📊 SNOW 실적발표 (2026년 2분기)
세션: 장후 실적 발표
🎯 실적 퀄리티: 9/10 🟢
주가 반응: +22.50% (시간외 잠정)
📮 기업 개요
Snowflake는 기업 데이터의 저장·처리·분석과 AI 활용을 지원하는 AI Data Cloud 플랫폼 기업이다.
📊 핵심 실적 vs 컨센서스
- EPS (Non-GAAP): $0.62 (예상 $0.45, +37.78%)
- EPS (GAAP): 2,3
- 매출: $6.07 billion (예상 $1.48B, +310.14%, YoY N/A%)
* (Based on SEC 8-K/10-Q + earnings call transcript)
🗣 경영진 핵심 메시지
경영진은 이번 분기 실적이 핵심 데이터 플랫폼의 강세와 AI 매출의 의미 있는 확대가 함께 만든 결과라고 강조했다. 특히 CoCo와 CoWork가 새로운 워크로드 유입, 사용자 확대, 플랫폼 소비 증가를 동시에 이끌며 사업 전반의 플라이휠을 강화하고 있다고 설명했다. 또한 성장과 마진을 함께 관리하는 기조를 유지하면서 연간 제품 매출 성장률 가이던스를 36%로 상향했다.
🔥 서프라이즈 포인트
- [매출·EPS 모두 컨센서스 상회]: 2분기 매출은 15.5억 달러로 컨센서스 14.8억 달러를 웃돌았고, Non-GAAP EPS는 0.62달러로 예상치 0.45달러를 크게 상회했다.
- [제품 매출 성장률 37%로 가속]: 제품 매출은 14.919억 달러로 전년 대비 37% 증가하며 3개 분기 연속 가속을 기록했다. 핵심 데이터 플랫폼과 AI 매출이 동시에 힘을 보탰다.
- [연간 가이던스 상향]: FY2027 제품 매출 가이던스를 기존 58.4억 달러에서 60.7억 달러로 올렸고, 성장률 전망도 31%에서 36%로 상향했다. 비GAAP 영업이익률 가이던스도 13.5%에서 14.5%로 높였다.
- 주가 반응 원인: 실적이 매출·EPS 모두 기대를 크게 웃돌았고, 제품 매출 성장 가속과 연간 가이던스 상향이 동시에 확인되면서 시간외 주가가 강하게 반응했다. AI 제품 채택 확대와 마진 개선이 함께 제시된 점도 투자심리를 자극했다.
📝 특이사항 & 핵심 KPI
- 총매출 15.5억 달러, 전년 대비 35% 증가
- 제품 매출 14.919억 달러, 전년 대비 37% 증가
- 순매출유지율 126%
- RPO 90억 달러, 전년 대비 30% 증가
🚀 가이던스
FY2027 3분기 제품 매출 가이던스는 15.88억~15.93억 달러로, 전년 대비 37~38% 성장을 제시했다. 연간 제품 매출은 60.70억 달러로 전망하며 기존 가이던스 58.40억 달러에서 상향했다. 연간 비GAAP 제품 매출총이익률은 74.0%, 비GAAP 영업이익률은 14.5%, 조정 FCF 마진은 23.0%로 제시했다. AI 워크로드 비중 확대가 총마진에는 일부 부담이지만, 전체 영업레버리지는 계속 개선될 것으로 봤다.
📞 Q&A 요약 (3~8개)
Q1: Sanjit Singh(Morgan Stanley) / Sridhar Ramaswamy
- 질문: 이번 성장 가속의 질이 전통적 분석을 넘어선 사용 사례 확대와 지속 가능성 측면에서 어떤 의미인지 설명해 달라고 질문했다.
- 답변: Sridhar Ramaswamy는 이번 가속이 특정 산업에 치우치지 않고 폭넓은 고객군에서 발생하고 있다고 답했다. CoCo가 최적화와 디버깅을 쉽게 만들어 주고, 고객이 효율적으로 지출을 늘리도록 유도해 지속 가능성도 높다고 설명했다. AI는 데이터와 가치의 거리를 줄여 공급망, 재무, 영업 등 기존에 없던 사용 사례까지 열고 있다고 덧붙였다.
Q2: Kirk Materne(Evercore ISI) / Sridhar Ramaswamy
- 질문: 신규 AI 제품의 직접 기여와 핵심 데이터 플랫폼에 미치는 플라이휠 효과를 어떻게 구분할 수 있는지 물었다.
- 답변: Sridhar Ramaswamy는 성장 가속의 대략 절반은 CoCo, CoWork, AI Functions, AI Gateway 같은 AI 제품에서 왔다고 말했다. 나머지 절반은 노트북, 애플리케이션 배포, 마이그레이션 가속 등 핵심 플랫폼의 확장 효과라고 설명했다. 특히 대형 마이그레이션이 과거보다 훨씬 짧은 기간에 진행되고 있다고 강조했다.
Q3: Karl Keirsted(UBS) / Sridhar Ramaswamy, Christian Kleinerman, Brian Robins
- 질문: 모델 중립성과 모델 선택이 고객 행동과 마진, 경쟁우위에 어떤 영향을 주는지 질문했다.
- 답변: 경영진은 고객이 작업별로 최적의 모델을 고를 수 있는 유연성이 중요하며, 오픈 모델과 프런티어 모델을 함께 지원하는 것이 경쟁우위라고 답했다. Christian Kleinerman은 오픈 모델 추가 학습 수요도 초기 단계에서 나타나고 있다고 했다. Brian Robins는 AI 비중 확대와 믹스 변화로 연간 비GAAP 제품 매출총이익률이 74%로 낮아졌지만, 전체 영업이익률 개선 기조는 유지된다고 말했다.
Q4: Ryan MacWilliams(Wells Fargo) / Sridhar Ramaswamy
- 질문: 이번 분기에 AI가 Snowflake 매출을 본격적으로 가속시킨 핵심 요인이 무엇인지 물었다.
- 답변: Sridhar Ramaswamy는 CoWork와 CoCo가 데이터에서 가치를 빠르게 얻는 경험을 보여주며 고객의 인식을 바꿨다고 설명했다. AI가 프로젝트 완료 속도와 데이터 활용 속도를 높여 최근 고객 코호트의 소비 전환도 빨라지고 있다고 말했다. 이 플라이휠이 전체 사업 가속의 핵심이라고 강조했다.
Q5: Matt Hedberg(RBC Capital Markets) / Sridhar Ramaswamy, Christian Kleinerman, Brian Robins
- 질문: CoCo와 CoWork가 조직 내부에서 얼마나 깊게 사용되고 있으며, 샌드박스형 활용이 표준 에이전트 사용 사례로 전환되는지 물었다.
- 답변: Christian Kleinerman은 Snowflake가 거의 모든 기능과 주요 비즈니스 프로세스에서 CoCo와 CoWork를 활용하고 있다고 답했다. Brian Robins는 재무 조직에서 딜 데스크, 세무, 회계, 내부감사, FP&A 등으로 확산됐고 도입률이 거의 100%라고 밝혔다. 내부 활용이 제품 개선과 고객 설득을 동시에 강화하고 있다고 설명했다.
Q6: Koji Ikeda(Bank of America) / Sridhar Ramaswamy
- 질문: AI 도입 고객이 비도입 고객보다 얼마나 더 소비하는지, 그리고 그 효과가 일시적 선반영이 아닌지 물었다.
- 답변: Sridhar Ramaswamy는 정확한 소비 증가폭은 공개하지 않았지만, 코호트별로 효과를 측정하고 있다고 말했다. CoCo와 CoWork는 과거에 별도 시스템이 필요했던 정교한 작업까지 가능하게 해 사용 사례의 폭과 깊이를 동시에 넓히고 있다고 설명했다. 그래서 단순한 프로젝트 앞당기기가 아니라 생애 소비 확대라고 보고 있다고 답했다.
Q7: Dharmik Jhaveri(J.P. Morgan) / Brian Robins
- 질문: 연간 가이던스 상향분이 핵심 사업과 AI 중 어디에서 더 많이 왔는지 물었다.
- 답변: Brian Robins는 가이던스가 실적 발표 시점까지 관찰된 고객 행동을 기반으로 설정된다고 설명했다. CoCo, CoWork, AI Functions가 추가 사업을 만들고 있는 동시에, 이를 도입한 고객들이 핵심 플랫폼 소비도 늘리고 있다고 말했다. 이번 상향은 AI 강세와 핵심 사업의 기저 강점을 함께 반영한 결과라고 밝혔다.
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