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Snowflake, Cortex Analyst 및 Cowork에 승부수… 2028 회계연도 4분기 GAAP 흑자 전환 공언

Snowflake 애널리스트 데이, 2026년 6월 2일 — 샌프란시스코 서밋 컨퍼런스

Snowflake의 연례 '인베스터 데이(Investor Day)'에서 투자자들이 주목해야 할 두 가지 핵심 신호가 나왔다. 하나는 2028 회계연도 4분기까지 GAAP(일반회계기준) 흑자를 달성하겠다는 구체적인 약속이며, 다른 하나는 개인 업무 에이전트인 'Cortex Cowork'의 전략적 포지셔닝이다. Snowflake는 Cowork를 단순한 데이터 쿼리 도구가 아닌, Microsoft의 Copilot이나 Salesforce의 Agentforce와 직접 경쟁하며 지식 근로자의 업무 중심을 장악할 '엔터프라이즈 제어 평면(Enterprise Control Plane)'으로 정의했다. 이 두 가지 사안 모두 화요일 이전까지는 공식화되지 않았던 내용이다.

핵심 재무 목표로 부상한 GAAP 흑자 전환

브라이언 로빈스(Brian Robins) CFO는 매출 성장, 영업비용 절감, 주식 기반 보상(SBC) 축소라는 세 가지 레버를 통해 2028 회계연도 4분기에 GAAP 흑자를 달성하겠다고 발표했다. 특히 후자 두 가지에 무게를 실었다. 로빈스는 이를 매출 가정의 변화가 아닌 비용 구조의 혁신임을 강조하며 "이번 발표는 2028 회계연도 매출에 대한 논의가 아니다"라고 선을 그었다. 그는 애널리스트들에게 SBC 비중이 매출 대비 41%에서 34%로, 올해는 27%까지 낮아질 것이라는 가이던스를 제시하며 지속적인 하향 경로를 예고했다. 2025 회계연도 6.4%였던 비GAAP 영업이익률은 최근 분기 13.5%를 기록하며 2년 만에 두 배 이상 성장했다. 이와 동시에 비GAAP 제품 매출총이익률은 75% 수준을 유지했다. 또한 대규모 M&A 계획은 없으며, 45억 달러 규모의 자사주 매입 승인액 중 약 8억 달러가 남아있음을 확인했다.

GAAP 흑자 전환 약속은 재무적 수치 이상의 상징적 의미를 갖는다. 스리다르 라마스와미(Sridhar Ramaswamy) CEO는 이를 지난 3년간의 내부 혁신을 마무리하는 단계로 평가했다. 그는 "지난 3년간 더 의욕적이고, 제품 중심적이며, 품질에 집착하는 기업으로 거듭나기 위해 노력해 온 결과물"이라고 밝혔다. 투자자들에게 전하는 메시지는 명확하다. 단순히 인력을 감축하는 방식이 아니라, 자체 AI 도구를 활용해 업무 방식 자체를 근본적으로 재구조화함으로써 성장과 수익성 확대를 동시에 달성하겠다는 것이다.

Coco와 Cowork: 전략적 동전의 양면

이번 인베스터 데이에서 가장 실질적인 제품 전략은 Snowflake의 코딩 및 데이터 에이전트인 'Coco'와 개인 업무 에이전트인 'Cowork' 간의 명확한 구분이었다. 라마스와미는 이 둘을 "거대한 인프라를 공유하면서도 서로 다른 페르소나에 맞춰진 동전의 양면"이라고 설명했다. Coco는 기술 실무자를 위한 도구로, 이미 1만 4,000개 이상의 Snowflake 고객사에서 폭넓게 활용되고 있다. 글로벌 2000에 속한 한 호스피탈리티 기업은 Coco를 통해 마이그레이션 속도를 60% 이상 단축했으며, 한 금융 서비스 기업은 반복적인 작업에서 500시간 이상을 절감하는 성과를 거뒀다. Coco 데스크톱은 공개 프리뷰를 거쳐 이번 서밋에서 정식 출시됐다.

Cowork는 더 크고 도전적인 베팅이다. 2024년 11월 'Snowflake Intelligence'라는 이름으로 분석 통합 레이어로 시작했으나, 이제는 정형·비정형 데이터를 통합하고 Salesforce, Gmail, Workday 등 엔터프라이즈 애플리케이션과 연결해 자동화 및 스케줄링까지 지원하는 개인 업무 에이전트로 진화했다. 로빈스 CFO는 직접 매일 아침 Cowork를 사용한다고 밝혔다. "아침에 Coco에 '좋은 아침'이라고 입력하면, 정형·비정형 소스에서 데이터를 가져와 몇 분 안에 읽기 쉬운 형식으로 정리해 준다." 최근 인수된 Natoma를 통해 100개 이상의 비즈니스 시스템에 대한 MCP(Model Context Protocol) 연결성을 확보한 Cowork는 이제 기업 애플리케이션 스택 전반에 걸쳐 거버넌스 정책을 적용하며 에이전트의 외부 활동을 제어할 수 있다.

Natoma 인수로 Cowork에 엔터프라이즈 거버넌스 레이어 추가

이번 서밋에서 발표된 Natoma 인수는 에이전트 AI 도입 시 가장 큰 걸림돌이었던 '데이터 외부 유출 시 가드레일 부재' 문제를 해결한다. 제품 담당 EVP인 크리스천 클레이너먼(Christian Kleinerman)은 Snowflake 내부 사례를 들어 설명했다. "Natoma의 이메일 커넥터를 설정할 때, 내부 수신자에게는 에이전트가 즉시 이메일을 발송하지만, 외부 수신자에게 보낼 때는 초안으로 저장하도록 구성했다." 관리자는 자체 정책을 설정하고 모든 에이전트 활동을 감사하며, 연결된 모든 시스템에 SSO(Single Sign-On)를 적용할 수 있다. 대규모 에이전트 도입에 따른 거버넌스 우려로 주저하던 기업들에게는 매우 유용한 기능이다.

Snowflake 관리형 Iceberg 스토리지, 오픈 포맷의 마지막 장벽 제거

일반 투자자들에게는 다소 생소할 수 있으나 기술적으로 매우 중요한 발표도 있었다. 바로 'Iceberg 테이블'을 위한 Snowflake 관리형 스토리지의 정식 출시이다. 기존에는 고객이 Iceberg를 선택할 경우 직접 오브젝트 스토리지를 관리해야 하는 번거로움이 있었다. 이제는 이 마찰이 사라졌다. 클레이너먼은 "상호운용성은 유지하면서 스토리지 관리는 Snowflake가 담당해 경제적 효율성을 제공할 것"이라고 강조했다. 이는 Iceberg 도입을 가속화할 강력한 요인이 될 전망이다. 또한 Snowflake는 REST Catalog API를 'Horizon' 카탈로그에 통합해 Databricks나 AWS Glue 등에 저장된 데이터에 대한 읽기/쓰기 접근을 지원한다. 클레이너먼은 Snowflake의 Iceberg 구현 수준이 V3 사양을 가장 폭넓게 지원하고 V4 사양을 주도하고 있다는 점을 들어 "업계 최고 수준"이라고 자신했다.

마이그레이션 가속화, 실질적인 매출 동력으로

로빈스 CFO는 마이그레이션 모멘텀을 구체적인 수치로 제시했다. 2025 회계연도 대비 2026 회계연도 마이그레이션 건수는 1.9배, 사용 사례는 1.7배 증가했다. 첫 데이터 소비까지 걸리는 시간은 기존 10개월에서 7개월로 단축됐으며, 추가 단축을 목표로 하고 있다. 최근 인수한 Datometry는 테라데이터(Teradata) 가상화를 지원해, 기존 테라데이터 애플리케이션을 Snowflake 환경에서 그대로 구동할 수 있게 함으로써 수년이 걸리던 마이그레이션 기간을 대폭 줄여준다. Spark 마이그레이션 역시 유기적으로 개선되고 있다. 클레이너먼은 기존 Spark API 마이그레이션을 중단하고 Coco를 활용해 Snowpark로 전환한 고객이 5배의 성능 향상을 경험했다고 전했다.

긍정적인 영업 지표

라마스와미 CEO는 고마진 시장 전략(Go-to-Market)의 성공을 보여주는 두 가지 내부 생산성 지표를 공개했다. 계정 담당자(AE) 1인당 확보한 사용 사례는 전년 대비 86% 증가했고, 솔루션 엔지니어 1인당 실제 가동된 사용 사례는 58% 늘었다. 두 지표 모두 팀 규모와 무관한 1인당 수치다. 영업 주기 또한 최근 4분기 중 최저치를 기록했는데, 라마스와미는 경쟁이 치열한 환경에서 이는 매우 이례적인 성과라고 평가했다. 신규 고객 확보와 신규 고객 연간 계약 가치(ACV) 모두 전년 대비 의미 있게 성장했다. 10년 이상 근속한 신임 CRO는 성과 기반 가격 책정 모델을 도입하고 있으며, 계정 담당자들은 고객 미팅에서 합성 데이터를 활용해 Coco와 Cowork를 직접 시연하고 있다.

OpenAI의 데이터 분석 발표, 위협보다는 기회

도이치뱅크의 칼 커스티드(Karl Keirstead) 애널리스트가 OpenAI의 데이터 분석 제품 발표에 대해 묻자, 라마스와미는 실시간으로 내용을 확인한 뒤 "Snowflake 위에서 돌아가는 가벼운 기능들로 보인다. 핵심은 이를 어떻게 활용하느냐이며, 이들은 이미 우리와 협의 중인 사안"이라고 답했다. 그는 해당 발표가 "실제로는 우리의 MCP 커넥터를 호출하는 방식"이라고 덧붙였다. 모델 기업들이 데이터 레이어까지 수직 계열화할 것인지에 대한 질문에는 클라우드 제공업체와의 관계를 예로 들며, 초기에는 경쟁하는 듯 보였으나 결국 상호 보완적인 관계로 발전했음을 강조했다. 오히려 "특정 AI 모델 기업에 대규모 투자를 했다가 다른 모델을 쓰고 싶어 하는 고객들이 늘고 있으며, 이는 클라우드 시장에서 보았던 현상으로 Snowflake에 유리하게 작용하고 있다"고 설명했다.

Cowork는 아직 초기 단계

인베스터 데이에서 가장 중요한 주의사항은 라마스와미 CEO 스스로가 직접 언급했다. Cowork에 대해 그는 "아직 초기 단계이며, 대규모 사용 사례를 증명해야 한다는 점을 누구보다 잘 알고 있다"고 솔직하게 밝혔다. 그가 제시한 '세계 최고 수준의 제품 개발 → 주요 고객 확보 → 대규모 도입 증명 → 매출 창출' 단계에서 Cowork는 현재 2~3단계에 머물러 있다. UBS의 브렌트 틸이 Snowflake의 주요 경쟁사가 2배 빠른 속도로 성장하는 상황에서 30%대 초반의 성장률이 적절한지 묻자, 라마스와미는 반박 대신 "더 높은 목표를 지향하지만, 말보다는 결과로 증명하겠다"고 답했다. 로빈스 CFO는 가이던스는 확인된 데이터를 기반으로 하며, 추세가 구체화되면 상향 조정할 것이라고 덧붙였다. Cowork의 매출 기여도는 아직 수치로 나타나지 않았으나, 고객과의 대화와 파이프라인 신호 등 내부적으로는 긍정적인 징후가 다수 포착되고 있다.

언급되지 않은 영업 레버리지: 인력 구조의 재창조

이번 인베스터 데이에서 가장 과소평가된 주제는 AI 기반 인력 혁신을 통해 Snowflake가 자체 비용 구조를 어떻게 바꾸고 있는지일 것이다. Snowflake는 코딩 에이전트가 더 우수한 문서를 작성한다고 판단해 기술 문서 작성 팀을 해체했다. 사이트 안정성 엔지니어링(SRE) 팀은 Coco 기반 운영 도구 중심으로 재편되어 운영 오버헤드를 획기적으로 줄였다. Datometry 인수를 제외하면 최근 분기 순증 인력은 17명, 그 전 분기는 37명으로 사실상 인력 증가가 거의 멈췄다. 레이몬드 제임스의 아담 틴들이 성장 기회가 많은데 왜 GAAP 흑자를 우선시하는지 묻자 라마스와미는 이렇게 답했다. "단순히 사람을 더 투입한다고 해서 일이 더 많이 처리되는 것은 아니다. 규모의 경제를 위해 반드시 인력을 늘려야 하는 시대는 지났다." 이는 AI를 통해 생산성을 높임으로써 인력 증원 없이도 성장이 가능하다는 확신이며, 이 가설이 옳다면 Snowflake의 마진 개선은 일시적인 현상이 아닌 지속 가능한 구조가 될 것이다.