MongoDB: Enterprise Advanced entwickelt sich heimlich zum zweistelligen Wachstumstreiber und entkräftet Atlas-Kanibalisierungsängste
5. Jährliche Growth Frontiers Conference von Piper Sandler, 15. September 2026
Michael Berry, CFO von MongoDB, und Chief Product Officer Benjamin Cefalo nutzten ein Fireside Chat auf der Growth Frontiers Conference von Piper Sandler, um den Blick der Investoren auf den Geschäftsmix des Unternehmens neu auszurichten – nur zwei Wochen vor dem anstehenden Analyst Day. Die zentrale Botschaft: Enterprise Advanced, das selbst verwaltete Lizenzgeschäft, das lange Zeit neben Atlas wie ein vernachlässigtes Altgeschäft behandelt wurde, hat sich zu einem echten zweiten Wachstumstreiber entwickelt. Zudem kanibalisiert es das Cloud-Datenbankgeschäft keineswegs so stark, wie der Markt bisher angenommen hatte.
EA etabliert sich als echter Wachstumstreiber statt als Altlast
Berry erklärte dem Publikum, dass der jährliche wiederkehrende Umsatz (ARR) von EA drei Quartale in Folge beschleunigt wurde und „sich nun zu einem zweistelligen Wachstumstreiber entwickelt“. Er begründete diese Beschleunigung mit einer in den vergangenen 12 bis 18 Monaten wieder gestiegenen Nachfrage von Unternehmen nach selbst verwalteten Bereitstellungen. Treiber hierfür seien regulierte Branchen und Regierungen, die Workloads aufgrund von Datensouveränitätsvorgaben, Kapazitätsengpässen in der Cloud und der reinen Wirtschaftlichkeit bei der Bewältigung zusätzlicher KI-Ausgaben vor Ort (on-premise) oder über spezifische Clouds ausführen müssen. „Wenn man nun all die zusätzlichen Vorschriften hinzuzufügen und KI ins Spiel bringt – können sie bei den bestehenden Kapazitätsengpässen überhaupt noch in einer Cloud deployen? Wirtschaftlichkeit zählt“, so Berry. Cefalo wies die Vorstellung, Kunden würden EA als Rückzug auf Altechnologie betrachten, entschieden zurück. Er verwies darauf, dass MongoDB erst vor rund vier bis fünf Monaten Such- und Vektorfunktionen – ursprünglich für Atlas entwickelt – in das selbst verwaltete Produkt integriert hat, und zwar ausschließlich angetrieben durch die Kundennachfrage und nicht als defensive Maßnahme. „Kunden schätzen die Flexibilität und Portabilität, die wir ihnen bieten können und die uns ehrlicherweise nur wenige andere Technologien nachmachen können“, sagte er und verwiesen auf Anwendungsfälle, in denen Kunden in Regionen ohne jeglichen Cloud-Anbieter agieren.
Keine Anzeichen einer Atlas-Kanibalisierung
Der für Investoren aussagekräftigere Datenpunkt: In der Gruppe der Großkunden, die sowohl selbst verwaltete Lösungen als auch Atlas nutzen, liegt das Wachstum von Atlas sogar über dem Gesamtdurchschnitt des Unternehmens. Berry hob diese Statistik als direkte Widerlegung der hartnäckigen Markt-Narrative hervor, das EA-Wachstum gehe zulasten von Atlas. „Es gibt diese Wahrnehmung, Rob, dass es das Geschäft kanibalisiert. Unsere Sichtweise ist, dass dies schlicht und einfach nicht der Fall ist“, sagte er und fügte hinzu, dass EA und Atlas sich denselben zugrundeliegenden Code teilen, weshalb der zusätzliche Aufwand für Forschung und Entwicklung (R&D) zur Bedienung beider Bereiche minimal ist. Berry widersprach zudem der Annahme, dass MongoDBs Story zur Monetarisierung von KI einzig und allein von der Beschleunigung von Atlas abhängt. Er argumentierte, Kunden seien agnostisch, wo sie ihre KI-gesteuerten Workloads ausführen, solange die Funktionalität stimme. „Sie sagen: Wir wollen ‚run anywhere‘ einsetzen. Möglicherweise wollen wir das selbst verwalten“, erklärte er und deutete an, dass das selbst verwaltete Geschäft einen größeren Anteil am KI-getriebenen Konsum ausmachen könnte, als Investoren derzeit in ihren Modellen annehmen.
cRPO-Sprung erklärt – Warnung vor Überinterpretation
Berry äußerte sich zu dem starken Anstieg der aktuellen verbleibenden Leistungsverpflichtungen (cRPO), den Investoren im letzten Quartal kritisch angemerkt hatten, und warnte davor, cRPO als primären Frühindikator für den Umsatz eines Hybridgeschäfts wie dem von MongoDB heranzuziehen. Er erklärte, der Sprung spiegele eine Veränderung in der Go-to-Market-Strategie wider, da das Unternehmen sich im gehobenen Segment stärker auf größere Enterprise-Kunden ausrichte, die längerfristige Verpflichtungen bevorzugen – sowohl bei selbst verwalteten Lösungen als auch bei Atlas. Bei einem Gesamtwert der RPO von rund 1,4 Milliarden US-Dollar und einer cRPO von rund 700 Millionen US-Dollar gegenüber einer Umsatzprognose von etwa 3 Milliarden US-Dollar betonte Berry, dass diese Kennzahl lediglich Verpflichtungen mit einer Laufzeit von mehr als einem Jahr erfasse und auch Verlängerungen bestehender Kunden einbeziehe, nicht nur zusätzliches Neugeschäft. „Ich möchte Investoren auch bitten, nicht anzunehmen, dass dies alles inkrementell ist, denn das ist es nicht“, sagte er und bezeichnete die cRPO als „einen Teil“ des Wachstumsbildes, aber eben nicht als den größten Treiber.
Mechanik der Margeausweitung und der Reinvestitions-Flywheel-Effekt für KI
Berry erläuterte die operative Disziplin hinter den jüngsten Margengewinnen – die operative Marge stieg um 5 Prozentpunkte und die Marge des freien Cashflows um 15 Prozentpunkte –, die er in erster Linie auf Skaleneffekte zurückführte, ergänzt durch eine Vertriebsrestrukturierung im Geschäftsjahr 2026, bei der nicht produktive Vertriebskapazitäten abgebaut wurden. Mit Blick auf die Zukunft stellte er ein R&D-Wachstum in absoluten Dollar von etwa 30 %, ein Wachstum im Bereich Vertrieb und Marketing im mittleren Zehnerbereich und ein niedriger einstelliger G&A-Wachstum in Aussicht. Die R&D wächst damit zwar prozentual langsamer als in den Vorjahren, expandiert jedoch in absoluten Dollarbeträgen weiter. Bemerkenswert ist, dass Berry offenbarte, MongoDB habe KI intern noch nicht nennenswert eingesetzt, um eigene Effizienzsteigerungen zu erzielen, was er als unterschätzten Hebel bezeichnete. „Wir haben intern noch nicht wirklich von KI profitiert und fangen erst jetzt an, sie einzuführen. Unser Ziel ist es, diese Mittel umzuschichten, um das Wachstum voranzutreiben“, sagte er und nannte insbesondere den Kundensupport und die Geschäftsentwicklung als Bereiche, die reif für eine Automatisierung sind. Er argumentierte, dass KI-gesteuerte interne Automatisierung sich strukturell von früheren Effizienzwellen unterscheide, da sie die Abhängigkeit von personalzentrierten Prozessen verringere. Dies müsse Softwareunternehmen ermöglichen, höhere Margen parallel zum Wachstum aufrechtzuerhalten, anstatt das eine gegen das andere einzutauschen.
Voyage-Übernahme treibt den Wendepunkt bei der Kundengewinnung voran
Berry führte den jüngsten Wendepunkt beim Nettozuwachs an Neukunden größtenteils auf die Übernahme des Embeddings-Spezialisten Voyage zurück, die vor etwas mehr als einem Jahr abgeschlossen wurde, und nicht auf die Kernvertriebsaktivitäten von Atlas oder EA. Er stellte unmissverständlich klar, dass der Umsatzbeitrag von Voyage sich noch nicht nennenswert in den Zahlen niedergeschlagen habe und die nächste Phase der Wertschöpfung davon abhängt, diese Voyage-Kunden in vollwertige Atlas-Kunden zu konvertieren. Dies ist ein wertvoller Datenpunkt für Investoren, die versuchen, das organische Kernwachstum von der übernahmenbedingten Steigerung der Kundenanzahl zu trennen.
Produkt-Roadmap: MCP, Agent Memory und die Data-Platform-Positionierung
Cefalo ging ins Detail, wohin die zusätzlichen R&D-Mittel gelenkt werden, beginnend mit dem MCP-Server von MongoDB, der etwa vier Wochen vor der Konferenz gelauncht wurde. Dieser ermöglicht es KI-Agenten, standardisiert mit den Diensten von MongoDB zu interagieren. Das Unternehmen bettet diesen in Connector-Bibliotheken über Frontier Labs und die v0-Platform von Vercel ein, um das zu erreichen, was Cefalo als „unaufgeforderte KI-Wahrnehmung“ bezeichnet – also Coding-Agenten dazu zu bringen, standardmäßig auf MongoDB zurückzugreifen, ohne dass ein menschlicher Entwickler dies explizit auswählt. Er beschrieb zudem einen organischen Anwendungsfall, der sich bei Kunden herausbildet: die Nutzung von MongoDB als Memory-Layer (Speicherebene) für KI-Agenten unter Ausnutzung der nativen JSON-Speicherung, da Agenten nativ in JSON kommunizieren. „Das ist bei einigen Kunden ganz organisch passiert, als sie sagten: ‚Hey, das ist der beste Ort, um das unterzubringen‘“, sagte er und verwies auf eine Partnerschaft mit LangChain, um dies in Agenten-Frameworks zu formalisieren. Im Hinblick auf die wettbewerbliche Herausforderung am oberen Ende des Trichters (Top-of-Funnel) gegenüber Postgres räumte Cefalo ein, dass es bei diesem Kampf teilweise darum gehe, die Trainingsprozesse von Large Language Models zu beeinflussen. Er nannte dies ein „langwieriges Spiel“ angesichts der Verzögerung zwischen Dokumentationsupdates und den Trainingszyklen neuer Modelle.
Führungswechsel unter dem neuen CEO CJ
Auf den Wechsel angesprochen, seit CJ als CEO das Ruder von Dev übernommen hat, schrieb Berry dem neuen Führungsteam drei wesentliche Veränderungen zu: einen stärkeren kundenorientierten Fokus, bei dem CJ den Großteil seiner Zeit direkt mit Kunden verbringt; einen intensivierten Vorstoß in den Enterprise- und C-Level-Vertrieb – einen Bereich, in dem das Unternehmen nach CJs eigener öffentlicher Aussage bereits weiter hätte sein müssen; sowie eine höhere operative Strenge inklusive monatlicher und vierteljährlicher Review-Meetings, die sich auf den Return on Investment (ROI) statt auf rückwärtsgewandte Berichterstattung konzentrieren. „Unser Fokus liegt darauf, was wir als Frühindikatoren sehen, um entsprechend agieren zu können“, sagte Berry und kontrastierte dies mit der früheren Tendenz, das Unternehmen eher per Rückspiegel zu steuern.