企业的独特上下文。在Snowflake峰会上，我们推出了Cortex Sense，可捕获AI智能体所需的业务定义和机构知识，并在回答问题的那一刻提供该上下文。这意味着Snowflake正为AI提供理解业务的上下文和代表业务行动的能力，同时内置企业级安全、治理和可观测性。

在为客户推动AI转型的同时，我们自己也在率先使用CoCo和CoWork来加速生产力和效率。例如，在市场营销部门，CoCo帮助将搜索引擎优化工作内部化，每年节省40万美元的外部机构费用，关键词研究从约10小时缩短至20分钟，内容制作从约24小时缩短至仅2小时。在财务部门，长期规划过去需要3人团队和超过50张电子表格，现在仅需1名分析师和一系列反映定价结构与消费动态的模型。

在销售团队，我们已实现超过12.5万个联系人和线索的自动化拓展，70%的入站线索初始联络邮件现在在销售开发代表介入前即由系统自动生成。我们将这些经过验证的用例直接推向市场，同时将运营经验应用于持续升级平台，快速捕捉面前的AI机遇。仅今年上半年，我们就向市场正式发布了超过330项产品能力，比去年同期多35%，充分体现了Snowflake的创新速度和平台扩张广度。

我们的市场推广组织也在持续执行，强劲的新客户增长即为明证。我们在销售团队中部署了CoCo和CoWork，用于分析管道、准备客户对话以及加速新销售代表的入职。团队每天都在使用这些产品，亲身了解其能力，并将这些洞察直接带给客户。结果是客户让Snowflake投入使用的时间显著缩短——部署在Snowflake上的客户项目数量(用例数)同比增长89%，客户将更多工作负载投入生产。同时，每位客户经理赢得的用例数同比增长43%，既体现了客户需求的增长，也反映了销售生产力的提升。

我们将增长投资与持续的运营纪律相结合，仍按计划在2028财年第四季度实现GAAP盈利，过程中建立的运营杠杆将强化这一结果的可持续性。综合来看，快速的创新步伐、更紧密的市场推广执行以及运营纪律，使我们处于捕捉前方巨大机遇的有利位置。

本季度证明，向智能体企业的转型正在加速，而Snowflake正处其中心。AI智能体的强大程度取决于它们所依据的数据和业务上下文以及围绕它们的治理。Snowflake提供了这一可信基础，同时汇集了模型选择与灵活性、关键应用接入，以及将智能连接至整个企业行动的控制平面。

CoWork和CoCo展示了受治理架构所能实现的可能性——使业务用户和开发者能以更快的速度和更高的智能水平工作，而Snowflake在后台管理复杂性。重要的是，客户在AI上的成功直接转化为Snowflake的增长。AI为平台带来新工作负载，将我们的触角延伸至新用户，并推动整个业务的更大消费。

我们正以强劲的产品势头进入2027财年下半年，并看到持久高增长和利润率持续扩张的长期跑道。智能体企业运行在Snowflake上，而这仅仅是个开始。

接下来有请Brian介绍财务细节。

首席财务官Brian Robins发言

谢谢Sridhar。第二季度产品收入再次加速，同比增长37%，这是连续第三个季度加速增长。Q2受益于核心数据平台业务的持续强势以及AI收入的显著提升。我们的AI收入反映了不断扩大的AI能力组合。CoCo再次交出出色季度表现，CoWork的消费在规模化增长并贡献收入，同时还有从AI函数、文档处理到机器学习和Notebooks等多元化的AI工具组合。

市场推广团队在强劲需求环境中持续良好执行。如Sridhar所述，净新增客户数同比增长32%，净新增14家全球2000强客户，总数达到829家。我们的AI数据云现服务于全球2000强中超过41%的企业。在现有客户中，客户扩张保持健康，净收入留存率为126%。这一扩张以迁移和AI用例的增长为支撑。

Q2有48家净新客户的过去12个月消费突破100万美元，目前消费超过100万美元门槛的客户达828家。剩余履约义务(RPO)同比增长30%，总额达90亿美元。需要提醒的是，客户仍倾向于在第四季度续约，因此我们预计订单将越来越向第四季度集中。在90亿美元的RPO中，预计约54%将在未来12个月内确认为收入，较去年同期的估算值增长约42%。

Q2业绩再次印证我们对增长与利润率扩张并重的承诺。Q2非GAAP营业利润率同比扩大超过400个基点，达到15%。业绩超预期得益于强劲的收入增长和严谨的人员管理。年初至今净增员工334人，其中包括来自Observe收购的173人，而去年同期增加935人。本季度末现金、现金等价物及短期和长期投资总额为43亿美元。

关于业绩展望。一如既往，我们的预测基于观察到的消费模式，预测方法论和指引理念均无变化。鉴于核心数据平台业务和AI业务均观察到强劲势头，我们上调了全年产品收入指引。2027财年产品收入预期为60.7亿美元，同比增长36%。 其中包括Observe约1个百分点的增长贡献，与先前展望一致。第三季度产品收入预期为15.88亿至15.93亿美元，同比增长37%至38%。

关于利润率。2027财年非GAAP产品毛利率预期为74%。这一调整后的展望包含了快速增长AI工作负载带来的更高收入占比，后者当前的贡献利润率较低。我们正通过放缓人员支出增长来抵消不断上升的云成本，实现持续运营利润率扩张。我们将2027财年非GAAP营业利润率指引从13.5%上调至14.5%。 第三季度非GAAP营业利润率预期为15.5%。全年非GAAP调整后自由现金流利润率指引维持23%不变。

最后我想强调今年的两个关键目标：第一，帮助业务实现增长与利润率扩张;第二，支持市场推广动作的持续卓越。AI对我们实现这两个目标都至关重要——帮助客户现代化其数据和业务运营的同时，AI正成为强大的增长驱动力;在内部，AI正释放整个组织的更大生产力。从销售到工程再到财务，AI的使用正在改变我们的日常工作，AI驱动更高效率并降低对人员增长的依赖。Q2的强劲业绩充分体现了我们在两个优先方向上的进展。

下面将进入问答环节。

问答环节

Sanjit Singh(摩根士丹利)： 祝贺又一个显著加速的季度。我的问题围绕加速增长的"质量"。回顾公司上市时，增长主要由云投资驱动，客户包括许多可能不盈利的云原生公司。我想从两个维度提问：第一，在赢得客户方面，你们提到供应链和财务用例，为什么CoCo和平台是这些超越传统商业分析用例的合适方案?第二，增长的可持续性——你们是否看到任何非理性消费行为或运营健康问题?

Sridhar Ramaswamy(CEO)： 我先回答。首先，加速来自非常广泛的客户群体，并非集中于AI原生公司——它们仍占我们收入的一小部分。与以往显著不同的是，CoCo这类产品让优化变得前所未有的容易——你可以让CoCo针对运行过慢的查询进行调试，或让它在10个最耗时的查询或最闲置的仓库上工作。成本管理是CoCo十大技能之一。我们也从疫情中吸取了教训，向每一位客户强调高效驱动消费的必要性，这也是销售团队自身积极采用的理念——每一次帮助客户做得更好，都是建立信任的过程，最终将在客户的新项目中获得回报。我对此很满意。关于业务用例的赢单能力——AI已大幅缩短了数据与价值之间的距离。作为CEO，我能因CoCo和CoWork更快从数据中获取价值。智能体工具确实是解决各类问题的强大武器。我们能用这些工具推动自身转型，然后不只是说教，而是向客户展示我们在内部的实践成果，这给了我们在转型对话中极大的可信度。

Brian Robins(CFO)： 从可持续性角度看，我们的指引基于观察到的行为，已经观察了几个季度。销售团队在证明业务价值方面做得很好，新客户获取持续强劲。使用CoCo的账户在核心平台的消费也更多，这就是飞轮效应。本季度CoCo账户达9，100个，环比大幅增长，且总留存率过去几个季度保持相对稳定。我们现在面向更多元的人群销售——我每周与现有或潜在客户的CFO有3到5次对话，CFO、CRO、CMO、CEO都在参与采购决策。

Kirk Materne(Evercore ISI)： 祝贺今年开局出色。能否帮助区分加速中有多少来自快速被采用的新产品，多少来自新产品对核心的飞轮效应?

Sridhar Ramaswamy(CEO)： 大致各占一半。AI产品(不仅是CoCo和CoWork，还包括AI函数、AI Gateway等)贡献了约一半的加速。但其他产品也表现强劲，包括Notebooks和部署在Snowflake上的Streamlit/React应用。迁移本身也在加速，我过去6个季度每次电话会都谈迁移，这个领域我们持续提速。最近模型和工具链的进步让我们能以之前无法达到的规模和复杂度运行长时间任务。某大型网络设备制造商正在不到3个季度内完成Teradata迁移，这在以往需要2到3年。

Karl Keirstead(瑞银)： 请问模型中立性和模型选择。我猜测CoCo完成的大部分任务指向前沿实验室，但本季度是否观察到行为变化?如果发生模型切换，对Snowflake毛利率有何影响?模型中立性是否成为竞争壁垒?

Sridhar Ramaswamy(CEO)： 随着模型更强大，成本绝对成为关注点。实质性变化是两家头部模型公司都在部署自有算力，且在非起始云平台上也可用。我们看到客户对在不同模型间切换和优化成本有很大兴趣。开源模型也经历了多代发展，我们在Snowflake内支持许多，运行自有推理有完全不同的经济学，提供了优化潜力。在工具链中，许多客户请求以"自动"模式进入，我们可以将任务与最合适的模型匹配。这个主题与Snowflake早期跨云服务商提供卓越能力的开创性做法如出一辙。

Christian Kleinerman(产品管理EVP)： 另一个早期但值得关注的趋势是客户希望对开源模型进行后训练，训练本身对我们就是机遇。关于模型中立性是否是竞争优势——绝对是。很多客户说他们曾对某家模型公司做出大额承诺，后来发现应该选不同的，而对Snowflake的承诺给了他们灵活性。

Brian Robins(CFO)： 关于毛利率，我们开发产品的首要原则是打造优秀产品，其次是大规模采用和驱动收入，然后才考虑利润率影响。Sridhar和我对整体运营杠杆非常坚定。非GAAP产品毛利率降至74%是因为指引大幅上调，AI产品与核心的构成比发生变化，但运营利润率指引在提升。目前最重要的是给客户最佳答案和最佳业务成果，利润率后续持续优化。同时，前沿模型也在定期降价和推出新版本，使成本相对于组织使用量相对可控。

Raimo Lenschow(巴克莱)： 你们目前仍相对偏重北美，其他地区如欧洲、亚洲看到什么?似乎有巨大扩张机会。

Brian Robins(CFO)： 绝对有。这不是区域特定的问题。一个月前参加销售季度业务评审时，各区域都在良好运营，区域前景已纳入指引。

Ryan MacWilliams(富国银行)： 这看起来是数据领域的AI时刻。是什么改变了让AI现在加速Snowflake收入?是Cortex Code帮助用户更快激活AI，还是其他产品改进结合更好的模型让AI用例更具吸引力?

Sridhar Ramaswamy(CEO)： 飞轮效应是多种因素共同作用。CoWork这样的产品坚定展示了从数据中灵活快速获取价值的能力。我给每位CEO看的不变演示是在Snowflake中查询他们自己公司作为客户的数据——这比抽象表述更能生动展现数据的威力。AI是将数据送到正确人手的大规模解锁器，数据团队正拥抱这个时刻。CoCo让整个Snowflake、整个销售团队变得AI原生——遇到问题时只需问CoCo如何解决。我们看到大量客户和合作伙伴接手迁移、完成项目，这些在编写Cortex Code时都未曾设想，这就是编码智能体的魔力。CoCo也让创建智能体和从数据获取价值变得更容易。我们追踪新客户的"达到购买量80%的时间"指标——最新客户群组这项指标明显改善。这就是AI的力量：项目更快完成，数据更快产生价值。

Matthew Hedberg(RBC资本市场)： CoCo和CoWork似乎在"智能体化"现代企业方面定位极佳。CoCo在知识工作者中的使用深度如何?CoCo是否更像沙盒，当用例成熟后可迁移到CoWork?

Christian Kleinerman(产品管理EVP)： 我们在Snowflake内部几乎每个职能和关键业务流程中都使用CoCo和CoWork，既用于完善产品，也向客户展示如何成为AI原生、如何驱动效率。

Brian Robins(CFO)： 在我的组织里，交易台、税务、会计、内部审计、财务规划、资金管理都在用，组织内部有超过150个"Snowflake on Snowflake"项目，财务组织的采用率接近100%。

Koji Ikeda(美银证券)： AI是结构性乘数，AI采用者的消费提升相比非采用者如何?如何确信这反映的是更高生命周期消费而非项目被提前?

Sridhar Ramaswamy(CEO)： 目前还不能分享精确提升数字，但我们确实测量群组行为。随着CoCo采用加深，效果在各个群组都很显著。信心来自CoCo和CoWork用例的广度和深度——它们让用户能做过去需要专门软件的复杂操作。我们的销售领导团队正在用CoWork进行业务审查，这在过去需要专门的软件、多季度实施和分阶段推广，现在聪明销售领导用英语说话就能生成类似产品的效果。加上我们正在与客户讨论的用例范围——从供应链优化到赛诺菲的客户支持系统，再到更好的欺诈和风险检测——都让我们对AI在Snowflake的广度和深度充满信心。

Brent Thill(Jefferies)： CoCo新增2，000个账户，季度环比采用有何不同?是否看到更大的初始部署、更多用户、更高初始消费?

Sridhar Ramaswamy(CEO)： 我们有成熟的方法衡量CoCo渗透阶段，从法律条款到日常用户。我们有一系列工具，从Snowsight内的产品内引导到3小时的动手实验室。虽然不能为每个客户做实验室，但我们在匹配行动以驱动结果方面越来越擅长，也更好在全球各地区间分享最佳实践。更关键的是，CoCo让客户在Snowflake上做的每件事都更快更好，是我们在销售中最容易的产品之一。

Daniel Knauff(德意志银行)： 关于模型中立性/可选性，除了开源和前沿模型，是否还有像Arctic这样为Snowflake平台专门调优的模型?策略如何?

Christian Kleinerman(产品管理EVP)： 方向未变——我们不训练前沿型模型，但持续在Arctic家族中开发针对特定约束任务的模型，提供更高准确度和效率，用于某些AI函数、文档处理和嵌入等。前沿模型、闭源模型、开源权重模型、自有模型及微调模型的混合搭配，始终是我们帮助客户实现"正确模型、正确任务、正确结果、最佳效率"的方式。

Aleksandr Zukin(Wolfe Research)： 我们仍处于智能体企业早期，你们已看到显著拐点。现在能触及的预算规模有多大?能否分享FTE计划的一些细节?

Sridhar Ramaswamy(CEO)： AI大幅拉近了业务价值与数据资产之间的距离。最近我与一家管理数百亿美元资产的资产管理公司交流，他们每天收到大量数据集，决策分散在数百上千人中——信息分发基本靠手动，电子表格传来传去。我们在讨论如何构建一个"复用/解复用"机制来处理最重要信息，能显著降低风险和敞口。这就是众多对话中的一个。我们招聘了具有行业专业知识的优秀人才，能回答"哪6件事对公司营收和利润影响最大"这类问题。这就是Frontier Engineering团队在做的事——将数据平台能力、CoCo/CoWork等工具与行业知识结合，为客户驱动有意义的结果。我们公开谈过与赛诺菲的合作，也在帮助一家大型金融机构彻底改革其数字化和数据战略。我们不仅承诺交付结果(只在交付结果后收款)，而且Snowflake是开放、广为人知的平台——相比某些专有厂商，我们可以持续告诉客户数据团队完全有能力在已做项目基础上继续推进。

Tyler Radke(花旗)： 如何看待传统SaaS公司与LLM合作、自身变成数据库的趋势?Snowflake是否应承担更多"记录系统"数据角色?

Sridhar Ramaswamy(CEO)： 随着软件开发越来越容易，数据和语义的重要性愈加凸显。我们与客户讨论新价值的能力，既由客户在Snowflake上的数据广度驱动，也由工具链(结合最佳模型)驱动。我两年多来始终认为"拥有用户体验至关重要"，CoCo和CoWork对我们的未来至关重要。但我们也知道必须与生态友好共处，Snowflake只是客户整体软件资产的一部分。我们在多层级提供互操作性。

Christian Kleinerman(产品管理EVP)： 应用提供商成为"数据库玩家"并非新趋势。CIO和CEO告诉我们：如果使用3个应用，不会把数据复制到3个不同平台——更简单的是在Snowflake这样的单一中心平台整合。这就是为什么我们与其中许多有双向零拷贝合作，我们看到大量客户将数据资产与Snowflake对齐。

Sridhar Ramaswamy(CEO)： 我们在Snowflake上托管应用的投资，包括分析型和运营型应用，也使我们处于有利位置。内部已有很多人甚至我和Christian不知道的项目在构建有趣的应用。可以期待听到更多关于Hybrid Tables和Postgres的消息——它们是新一代智能体应用的基础。

Samik Chatterjee(摩根大通)： 全年指引上调中，核心与AI各占多少?上季你们提到大部分上调来自CoCo，本季看起来更均衡，是否核心消费发生了根本变化?

Brian Robins(CFO)： 指引基于截至电话会的观察行为。CoCo、CoWork和AI函数驱动了增量业务，采用它们的人也在核心中增加了消费。这是AI产品强劲和核心底层强劲的共同体现。

会议结束

Sridhar Ramaswamy(CEO)： 感谢各位。智能体企业运行在Snowflake上。我们刚刚实现了37%的同比增长，连续三个季度加速，同时将非GAAP营业利润率同比扩大400个基点至15%。AI已在我们业务中创造强大的飞轮效应——强化平台需求、推动自研AI产品采用、进而拉动更大消费。这个飞轮正在加速。基于此强劲势头，我们将2027财年产品收入指引上调逾500个基点至36%增长。我们正以纪律和专注执行，前方机遇巨大。谢谢。