스노우플레이크, 어닝 서프라이즈 및 가이던스 상향에 시간외 거래 22% 급등 (Snowflake spikes 22% on healthy results and AI coding momentum)

🚀 2분기 실적 요약 및 시장 기대치 상회

데이터 클라우드 전문 기업 스노우플레이크($SNOW)는 2026년 7월 31일 종료된 회계연도 2027년 2분기 실적 발표에서 시장 예상치를 뛰어넘는 성과를 거두었다. 조정 주당순이익 (EPS)은 $0.62를 기록하여 LSEG가 집계한 분석가 예상치인 $0.45를 크게 상회하였다. 총 매출액은 전년 동기 대비 35% 증가한 $1.55B를 기록하며 예상치인 $1.48B를 넘어섰다. 2분기 순손실은 $191.7M(주당 55센트)로, 전년 동기의 $297.9M(주당 89센트) 대비 손실 폭을 줄이는 데 성공하였다.

📈 주요 사업 지표 및 고객 성장세

가장 중요한 지표인 제품 매출 (Product revenue)은 $1.49B를 기록하며 전년 대비 37% 성장하였으며, 이는 3분기 연속 성장 가속화를 의미한다. 순 매출 유지율 (Net revenue retention rate)은 126%를 기록하였다. 고객 기반 역시 견고한 확장세를 보였다. 12개월 후행 제품 매출이 $1M 이상인 고객은 828명으로 전년 대비 27% 증가하였으며, 포브스 글로벌 2000 (Forbes Global 2000) 기업 중 829개를 고객사로 확보하였다. 분기 동안 692개의 순신규 고객이 추가되어 총 고객 수는 전년 대비 32% 증가하였다. 잔여 이행 의무 (Remaining Performance Obligations, RPO)는 $9.00B로 전년 대비 30% 증가하였다.

🤖 AI 기술 도입 및 신규 서비스 성과

스노우플레이크는 인공지능 (AI) 부문의 강력한 모멘텀이 실적을 견인했다고 밝혔다. 특히 인공지능 코딩 에이전트인 코코(CoCo)는 이번 분기에만 2,000개 이상의 계정이 추가되어 총 9,100개 이상의 계정을 확보하며 급격한 성장을 보였다. 슈리다 라마스워미(Sridhar Ramaswamy) CEO는 코워크(CoWork)와 코코가 고객들에게 혁신적인 결과를 제공하며 플랫폼 소비를 촉진하고 있다고 설명하였다. 또한 회사는 2027 회계연도 상반기에 330개 이상의 신규 제품 기능을 출시하였으며, 비즈니스 맥락 파악을 위한 코텍스 센스(Cortex Sense)와 인공지능 게이트웨이(Cortex AI Gateway) 등을 새롭게 선보였다.

🔮 향후 실적 가이던스 상향 조정

경영진은 강력한 실적을 바탕으로 향후 전망치를 일제히 상향 조정하였다. 회계연도 2027년 3분기 제품 매출은 $1.588B에서 $1.593B 사이가 될 것으로 전망하였으며, 이는 스트리트어카운트(StreetAccount)가 집계한 컨센서스인 $1.50B를 상회하는 수치다. 3분기 조정 영업 이익률 (Operating margin)은 15.5%로 예상된다. 2027 회계연도 전체 제품 매출 가이던스는 지난 5월에 발표한 $5.84B에서 $6.07B로 상향되었으며, 이는 연간 36%의 성장률에 해당한다. 연간 조정 영업 이익률 전망치 또한 기존 13.5%에서 14.5%로 상향되었다.

📊 투자지표 및 시장 반응

실적 발표 후 스노우플레이크 주가는 시간외 거래에서 최대 22% 급등하며 $369.89에 도달하였다. 이는 주가가 기존 52주 최고가인 $341.95를 넘어선 수치이며, 2020년 상장 이후 역대 네 번째로 큰 폭의 상승 기록이 될 가능성이 있다. 실적 발표 전 웰스 파고, 캔터 피츠제럴드, UBS, 로젠블랫(Rosenblatt), BTIG 등의 투자은행들은 인공지능 워크로드 도입에 대한 확신을 바탕으로 일제히 목표 주가를 상향 조정한 바 있다.

2026-09-02, 16:05 ET

• Snowflake은 2027 회계연도 2분기 강력한 실적을 발표했으며, 제품 매출은 $1.49 billion으로 전년 동기 대비 37% 성장해 3분기 연속 가속 성장세를 이어갔습니다. 회사는 비GAAP 영업이익률을 15%로 400 베이시스포인트 확대했으며, 이는 엄격한 실행력과 운영 철저성에 기인합니다. AI Data Cloud는 전 세계 14,554개 고객을 지원하며, 이번 분기에 순 신규 고객 692개를 추가했는데, 이 중 Forbes Global 2000 기업이 14개로 전년 대비 순 신규 고객 증가율이 32% 상승했습니다.

• AI 통합이 Snowflake의 성장 궤적을 뒷받침하며 새로운 작업 부하를 촉진하고 사용자 수용을 확장하며 플랫폼 소비를 증대시키고 있습니다. Snowflake의 네이티브 AI 제품인 CoCo와 CoWork는 빠르게 채택되고 있으며, CoCo 계정은 9,100개를 넘어섰고 CoWork는 이번 분기에 5,800개 계정으로 확장되어 모두 매출 가속화에 크게 기여하고 있습니다. 이들 제품은 공급망 최적화, 금융 등 기존 분석 분야를 넘어선 새로운 기업용 유스케이스를 가능하게 하며, CFO, CMO, CEO 등 다양한 비즈니스 역할의 광범위한 참여를 지원합니다.

• 핵심 사업의 강점과 AI 기반 혁신 능력이 결합되어 작업 부하 이전, 고객 확대, 소비 가속화를 촉진하는 선순환 효과를 창출합니다. 특히 65개 고객은 최근 12개월 누적 제품 매출이 $10 million을 초과했습니다. AI 고객은 더 넓고 깊은 사용 사례로 플랫폼 소비가 증가하며, 이는 단기적인 당겨쓰기 효과가 아닌 지속 가능한 성장에 대한 신뢰를 구축합니다.

• 2027 회계연도 재무 전망이 상향 조정되어 제품 매출 가이던스는 $6.07 billion으로 전년 대비 36% 성장률을 반영하며, AI 작업 부하 비중 증가에 따른 낮은 기여 마진으로 비GAAP 제품 매출 총이익률 가이던스는 74%로 조정되었습니다. 비GAAP 영업이익률 가이던스도 연간 14.5%로 상향 조정됐고, 3분기는 15.5%가 예상됩니다. 잉여현금흐름 마진 가이던스는 23%로 유지됩니다.

• Snowflake은 인력 증가가 둔화되어 연초 대비 334명을 신규 채용했으며, 이 중 173명은 Observe 인수 효과입니다. 지난 해 동일 기간 935명 채용에 비해 크게 줄어든 수치입니다. 회사는 $4.3 billion 규모의 현금 및 현금성 자산을 보유 중입니다. 영업 조직은 AI 도구를 내부적으로 활용해 생산성과 영업 효율성을 높이고 있습니다.

• 지역별로 Snowflake는 북미, 유럽, 아시아 등 모든 지역에서 견조한 실적을 기록하고 있으며, 지역별 전망이 가이던스에 반영되어 있습니다. 산업과 지역 전반에 걸친 확장 및 수용이 광범위하게 이뤄지고 있습니다.

• 제품 혁신 속도가 높으며 2027 회계연도 상반기에만 330개 이상의 신제품 기능을 출시해 전년 동기 대비 35% 증가했습니다. 신규 AI 플랫폼 기능으로는 동적 모델 라우팅을 지원하는 Cortex AI Gateway, AI 에이전트 내에서 향상된 비즈니스 컨텍스트를 제공하는 Cortex Sense, 그리고 비즈니스 도구 전반에 AI 기반 작업을 가능케 하는 통합 기능이 포함됩니다.

• Snowflake은 프런티어(Frontier), 오픈소스, 자체 Arctic 모델 등 다양한 AI 모델을 지원하는 모델 중립 전략을 유지해 고객에게 비용과 성능 최적화를 제공합니다. 모델 중립성은 고객에게 유연성과 최적화를 제공하는 경쟁 우위로 인식됩니다. 프런티어 모델 가격은 지속적으로 하락하고 있어 비용 관리에 도움이 됩니다.

• Snowflake 조직 내에서는 재무, 영업 등 주요 기능 전반에 AI 도입이 깊게 자리 잡아 업무 효율성을 높이고 업무 흐름을 혁신하고 있습니다. 외부에서는 AI 사용 사례가 확장되어 고객이 데이터 자산을 현대화하고 이전을 가속하며 기존 프로세스를 자동화할 수 있도록 지원해 Snowflake가 겨냥할 수 있는 시장 기회를 넓히고 있습니다.

• Snowflake는 결과 기반 판매와 산업별 솔루션에 집중하는 전략적 고객 참여를 강조하며, 프런티어 엔지니어링 역량을 활용해 실질적인 비즈니스 성과를 창출하고 있습니다. 개방형 확장성 플랫폼과 비즈니스 성과 전달에 전념하는 자세가 경쟁에서의 차별화 요소로 작용합니다.

Q&A

• Q: Morgan Stanley 애널리스트가 Snowflake의 매출 가속화 품질과 지속 가능성, 그리고 CoCo와 CoWork가 기존 분석 영역을 넘어선 경쟁 우위에 대해 질문했습니다.

• A: Snowflake CEO Sridhar Ramaswamy는 가속화가 AI 네이티브 기업에 집중된 것이 아니라 광범위한 고객 기반에서 비롯한다고 설명했습니다. CoCo는 쿼리 및 비용 관리를 쉽게 해 최적화를 돕습니다. 지출 절제에 대한 강조는 고객과 신뢰를 쌓기 위한 노력입니다. AI는 데이터에서 가치를 도출하는 시간을 단축해 더 빠른 성과를 가능하게 합니다. 내부에서 이 도구들을 사용해 그 가치를 입증해 고객 신뢰를 얻고 있습니다.

• Q: Evercore ISI 애널리스트가 성장 가속화가 신규 AI 제품과 핵심 사업 성장 중 어느 쪽에서 주로 기인했는지 문의했습니다.

• A: Sridhar Ramaswamy는 가속화의 약 절반이 CoCo, CoWork, AI Functions, AI Gateway 등 AI 제품 덕분이며, 다른 성장 제품과 더 빠른 작업 부하 이전도 기여하고 있다고 답변했습니다. 이전 속도는 이전과 비교해 빨라졌고, 주요 Teradata 이전이 3분기 미만에 완료된 사례를 제시했습니다.

• Q: UBS 애널리스트가 모델 중립성, 오픈 모델과 프런티어 모델 간 이동, 그리고 이로 인한 Snowflake의 마진과 경쟁력 변화에 대해 질문했습니다.

• A: Sridhar Ramaswamy와 Christian Kleinerman은 모델 중립성이 경쟁 우위라고 설명했으며, 고객은 유연성을 높이 평가한다고 밝혔습니다. 오픈소스 모델은 경제성과 비용 최적화 가능성이 다르다고 했고, 프런티어 제공업체들은 여러 클라우드에서 배포를 지원해 모델 전환이 쉽다고 덧붙였습니다. 프런티어 모델 가격 인하는 비용 관리에 도움이 됩니다. CFO Brian Robins는 마진 보다 제품 품질과 채택을 우선시하며, 운영 레버리지 확대에 전념한다고 강조했습니다.

• Q: Barclays 애널리스트가 북미 이외 지역의 성장에 대해 질문했습니다.

• A: Snowflake CFO Brian Robins는 유럽과 아시아를 포함한 모든 지역에서 강력하고 일관된 성과를 보이고 있으며, 지역별 전망이 가이던스에 반영돼 있다고 답변했습니다.

• Q: Wells Fargo 애널리스트가 Snowflake 매출 가속화에 영향을 미치는 AI 기반 요인에 대해 문의했습니다.

• A: Sridhar Ramaswamy는 AI 덕분에 데이터에서 비즈니스 가치를 빠르고 유연하게 도출할 수 있어 가속화가 이뤄진다고 밝혔습니다. CoCo는 영업팀을 AI 네이티브로 만들어 유스케이스 지원 능력을 높입니다. 신규 고객은 더 빨리 높은 소비 수준에 도달하며, AI가 가치 실현 시간 단축과 프로젝트 가속에 미치는 영향이 확실히 나타나고 있습니다.

• Q: RBC Capital Markets 애널리스트가 CoCo 사용 범위와 반복적 사용 사례에 대한 CoWork 전환 가능성에 대해 질문했습니다.

• A: Christian Kleinerman과 Brian Robins는 CoCo와 CoWork가 Snowflake 내 재무 등 주요 기능 전반에 광범위하게 활용되고 있으며, 재무 부서에서는 거의 100% 채택되었다고 설명했습니다. CoCo는 제품 개발과 고객 참여에 참고할 수 있는 샌드박스 역할을 하며 AI 네이티브 전환 확대의 기반이 되고 있습니다.

• Q: Bank of America 애널리스트가 AI 도입자와 미도입자 간의 소비 증가 차이와, 매출 성장의 일시적 당겨쓰기가 아닌 높은 고객생애가치 반영 여부에 대해 질문했습니다.

• A: Sridhar Ramaswamy는 구체적인 증가 수치는 공개하지 않았으나, 코호트 분석 결과 AI 덕분에 소비가 크게 증가하고 더 깊고 넓은 사용 사례가 활성화되고 있다고 답변했습니다. AI 기반 프로세스의 정교함과 이전에 없던 신규 유스케이스는 일시적 시기 조정이 아닌 지속 가능한 성장을 의미합니다.

• Q: Jefferies 애널리스트가 CoCo 채택 동향, 계정 규모, 사용자 수, 소비 패턴에 대해 질문했습니다.

• A: Sridhar Ramaswamy는 CoCo 채택 단계에 대해 세밀하게 추적하며, 제품 내 안내 및 실습 랩을 지원하고 있다고 밝혔습니다. 글로벌 최선 사례 공유가 긍정적인 모멘텀과 체계적 규모 확대를 이끌고 있으며, CoCo는 모든 활동을 더 빠르고 더 좋게 만들어 Snowflake 사용을 가속화하고 있습니다.

• Q: Deutsche Bank 애널리스트가 Snowflake 자체 Arctic AI 모델과 프런티어 및 오픈 모델과의 통합 전망에 대해 문의했습니다.

• A: Christian Kleinerman은 Snowflake가 프런티어 모델과 직접 경쟁하지 않으며, 특정 작업에 특화된 Arctic 모델을 개발해 더 높은 정확도와 효율성을 제공한다고 설명했습니다. 프런티어, 오픈소스, 독자 모델을 혼합한 하이브리드 모델 전략이 고객에게 최적의 결과를 제공하는 것을 목표로 합니다.

• Q: Wolfe Research 애널리스트가 에이전트 기반 기업 접근법과 결과 중심 판매 모델로 열린 기회 범위에 대해 질문했습니다.

• A: Sridhar Ramaswamy는 AI가 데이터와 비즈니스 가치 간 간극을 줄여 고객의 운영 혁신과 리스크 감소를 가능하게 한다고 설명했습니다. Snowflake는 플랫폼 역량과 산업 전문성을 결합해 측정 가능한 성과와 지속 가능한 현대적 데이터 전략을 제공, 고객 신뢰와 투자를 강화하고 있습니다.

• Q: Citi 애널리스트가 LLM과 협업하는 SaaS 기업들과 데이터베이스 기능 도입이 Snowflake 경쟁 구도에 미치는 영향에 대해 질문했습니다.

• A: Sridhar Ramaswamy는 CoCo와 CoWork를 통한 사용자 경험 관리가 중요하다고 밝혔습니다. Snowflake는 고객 소프트웨어 환경의 일부지만, 애플리케이션 및 운영 시스템 호스팅에 대한 투자가 향후 성장에 유리한 위치를 만든다고 덧붙였습니다. Christian Kleinerman은 CIO들이 데이터 사일로를 줄이기 위해 중앙 집중형 데이터 플랫폼을 선호한다고 강조하며 Snowflake의 역할을 강화했습니다.

• Q: J.P. Morgan 애널리스트가 상향된 연간 가이던스 배경과 코어 및 AI 제품 간 성장 균형 여부를 질문했습니다.

• A: Brian Robins는 상향 조정된 가이던스가 AI 제품과 핵심 데이터 플랫폼 모두에서 관찰된 강점 때문이며, 채택으로 인한 코어 사업 확장 효과도 반영된 것이라고 설명했습니다.