这是 Snowflake (SNOW) 2026 财年第一季度财报电话会议记录的完整翻译文本：
与会者 Jimmy Sexton；投资者关系主管；Snowflake Inc
Sridhar Ramaswamy；首席执行官，董事；Snowflake Inc
Michael Scarpelli；首席财务官；Snowflake Inc.
Christian Kleinerman；产品管理执行副总裁；Snowflake Inc
Sanjit Singh；分析师；摩根士丹利
Kirk Materne；分析师；Evercore ISI
Raimo Lenschow；分析师；巴克莱银行
Karl Keirstead；分析师；瑞银证券
Mark Murphy；分析师；摩根大通
Kash Rangan；分析师；高盛
Michael Richards；分析师；加拿大皇家银行资本市场
Brad Zelnick；分析师；德意志银行
Bo Yin；分析师；Jefferies
Patrick Colville；分析师；丰业银行全球银行与资本市场
Alex Zukin；分析师；Wolfe Research
Joel Fishbein；分析师；Truist Securities
Brad Reback；分析师；Stifel Nicolaus and Company, Incorporated
Tyler Radke；分析师；花旗银行
演示 接线员
下午好，感谢您参加 Snowflake Inc. 2026 财年第一季度财报电话会议。我叫 Matt，我将担任今天会议的主持人。（接线员指示）我现在想把会议转交给我们的主持人，投资者关系主管 Jimmy Sexton。Jimmy，请讲。
Jimmy Sexton
下午好，感谢您参加 Snowflake 2026 财年第一季度财报电话会议。今天与我一同参加会议的有我们的首席执行官 Sridhar Ramaswamy；我们的首席财务官 Mike Scarpelli；以及我们的产品执行副总裁 Christian Kleinerman，他将参与问答环节。在今天的电话会议中，我们将回顾我们 2026 财年第一季度的财务业绩，并讨论我们对 2026 财年第二季度和全年的指引。在今天的电话会议中，我们将做出前瞻性陈述，包括与我们的业务运营和财务业绩相关的陈述。这些陈述受到风险和不确定性的影响，可能导致它们与我们的实际结果存在重大差异。 有关这些风险和不确定性的信息可在我们的收益新闻稿、我们最近的 10-K 和 10-Q 表格以及其他 SEC 报告中找到。我们所有的陈述都是截至今天，基于我们目前可获得的信息。除非法律要求，否则我们不承担更新任何此类陈述的义务。在今天的电话会议中，我们还将讨论某些非公认会计准则财务指标。有关公认会计准则与非公认会计准则指标的对账以及业务指标定义（包括采用情况），请参阅我们的投资者演示文稿。 收益新闻稿和投资者演示文稿可在我们的网站 investors.snowflake.com 上获取。今天电话会议的重播也将发布在该网站上。现在，我想把电话转交给 Sridhar。
Sridhar Ramaswamy
谢谢 Jimmy，大家好。感谢大家今天参加我们的会议。我们今年开局强劲，我为我们的团队感到无比自豪。我们的核心业务非常稳固，我们的产品交付仍处于高速运转状态，我们的市场推广引擎也持续增强。我们正处于最佳状态，未来仍有巨大的机遇。 在 Snowflake，我们的使命是赋能每个企业通过数据和人工智能充分发挥其潜力。我们的人工智能数据云帮助客户从数据中获取更多价值，加速创新，并消除业务运营中的摩擦。正如我在过去几个季度所分享的，我们正在将这种价值扩展到整个数据生命周期。我们始终坚持在整个业务中推动运营严谨性，即使在我们继续积极投资于增长的同时，也在提高效率。我们正在增强我们以紧迫感和专注力执行的能力，以抓住未来的机遇并保持持久的势头。 第一季度产品收入为 9.97 亿美元，同比增长 26%。剔除闰年影响，产品收入同比增长 28%。我们的增长率环比稳定，没有出现减速。剩余履约义务总额为 67 亿美元，同比增长 34%。我们的净收入留存率为非常健康的 124%。 如您所见，我们今年开局收入增长强劲，总体而言，业绩非常健康。我们正在提高对今年增长的预期。正如我在过去几个季度所分享的，Snowflake 专注于打造产品凝聚力，让我们的客户越来越容易地加速创新，并从他们的数据中释放更多价值，从数据采集到企业领导者，例如 Canva 和摩根大通，都将他们的业务押注在 Snowflake 上，因为我们的平台易于使用，连接性强，无论数据位于何处都能流畅访问，并且受到各种规模和行业公司的信任。 我们将继续致力于实现成为客户数据旅程端到端技术提供商的愿景。我们在提供可访问且灵活的连接平台方面取得了重要进展，该平台既支持非结构化数据，也支持结构化数据。Snowflake 连接器利用了我们收购 Datavolo 的技术，使客户能够与 Google Drive、Workday、Slack、SharePoint 等关键平台实现无缝连接和数据集成，从而利用整个业务中的关键数据。 例如，全球制药领导者阿斯利康现在可以轻松分析来自 SAP 和 Workday 等系统的关键业务数据。而像 CloudZero 这样的客户则利用数百个强大的主动数据共享连接，安全地与其合作伙伴和客户交换数据，从而在我们的生态系统中创造价值。随着我们的数据工程业务持续走强，我们正在帮助客户以越来越少的摩擦简化和扩展他们的数据管道，并实现显著的成本节约。 通过将数据整合到 Snowflake 中，为众多财富 500 强客户管理数据的全球营销机构电通，通过简化的数据架构和减少对第三方工具的依赖，将成本降低了 30%。他们现在使用 Snowflake 数据洁净室帮助全球品牌安全地组合客户数据，同时不损害隐私，从而实现更个性化的营销活动，同时降低风险。 在分析方面，我们世界一流的解决方案继续为客户的关键任务运营提供支持。全球技术领导者西门子正在与 Snowflake 合作，帮助制造商释放新的运营效率和规模水平。这使客户能够将其信息技术数据（如供应链管理和财务数据）与运营技术数据（如来自系统和工业设备的数据）统一起来，利用西门子的工业边缘和 Snowflake AI 数据云获得更好的洞察力，提高机器性能并优化其整个业务的生产流程。随着人工智能重塑企业，Snowflake 正在帮助我们的客户以人工智能就绪数据引领潮流。以三星为例，它是联网电视广告领域的领导者。 他们利用 Snowflake 将广告商与数百万三星消费者联系起来，同时遵守严格的隐私标准。通过在 Snowflake 上统一数据，三星推动了个性化客户体验的创新，并加速了新的人工智能和机器学习前沿广告功能的开发，使广告商能够提供更相关的内容并增强广告效果。我们拥有令人难以置信的产品势头，并且我们正在继续以闪电般的速度进行创新。 事实上，仅在本季度，我们就向市场推出了超过 125 项产品功能，比去年第一季度交付的功能增加了 100%。我们继续看到开放数据格式的强劲采用，尤其是像 Apache Iceberg 这样真正开放的现代表格格式。我们最近宣布，我们的客户现在可以使用 Apache Iceberg 来利用 Snowflake 的许多核心功能，包括数据共享、安全性和性能优化，从而为他们大规模管理和查询数据提供了更大的灵活性。 谈到人工智能，我们的进展令人惊叹。一年前，我们才刚刚起步。现在，我们每周有超过 5200 个账户使用我们的人工智能和机器学习功能。Cortex AI 已经从一个新兴的产品领域发展成为全球客户企业人工智能战略的基础支柱。它通过统一的信息访问加速了医疗保健公司的临床研究，并将汽车客户评论转化为可操作的见解，以帮助他们个性化服务。 作为全球最大的食品和饮料公司之一，卡夫亨氏正在利用 Snowflake Cortex 为其员工提供创新的人工智能工具，例如他们新的内部人工智能系统。该计划旨在彻底改变内部工作流程，提高效率，并在整个组织内推动人工智能的采用，为未来在代理人工智能方面的发展铺平道路。 今年早些时候，我们推出了 Cortex Agent，它现在正在帮助像 Luminate Data 这样的客户（一家领先的娱乐洞察提供商）扩展他们处理和检索非结构化和结构化数据的方式。这个基础对于开发、部署和编排驱动其人工智能应用程序的数据代理至关重要。我们通过继续将尖端模型集成到 Cortex 中，进一步巩固了我们的领导地位，确保了 Meta 的 Llama 4 模型的首日可用性。 正如我上个季度所分享的，我们宣布与微软扩大合作，在微软 Azure 上托管 OpenAI 模型。我们将继续为客户提供选择和灵活性，以便他们能够利用世界领先的模型来构建其企业人工智能应用程序。我们还推出了首批人工智能驱动的迁移增强功能。现在，我们的客户可以使用 Cortex 在迁移过程中测试和审查问题，从而使耗时的过程更加高效。而这仅仅是人工智能在加速迁移方面所能做到的开始。 所有这些创新都专注于为我们的客户创造真正的价值。我们正在让利用结构化数据变得容易。我们也在让利用非结构化数据变得容易。我们正在帮助我们的客户建立坚实的基础，以在代理人工智能时代引领潮流。我们将继续保持这种势头，几周后您将看到我们更多的成果。 在六月的第一周，我们将与数以万计的客户、合作伙伴和开发者一起参加 Snowflake 峰会，这是一个为期四天的活动，也是我们迄今为止规模最大的活动之一。届时，我们将揭晓一些真正令人兴奋的新功能，这些功能将推向市场，以支持我们客户数据旅程的每个阶段。在创新的同时，我们仍然致力于高效扩展。在我们新任首席营收官 Mike Gannon 的领导下，我们重新关注并加强了市场推广案例的严谨性。我们正在发展我们的市场推广业务，同时保持与工程、产品营销和销售部门的密切合作，以有效地将产品推向市场。这确保了我们能够为现有客户提供更大的价值，同时继续赢得新客户。 我们也在扩大我们的潜在市场。随着 Snowflake 公共部门公司的成立以及我们最近获得的国防部影响级别临时授权，我们现在有能力为国家安全社区提供关键任务数据和人工智能解决方案，包括美国国防部、其军事部门和行业合作伙伴。我们还推出了新的汽车解决方案，作为我们制造业人工智能数据云的一部分。这些解决方案使像 CarMax 和日产这样的公司能够利用先进的数据和人工智能解决方案来推动创新和提高效率。他们还在内部使用我们自己的人工智能来提高生产力。 我们的市场推广团队使用由 Cortex 提供支持的销售知识助手，通过自然语言从我们的销售知识库中获取见解，借助像我们的客户 360 应用程序这样的快速应用程序，他们可以利用客户消费方面的丰富见解。我为我们在整个业务中建立的纪律和效率感到自豪。我们拥有强大的运营节奏，我们正在为增长进行战略性投资，并且我们正在为规模化奠定基础。Mike，你来给我们介绍一下更多的财务细节好吗？
Michael Scarpelli
谢谢你，Sridhar。第一季度，产品收入同比增长 26%，达到 9.97 亿美元。正如 Sridhar 提到的，在剔除闰日影响后，我们的业务没有出现减速。我们继续看到新产品带来的显著增长。Snowpark 和 Dynamic Tables 在第一季度的表现均超出预期。 其他表现强劲的领域包括技术和零售行业。第一季度是预订的强劲季度。在我上次的电话会议中，我提到有两个大客户在第四季度耗尽了产能，并选择推迟其较大的续约。正如预期的那样，这两个账户都在第一季度签署了价值超过 1 亿美元的合同。我们将这种预订的波动性视为我们模型的正常现象。 我们对新客户获取的关注正在产生积极成果。我们在第一季度净增了 451 个新客户，同比增长 19%。转向利润率。第一季度，我们的非公认会计准则产品毛利率为 75.7%。我们的非公认会计准则营业利润率为 9%，同比增长 442 个基点。 我们将继续专注于在整个公司范围内提高效率，同时为增长进行投资。非公认会计准则调整后自由现金流利润率为 20%。正如上次财报电话会议所讨论的，我们在第四季度有几家大客户在消费时即购买。这种预订行为影响了我们自由现金流的季节性。我们预计今年下半年将更加重要。 第一季度，我们斥资 4.91 亿美元回购了 320 万股股票，平均加权股价为每股 152.63 美元。截至 2027 年 3 月，我们的授权额度仍有 15 亿美元。本季度末，我们拥有 49 亿美元的现金、现金等价物、短期和长期投资。现在转向我们的展望。我们预计第二季度产品收入在 10.35 亿美元至 10.4 亿美元之间，同比增长 25%。 我们预计第二季度非公认会计准则营业利润率为 8%。对于 2026 财年，我们将收入指引提高至 43.25 亿美元，同比增长 25%。与往常一样，我们根据观察到的客户行为进行预测。我们预计非公认会计准则毛利率——产品毛利率约为 75%，非公认会计准则营业利润率为 8%，非公认会计准则调整后自由现金流利润率为 25%。最后，我们将于 6 月 3 日在旧金山与 Snowflake 峰会同期举办投资者日活动。 如果您有兴趣参加，请发送电子邮件至 ir@snowflake.com。在开始提问之前，我只想向大家更新一下我上个季度在第四季度电话会议上提到的过渡情况。我们正在面试许多优秀的候选人，当有更确切的细节时，我们将在未来宣布。现在，接线员，您可以开始提问了。
问答环节 接线员
（接线员指示）Keith Weiss，摩根士丹利。
Sanjit Singh
我是 Sanjit Singh，代表 Keith Weiss。祝贺第一季度业绩出色。Sridhar，我想谈谈业务的一些趋势线，特别是关于本季度消费的进展情况。本季度末和整个五月份的消费情况如何？这是我的第一个问题，然后我还有一个后续问题。
Sridhar Ramaswamy
如你所知，我们不对季度内的消费情况发表评论。总体而言，第一季度的消费在假期过后非常强劲，这一点在我们的业绩中有所体现。当然，与去年第一季度相比，今年第一季度少了一天。但总的来说，我们对我们的消费情况感到非常满意。
Michael Scarpelli
我想说，Sanjay，我们刚刚给出了本季度的指引，这是基于我们今天看到的客户行为。
Sanjit Singh
是的，第二季度的指引非常强劲，所以我认为可以从中得到很多启示。然后，Sridhar，在产品方面，您提到 Cortex 的采用率持续增长。我想知道 Cortex 的盈利趋势如何。客户在多大程度上会考虑到 Cortex 并将其纳入他们对 Snowflake 的整体消费中？
Sridhar Ramaswamy
Sanjay，我会把这个问题分成几个部分。首先，非常非常清楚的是，人们投资 Snowflake，投资数据系统，不仅仅是为了它们过去能做的事情，比如分析和机器学习，更是为了它们今天和未来能做的事情。我告诉我们客户的一部分内容是，通过与我们合作，将数据引入 Snowflake，他们正在使他们的数据，他们的流程为公司的人工智能做好准备。我们对客户如何使用人工智能采取了非常审慎的方法。 如你所知，我们不单独销售人工智能。它不是一个 SKU。客户不会为人工智能签订合同，所以它包含在他们现有的支出中。我们非常关注那些今天就能带来价值的用例。我已经谈到了一些这样的例子。 它涵盖了从能够创建文档聊天机器人（例如我们自己的内部支持系统，或者西门子为其 15 万台设备的 PDF 手册创建的聊天机器人）到将业务数据直接交到最终用户手中，而无需分析师或商业智能工具的参与。我们开始看到复合系统得到采用，在这种系统中，你会引入多个数据源，这些数据源可以根据用户提出的问题进行集成，或者采用多步骤流程，从一个数据源获取数据，然后用这些数据来回答问题或进行后续操作。 所以从这个角度来看，它是非常循序渐进的。但我想强调的总体观点是，每个数据用户，每个首席技术官，包括我们自己的首席技术官，现在都意识到他们的数据战略，尤其是与 Snowflake 相关的战略，是他们今天以及未来几年在人工智能方面所做一切的直接解锁。所以从这个意义上说，我认为路线图正在形成。它不是在旁边单独做人工智能。更多的是投资 Snowflake，让你的数据井然有序，并在我们前进的过程中从人工智能中实现价值。
接线员
Kirk Materne，Evercore ISI。
Kirk Materne
祝贺今年开局良好。Sridhar，我想知道您能否详细说明一下关于 Snowpark 和 Dynamic Tables 表现优异的评论。我只是好奇，我相信两者兼而有之，这在多大程度上仅仅是产品成熟度和客户接受这些产品的准备程度，而不是你们在过去一年中在市场推广方面所做的一些事情，例如在这些产品方面的赋能和销售赋能？
Sridhar Ramaswamy
好问题。很明显——很明显，两者都有。你需要优秀的产品来驱动效用。除了你提到的那些功能，Snowpark 和 Dynamic Tables，我想说的是，我们对诸如此类的投资也极大地扩展了我们的客户可以利用数据做的事情的范围。同样，Snowflake 连接器也将为这些数据工程工具提供越来越多的数据。 这就是为什么 Christian 和我非常强调端到端数据生命周期。所以我们的座右铭通常是，在数据方面，我们希望从注入到洞察无所不包。话虽如此，除了 Mike 之外，我们还聘请了优秀的销售领导，负责推动这些更专业的行动。是的，并非 Snowflake 销售团队中的每个人都会立即成为我们人工智能产品或 Snowflake 连接器最新进展的专家。 因此，我们有一个非常具有针对性的专家行动，它识别出我们客户拥有的最高价值用例，为他们开创实施方案，以便它们可以用作在其他地方重复使用的模板，并且越来越多地与我们的 GSI 合作伙伴一起使用。所以你需要能够做到这两点。你需要创造能够创造价值的产品，然后需要一个市场推广团队来启动价值，并努力建立旗舰客户，然后在整个销售团队中推动销售。
Kirk Materne
几周后见。
接线员
Raimo Lenschow，巴克莱银行。
Raimo Lenschow
太棒了。Sridhar，如果您——看看 Snowpark 及其采用情况，您如何看待目前以及未来它在以下方面的发展：是与一家供应商全面合作，还是在您的系统中拥有不同的数据孤岛，而不是其他系统？您目前对此有何看法，您认为未来会如何发展？
Sridhar Ramaswamy
首先，我认为使我们 Snowflake 公司成功的原因之一是我们承认并愿意与拥有复杂数据生态系统的客户合作。大多数大型客户中存在本地遗留系统，或者云存储中存在大型数据资产，这始终是事实。但我认为这个时刻的独特之处在于，客户对于需要将许多不同的工具拼接在一起才能实现相对简单的事情感到有些不满。 如果你想一想，如果你和你的公司想在 SharePoint 上的公司文档上构建一个聊天机器人，如果你必须使用四种不同的工具才能实现，那会非常痛苦。而且最终，你甚至无法正确设置治理，因为你必须……我们希望能够为这类情况做的是，让 Snowflake 连接器指向 SharePoint 存储库。 如果需要对数据进行任何扩充或转换，例如使用 Snowpark 完成，然后使用 Cortex Search 创建索引并将其连接到聊天机器人。我认为我们将继续看到专业参与者的存在。我们与他们合作，并且我们重视与他们的伙伴关系。但是，也有许多用例已经成熟，可以有效地实现易用性和整合。这就是我们正在努力的方向。Christian，有什么要补充的吗？
Christian Kleinerman
也许很快，我们进行的另一项投资是围绕 Iceberg，这也为客户创造了一个开放的架构，使他们能够根据自己的需要混合和匹配技术。
Raimo Lenschow
是的。好的，太棒了。然后给 Mike 一个简短的问题。显然，本季度在股票回购方面机会非常好。既然股价开始好转，您如何看待今年剩余时间里的这种势头？
Michael Scarpelli
我们将继续按季度评估股票回购情况，目前我们没有计划。我们在回购方面一直更具机会主义，但我们完全预计从现在到 2027 年，我们将利用这一授权。
接线员
Karl Keirstead，瑞银。
Karl Keirstead
好的，太棒了。Mike，在您和 Sridhar 的评论中，并没有真正提到宏观经济本身，数字中也没有证据表明你们真的承受了很大压力。你们在 2022 年、2023 年确实承受了压力。我只是好奇，Mike，您会如何进行对比。是因为许多后疫情时代的优化努力现在基本上已经过去了，Snowflake 在产品组合方面处于更有利的位置吗？或者说，过去几个月我们都看到的宏观压力程度、不稳定性，并没有像你们在后疫情时代衰退中不得不应对的那样严重？一些对比可能会有所帮助。
Michael Scarpelli
我想说，疫情过后，情况大不相同。在那种环境下，我们有很多资金雄厚的数字原生初创公司，它们疯狂消费，并不真正关注成本。我们的客户群已经真正演变为世界上一些最大的公司，它们更加成熟，更加注重成本。我没有看到我们的客户有任何像我们在疫情过后看到的那些公司那样的大规模优化计划。但我会提醒你，我们的客户一直在优化。 也许有一点，但他们总是在寻求更有效地做事，而且这种情况会继续下去。我想说，就目前的宏观形势而言，我们真的没有看到当前关税和其他方面消息的任何影响。我认为如果我们看到了，我们就会在新客户数量上看到。我们新增了大量客户，并且凭借这种信心，我们的 RPO 也大幅增加，这表明我们的客户对与 Snowflake 进行大规模合作充满信心。
Sridhar Ramaswamy
我唯一想补充的一点是，这也是我们销售团队实践的一点，那就是确保每当一个用例实施时，他们都会花时间整理并确保事情得到优化，因为我们的销售团队从 2022 年和 2023 年的经验中了解到，客户的低效支出不可避免地会导致后来的收缩。我们最好确保它始终是高效的支出。
Karl Keirstead
好的。也许作为对 Mike 的后续提问。Mike，Snowflake 是否接触过任何较大的 AI 原生公司，这些公司在本季度可能给你们带来了一些额外的推动力？
Michael Scarpelli
没什么特别的。我们确实有一些人工智能公司是我们的客户，但它们都没有占到我们收入的 1% 以上。
接线员
Mark Murphy，摩根大通。
Mark Murphy
祝贺你们出色的执行力，Mike。即使我们预计今年在销售和营销招聘方面会有强劲的开端，我们也没有想到会有这么多新员工。这是一个非常大的数字。您能谈谈这种动态吗？你们是在为一个围绕 Cortex 或 Snowpark 或其他您看到的正在出现的机遇而不断壮大的渠道招聘人才吗？
Michael Scarpelli
Mark，我想说的是，这只是我们在业务中所拥有的，不仅仅是人工智能，而是我们在 Snowflake 中看到的一切。如你所知，第一季度总是我们销售和营销方面招聘人数最多的季度，因为我们试图在年初让这些人加入，以便他们能够参加我们的销售启动会以及我们在年初为员工提供的所有销售和赋能培训，介绍新功能等等。所以我不会过多解读，除了我们对业务的信心。但如你所知，正如我们所讨论的，我们仍然在真正寻求卓越运营，我们不断关注员工的生产力，我们会增加人手，如果我们看不到这些人的生产力带来回报，我们就会停止增加人手。
Mark Murphy
好的，明白了。然后 Sridhar，您能谈谈联邦政府的机会吗？因为您在评论中提到了这一点。您认为国防部会先完成消除浪费性支出的初步过程，然后再转向发布一些新的招标书吗？然后你们拥有了正确的认证。我只是好奇，您是否认为一些机构可能会在今年晚些时候放弃传统的本地数据仓库，并将其中一些数据迁移到 Snowflake 上。
Sridhar Ramaswamy
这是与政府许多部门正在积极讨论的话题。我想——几周前我在华盛顿特区，会见了一些人，人们对 Snowflake 的能力有了越来越深入的了解。我们运营开销极低这一事实非常突出。此外，他们的观念也发生了一些敏锐的转变，他们非常关注如何确保我们的数据基础设施高效运行。他们也希望实现跨部门数据共享，因为这能带来更高的效率。 关于这个话题，我们会有更多内容要说。我们的新任首席财务官 Mike 也肯定在积极关注这个领域。我们对此持乐观态度，希望在未来几个季度能有更多关于这方面的好消息。
接线员
Kash Rangan，高盛。
Kash Rangan
看到叙事、战略定位、执行和处理一切方面的积极转变，真是令人振奋，所以很高兴看到这一点。尽管如此，有两件事，尽管你们的运营收入接近 40 亿美元，并且以 26%、27% 的速度增长，这非常了不起，如果我可以冒昧地指出 NER，那么 124% 是不错的。在你们的规模下，即使达到你们的规模，也没有多少公司能达到这个数字。但是你们在最近一个季度推出了 [137] 款新产品，Scarpelli 会很快指出 NER 指标更像是一个 24 个月的追踪指标，我完全理解这一点。但是，考虑到新产品推出的滞后效应，你们以创纪录的速度吸引客户，而且正如 Mike 所说，企业客户的收益质量更高，为什么 NER 不会而且不应该更好呢？ 你们拥有 2022 年还不存在的人工智能。波动性，这应该对你们有利。那么，在这方面有什么进展吗？你们的新任首席营收官能做些什么来让这个数字，即使已经很好了，变得更高呢？我还有一个非常简短的后续问题。
Michael Scarpelli
我想说的是，我们许多不在该队列中的新客户对我们增长的贡献超出了 NRR 的范围。我们有一个大客户去年增长了很多。今年，他们仍然表现良好，但增长幅度不如去年。这才是真正的动态。是那些新客户加上那个因素。但再次强调，随着时间的推移，随着我们成为一家更成熟的公司，NER 和收入增长率将会趋同。
Kash Rangan
明白了。也许有一个问题给你——谢谢你，Mike。很高兴听到你的声音。Sridhar，当你看到超大规模云服务提供商正在发生的事情时，微软昨天肯定谈到了 Fabric，在构建方面，似乎在数据结构大规模化方面取得了很大进展，真正开放以支持人工智能代理架构。 这是那些大公司不会忽视的事情。这会将 Snowflake 引向何方？Snowflake 平台的一两个或三个方面会做得更好，以便您能够实现成为一家收入超过 100 亿美元的公司的愿景？
Sridhar Ramaswamy
就像超大规模云服务提供商一样强大，它们在工程执行和业务方面都令人惊叹，但它们也与 Anthropic 和 OpenAI 合作，因为它们是世界上最好的——最好的模型制造商之一。同样，我们在成为优秀的数据平台方面处于非常独特的地位。我们也学会了合作如何真正带来更好的结果，无论是与我们最大的合作伙伴 AWS，还是越来越多地与 Azure 合作。对于许多客户来说，Azure 不参与对所有相关方来说都是一个更好的结果。而且团队之间有着深厚的合作关系。 我想大约是六七个月前，我们宣布，例如，从 Snowflake 可以读取 One Lake 中的表格。我们也在积极与他们讨论将 One Lake 作为 Snowflake 底层数据层的问题。我们还在顶层与他们合作，例如，让 Cortex 分析师和 Cortex 代理作为 Office Copilot 中的组件可用。 因此，我们非常注重寻找客户，例如那些正在进行现代化改造或希望从数据中获取人工智能价值的客户，并找出我们如何能够共同合作。是的，存在竞争，但我认为在更多情况下，我们非常非常有效地合作，而且这种合作正在增加，尤其是在 Azure 方面。
接线员
Matthew Hedberg，加拿大皇家银行。
Michael Richards
我是 Mike Richards，代表 Matt。祝贺你们取得的成果。你们在产品方面显然取得了巨大进展，但我只是好奇你们如何看待支持人工智能发展的市场推广活动的成熟度。我的问题就这些。
Sridhar Ramaswamy
实际上，我对我们抓住人工智能机遇的方式更加满意。我之前和大家谈过，我们创建了当时称之为“人工智能忍者”的团队，这是一群精通我们人工智能产品的解决方案工程师，他们能够与我们全球各地的销售团队紧密合作，不仅仅是我们的销售团队对人工智能感到的兴奋，更重要的是，他们能够大规模地推动人工智能用例，既能阐述愿景，也能为客户运行概念验证（POC），赢得客户并将其实施到生产环境中。 这对我们来说是一个相当了不起的转变。我们现在正在将这种专业知识推广给越来越多的销售团队。我认为正是这种专业团队（他们更了解像人工智能这样复杂的领域）与更多团队成员参与的结合， 这对我们来说是非常积极的。我们在数据工程领域也采用了类似的技术，不过在数据工程方面，我想说它更接近我们更多销售人员的知识和技能。从某种意义上说，这对他们来说更自然。但人工智能也表现得异常出色。我们组建了一支由专业销售人员和人工智能专家以及专业技术专家组成的团队，他们正在推动整个销售组织的变革。 再加上对如何在一般情况下（不仅仅是在人工智能和数据工程领域，还包括分析等其他领域）推动优秀用例的理解日益加深，这确实预示着一个数据驱动的市场推广新时代的到来，对此我感到非常非常高兴。
接线员
Brad Zelnick，德意志银行。
Brad Zelnick
祝贺今年开局良好。Sridhar，正如我们所想——我只是想跟进 Kirk 的问题。当我们从现在开始考虑 Snowpark 的采用时，除了捕获那些数据正在移出平台的 Spark 作业之外，您能否谈谈您在渗透媒体或数据科学用例方面取得的成功，以及您赢得数据科学人群的任何轶事证据，以及笔记本电脑可能产生的影响？
Sridhar Ramaswamy
是的。我先回答。Christian 可以补充。我们的笔记本电脑卖得很好。成千上万的客户正在积极使用它们。 例如，训练越来越大的机器学习模型的能力正在增强。正如各位所知，尽管人工智能如今炙手可热，但世界在机器学习的基础上已经取得了巨大的进步。但在许多非常有趣的用例中，例如希尔顿酒店等公司进行的“下一个最佳行动”预测，或者迪士尼等客户进行的如何引导客人前往下一个游乐设施，这些都是我们市场份额不断增加的领域。笔记本电脑的销量持续增长。 我们将继续增加产品功能，以便在运行机器和容器服务的机器上训练更大、更好、更快的模型。就参与人员和实施而言，这些往往更具技术性，但对开发人员、数据科学家来说无疑具有吸引力，这种产品导向的模式进展顺利。Christian？
Christian Kleinerman
是的。[一本书]的补充是，Snowpark 是一个库和功能的集合，可以帮助客户进行各种活动。我们看到很多人利用它进行非结构化数据处理，这是我们正在做的核心部分。正如 Sridhar 所说，我们正在向客户提供更多的非结构化数据。因此，Snowpark 用于提取结构和信号，并在结构化数据上进行传统的机器学习，这是我们看到的常见用例。
Brad Zelnick
也许只是一个简短的后续问题，Mike。指引意味着今年剩余时间将出现强劲增长。我想我们都看到了创新的步伐。对峰会上即将发生的事情感到兴奋。但是，如果有什么的话，您会指出什么来支撑您的信心，那些我们可能没有想到的事情，或者任何值得指出的关键假设？
Michael Scarpelli
我只想说，正如我所说，我们的指导是基于我们观察到的客户行为，再加上我们花了大量时间（过去五个季度都是如此）来真正识别投入生产的新工作负载。我们对此有相当好的可见性，我们与客户非常接近，我们知道我们在做什么。迁移进展顺利。我们宣布了向所有客户和合作伙伴提供 Snow Convert 的消息，我们看到其使用量有所增加，这让我们对我们给出的指导充满信心。
接线员
Brent Thill，Jefferies。
Bo Yin
我是 Bo Yin，代表 Brent Thill。像 Cortex AI 分析师和 Cortex 代理这样的功能可以帮助用户编写更高效的查询，随着 Cortex AI 采用率的提高，您是否看到更多的查询优化？到目前为止，在新查询和查询优化方面，净影响如何？
Sridhar Ramaswamy
对于像 Cortex 分析师这样的工具，最终用户实际上与编写 SQL 查询隔了一步。用户语义模型有助于确定用户查询的意图，然后自动生成 SQL。当然，我们已经提供了类似 Copilot 的功能，既适用于我们称之为工作表（人们在其中编写 SQL 或 Python）的场景，也适用于笔记本内部。 老实说，我认为那里将会有大量的创新，其中一些我们将在峰会上展示。现在人们编写代码的门槛是现代化的美元级平台，比如 Cursor，以及 Copilot 和其他一些平台，它们可以极大地提高编写查询量以及完成工作量的效率。虽然我们没有具体的衡量标准来说明这会导致查询量增加 X%，但我们非常乐意帮助我们的客户更快地编写查询或代码，并能够更快地进行调试。
Christian Kleinerman
是的。我们在这些电话会议和其他场合都说过，我们的偏好，我们的目标是确保客户始终处于优化状态。我想我们没有人喜欢花钱然后优化，然后起起伏伏。所以我们在技术上投入了大量精力，你提到的一些核心例子就是其中的一部分，但是查询洞察、成本洞察、治理洞察遍布这个产品，我们如何帮助客户始终处于更好的优化状态。
接线员
Patrick Colville，丰业银行。
Patrick Colville
我想我的问题是给 Sridhar 的。去年，Arctic LLM 发布了。我的问题是，截至今天，第一方基础模型对 Snowflake 的战略有多重要？或者说，是否稍微转向了与第三方基础模型合作？
Sridhar Ramaswamy
我之前说过，我认为训练一个真正大型的基础模型已经成为一项非常昂贵的提议。我们拥有一支优秀的人工智能研究团队，但他们更倾向于专注于诸如训练之类的事情。例如，我们一直在博客中讨论如何通过使用后训练技术来更有效地、更准确地生成 SQL 查询。这使得 Cortex 分析师变得更好。我认为至少目前，我们训练所谓的尖端基础模型的时代并不是我们积极关注的事情。 但正如我所说，研究团队在后期训练方面以及推理优化等领域继续做出令人惊叹的工作，这对延迟和人工智能的利润率都有巨大影响。因此，我们继续在该领域保持强大的影响力，但我们与合作伙伴合作。Meta 是一个重要的合作伙伴。我们是 Llama 4 模型发布的首日合作伙伴。我们积极与 Anthropic、OpenAI 合作。 Mistral 拥有众多模型提供商。我要补充一件有趣的事情是，在嵌入模型领域，这些模型是默默无闻的小英雄，但它们是为聊天机器人等索引文档生成指纹的模型。我们拥有已开源的强大嵌入模型。我们必须抓住机会创造价值，因为如今我们无法承担成为研究领域一部分所需的数十亿美元。
Patrick Colville
非常清楚。我能再问 Mike 一个后续问题吗？我的意思是，当你的营收以 26% 的速度增长，并且有可能在下半财年加速增长时，利润显然不是那么重要了。但一个关键的营业利润率仍然强劲。尽管如此，本财年的营业利润率和自由现金流利润率目标都没有改变。所以我想，是什么因素导致了这些目标没有改变？
Michael Scarpelli
嗯，我想说的是，第二季度是我们举办大型用户活动的时候，那是一个非常昂贵的活动，峰会，由我们运营，这通常会对我们第二季度的营业利润率产生影响。这一点已经考虑在内了。我们将继续按季度修订我们对今年的预测。
Sridhar Ramaswamy
我实际上认为，在扩大营业利润率方面，我们考虑得相当周全。去年第一季度是 4%，今年第一季度是 9%。这部分得益于我们践行了我们所宣扬的人工智能理念。我们花了很多时间研究工程师如何利用人工智能提高生产力，如何完成小型工作。 同样，在销售团队中，我们希望自动化许多销售团队本来就不喜欢做的任务，这样他们就能在销售人员面前更有效率。我们觉得我们正处于一个相当理想的时刻，我们可以继续强劲地增长收入，同时在营业利润率和自由现金流方面保持非常高的效率。
接线员
Alex Zukin，Wolfe Research。
Alex Zukin
也许先给 Sridhar 或 Mike 提一个宏观层面的问题。我想再次强调，我们看到——我们从你们那里听到的是，需求环境确实没有改变，没有受到所有宏观头条新闻的影响。你们看到新产品的采用速度超出了预期。所以也许第一个问题是，你们是否看到了变化？这是否受到任何可识别的人工智能顺风的推动？ 您是否看到客户在 Snowflake 上投资其人工智能堆栈或构建代理的方式发生了变化？具体来说，他们更多地是在数据上构建，而不仅仅是关注模型。或许可以帮助我们理解和概念化人工智能的顺风，或者您在这些人工智能预算中的位置，而许多大客户显然正在进行这些押注。
Sridhar Ramaswamy
正如我之前所说，我认为越来越多的人已经认识到，要想在人工智能方面做得好，你的数据必须在这里。而我们在我们这边所做的是创造一个产品，无论它是一个非常接近数据的语义模型，任何人都可以使用，请注意，不仅仅是 Snowflake，还有像 Cortex Analyst 这样的产品，它们可以真正释放数据的价值，既可以通过即时使用，比如特定数据集上的聊天机器人，更重要的是用于代理工作流。 因此，我们越来越多的对话现在可以专注于从业务角度创造价值。因此，对于 Snowflake 而言，人工智能与其说是一件额外的事情，不如说在某种程度上成为了对数据进行良好投资的自然最终状态。当然，我们自己也在公司内部以及产品的不同方面使用人工智能。 我们谈到了代码生成和笔记本电脑通过类似 Cursor 的体验得到加速。另一方面，我们免费提供我们的转换工具 Snow Convert，以便任何人都可以使用它们。我们正在将代理工作流引入 Snow Convert，以便人们可以比传统瀑布式迁移更早地使用合成数据进行测试。我想说，正是所有这些趋势的结合推动了 Snowflake 的发展。
Alex Zukin
太棒了。也许只是一个后续问题，Sridhar 或 Christian。我们感觉到围绕 [Gen 2] 以及您的客户看到的性能改进有很多兴奋点。我想也许可以谈谈，这是否可能导致围绕引入的功能解锁新的用例？或者我们应该如何看待这些新功能在平台中渗透的潜力？
Christian Kleinerman
是的，我是 Christian。理解 Gen2 的最佳方式是将其视为我们最新、最强大的计算环境。我们所做的是将我们能从云提供商那里获得的最新硬件实例（这些实例通常更快但也更昂贵）与我们拥有的大量软件和改进相结合，最终，这是我们对客户永恒承诺的一部分，即始终提供市场上最佳的性价比。我们在 Gen2 上的一些基准测试结果，相对于一年前的 Snowflake，以及相对于许多竞争对手的模式，都非常出色。所以可以将其视为性价比，它继续与洞察时间和价值实现时间相关联，这是一个重大的进步。
接线员
Joel Fishbein，Truist。
Joel Fishbein
Mike，您之前在电话会议中提到，你们迎来了最强劲的新客户季度，这太棒了。关于这一点有个问题。您认为这是更好、更强的执行力和战略重点的结果吗？您是否在竞争环境中看到了更有利的胜率？另外，作为后续，关于那两笔 1 亿美元的交易，您能告诉我们它们属于哪些垂直行业吗？
Michael Scarpelli
关于那两笔价值 1 亿美元的交易，它们都属于金融服务行业。关于新客户数量，这并非我们本季度才采取措施的结果。我们从去年开始就真正组建了一支专门负责新客户的收购团队，我们现在看到了去年奠定的基础所带来的好处，我们对结果感到满意。我认为我们在这方面有一位非常优秀的领导者，我们正在北美和欧洲、中东和非洲地区复制我们的做法。因此，我们对新增的新客户数量感到满意，这是我们的一个重要关注点。
接线员
Brad Reback，Stifel。
Brad Reback
上个季度，Mike，您谈到了销售队伍薪酬计划的一些变化，这些变化与预订和承诺有关，而不仅仅是消费。也许可以更新一下进展情况，以及这是否对本季度强劲的预订量产生了任何影响。
Michael Scarpelli
是的。显然，我认为这有所帮助，但真正强劲的预订来自我们知道会进来的那两笔大交易。我想说，总的来说，销售人员对拥有预订部分感到满意，但主要驱动因素仍然是消费收入。提醒一下，我们去年是按预订量支付的（听不清）。 所以并非我们去年没有这样做。我们只是也给了他们一个预订的报价。我认为要看到这种变化的真正根源，无论它是否奏效，都需要一些时间，但我对第一季度感到满意。我认为他们第一季度的表现非常稳健，这肯定有所帮助。
Brad Reback
太棒了。然后只是一个简短的问题，稍微深入一点。资本支出大幅增加到一个相当高的数字。这里面有一次性项目吗，还是这是一个新的水平？
Michael Scarpelli
不。资本支出主要与我们在圣马特奥的新总部有关。正如我之前所说，我们在门洛帕克办公室签署了一份新租约，其中投入了相当多的资本支出，在贝尔维尤也是如此。我之前也谈到过这一点。那个办公室本周才刚刚启用，其中也投入了相当多的资本支出。实际上，我预计未来几年不会有任何重大的办公室扩建。
接线员
Tyler Radke，花旗银行。
Tyler Radke
Mike，您谈到本季度技术客户表现强劲。我想知道您能否详细说明一下。在大型人工智能原生客户中，您具体看到了哪些消费情况？
Michael Scarpelli
很好。但正如我之前所说，我们有很多AI公司，它们仍然只占我们业务的不到1%。
Tyler Radke
好的，太棒了。我接下来的问题是给 Sridhar 的。我们最近看到 Databricks 收购了 Neon，这是一家 Snowflake Ventures 投资过的公司。我只是好奇我们是否能了解一下您在 Unistore 方面的战略更新。以及您对市场上一些无服务器数据库的定位或看法的看法。
Sridhar Ramaswamy
我们相信交易系统，这就是为什么我们大约五年前开始研究 Unistore。Unistore 这个产品做得非常好。作为一个标准，它不容小觑，并且得到了广泛采用。但是我们对迄今为止在交易存储方面的投资感到非常满意。我们将继续在该领域投资，因为这是对我们所做工作的非常自然的补充。
接线员
感谢您的提问。目前没有其他问题等待回答，因此我将把电话转回给 Sridhar，听取他的总结发言。
Sridhar Ramaswamy
谢谢。最后，Snowflake 处于当今企业人工智能发展的中心。我们专注于让 Snowflake 易于使用，连接性强，无论数据位于何处都能流畅访问，并且值得信赖，能够提供企业级性能，这使我们与众不同，并深受客户喜爱。我们致力于在从初始到洞察的整个数据旅程中为他们提供支持。我们的产品收入增长和 2026 财年的强劲前景表明我们持续具备大规模执行能力。 我们的创新步伐加上我们快速将产品推向市场的能力正在推动高增长，我们致力于保持这种势头。我们相信 Snowflake 的长期前景将展现出持久的高增长和持续的利润率扩张。这对我们公司来说是一个激动人心的时刻。我期待在未来几个季度分享我们更多的进展。感谢大家的参与。
接线员
通话结束。感谢您的参与。您现在可以挂断电话了。