Appel sur les résultats du deuxième trimestre 2027 de Snowflake : transcription complète

Snowflake (NYSE : SNOW) a publié ses résultats financiers du deuxième trimestre et a organisé un appel de résultats mercredi. Lisez la transcription complète ci-dessous.

Cette transcription vous est proposée par les API Benzinga. Pour accéder en temps réel à l'intégralité de notre catalogue, rendez-vous sur https://www.benzinga.com/apis/ pour une consultation.

Visionnez le webcast à l'adresse https://event.webcasts.com/starthere.jsp?ei=1771112&tp_key=f840cb8948

Regardez l'intégralité de la conférence téléphonique sur les résultats ci-dessous :

Résumé

Snowflake Inc a enregistré une croissance annuelle de 37 % du chiffre d'affaires de ses produits, atteignant 1,49 milliard de dollars, avec une accélération notable de la croissance au cours des deux derniers trimestres.

La marge opérationnelle hors PCGR de la société a augmenté de plus de 400 points de base par rapport à l'année précédente pour atteindre 15 %, reflétant une solide performance financière et une discipline opérationnelle.

Snowflake tire parti de l'IA pour intégrer de nouvelles charges de travail sur sa plateforme, des produits tels que Coco et Cowork étant rapidement adoptés et contribuant de manière significative à la croissance des revenus.

La société a ajouté 692 nouveaux clients nets, dont 14 issus du Global 2000, et compte désormais 14 554 clients dans le monde entier.

Snowflake a relevé ses prévisions de chiffre d'affaires de ses produits pour l'exercice fiscal 27 à 6,07 milliards de dollars, soit une croissance de 36 % par rapport à l'année précédente, et prévoit une augmentation continue de ses marges.

L'IA entraîne une augmentation de la consommation des plateformes, avec un effet multiplicateur structurel observé lorsque les clients intègrent l'IA à leurs opérations.

Cortex AI Gateway et d'autres innovations en matière d'IA améliorent la capacité de Snowflake à fournir des solutions d'IA rentables et évolutives à ses clients.

La direction a souligné l'importance de la neutralité des modèles et de la flexibilité des offres d'IA, soulignant les avantages en termes d'optimisation des coûts et d'avantage concurrentiel.

La société met l'accent sur l'innovation et a lancé plus de 330 fonctionnalités de produits au premier semestre, démontrant ainsi son engagement en faveur de l'expansion de sa plateforme.

Snowflake vise à atteindre la rentabilité selon les PCGR d'ici le quatrième trimestre de l'exercice fiscal 28, avec un fort effet de levier opérationnel soutenant ses ambitions de croissance à long terme.

Transcription complète

OPÉRATEUR

Bonjour et merci de vous joindre à nous lors de la conférence téléphonique sur les résultats du deuxième trimestre de l'exercice 2027 de Snowflake. Sridhar Ramaswamy, notre directeur général, Brian Robins, notre directeur financier, et Christian Kleinerman, notre vice-président exécutif des produits, se joindront à moi aujourd'hui pour participer à la session de questions-réponses. Au cours de l'appel d'aujourd'hui, nous passerons en revue nos résultats financiers pour le deuxième trimestre de l'exercice 2027 et discuterons de nos prévisions pour le troisième trimestre et l'exercice 2027.

Au cours de l'appel d'aujourd'hui, nous ferons des déclarations prospectives, y compris des déclarations relatives à nos activités commerciales et à nos performances financières. Ces déclarations sont soumises à des risques et à des incertitudes qui pourraient les faire différer sensiblement de nos résultats réels. Des informations concernant ces risques et incertitudes sont disponibles dans notre communiqué de presse sur les résultats, nos derniers formulaires 10-K et 10-Q et nos autres rapports de la SEC. Toutes nos déclarations sont faites aujourd'hui sur la base des informations dont nous disposons actuellement.

Sauf si la loi l'exige, nous n'assumons aucune obligation de mettre à jour ces déclarations. Au cours de l'appel d'aujourd'hui, nous discuterons également de certaines mesures financières non conformes aux PCGR. Consultez notre présentation à l'intention des investisseurs pour la définition des mesures financières non conformes aux PCGR et un rapprochement entre les mesures conformes aux PCGR et les définitions des indicateurs commerciaux, y compris le nombre de clients et leur adoption. Le communiqué de presse sur les résultats et la présentation aux investisseurs sont disponibles sur notre site Web à l'adresse investors.snowflake.com.

Une rediffusion de l'appel d'aujourd'hui sera également publiée sur le site Web. Sur ce, je voudrais maintenant passer l'appel à Sridhar.

Sridhar Ramaswamy — PDG

Merci, Kathryn, et merci à tous de vous joindre à nous aujourd'hui. Nous sommes au cœur d'un changement technologique unique, et Snowflake reste au cœur de la révolution de l'IA en entreprise. L'IA est en train de modifier fondamentalement la façon dont les entreprises créent, exploitent et prennent des décisions pour rester compétitives. Chaque organisation est confrontée à un nouvel impératif : devenir une entreprise agentique et le faire rapidement, en toute sécurité et de manière rentable. Snowflake fait de cette transformation une réalité.

Nous réunissons les principaux éléments d'une entreprise agentique : une base de données gouvernée, l'accès aux principaux modèles d'IA, des flux de travail applicatifs approfondis et le plan de contrôle des agents unificateur qui orchestre ces éléments pour transformer l'intention en action gouvernée. En utilisant l'intelligence à grande échelle, nos clients construisent plus rapidement, exécutent plus efficacement et réinventent leurs activités d'une manière qui n'était pas possible auparavant. En termes simples, l'entreprise agentic utilise Snowflake, et cette popularité se traduit par de solides performances commerciales, comme en témoignent nos résultats du deuxième trimestre.

Le chiffre d'affaires des produits s'est élevé à 1,49 milliard de dollars et la croissance s'est accélérée à 37 % d'une année sur l'autre, marquant notre deuxième trimestre consécutif de croissance séquentielle record en dollars après avoir terminé le quatrième trimestre de l'exercice précédent avec une croissance de 30 % par rapport à l'année précédente. Nous avons maintenant ajouté sept points d'accélération en seulement deux trimestres et, grâce à notre souci constant de faire preuve de discipline et de rigueur opérationnelle, notre marge opérationnelle hors PCGR du deuxième trimestre a augmenté de plus de 400 points de base par rapport à l'année précédente pour atteindre 15 %.

Merci à tous nos Snowflakes pour le travail acharné et le dévouement qui ont rendu cette performance possible. Comme ces résultats le démontrent de manière convaincante, l'IA renforce l'avantage de Snowflake grâce à trois dynamiques de renforcement. Tout d'abord, l'IA introduit de nouvelles charges de travail sur la plateforme pour alimenter ses initiatives en matière d'IA. Les entreprises ont besoin d'une base gouvernée et unifiée pour les données et le contexte, et les entreprises de tous les secteurs se tournent vers Snowflake pour renforcer cette base.

Deuxièmement, nos produits d'IA de première génération, Coco et Cowork, continuent de connaître une adoption rapide. Au fur et à mesure que les clients créent et déploient des agents sur Snowflake, nous étendons notre rôle au plan de contrôle des agences et créons de nouvelles opportunités de croissance. Troisièmement, l'activation de l'IA continue d'augmenter la consommation globale de la plateforme. Les clients qui utilisent l'IA sur Snowflake consomment davantage sur la plateforme de données, ce qui crée un multiplicateur structurel pour notre activité. Ensemble, ces dynamiques montrent comment l'entreprise agentique a créé un puissant volant d'inertie dans l'ensemble de nos activités, et ce volant s'accélère.

Au cœur de cette dynamique se trouve la solidité continue de notre cœur de métier. Snowflake fournit désormais la base des données et de l'IA à 14 554 clients dans le monde entier. Les clients continuent de se tourner vers Snowflake car notre cloud de données IA est facile à utiliser, parfaitement connecté pour la collaboration et doté d'une gouvernance et d'une sécurité de niveau entreprise. Ce trimestre, nous avons ajouté 692 nouveaux clients nets, dont 14 issus du Global 2000, ce qui représente une augmentation de 32 % du nombre net de nouveaux clients par rapport à l'année précédente.

Dans le même temps, certaines des entreprises les plus connues au monde renforcent leurs relations avec Snowflake. Des entreprises comme BlackRock et Block effectuent une plus grande partie de leur travail essentiel sur Snowflake et, dans plusieurs cas, adoptent Coco pour avancer plus rapidement. La tendance est constante : plus nos clients misent sur Snowflake, plus ils s'appuient sur eux. En fait, 65 clients ont maintenant dépassé les 10 millions de dollars de chiffre d'affaires sur les douze derniers mois, ce qui montre à quel point nos principaux clients continuent de miser sur Snowflake.

Une partie de notre force réside dans l'extension de la portée de nos clients aux données critiques qui se trouvent en dehors de leur organisation. Actuellement, 43 % de nos clients partagent des données sur Snowflake, avec au moins un avantage stable, ce qui démontre le rôle de Snowflake en tant que système circulatoire de l'entreprise moderne. Nous permettons aux applications de données et aux agents d'IA de se déplacer de manière sécurisée et fluide, non seulement au sein des organisations, mais aussi entre elles. En fait, le crédit a choisi Snowflake pour ses fonctionnalités de partage de données, qui permettent désormais de mesurer les publicités en toute confidentialité.

Et alors que les clients modernisent rapidement leurs parcs de données et mettent en place une couche contextuelle solide pour l'IA, de plus en plus de clients migrent leurs charges de travail vers notre plateforme, un processus désormais considérablement accéléré grâce à l'IA. Par exemple, l'une des plus grandes banques australiennes a migré sa plateforme de lutte contre la criminalité financière vers Snowflake, traitant 17 milliards de transactions et offrant des performances de requêtes 10 fois plus rapides. L'entreprise développe actuellement des agents d'IA sur Snowflake pour accélérer la migration du reste de son parc de données et automatiser la découverte et le mappage des données existantes.

Alors que l'IA renforce la demande pour notre plateforme principale, elle élargit également les opportunités de Snowflake de proposer une nouvelle génération de produits et d'expériences basés sur l'IA. Parce que Snowflake est au cœur des données, du contexte commercial, des modèles d'IA et des flux de travail de nos clients, nous sommes particulièrement bien placés pour devenir le plan de contrôle gouverné de l'entreprise agentique. Nos produits d'IA innovants, Cowork et Coco, donnent vie à cette vision. Ils fournissent une couche gouvernée où les utilisateurs de l'entreprise, des travailleurs du savoir aux créateurs, peuvent exploiter toute la puissance du contexte de leur entreprise, le tout à l'aide d'un langage conversationnel simple.

Avec Cowork et Coco, les clients réinventent certains de leurs processus commerciaux les plus critiques, des opérations de la chaîne d'approvisionnement aux mouvements de vente à l'échelle de l'entreprise. Sayari, dont les renseignements sur les risques soutiennent les entreprises du Fortune 100 et les agences de sécurité nationale, a choisi Snowflake pour reconstruire son infrastructure de données mondiale et réduire ses coûts de plus de moitié. Ses ingénieurs utilisent désormais Coco pour accélérer la migration de 12 milliards d'enregistrements vers une base prête pour l'IA.

Et à mesure que de plus en plus de clients découvrent les possibilités offertes par cette technologie, l'adoption continue de croître. Cowork s'est étendu à 5 800 comptes, soit une hausse de près de 11 % d'un trimestre à l'autre. Dans le même temps, Coco continue de connaître une adoption rapide, dépassant les 9 100 comptes et ajoutant plus de 2 000 nouveaux comptes nets rien que ce trimestre. Nous avons des clients tels que 1Password, la société de sécurité à laquelle plus de 200 000 entreprises font confiance, qui a choisi Snowflake pour ses capacités Coco. Coco a permis à son équipe de déplacer rapidement des pipelines de données clés vers Snowflake, jetant ainsi les bases de leur travail sur les données et l'IA.

Sur le premier site d'offres d'emploi au monde, Indeed a intégré Cowork et Coco à ses équipes chargées des données et a intégré Snowflake à son architecture de données de base, invoquant des coûts réduits et une efficacité accrue, ce qui s'ajoute à l'ampleur de ses activités dans plus de 60 pays et 28 langues. Mais l'opportunité va au-delà de l'adoption. En permettant de créer des données d'entreprise, de collaborer et d'interagir avec elles grâce à un langage conversationnel, Cowork et Coco proposent à Snowflake de nouveaux utilisateurs.

Parmi les comptes qui adoptent ces produits, nous constatons un changement radical dans la croissance du nombre d'utilisateurs, car Snowflake atteint de nouveaux secteurs d'activité et étend sa présence au sein des équipes existantes. Alors que nous continuons à développer Cowork et Coco en tant que plans de contrôle des agences, nous développons également la plateforme plus large dont les entreprises ont besoin pour faire fonctionner l'IA à grande échelle. Le choix des modèles donne aux clients la flexibilité de choisir parmi des modèles de pointe et des modèles ouverts et de faire évoluer leur approche en fonction de l'évolution du marché.

L'après-formation leur permet d'adapter les modèles à leurs données et à leur contexte commercial spécifiques. De plus, l'observabilité et les analyses des agents offrent aux clients une visibilité complète sur les activités de leur IA, ses performances et ses coûts. Et pour aider nos clients à optimiser les coûts, les performances et la vitesse, nous avons introduit Cortex AI Gateway, qui achemine dynamiquement chaque tâche vers le bon modèle en fonction de politiques définies par le client et de données de performance réelles, avec des contrôles de coûts et de gouvernance intégrés.

Au fur et à mesure que ces économies s'améliorent, les clients peuvent déployer l'IA à plus grande échelle et en toute confiance, créant ainsi un autre catalyseur d'adoption et de consommation. Sur Snowflake, Cortex AI Gateway étend également l'IA de la compréhension à l'action. Grâce à l'intégration de natoma, les utilisateurs peuvent désormais envoyer des e-mails, résumer des conversations Slack, ouvrir des tickets JIRA et agir dans l'ensemble de leur entreprise, le tout sans quitter Cowork ou Coco. Nous avons également continué à améliorer la façon dont nos agents comprennent le contexte unique d'une entreprise.

Lors du Snowflake Summit, nous avons présenté Cortex Sense, qui saisit les définitions commerciales et les connaissances institutionnelles dont un agent d'IA a besoin et fournit ce contexte au moment où il répond à la question. Cela signifie que Snowflake donne à l'IA à la fois le contexte nécessaire pour comprendre une entreprise et la capacité d'agir en son nom, en intégrant la sécurité, la gouvernance et l'observabilité de l'entreprise. Alors que nous menons cette transformation de l'IA pour nos clients, nous prenons l'initiative dès le départ, en utilisant Coco et Cowork dans l'ensemble de nos activités pour accélérer la productivité et l'efficacité.

Par exemple, au sein de notre organisation marketing, Coco a contribué à l'optimisation des recherches en interne, en éliminant 400 000 dollars de dépenses annuelles des agences, en réduisant la recherche de mots clés d'environ 10 heures à 20 minutes et la production de contenu d'une durée estimée de 24 heures à seulement 2 heures. Dans le domaine de la finance, notre planification à long terme nécessitait auparavant une équipe de trois personnes et plus de 50 feuilles de calcul. Il fonctionne désormais avec un analyste et une série de modèles qui reflètent notre structure de prix et notre dynamique de consommation.

Au sein de nos équipes commerciales, nous avons automatisé la prospection de plus de 125 000 contacts et prospects, 70 % des premiers e-mails de sensibilisation pour les prospects entrants étant désormais générés automatiquement avant l'implication du SDR. Nous commercialisons ces cas d'utilisation éprouvés directement sur le marché tout en appliquant nos apprentissages opérationnels pour améliorer continuellement notre plateforme, en agissant rapidement pour saisir les opportunités qui se présentent à nous en matière d'IA. Rien qu'au premier semestre de cette année, nous avons lancé plus de 330 fonctionnalités de produits jusqu'à la disponibilité générale, soit 35 % de plus qu'au premier semestre de l'année dernière, ce qui souligne à la fois le rythme de notre innovation et l'ampleur de l'expansion de la plateforme en cours sur Snowflake. Notre organisation de commercialisation continue également de fonctionner, comme en témoigne la forte croissance du nombre de nouveaux clients. Nous avons déployé Coco et Cowork au sein de l'équipe commerciale pour analyser les pipelines, préparer les conversations avec les clients et accélérer l'intégration des nouveaux représentants. Nos équipes utilisent ces produits au quotidien, apprennent de première main ce qu'elles peuvent faire et transmettent ces informations directement à nos clients. Nous en voyons les résultats en termes de rapidité avec laquelle les clients mettent Snowflake au travail.

Le nombre de cas d'utilisation (projets clients individuels) déployés sur Snowflake a augmenté de 89 % d'une année sur l'autre, les clients ayant transféré davantage de charges de travail vers la production. Dans le même temps, les cas d'utilisation gagnés par responsable de compte ont augmenté de 43 % par rapport à l'année précédente, témoignant à la fois d'une demande croissante des clients et d'une forte productivité commerciale. Et nous associons cet investissement dans la croissance à une discipline opérationnelle continue. Nous restons sur la bonne voie pour atteindre la rentabilité selon les PCGR au quatrième trimestre de l'exercice 28, et l'effet de levier opérationnel que nous développons en cours de route renforce la durabilité de ce résultat.

Ensemble, notre rythme rapide d'innovation, notre meilleure exécution de la commercialisation et notre discipline opérationnelle nous positionnent en bonne position pour saisir l'énorme opportunité qui se présente à nous. Ce trimestre fiscal a démontré que la transition vers l'entreprise agentique s'accélère, et Snowflake en est au cœur de celle-ci. La puissance des agents d'IA dépend des données et du contexte commercial sur lesquels ils s'appuient et de la gouvernance qui les entoure. Snowflake fournit cette base fiable tout en combinant le choix et la flexibilité des modèles, l'accès aux applications critiques et le plan de contrôle agentique qui relie l'intelligence à l'action dans l'ensemble de l'entreprise.

Cowork et Coco montrent ce que permet une architecture gouvernée, permettant aux utilisateurs professionnels et aux constructeurs de travailler plus rapidement et plus intelligemment, tandis que Snowflake gère la complexité sous-jacente. Et surtout, le succès de nos clients en matière d'IA se traduit directement par la croissance de Snowflake. L'IA apporte de nouvelles charges de travail à la plateforme, étend notre portée à de nouveaux utilisateurs et stimule la consommation dans l'ensemble de l'entreprise. Nous entamons le second semestre de l'exercice 27 avec une forte dynamique des produits, et nous entrevoyons un long chemin vers une croissance élevée et durable et une expansion continue des marges.

L'entreprise agentic fonctionne sur Snowflake, et nous ne faisons que commencer. Sur ce, je vais le transmettre à Brian pour qu'il passe en revue les détails financiers.

Brian Robins — Directeur financier

Merci, Sridhar. Au deuxième trimestre, le chiffre d'affaires des produits s'est de nouveau accéléré pour atteindre une croissance de 37 % d'une année sur l'autre. Il s'agit de notre troisième trimestre consécutif d'accélération. Le deuxième trimestre a bénéficié de la vigueur continue de notre activité principale en matière de plateformes de données et d'une augmentation significative des revenus liés à l'IA. Nos revenus liés à l'IA reflètent un portefeuille croissant de capacités d'IA. Coco a réalisé un autre trimestre exceptionnel. La consommation de Cowork augmente et génère une contribution aux revenus grâce à un ensemble diversifié d'outils d'IA, allant des fonctions d'IA au traitement des documents en passant par l'apprentissage automatique et les blocs-notes.

Nos équipes de commercialisation continuent de bien fonctionner dans un environnement de forte demande. Comme Sridhar l'a mentionné, le nombre net de nouveaux clients a augmenté de 32 % d'une année sur l'autre. Nous avons ajouté 14 nouveaux clients nets au palmarès Global 2000, portant notre total à 829. Notre AI Data Cloud prend désormais en charge plus de 41 % des données du Global 2000 au sein de notre base existante. L'expansion de la clientèle est saine, comme en témoigne notre taux de rétention du chiffre d'affaires net de 126 %. Cette expansion est soutenue par la croissance des migrations et des cas d'utilisation de l'IA.

Au deuxième trimestre, 48 nouveaux clients nets ont dépassé le million de dollars au cours des 12 derniers mois. Nous comptons aujourd'hui 828 clients dont les dépenses dépassent le seuil du million. Les obligations de performance restantes ont augmenté de 30 % par rapport à l'année précédente, pour atteindre 9 milliards de dollars. Pour rappel, nous continuons de constater que les clients sont favorables aux renouvellements au quatrième trimestre. Par conséquent, nous prévoyons que les réservations seront de plus en plus pondérées vers le quatrième trimestre. Sur les 9 milliards de RPO, nous prévoyons qu'environ 54 % seront comptabilisés en tant que chiffre d'affaires au cours des 12 prochains mois.

Cela représente une croissance d'environ 42 % d'une année sur l'autre par rapport à notre estimation du même trimestre de l'année dernière. Nos résultats du deuxième trimestre renforcent notre engagement à générer à la fois de la croissance et de l'augmentation des marges. Au deuxième trimestre, la marge opérationnelle hors PCGR a augmenté de plus de 400 points de base d'une année sur l'autre pour atteindre 15 %. Notre surperformance est due à la forte croissance du chiffre d'affaires et à une gestion disciplinée des effectifs. Depuis le début de l'année, nous avons ajouté 334 employés, dont 173 issus de notre acquisition d'Observe.

Cela se compare aux 935 ajoutés au cours de la période de l'année précédente. Nous avons terminé le trimestre avec 4,3 milliards de dollars de trésorerie, d'équivalents de trésorerie et de placements à court et à long terme. Passons à nos perspectives. Comme toujours, nos prévisions sont basées sur les habitudes de consommation observées. Aucune modification n'a été apportée à notre méthodologie de prévision ni à notre philosophie d'orientation. Compte tenu de la vigueur que nous avons observée à la fois dans nos activités principales liées aux plateformes de données et à l'IA, nous revoyons à la hausse nos prévisions de chiffre d'affaires pour l'année.

Pour l'exercice fiscal 27, nous prévoyons désormais un chiffre d'affaires de 6,07 milliards de dollars, soit une croissance de 3,36 % par rapport à l'année précédente. Cela inclut environ 1 point de pourcentage de croissance grâce à Observe. Conformément à nos prévisions précédentes, au troisième trimestre, nous prévoyons un chiffre d'affaires de produits compris entre 1,588 et 1,593 milliard de dollars, soit une croissance de 37 % à 38 % d'une année sur l'autre. En ce qui concerne les marges, pour l'exercice fiscal 27, nous prévoyons désormais une marge brute de 74 % pour les produits non conformes aux PCGR. Ces perspectives révisées incluent une composition de revenus plus élevée due à la croissance rapide des charges de travail liées à l'IA, qui entraînent une baisse de la marge de contribution.

Aujourd'hui, nous poursuivons l'expansion de notre marge opérationnelle en compensant la hausse des coûts du cloud par le ralentissement des dépenses liées aux effectifs. Nous augmentons nos prévisions de marge opérationnelle hors PCGR pour l'exercice fiscal 27 de 13,5 % à 14,5 %. Pour le troisième trimestre, nous prévoyons une marge opérationnelle hors PCGR de 15,5 %. Nous réitérons notre guide annuel de marge de flux de trésorerie disponible ajusté hors PCGR de 23 %. J'aimerais terminer avec mes deux principaux objectifs pour l'année. Tout d'abord, aidez l'entreprise à générer de la croissance et à augmenter ses marges.

Deuxièmement, soutenez l'excellence continue dans notre démarche de mise sur le marché. L'IA est essentielle pour atteindre ces deux objectifs, car nous aidons nos clients à moderniser leurs données et leurs opérations commerciales, et l'IA est en train de devenir un puissant moteur de croissance. En interne, l'IA permet d'accroître la productivité dans l'ensemble de l'organisation, des ventes à l'ingénierie en passant par les finances. Notre utilisation de l'IA transforme notre travail quotidien. L'IA améliore l'efficacité et réduit notre dépendance à l'égard de la croissance des effectifs.

Nos progrès par rapport à ces deux priorités sont évidents dans la solidité de nos résultats du deuxième trimestre. Sur ce, je transmettrai l'appel à l'opérateur pour les questions et réponses.

OPÉRATEUR

Merci. Si vous êtes appelé par téléphone et que vous souhaitez poser une question, veuillez le signaler en appuyant sur la première étoile du clavier de votre téléphone. Si vous utilisez un haut-parleur, assurez-vous que votre fonction de sourdine est désactivée pour permettre à votre signal d'atteindre notre équipement. Un message vocal sur la ligne téléphonique vous indiquera quand votre ligne est ouverte. Veuillez vous limiter à une question pour permettre à chacun d'en avoir l'occasion, et nous allons répondre à notre première question de Sanjit Singh avec Morgan Stanley.

Sanjit Singh, analyste chez Morgan Stanley

Oui, merci d'avoir répondu à la dernière question, et félicitations pour ce deuxième trimestre marqué par une belle accélération. L'esprit de ma question concerne la qualité de l'accélération que vous observez, en quelque sorte comme toile de fond. Au moment où l'entreprise est entrée en bourse, la croissance était stimulée par de nombreux investissements dans le cloud, des entreprises natives du cloud, qui n'étaient peut-être pas des investissements rentables. Je voulais donc poser la question sur la qualité de l'accélération à deux niveaux en quelque sorte.

Tout d'abord, sur le droit de gagner. Dans le script, vous avez mentionné des cas d'utilisation de la chaîne d'approvisionnement et des cas d'utilisation liés à la finance. La question qui se pose est de savoir pourquoi Coco et la plateforme constituent le piège à souris idéal pour ces cas d'utilisation qui vont au-delà des cas d'utilisation classiques de l'analyse commerciale. Et puis, en ce qui concerne la durabilité de la croissance, constatez-vous une sorte de comportement irrationnel ou une mauvaise hygiène opérationnelle lorsqu'il s'agit de consommer à la fois Coco et Cowork ?

C'est donc une sorte de question sur la qualité de l'accélération que vous observez.

Sridhar Ramaswamy — PDG

Voici Sridhar. Permettez-moi d'en parler pour la première fois. D'autres personnes peuvent ajouter quelque chose, car il s'agit d'une question assez large. Tout d'abord, je pense que l'accélération provient d'un très large éventail de clients. Il n'est pas concentré, par exemple, sur des entreprises natives de l'IA. Ils ne représentent toujours qu'une petite partie de notre flux de revenus global. Et je pense que ce qui est également sensiblement différent cette fois-ci pour les personnes qui investissent, c'est que des produits comme Coco rendent l'optimisation beaucoup plus facile qu'auparavant.

Vous pouvez pointer Coco vers une requête dont l'exécution prend trop de temps, ou vous pouvez lui demander de déboguer les dix requêtes les plus anciennes ou les entrepôts les plus inactifs. Des choses comme ça sont beaucoup plus faciles à faire. Et en fait, notre compétence en matière de gestion des coûts dans Coco figure parmi les dix meilleures compétences. En tant qu'entreprise, nous avons également tiré les leçons de la pandémie. L'une des choses que nous soulignons auprès de chacun de nos clients est la nécessité d'augmenter les dépenses de manière efficace.

C'est également un mantra que notre équipe commerciale adopte elle-même de manière assez agressive, car elle sait que chaque fois qu'elle s'adresse à un client et lui indique des choses qu'il pourrait améliorer, il s'agit d'un exercice de renforcement de la confiance qui sera largement rentable en termes de nouveaux projets que les clients mettront en œuvre sur Snowflake. Dans l'ensemble, je suis plutôt satisfait du fait que notre croissance provient d'un très large éventail de nos clients, sans trop de concentration dans un secteur en particulier, et du fait que les outils qui permettent de faire les choses rapidement sont également dotés d'un ensemble de fonctions qui les rendent assez faciles à optimiser. Et le dernier point — comme je l'ai dit, d'autres y ajouteront — le dernier point concernant notre droit de gagner pour le type de cas d'utilisation commerciale pour lesquels nous n'étions peut-être pas présents auparavant : l'IA, comme vous le savez, a considérablement réduit la distance entre les données et la valeur. Je suis sûr que vous le vivez tous dans votre vie de tous les jours, mais en tant que PDG, je peux certainement tirer le meilleur parti des données beaucoup plus rapidement grâce à des outils tels que Coco et Cowork.

Et le harnais agentic est en effet une arme très puissante pour résoudre de nombreux types de problèmes. Et c'est notre capacité à utiliser ces outils puissants pour mener notre propre transformation, qu'il s'agisse de rendre les DTS plus efficaces, de rendre la planification des comptes beaucoup plus efficace à grande échelle, de permettre à nos responsables commerciaux d'inspecter et de gérer leurs activités de manière beaucoup plus efficace, ou de permettre à notre équipe financière dirigée par Brian d'être beaucoup plus efficace dans ses activités.

Nous sommes en mesure de nous adresser à nos clients et de ne pas nous contenter de prêcher, mais également de démontrer ce que nous avons démontré en interne. Cela ne fait que nous donner beaucoup de crédibilité dans ces conversations sur la transformation.

Brian Robins — Directeur financier

Je vais ajouter quelques mots à ce que Sridhar a dit. Du point de vue de la durabilité, nous donnons nos conseils en fonction du comportement observé. Nous avons donc observé les deux quarts de ce comportement. Notre équipe commerciale fait un excellent travail en prouvant la valeur commerciale des cas d'utilisation, et nous continuons de voir de nouveaux logos intéressants s'y ajouter. Lorsque nous examinons Coco, les comptes qui utilisent Coco consomment également une plus grande partie du noyau, d'où cet effet de volant dont nous parlons.

Nous avions 9 100 comptes Coco ce trimestre, soit une hausse significative par rapport au trimestre précédent. Et le taux brut de rétention est resté relativement stable au cours des derniers trimestres. Et puis je voudrais simplement souligner ce que Sridhar a dit également : nous vendons en fait à beaucoup plus de personnages aujourd'hui. Ainsi, au cours d'une semaine donnée, j'ai trois à cinq conversations avec les directeurs financiers de nos clients existants ou de clients qui souhaitent l'être. Les directeurs financiers prennent donc maintenant la décision d'achat (le CRO, les directeurs marketing, les PDG) et il y a donc beaucoup plus de personnalités que nous vendons dans ce portefeuille de produits plus large.

Sanjit Singh, analyste chez Morgan Stanley

J'apprécie les pensées.

OPÉRATEUR

Merci. Et nous allons répondre à notre prochaine question de Kirk Mattron d'Evercore ISI.

Kirk Mattron, analyste chez Evercore ISI

Oui, merci beaucoup d'avoir répondu à la question. Félicitations pour ce bon début d'année. Je me demandais si vous pouviez essayer de faire une distinction ou de nous donner un peu de couleur sur la façon dont nous devrions envisager la part de l'accélération qui provient de ces nouveaux produits qui sont manifestement adoptés très rapidement par rapport à une sorte de volant moteur de base de ces nouveaux produits. Je suppose que compte tenu de la taille du noyau, c'est que la croissance plus rapide du noyau est probablement le facteur le plus important.

Mais je me demandais s'il y avait un moyen pour nous de distiller ce que proposent ces nouveaux produits, peut-être pour leur propre compte. Merci.

Sridhar Ramaswamy — PDG

Je dirais à peu près que c'est égal. Nos produits d'IA, qui représentent un éventail assez large à ce stade — absolument, il s'agit de Coco et Cowork — mais aussi de fonctionnalités telles que les fonctions d'IA qui permettent aux opérations de données de se dérouler à une échelle impressionnante, ou même de nouveaux produits tels que l'AI Gateway. Ils ont contribué à environ la moitié de l'accélération que nous observons. Mais de nombreux autres produits connaissent également une croissance robuste, et Brian a évoqué certains d'entre eux, qu'il s'agisse de blocs-notes ou d'applications écrites en Streamlit ou React qui sont déployées dans Snowflake, et bien sûr, les migrations elles-mêmes s'accélèrent.

Au cours des six derniers trimestres, j'ai parlé à peu près des migrations lors de chaque appel de résultats, et c'est un domaine dans lequel nous continuons de progresser de plus en plus vite. Et certaines des avancées récentes en matière de modèles et de harnais nous permettent d'exécuter des tâches de longue durée d'une ampleur et d'une complexité que nous n'étions pas capables de réaliser auparavant. Et la vitesse à laquelle les charges de travail arrivent sur Snowflake est également un facteur important. Et un exemple anecdotique : un grand fabricant d'équipements réseau effectue une migration vers Teradata en moins des trois quarts cette année, ce qui aurait probablement pris deux à trois ans par le passé.

Voici donc certains des éléments qui contribuent à notre accélération. Et B... Merci beaucoup, Rita.

OPÉRATEUR

Merci. Notre prochaine question sera posée par Karl Kierstead d'UBS.

Karl Kierstead, analyste chez Jefferies

OK, super. Je vais peut-être m'adresser à Sridhar et Christian. J'aimerais poser des questions sur la neutralité des modèles et le choix des modèles. Je suppose que la majeure partie des tâches effectuées par Coco sont destinées à des laboratoires de pointe. Mais je suis juste curieux de savoir, au cours du trimestre, avez-vous détecté un changement de comportement intéressant, disons un changement de mix, des modèles de classes ouvertes aux modèles de classes sonnet ? Et si cela se produit, Brian, y a-t-il un effet potentiellement positif sur les marges brutes des finances de Snowflake ?

Et Sridhar fait preuve de neutralité vis-à-vis des modèles ? Cela devient-il un avantage concurrentiel dans les cas où Snowflake est en concurrence directe avec un client potentiel utilisant l'un des laboratoires autonomes de Frontier ?

Sridhar Ramaswamy — PDG

Merci beaucoup. Je vais commencer. Christian ajoutera. À mesure que les modèles sont devenus plus puissants, le coût est devenu une préoccupation absolue. Et vous le savez tous, du moins en ce qui concerne les laboratoires de pointe. Il existait autrefois une sorte de dichotomie : Anthropic était largement disponible sur AWS, tandis que les modèles OpenAI avaient tendance à être davantage disponibles sur Azure. Le changement important qui s'est produit est que les deux entreprises déploient leurs propres capacités importantes, mais il est également vrai qu'elles sont disponibles dans d'autres clouds que ceux avec lesquels elles ont commencé.

Et nous constatons qu'il est très intéressant de pouvoir passer d'un modèle à l'autre et d'optimiser les coûts. Et c'est également là que les modèles open source entrent en jeu. Il existe évidemment plusieurs générations de ces modèles open source et nous prenons en charge bon nombre d'entre eux dans Snowflake. Et oui, notre économie est assez différente en ce qui concerne les modèles open source puisque nous effectuons l'inférence nous-mêmes. Cela offre donc un grand potentiel d'optimisation future.

Et dans nos harnais, bon nombre des demandes que nous recevons de la part des clients passent par ce mode que nous appelons automatique, dans lequel nous pouvons associer la tâche au modèle le plus approprié pour cette tâche particulière et qui nous donne une grande marge de manœuvre pour optimiser les tâches pour nos clients.

Christian Kleinerman — Vice-président des produits

Oui, Carl, en plus de ce que Sridhar a dit, une autre tendance intéressante que je qualifierais de précoce, mais que nous entendons de la part d'un certain nombre de clients est le désir de poursuivre la formation sur des modèles ouverts, car la formation elle-même est une opportunité pour nous et nous commençons à y voir beaucoup d'intérêt. Et à votre question sur la question de savoir si la neutralité constitue un avantage concurrentiel. Absolument ça l'est. De très nombreux clients nous ont dit qu'ils avaient pris des engagements importants envers une entreprise modèle en particulier et qu'ils ont ensuite dit : « Oh, j'aurais aimé créer un modèle différent ».

Alors que l'engagement envers Snowflake leur confère cette flexibilité et, comme l'a dit Sridhar, un routage automatique vers le bon modèle pour la bonne tâche. C'est donc certainement un avantage considérable pour nous.

Sridhar Ramaswamy — PDG

Il s'agit d'un thème que Christian et les premiers Snowflake ont clairement été les pionniers en termes de capacité à offrir des fonctionnalités vraiment exceptionnelles à tous les fournisseurs de services cloud. Pour citer Yogi Berra, on a encore une fois l'impression de déjà vu en matière de neutralité des modèles.

Karl Kierstead, analyste chez Jefferies

D'accord, très utile, merci.

OPÉRATEUR

Merci, Carl.

Brian Robins — Directeur financier

Très rapidement, je voulais juste aborder l'aspect marginal de votre question.

Karl Kierstead, analyste chez Jefferies

Oui, merci, Brian.

Brian Robins — Directeur financier

Pour en revenir à l'époque où nous développons des produits, la première chose à faire est de développer un excellent produit. C'est la principale chose que nous voulons faire. Deuxièmement, nous voulons nous assurer d'une adoption massive grâce à des cas d'utilisation et à la génération d'avantages pour ensuite générer des revenus. Ensuite, nous travaillerons sur ce que cela implique en termes de marge. Sridhar et moi sommes très déterminés à renforcer l'effet de levier de la marge opérationnelle globale de l'entreprise. Vous avez donc vu la marge brute de nos produits non conformes aux PCGR chuter à 74 % parce que nous avons considérablement revu à la hausse nos prévisions.

La combinaison entre nos produits d'IA et le cours a donc légèrement changé. Mais nous restons déterminés, comme nous l'avions prévu, à augmenter notre marge opérationnelle globale. Au fur et à mesure que nous choisissons des modèles et que nous utilisons différents modèles, le mieux pour nous à l'heure actuelle est de donner à nos clients la meilleure réponse avec les meilleurs résultats commerciaux. Ensuite, nous continuerons à travailler sur les marges au fur et à mesure, mais nous nous engageons à renforcer l'effet de levier opérationnel dans le modèle.

Sridhar Ramaswamy — PDG

Une dernière chose à ce sujet, Carl, qui est même les modèles avant-gardistes, a régulièrement révisé les prix à la baisse et a introduit des modèles supplémentaires dans leurs familles, ce qui a permis de maîtriser quelque peu les coûts par rapport à l'utilisation des organisations.

Karl Kierstead, analyste chez Jefferies

Merci

OPÉRATEUR

Merci. Notre prochaine question sera posée par Raimo Lenschow de Barclays.

Raimo Lenschow, analyste chez Barclays

Merci. Félicitations de ma part également. Si je regarde l'organisation et si je regarde d'où proviennent les revenus en ce moment, vous êtes très, relativement indexé sur les États-Unis et l'Amérique du Nord. Pouvez-vous nous parler un peu de ce que vous observez dans d'autres régions comme l'Europe et l'Asie ? Parce qu'il semble y avoir une belle opportunité d'étendre sa présence dans ce pays. Merci

Brian Robins — Directeur financier

Oui, absolument. Vous savez, je pense que ce n'est pas spécifique à une région. Nous avons participé au QBR des ventes il y a tout juste un mois et avons examiné les performances. Toutes les régions sont performantes et les perspectives pour nos régions sont prises en compte dans nos prévisions, mais toutes les régions fonctionnent très bien.

Raimo Lenschow, analyste chez Barclays

Merci.

OPÉRATEUR

Merci. Notre prochaine question sera posée par Ryan McWilliams de Wells Fargo.

Ryan McWilliams, analyste chez Wells Fargo

Merci d'avoir répondu à la question. Cela semble vraiment être le moment de l'IA pour l'espace de données. Selon vous, quel est le principal changement qui explique pourquoi l'IA accélère actuellement les revenus de Snowflake ? Est-ce le code Cortex qui aide les utilisateurs à activer l'IA plus rapidement ? Y a-t-il eu d'autres améliorations apportées à vos produits, associées à de meilleurs modèles d'IA, qui rendent désormais les cas d'utilisation de l'IA plus attrayants ou les clients mieux préparés à l'IA ? Selon vous, qu'est-ce qui a conduit à ce moment d'IA pour Snowflake ? Merci.

Sridhar Ramaswamy — PDG

J'ai parlé tout à l'heure du volant. Il y a beaucoup de choses qui se rejoignent. Ce que des produits tels que CoWork ont clairement démontré, c'est leur capacité à tirer parti des données de manière réellement flexible et rapide. La démo que j'ai constamment montrée à tous les PDG que j'ai rencontrés est celle dans laquelle je recherche leur entreprise en tant que cliente sur Snowflake. Cela donne vraiment vie au pouvoir des données d'une manière que les expressions abstraites ne peuvent jamais faire. Et on se rend de plus en plus compte que l'IA est un outil indispensable pour transmettre les données à la bonne personne.

Et la plupart des équipes chargées des données profitent de ce moment car elles y voient un moyen de surmonter les arriérés interminables qu'elles ont accumulés depuis des temps immémoriaux. C'est un petit effet numéro un. Ce que Coco a fait pour nous d'une manière super native, c'est que l'intégralité de Snowflake, absolument notre équipe de vente, est native de l'IA. Ils se sentent beaucoup plus confiants quant à leur capacité à prendre en charge n'importe quel cas d'utilisation sur Snowflake, car la réponse à la plupart des problèmes qu'un client ou vous rencontrez est simplement de demander à Coco comment vous le résolvez.

Et dans la plupart des cas, il peut le résoudre tout seul. Nous voyons donc de nombreux clients, de nombreux partenaires, prendre en charge des migrations, réaliser des projets que nous n'aurions même pas imaginés lorsque nous avons écrit le code Cortex à l'origine. C'est la magie de ces agents de codage. Et, vous savez, d'une manière amusante, Coco facilite également la création d'agents et la valorisation des données elles-mêmes. Et c'est cette combinaison qui rend Snowflake si attrayant.

Et il ne s'agit pas simplement d'acquérir des clients. Pour les nouveaux logos que nous achetons, nous remontons cette métrique à 80 % de la consommation d'achat. Et nous le mesurons cohorte par cohorte, essentiellement en fonction des clients que vous avez acquis, disons en janvier. Quelle fraction d'entre eux consomme plus de 80 % de leur capacité d'achat, disons trois mois après leur mois d'achat. Et cet indicateur s'est très, très visiblement amélioré pour les nouvelles cohortes de clients que nous acquérons.

C'est le pouvoir de l'IA. Il est plus rapide de mener à bien les projets et de valoriser les données. Et c'est le volant qui, selon nous, est réellement à l'origine de l'accélération de l'ensemble de nos activités. Et à mesure que les modèles deviennent de plus en plus intelligents et que notre capacité à gérer un plus grand nombre d'objets de longue durée, c'est-à-dire des agents dans le cloud, continue de gagner en maturité, nous nous attendons à ce que ce volant s'accélère encore. J'apprécie la question.

Ryan McWilliams, analyste chez Wells Fargo

Merci

OPÉRATEUR

Merci. Notre prochaine question sera posée par Matt Hedberg de RBC Marchés des Capitaux.

Matt Hedberg, analyste chez RBC Marchés des Capitaux

Super, merci d'avoir répondu à ma question. Félicitations de ma part également. Je voulais m'appuyer sur la série de questions de Coco and CoWork. Il semble de plus en plus que les deux produits soient vraiment bien placés pour identifier l'entreprise moderne. Et, tu sais, Sridhar, tu as dit que tu l'utilisais tous les jours, que ton équipe commerciale l'utilise tous les jours. Et je suis juste curieux de savoir à quel point Coco est utilisé au sein de votre base de travailleurs du savoir, par exemple dans des domaines tels que les achats ?

Et est-ce la bonne façon de penser que Coco ressemble davantage à un bac à sable alors que certains de ces cas d'utilisation deviennent plus reproductibles, qu'ils peuvent être transférés à CoWork en tant que cas d'utilisation clés en main d'agents ?

Sridhar Ramaswamy — PDG

C'est la question préférée de Christian, alors je vais le laisser y répondre.

Christian Kleinerman — Vice-président des produits

Absolument La tendance que nous observons est que nous tirons parti de Coco et de ses collègues dans pratiquement toutes les fonctions et tous les processus commerciaux clés de Snowflake. Et nous en tirons parti non seulement pour améliorer la qualité et l'exhaustivité de nos produits, mais également pour interagir avec nos clients, en leur expliquant comment devenir un natif de l'IA. C'est ainsi que vous vous y prenez pour gagner en efficacité, et cela continue de s'accélérer et de s'informer mutuellement.

Brian Robins — Directeur financier

Et vous parlez de la profondeur avec laquelle il est utilisé par les travailleurs du savoir. Par exemple, dans mon organisation, nous l'utilisons pour le bureau des transactions, la fiscalité et la comptabilité, l'audit interne, le FP&A, la trésorerie. Nous avons donc plus de 150 Snowflake-on-Snow au sein de l'organisation où les gens utilisent Coco pour changer fondamentalement leur façon de travailler. Ainsi, l'adoption au sein de l'organisation financière est presque de 100 %.

Sridhar Ramaswamy — PDG

Et cela vaut pour toutes les fonctions.

Christian Kleinerman — Vice-président des produits

Absolument

OPÉRATEUR

Merci. Notre prochaine question sera posée par Koji Ikeda de Bank of America.

Koji Ikeda, analyste à la Bank of America

Salut les gars, merci beaucoup d'avoir répondu à la question. Vous avez donc décrit l'IA comme un multiplicateur structurel, car les clients utilisant l'IA consomment davantage sur l'ensemble de la plateforme Snowflake. Quelle est donc l'augmentation de la consommation des utilisateurs d'IA par rapport à celle des non-adoptants comparables ? Comment cela s'est-il développé dans les premières cohortes ? Et quelles preuves observez-vous, ou peut-être qu'est-ce qui vous donne l'assurance que tout cela reflète une consommation plus élevée au cours de la vie plutôt que des projets simplement abandonnés ?

Merci.

Sridhar Ramaswamy — PDG

Oui, je vais faire un premier montage et Brian ajoutera. Pour le moment, nous ne sommes pas prêts à partager les chiffres exacts de hausse, mais nous mesurons le comportement des cohortes. Et à mesure que l'adoption de Coco s'intensifie, que de plus en plus d'utilisateurs adoptent un compte et que de plus en plus de comptes adoptent eux-mêmes, l'effet est assez perceptible pour toutes les différentes cohortes avec lesquelles nous avons travaillé. Et ce qui nous donne la certitude qu'il ne s'agit pas simplement de projets avancés, c'est l'étendue et la profondeur des cas d'utilisation qui nous sont présentés.

Pour ce qui est de ce que les gens font avec Coco et ses collègues, cela leur permet d'effectuer des actions assez sophistiquées qui, auparavant, auraient nécessité des applications. Nos propres équipes de direction des ventes, par exemple, ont beaucoup expérimenté leur processus d'inspection pour savoir comment elles peuvent faire avancer leur entreprise. Et quelque chose comme ça aurait nécessité un logiciel spécialisé, un cycle de mise en œuvre de plusieurs trimestres, puis un déploiement par étapes.

De telles choses sont littéralement désormais l'affaire d'un responsable des ventes plutôt intelligent qui dit les choses en anglais et qui demande à CoWork de les traduire en ce qui ressemble à un produit. À cela s'ajoute le fait que nous discutons actuellement avec nos clients d'un ensemble de cas d'utilisation qui, honnêtement, n'auraient jamais été pris en compte auparavant. Qu'il s'agisse de l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement ou de systèmes de support bien meilleurs dans le cas de Sanofi, ou de bien meilleurs systèmes de détection des fraudes et des risques, c'est ce qui nous donne la certitude que l'IA est capable de faire pour Snowflake est à la fois vaste et approfondie.

OPÉRATEUR

Merci, merci, merci. Notre prochaine question sera posée par Brent Thill avec Jefferies.

Brent Thill, analyste chez Jefferies

Merci, Sridhar, pour Coco. C'est bien de voir 2 000 comptes ajoutés. Je suppose que lorsque vous commencez à voir maintenant, trimestre après trimestre, y a-t-il une différence en matière d'adoption ? Allez-vous obtenir de plus grands terrains, plus d'utilisateurs, une plus grande consommation dès le départ ? Y a-t-il quelque chose que vous observez qui soit une tendance depuis que le produit a été expédié ?

Sridhar Ramaswamy — PDG

Oui, je travaille avec l'équipe qui s'occupe essentiellement de la commercialisation. Il s'agit de l'équipe commerciale, en particulier du côté de l'ingénierie des solutions, de notre équipe de spécialistes, mais aussi de l'équipe produit. Et nous avons une méthodologie assez sophistiquée pour mesurer le taux de pénétration de Coco, qu'il s'agisse de passer en revue les termes juridiques ou d'identifier un ensemble d'utilisateurs quotidiens du produit qui vivent dans Coco. Nous avons notre propre pipeline pour savoir ce qui se passe aux différentes étapes de cette pénétration.

Mais plus important encore, nous disposons désormais d'une suite d'outils allant des conseils intégrés au produit dans Snowsight à des ateliers pratiques que nous organisons pendant trois heures avec nos clients. Et évidemment, nous avons beaucoup de clients. Nous ne pouvons pas faire de laboratoires pratiques avec chacun d'entre eux. Mais nous parvenons de mieux en mieux à adapter nos actions aux éléments qui produiront des résultats. Nous faisons également du bon travail en partageant les meilleures pratiques dans les différents cinémas du monde entier.

Tout cela ne fait que créer une dynamique vraiment positive. Et surtout, cela ressemble à un problème qu'il nous appartient de résoudre et de gérer à grande échelle, pour la simple raison que Coco fait en sorte que chaque chose qu'un client fait avec Snowflake soit plus rapide et plus efficace. C'est donc l'une des ventes les plus faciles que nous ayons faites à nos clients. Mais je suis également très heureuse de la façon méthodique et minutieuse dont nous faisons preuve pour favoriser l'adoption de Coco. Merci.

OPÉRATEUR

Merci. Notre prochaine question sera posée par Brad Zelnick de la Deutsche Bank.

Dan (pour Brad Zelnick), analyste à la Deutsche Bank

Hé, merci. Et voici Dan pour Brad. Félicitations pour ce beau trimestre. Je voulais peut-être revenir à une question précédente sur la neutralité ou l'optionnalité des modèles. Les modèles Open et Frontier étant désormais proposés, il y a peut-être une troisième étape autour de vos propres modèles, comme Arctic, qui pourraient être spécialement adaptés à la plateforme Snowflake. Je serais juste curieux de savoir quelles sont les dernières nouvelles en ce qui concerne vos ambitions en la matière et comment tout cela pourrait s'intégrer à la stratégie globale du modèle de Coco et Cowork.

Christian Kleinerman — Vice-président des produits

Oui, Christian, Brad, nous n'avons pas changé de cap, c'est-à-dire que nous n'entraînons pas de modèles pour les transformer en modèles de pointe, mais nous avons continué à développer des modèles de la famille Arctic pour des tâches plus spécifiques, plus limitées, que nous pouvons fournir une précision et une efficacité accrues. C'est ce que nous faisons dans certaines fonctions d'IA, nous le faisons pour une partie du traitement des documents, nous le faisons pour l'intégration, etc.

Nous allons donc continuer à faire ce type d'activité. Et comme vous le savez, le mélange et l'association de modèles fermés Frontier, de modèles à poids ouvert et de nos propres modèles avec des modèles affinés continueront de faire partie de la manière dont nous aidons les clients à livrer ou à obtenir ce qu'ils veulent, à savoir quel est le bon modèle pour la bonne tâche, qui donne les bons résultats et la meilleure efficacité.

OPÉRATEUR

Merci. Notre prochaine question sera posée par Alex Zukin de Wolfe Research.

Alex Zukin, analyste chez Wolfe Research

Salut les gars, merci d'avoir répondu à la question et félicitations pour ce trimestre exceptionnel. Je pense que peut-être, Sridhar, j'ai l'impression que nous n'en sommes qu'à ses débuts dans l'expérience des entreprises agentiques et que vous constatez déjà une inflexion assez significative. Et je suis consciente qu'il est peut-être trop tôt pour partager le type d'expansion de l'ARPU avec certains de ces premiers utilisateurs, mais vous avez parlé de l'accès à des priorités stratégiques plus larges, peut-être à des budgets plus importants. Peut-être pourriez-vous simplement nous parler de l'ampleur et de l'étendue des opportunités auxquelles vous êtes actuellement en mesure d'accéder, de les voir en termes de budget et peut-être de les intégrer.

Nous avons entendu des histoires vraiment passionnantes à propos de votre programme FDE et de l'intérêt exceptionnel qu'il suscite sur le marché, en particulier en ce qui concerne la vente basée sur les résultats. Alors, peut-être, donnez-nous un aperçu de cela.

Sridhar Ramaswamy — PDG

Oui, comme je le disais tout à l'heure, l'IA a considérablement réduit la distance entre la valeur commerciale perçue par quelqu'un, je veux dire celle d'une entreprise, et le parc de données qui s'y trouve. Et souvent, ce n'est pas aussi compliqué qu'il y paraît. Récemment, je discutais avec un gestionnaire d'actifs qui gère des dizaines de milliards de dollars d'actifs et il a un problème lorsqu'il reçoit un très grand nombre d'ensembles de données chaque jour. Ils possèdent un vaste portefeuille d'actifs et un ensemble de décisions qu'ils sont en train de prendre concernant les nouvelles mesures qu'ils pourraient prendre.

De toute évidence, cela est distribué à des centaines, voire à des milliers de personnes. Cette distribution efficace de l'information est essentiellement manuelle à cet endroit. Ce sont des feuilles de calcul qui circulent. Quelqu'un doit télécharger une feuille de calcul et mettre à jour un modèle qui se trouve probablement sur son ordinateur local. Nous discutons avec lui de la manière dont nous pouvons construire efficacement, comme un multiplexeur/démultiplexeur, les informations les plus importantes qui lui parviennent, et qui peut réduire considérablement à la fois leur rendement et leur exposition, car les modèles font simplement un bien meilleur travail dans ce type de travail.

Et ce n'est qu'une des nombreuses conversations que je finis par avoir, ce qui est assez remarquable pour une personne qui dirige efficacement une entreprise d'infrastructure de données. Nous avons également embauché un groupe de personnes exceptionnelles possédant une expertise sectorielle et capables de répondre à des questions simples sur les six principaux éléments qui feront la plus grande différence pour les résultats et les résultats d'une entreprise. Et y a-t-il une nouvelle perspective que nous pouvons leur offrir ?

Et c'est ce que fait l'équipe de Frontier Engineering. Il combine une connaissance des possibilités offertes par la plateforme de données dotée de harnais tels que Coco et Cowork, avec les connaissances spécifiques au secteur nécessaires pour obtenir des résultats significatifs pour nos clients. Nous avons parlé publiquement de la possibilité de travailler avec des personnes comme Sanofi dans le cadre de notre programme Frontier Engineering, mais il s'agit d'un domaine où l'adoption est vaste et approfondie. Nous aidons, par exemple, une grande institution financière à remanier efficacement sa stratégie numérique et de données et à l'adapter au monde moderne d'une manière qui soit très, très durable pour elle.

Et la confiance que nous avons à l'approche de ce type d'engagements ne réside pas simplement dans notre engagement à obtenir les résultats escomptés. De toute évidence, nous ne sommes payés que lorsque nous obtenons des résultats dans des situations comme celle-ci. Mais cela tient aussi au fait que Snowflake est une plateforme ouverte et bien comprise. Et par rapport à certaines personnes plutôt propriétaires où vous devez revenir vers elles une fois que vous avez obtenu le premier résultat, nous pouvons leur dire en toute confiance que leur équipe chargée des données est très, très capable de susciter un engagement accru dans les projets qu'ils ont réalisés et de tirer parti de ceux-ci.

C'est la combinaison de ces éléments, notre capacité à vraiment parler des résultats commerciaux, tout en les proposant sur une architecture propre, ouverte et bien comprise qui donne une belle apparence au client et le reste, qui me plaît le plus.

Alex Zukin, analyste chez Wolfe Research

Excellent, merci.

OPÉRATEUR

Merci. Nous allons répondre à notre prochaine question de Tyler Radke de Citi.

Tyler Radke, analyste chez Citi

Hé, merci, Sridhar. Je voulais vous demander votre point de vue sur certaines des initiatives que nous avons constatées de la part des entreprises SaaS traditionnelles qui s'associent à des LLM et qui sont devenues elles-mêmes de plus en plus une base de données, les LLM occupant en quelque sorte la couche d'interface utilisateur. Comment envisagez-vous que cela se passe ? Est-il judicieux que Snowflake prenne en charge une plus grande partie de ce système de données d'enregistrement ? Et comment prévoyez-vous l'évolution de ce chevauchement concurrentiel au fil du temps ?

Sridhar Ramaswamy — PDG

Je veux dire, la façon dont je pense à cela est qu'à mesure que les logiciels deviennent de plus en plus faciles à créer, ce sont les données et la sémantique qui prennent de plus en plus d'importance. Nous n'oublions pas que notre capacité à proposer de nouvelles valeurs à nos clients repose à la fois sur l'étendue des bases de données que beaucoup de nos clients possèdent sur Snowflake, et sur la puissance du harnais, qui utilise évidemment les meilleurs modèles. Je suis donc très, très constant depuis plus de deux ans dans ma conviction, dans notre conviction qu'il est essentiel de s'approprier l'expérience utilisateur.

Et nous considérons que Coco et Cowork sont fondamentaux pour notre avenir, car ils nous montrent, à nous et à nos clients, ce qui est possible. Mais d'un autre côté, nous comprenons que nous vivons dans un monde où nous devons jouer gentiment. Snowflake ne représente qu'une partie du parc logiciel global de nos clients. Nous proposons une interopérabilité à plusieurs niveaux, mais nous pensons que nos produits phares sont très importants pour notre avenir.

Christian Kleinerman — Vice-président des produits

Oui, j'ajouterai peut-être que l'idée que certains de ces fournisseurs d'applications deviennent des acteurs de bases de données n'est pas une nouvelle tendance. Et ce que nous entendons régulièrement de la part des DSI et des CDO, c'est que si j'utilise trois applications, je ne vais pas copier mes données sur trois plateformes différentes. Il est plus facile de les regrouper sur une seule plateforme centrale telle que Snowflake. C'est pourquoi nous avons établi des partenariats bidirectionnels sans copie avec bon nombre d'entre eux. Et nous voyons de nombreux clients aligner leurs parcs de données sur Snowflake.

Sridhar Ramaswamy — PDG

Oui, et nos investissements, dont Christian est le pionnier et le fer de lance avec l'équipe depuis très longtemps pour héberger des applications dans Snowflake, petites et grandes, nous positionnent également de manière exceptionnelle pour de nombreuses applications, pas seulement les applications analytiques, mais aussi les systèmes d'enregistrement, vous savez, opérationnels, qui peuvent être construits juste au-dessus de Snowflake. En interne, nous avons donc de nombreux projets, dont certains ne sont même pas connus de Christian et moi, des personnes qui créent des applications intéressantes à partir des données analytiques et des magasins opérationnels qu'ils mettent en place dans Snowflake.

Vous pouvez certainement vous attendre à en savoir beaucoup plus sur des sujets tels que les tables hybrides et Postgres, car ils constituent, selon nous, la base d'une nouvelle génération d'applications agentiques, dont certaines auront une interface utilisateur et d'autres non, en plus de Snowflake.

Tyler Radke, analyste chez Citi

Merci.

OPÉRATEUR

Merci. Nous allons passer à notre prochaine question de Dominic Jaffaji avec JP Morgan.

Dominic Jaffaji, analyste chez JP Morgan

Bonjour, merci d'avoir répondu à ma question et félicitations de ma part pour les excellents résultats obtenus ici. Je pourrais peut-être poser une question sur le guide annuel et essayer d'analyser l'augmentation du guide annuel entre les augmentations de base et l'IA. Je pense qu'au cours du dernier trimestre, vous avez mentionné que la majeure partie de l'augmentation indicative annuelle était due à Coco. Ce trimestre, cela semble beaucoup plus équilibré entre le cœur et l'IA. Et votre confiance dans la prévision d'une accélération de la croissance du chiffre d'affaires des produits semble également être beaucoup plus élevée.

Je me demande donc s'il y a quelque chose qui a fondamentalement changé au cours du trimestre en termes de consommation de produits de base de la part de vos clients, ce qui a entraîné cette augmentation de visibilité sur l'ensemble de l'année. Ou est-ce plutôt une question de visibilité après avoir passé environ la moitié de l'année à ce stade ?

Brian Robins — Directeur financier

Oui, c'est Brian. Merci pour la question. Nous basons nos conseils sur le comportement observé jusqu'à l'appel que nous recevons. Et, vous savez, ce que nous avons vu, c'est que nous avons parlé d'une sorte de Coco, de Cowork et de toutes les fonctions d'IA qui génèrent des affaires supplémentaires. Mais en plus des personnes qui les adoptent, ils développent également des activités au sein du noyau. Cela reflète donc la force que nous constatons dans nos produits d'IA ainsi que la force sous-jacente que nous observons dans leur cœur de métier.

OPÉRATEUR

Merci. Ceci met fin à la session de questions et réponses d'aujourd'hui. Je vais maintenant transmettre l'appel à Snowflake pour les remarques de clôture.

Sridhar Ramaswamy — PDG

Merci à tous. L'entreprise agentic fonctionne sur Snowflake. Nous venons d'atteindre une croissance de 37 % du chiffre d'affaires de nos produits d'une année sur l'autre, marquant ainsi notre troisième trimestre consécutif d'accélération tout en augmentant notre marge opérationnelle hors PCGR de 400 points de base d'une année sur l'autre à 15 %. L'IA a créé un puissant effet de volant sur l'ensemble de notre activité, renforçant la demande sur les plateformes, favorisant l'adoption de nos produits d'IA natifs et alimentant ainsi une consommation accrue dans l'ensemble de l'entreprise.

Et ce volant accélère grâce à cette force. Nous avons revu à la hausse nos prévisions de chiffre d'affaires des produits pour l'exercice 27 de plus de 500 points de base, pour atteindre une croissance de 36 % en glissement annuel. Nous exécutons nos tâches avec discipline et concentration et nous entrevoyons d'énormes opportunités à saisir. Merci.

OPÉRATEUR

Merci. Ceci met fin à l'appel d'aujourd'hui. Merci de votre participation. Vous pouvez maintenant vous déconnecter.

Avertissement : Cette transcription est fournie à titre informatif uniquement. Bien que nous nous efforcions d'assurer l'exactitude, cette transcription automatique peut contenir des erreurs ou des omissions. Pour les déclarations officielles de la société et les informations financières, veuillez vous référer aux documents déposés par la société auprès de la SEC et aux communiqués de presse officiels. Les déclarations des entreprises participantes et des analystes reflètent leurs points de vue à la date de cet appel et sont susceptibles d'être modifiées sans préavis.