스노우플레이크, 코코(CoCo)와 코워크(CoWork) 주도로 37% 고성장… 경영진 "AI 제품과 코어 플랫폼의 기여도 이제 대등해졌다"
2027회계연도 2분기 실적 컨퍼런스 콜 (2026년 9월 2일)
스노우플레이크가 3개 분기 연속 매출 성장세 가속화를 기록했다. 제품 매출은 전년 동기 대비 37% 증가한 14억 9,000만 달러를 기록했으며, 비GAAP(Non-GAAP) 영업이익률은 400bp 이상 상승한 15%를 나타냈다. 회사는 2026회계연도를 30% 성장률로 마감한 후 단 두 분기 만에 7%포인트의 성장 가속화를 추가했다. 경영진은 연간 제품 매출 가이던스를 60억 7,000만 달러로 상향 조정했으며, 이는 36% 성장을 시사하는 수치로 기존 전망치보다 500bp 이상 높아진 것이다.
단순 후광 효과 넘어, AI 제품이 성장 가속화의 절반 주도
이번 컨퍼런스 콜에서 가장 주목할 만한 발표는 스노우플레이크의 가속화 중 신규 AI 제품과 기존 코어 데이터 플랫폼이 각각 차지하는 비중을 스리다르 라마스와미(Sridhar Ramaswamy) CEO가 처음으로 수치화해 공개한 대목이다. 에버코어 ISI(Evercore ISI)의 애널리스트 커크 마테른(Kirk Materne)의 질의에 라마스와미 CEO는 "대략 절반 수준"이라고 답하며, 코코(CoCo), 코워크(CoWork), AI 함수(AI functions), 신규 AI 게이트웨이(AI Gateway) 등의 AI 제품들이 "우리가 목격하고 있는 가속화의 약 절반을 기여했다"고 덧붙였다. 이는 불과 한 분기 전에 브라이언 로빈스(Brian Robins) CFO가 이전 가이던스 상향의 대부분이 코코 자체에서 비롯되었다고 설명했던 것에 비해 훨씬 균형 잡힌 구도다. 이에 대해 JP모건의 사믹 Chatterjee 애널리스트가 추가 질의를 던졌고, 로빈스 CFO는 코코와 코워크를 도입한 고객들이 코어 플랫폼 내에서의 사용량도 함께 늘리고 있다고 확인해주었다. 이는 AI가 레거시 워크로드를 잠식하고 있다는 우려를 일축하고, 경영진이 강조해온 '플라이휠(flywheel)' 프레임워크를 뒷받침하는 대목이다.
코코 도입 속도 전분기 대비 3배 급증, 사내 거의 모든 부서로 확산
스노우플레이크의 AI 코딩 및 운영 어시스턴트인 코코는 9,100개 이상의 계정을 돌파하며 이번 분기에만 2,000개 이상의 순증 계정을 확보했다. 코워크 역시 5,800개 계정으로 전분기 대비 11% 성장했다. 특히 눈에 띄는 점은 사내 활용도에 대한 경영진의 구체적인 수치 공개였다. 로빈스 CFO는 재무 부서의 경우 거래 데스크(deal desk), 세무, 회계, 내부 감사, FP&A(재무기획분석), 자금 관리 등에서 코코를 전사적으로 활용하고 있으며, 도입률이 "거의 100%"에 달한다고 밝혔다. 마케팅 부서는 검색 최적화(SEO) 업무를 사내화함으로써 연간 40만 달러의 에이전시 비용을 절감했고, 키워드 리서치 소요 시간을 10시간에서 20분으로, 콘텐츠 제작 시간을 24시간에서 20분으로 단축했다. 영업 부서는 12만 5,000개 이상의 연락처를 대상으로 영업 발굴(prospecting)을 자동화했으며, 인바운드 아웃리치 이메일의 70%는 영업 담당자가 개입하기 전에 AI가 생성하고 있다. 재무 부서의 장기 계획 업무는 50개 이상의 스프레드시트를 관리하던 3인 팀에서 모델을 실행하는 단 1명의 애널리스트 체제로 축소됐다. 이는 가상의 유스케이스가 아닌 스노우플레이크의 실제 운영 사례이며, 경영진은 이를 강력한 영업 자산으로 적극 활용하고 있다. 크리스티안 클라이네르만(Christian Kleinerman) 제품 총괄 부사장(EVP)은 사내 배포가 "우리 제품의 품질과 완성도를 높여주는 동시에" 고객들에게는 확실한 입증 사례가 되고 있다고 언급했다.
모델 중립성, 프론티어 랩(Frontier Labs)에 맞서는 명시적인 경쟁 무기로 부상
UBS의 칼 카이르스테드(Karl Keirstead) 애널리스트가 모델 믹스에 대해 질의한 내용은 이번 컨퍼런스 콜에서 전략적으로 가장 중요한 답변을 이끌어냈다. 클라이네르만 부사장은 모델 중립성이 "명백한 경쟁 우위"라고 단언하며, "많은 고객들로부터 특정 모델 기업과 대규모 계약을 맺었다가 나중에 '아, 다른 모델을 쓸 걸 그랬어'라고 후회하는 목소리를 수없이 들어왔다"고 설명했다. 스노우플레이크의 새로운 코텍스 AI 게이트웨이(Cortex AI Gateway)는 고객이 정의한 비용 및 성능 정책에 따라 프론티어 모델, 오픈웨이트(open-weight) 모델, 그리고 스노우플레이크 자체 아틱(Arctic) 패밀리 모델 간에 작업을 동적으로 라우팅한다. 클라이네르만 부사장은 또한 고객들이 스노우플레이크 플랫폼 상에서 오픈 모델을 사후 학습(post-train)하려는 "초보적이지만 실제적인" 신흥 트렌드가 나타나고 있다고 지적하며, 이를 새로운 수익화 창구로 규정했다. 마진과 관련해서는, AI 워크로드로의 믹스 변화가 매출총이익률(gross margin)을 희석시키고 있음을 인정하며 2027회계연도 비GAAP 제품 매출총이익률 가이던스를 74%로 하향 조정했다. 그러나 영업이익률 개선에 대한 회사의 의지는 변함없다며 연간 영업이익률 가이던스는 13.5%에서 14.5%로 상향 조정했다.
경영진이 "이전에는 불가능했다"고 평가하는 전례 없는 속도의 마이그레이션
라마스와미 CEO는 "지난 6개 분기 동안 거의 모든 실적 발표"에서 마이그레이션에 대해 언급해왔지만, 이번 분기 사례들은 훨씬 더 구체적이었다. 호주의 한 대형 은행은 170억 건의 트랜잭션을 처리하는 금융 범죄 방지 플랫폼을 스노우플레이크로 마이그레이션하여 10배 빨라진 쿼리 성능을 달성했으며, 현재는 AI 에이전트를 활용해 나머지 자산에 대한 레거시 데이터 탐색을 자동화하고 있다. 주요 네트워크 장비 제조업체는 테라데이터(Teradata) 마이그레이션을 3분기 이내에 완료하고 있으며, 라마스와미 CEO는 이 프로젝트가 "과거의 어떤 시기였다면 2~3년은 족히 걸렸을 것"이라고 평가했다. 위험 인텔리전스 기업 사야리(Sayari)는 코코를 활용해 120억 개의 레코드를 마이그레이션하는 동시에 인프라 비용을 절반 이상 절감했다. 경영진은 이러한 성과의 배경으로 내부적으로 추적하는 지표인 '구매한 소비량의 80%에 도달하는 시간(time-to-80%-of-purchased-consumption)'을 꼽았다. 라마스와미 CEO는 이 지표가 신규 고객 코호트에서 "매우 뚜렷하게 개선되었다"며, 이는 AI가 단순히 미래의 지출을 앞당겨 쓰는 것이 아니라 가치 창출 시간(time-to-value)을 단축시키고 있다는 증거라고 주장했다.
가이던스, 유지율 및 주요 재무 지표
순매출유지율(NRR)은 126%를 유지했으며, 회사는 692개의 순증 고객을 확보했다. 이는 순증 가입 건수 기준 전년 동기 대비 32% 증가한 수치로, 글로벌 2000(Global 2000) 기업 중 14개사가 포함되면서 해당 코호트 총계는 829개사로 늘어났다. 이는 글로벌 2000 기업의 41%에 해당한다. 최근 12개월 기준 제품 매출이 100만 달러를 넘는 고객은 828개사로 증가했으며, 이 중 65개사는 1,000만 달러 임계값을 넘어섰다. 잔여수행의무(RPO)는 30% 증가한 90억 달러를 기록했으나, 로빈스 CFO는 계약 갱신이 4분기에 편중되는 경향이 있다고 언급했다. 인력 규율은 여전히 마진 관리 수단으로 유지되고 있다. 스노우플레이크의 연초 이후 순증 임직원 수는 옵저브(Observe) 인수 인력 173명을 포함해 334명에 그쳐, 전년 동기의 935명과 대비되었다. 회사는 2028회계연도 4분기 GAAP 기준 흑자 전환 목표와 연간 23%의 조정 잉여현금흐름(FCF) 마진 목표를 재확인했다. 3분기 실적 가이던스로는 제품 매출 15억 8,800만 달러~15억 9,300만 달러(37%~38% 성장), 비GAAP 영업이익률 15.5%를 제시했다.