Snowflake于当地时间2月28日公布了截至2024年1月31日的2024财年第四季度及全年财务业绩。在业绩指引不及预期的同时，Snowflake又宣布另一项重磅消息——首席执行官Frank Slootman卸任，由原人工智能高级副总裁Sridhar Ramaswamy担任，同时，Slootman将继续担任董事会主席。

有关Snowflake上一次高层权利的交替，仍记忆犹新，而此次高管变动，也在表明Snowflake需要新一轮战略变革。不过，投资者带来了不好声音：Snowflake股价当天暴跌23%至175美元。在此之前，Snowflake市值已达到750亿美元。

另一方面，Snowflake面临市场竞争对手的挑战和客户考验，包括Amazon Redshift、Google BigQuery、Oracle Database、Azure Synapse、Databricks等云数仓同行，他们也在紧锣密鼓筹备如何推动生成式AI实现业务增长。

关键财务指标一览

财报显示，Snowflake第四季度总营收实现7.75亿美元，同比增长32%；产品营收实现7.38亿美元，同比增长33%；产品营业利润实现5.45亿美元，非GAAP产品毛利实现5.76亿美元；营业亏损达到2.76亿美元，高于上一年四季度的2.40亿美元，非GAAP营业亏损7100万美元，调整后营业利润率为9%；经调整后自由现金流3.44亿美元，利润率为42%。

在全年业绩方面，2024财年Snowflake产品营收实现26.7亿美元，同比增长38%；非GAAP调整后自由现金流为8.1亿美元，同比增长56%。

目前Snowflake拥有461家过去12个月产品收入超过100万美元的客户，以及691家福布斯全球2000强的客户，同比增长39%和8%。

对于2025财年预期，Snowflake表示第一季度产品营收将在7.45亿美元至7.5亿美元之间，低于分析师预期的7.59亿美元。此外，Snowflake表示，第一季度调整后营业利润率为3%，而分析师预计为7.2%。

整体来看，自2020年上市财报公布以来，Snowflake收入业绩和客户增长一路走高，但问题是，增速方面正在悄悄下滑。

以衡量SaaS业务健康度的关键指标——净留存率（NRR）为例，NRR超过100%意味着公司销售超过流失的部分，百分比越高意味着付费客户贡献收入越高，而Snowflake最高曾达到178%。而本季度Snowflake的NRR实现NRR为131%，这一数字已经连续7个季度下滑。

数据与AI

在此之前，高盛将数据和大模型视为Snowflake在生成式AI领域的两大机遇，因为Snowflake提供了使非技术人员通过对话交互即可访问所有数据的路径。

这也与下一任CEO Sridhar Ramaswamy所擅长的领域密切相关——人工智能。据悉，Ramaswamy此前就负责Snowflake人工智能业务，从其过往经历来看，相继担任过谷歌广告部门SVP，消费者搜索引擎初创公司Neeva（2023年6月以1.85亿美元被Snowflake收购）创始人。简言之，Snowflake在收购Neeva后，还将CEO的位置也交由Neeva创始人，颇有点戏剧性。

而Slootman曾带领ServiceNow成功IPO，在辞去ServiceNow首席执行官后于2019年接管了Snowflake，并在2020年又带领Snowflake上市，后者成为有史以来最大的IPO。对此次离任，现年65岁的Slootman表达的想法是“为更优秀的人才腾出空间。”在一份声明中，Slootman表示：“没有人比Sridhar更适合带领Snowflake进入下一阶段增长，并抓住人工智能和机器学习的机遇。”“他是一位富有远见的技术专家，在经营和扩展商业方面有着良好的经验。”

在电话会议中，Ramaswamy表达出对利用生成式AI的长远计划，“过去一年一直关注如何实现企业数据访问的民主化，让更多人快速获取数据并从中得到价值，我认为数据应用和人工智能存在巨大机会，未来将致力于此。”

在去年6月的年度用户大会上，Snowflake宣布推出Document AI（私人预览版），一项基于Applica（被Snowflake收购）在生成式AI领域的创新，可帮助用户理解文档，并将非结构化文档转换为结构化内容。企业用户可以通过示例数据训练模型，从扫描的PDF文档中提取如发票金额和合同条款等内容，并借助可视化界面和自然语言交互对结果进行微调。这个过程中，客户已经基于Snowflake系统存储了非结构化文档。

接下来，Snowflake还计划推出私人预览版的Snowpark容器服务，从Data Cloud内部运行Nvidia NeMo，推出Snowpark模型注册表以实现MLOps等。

十年前，Snowflake的创新性在于，旨在解决数据管理中包括遗留系统、孤岛、成本和复杂性的问题。比如孤岛问题一部分源自技术限制以及内部组织管控等。为此，Snowflake利用云的弹性，并通过存储分离计算技术改造，允许用户高速存储和访问大量数据。这种做法实际上带动了后来的云数仓的创新潮流。而现在Snowflake有意推动生成式AI实现增长，交由新的技术带头人或许是最佳方式。

客户市场的挑战

不过Snowflake还需要面对客户自身对成本管理的不满。

上面讲到Snowflake产品收入板块。区别于Salesforce等软件订阅式模式，Snowflake主要根据平台产品消耗确认收入（主要包括计算、存储和数据传统资源，这些资源由客户在平台上作为单一集成产品消耗），而不是根据合同条款金额和期限。但由于客户的使用灵活性，很多情况下会超出其原合同容量或期限，因此在给定期间内确认的产品收入金额是判断客户满意度和产品价值的主要指标。

但这种“即用即付”的模式并不是对所有客户都那么友好，特别是初创公司。这种“意想不到的费用清单”，导致客户从现有平台迁移新的业务持谨慎态度。事实上，这一计费模式带来的不可预测性，在早先就有业内评论会引发华尔街看衰。

在Register的报道中，有这样一则事例：2021年9月Snowflake宣布进军金融服务市场。相较于Teradata等传统数仓产品在吞吐、计算、存储等方面的有限容量，这是有保证的已知成本，但Snowflake却无法解释清楚每月的成本清单，甚至下月的清单有哪些也不清楚，这种成本的不可预测性对使用Snowflake的企业客户而言无疑会非常痛苦。

为此，Snowflake也在有意优化客户成本开支。美国著名生鲜配送平台Instacart在2020年、2021年、2022年分别向Snowflake支付了约1300万、2800万和5100万美元，到了2023年这一支出数字预计降至1500万美元。

不过外界指出，Instacart支出成本的骤降可能是减少了对Snowflake产品的使用。这或许将成为当下所有云数仓产品所面临的实际问题。

（本文首发钛媒体APP 作者｜杨丽，欢迎添加作者leeyangamber交流）