研究文章 · 雪花（SNOW）
Snowflake（SNOW）：大型企業用量增加，人工智慧成本仍牽動毛利
某台系券商看好資料平台轉型，但人工智慧工作負載也增加運算成本；營運效率改善與毛利率壓力必須一起閱讀。 本文為第三方券商觀點、非本站建議；投資可能損失本金。
券商觀點卡
- 研究來源
- 某台系券商
- 報告日期
- 2026-09-04
- 第三方評等
- 買進
- 第三方目標價
- USD 450
- 資料性質
- 第三方券商觀點、非本站建議；評等與目標價是報告當時的判斷。
核心資料平台如何承接新需求
某台系券商九月四日報告，將 Snowflake 的成長重點放在大型企業資料使用量增加。企業已有資料、權限與治理規則留在平台內，導入新工具時可能傾向沿用同一環境，降低重新整合的負擔。這是券商對平台競爭力的解讀，不是所有企業都無法把資料移出的絕對結論。公司仍須證明新功能能在既有流程中產生效益，讓客戶願意增加用量，而不是僅靠宣傳人工智慧功能維持關注。
產品收入與總收入不能混在一起
報告列第二財季產品營收約十四點九億美元，年增百分之三十六點八；總營收約十五點四六億美元，年增約百分之三十五。調整後營業利益率百分之十五點三，每股盈餘零點六二美元。這些數據支持收入與效率改善，但產品收入不等於全部收入。來源也指出，雖然結果優於市場預期，總收入仍略低於該券商自己的模型。因此不能籠統寫成所有預期都被擊敗，必須交代比較對象。
大型客戶支出比新帳戶數更有意義
附件記載，過去十二個月支出超過一百萬美元的客戶有八百二十八家，年增百分之二十七；淨收入留存率為百分之一百二十六。這有助觀察既有客戶擴大使用，而不只是新增免費或小型帳戶。券商認為採購決策逐漸進入企業高階主管的核心營運預算，但這仍需續約與實際消費支持。即使客戶財務能力較強，也可能在預算檢討時優化運算支出，不能把大型企業客戶等同不受景氣影響的收入。
人工智慧增加營收，同時提高運算成本
來源指出，調整後產品毛利率由去年同期百分之七十六點四降至百分之七十四點七，全年指引進一步降至百分之七十四。原因包括第三方模型費用與高階運算資源成本，使快速成長的新工作負載初期利潤不如傳統資料倉儲。本文據此解讀，使用量增加與毛利率下降可以同時發生；公司需要模型選擇、開源架構與運算效率改善，才可能把更多需求轉成較佳利潤，而非只要人工智慧占比提高就必然更賺錢。
費用控管讓營業利益率仍能改善
報告表示，公司透過放緩招募及自動化控制費用，使費用增速低於收入，因而推升調整後營業利益率。管理層上修全年產品營收成長目標至百分之三十六，並將調整後營業利益率展望提高至百分之十四點五。這是公司的未來指引，不是全年已實現成果。本文認為，若需求維持而費用受到控制，營運槓桿有機會延續；但若研發或銷售資源不足影響產品競爭力，短期節費也可能換來較長期的成長壓力。
履約義務與消費量的節奏不相同
報告列剩餘履約義務約九十億美元，短期部分約四十八點六億美元，短期增速高於總額。管理層提醒續約更集中在第四季，券商則預期第三季可能先回升。這兩種描述並不等同：前者談合約季節性，後者對較早回升持較積極判斷。讀者應將合約簽署、使用量與收入認列分開觀察，不能因某季合約增速落後就直接判定需求衰退，也不能因年底通常有大單便先假設一定超標。
目標價與轉盈時間都不是保證
某台系券商維持買進與四百五十美元目標價，但附件前後每股營收估值參數不一致，本文不採用單一估值算式。管理層所稱後續財季一般會計準則轉盈，也仍是目標，不能與當前調整後獲利混用。主要風險包含同業與雲端平台競爭、客戶優化消費量、模型成本下降不如預期，以及合約認列時點波動。更可靠的驗證，是同時追蹤大型客戶支出、產品毛利及合約轉收入，而不是把新工具帳戶成長單獨當作投資理由。
常見問題
本文的財測是否已實現？
不是。公司指引及第三方券商預估均為報告當時的前瞻看法，實際結果可能不同；本文不是個人化投資建議，須留意價格波動及本金損失。
第三方券商觀點、非本站建議。本文依已授權報告原創改寫，未提供個人化投資建議。財務預估、公司規劃與目標價可能隨資訊更新而改變；投資價格可能上漲或下跌，過往績效不代表未來報酬，應依自身風險承受能力判斷。