AI 도입 확산 사이클에서 스노우플레이크, 실적 발표에서 기대치 상회

스노우플레이크(SNOW)가 매출 30% 성장과 사상 최대 4억 달러(약 4억 달러) 규모 계약을 발표했습니다. AI 수요가 빨라지는 가운데, SNOW가 AI 생태계(처음부터 끝까지의 흐름)에서 어디에 있는지, 그리고 왜 CFD(차액결제거래) 기회가 될 수 있는지 살펴봅니다.

기업용 AI를 가능하게 하는 소프트웨어 회사

많은 투자자는 엔비디아를 반도체(칩)로, 아마존·마이크로소프트·구글을 클라우드로 알고 있습니다. 하지만 그 사이에서 중요한 역할을 하는 스노우플레이크(SNOW)에 대한 언급은 상대적으로 적습니다. 스노우플레이크는 대형 클라우드 인프라(서버·데이터센터)와 그 위에서 돌아가는 AI 애플리케이션(서비스) 사이에 있는 ‘데이터 플랫폼(데이터를 모으고 정리·관리·분석해 쓰게 하는 기반 소프트웨어)’입니다. 현재 기술 업계에서 스노우플레이크의 위치는 매우 독특합니다.

데이터가 AI의 ‘원재료’라면, 스노우플레이크는 그 원재료를 다루는 작업장(현장)을 제공합니다.

AI와 데이터에서 스노우플레이크의 핵심 제품과 기능

• 데이터 엔지니어링(데이터를 모으고 정리해 쓰기 좋게 만드는 작업) — 컴퓨팅(계산 자원)과 저장소(데이터 보관)를 분리해, 매우 큰 규모(페타바이트급: 수백만 GB 수준)의 데이터도 빠르게 조회(쿼리: 데이터베이스에 “이 조건의 데이터를 달라”고 요청하는 것)할 수 있게 합니다. 브론즈 → 실버 → 골드 파이프라인(원본→정제→분석/활용용으로 단계적으로 다듬는 과정) 전반에서 구조화 데이터(표처럼 정리된 데이터)와 비정형 데이터(문서·이미지·로그처럼 형태가 일정하지 않은 데이터)를 처리합니다. 고객은 사용한 만큼(컴퓨팅·저장·데이터 전송) 비용을 냅니다.
• 분석(Analytics) — 클라우드 네이티브(처음부터 클라우드에서 쓰도록 만든) 데이터 웨어하우스(기업 데이터를 한곳에 모아 분석하는 저장소)를 제공하며, BI(비즈니스 인텔리전스: 매출·고객 등 경영 지표를 분석해 의사결정을 돕는 도구), 데이터 사이언스(통계·머신러닝으로 데이터에서 의미를 찾는 일), 예측(포캐스팅), 실시간 리포팅을 큰 규모로 지원합니다. 기업의 분석 업무를 돌리는 핵심 엔진입니다.
• AI — Snowflake Intelligence(AI 에이전트 프레임워크: AI가 정해진 목표에 따라 여러 단계 작업을 수행하도록 만드는 틀)와 Cortex AI는 기업이 관리(거버넌스: 접근 권한·규칙·감사 기록 등 데이터 관리 체계)되는 데이터 위에서 AI 기반 앱을 만들고 실행하게 합니다. 데이터 이동이나 복제 없이(여러 곳에 같은 데이터를 만들어 두지 않고) 처리해 위험과 비용을 줄입니다. 2026 회계연도(FY2026) 4분기(Q4)에는 채택(도입)이 직전 분기 대비 2배 늘어 활성 계정 2,500개를 넘었습니다.
• 애플리케이션 & 협업 — AWS, Azure, Google Cloud 사이에서 데이터를 ‘복사하지 않고’ 안전하게 공유(크로스 클라우드 데이터 공유: 서로 다른 클라우드 간 공유)할 수 있습니다. 2026년 1월 기준 고객의 40%가 활성 공유 연결(공유 엣지: 공유 관계가 실제로 연결돼 있는 상태)을 갖고 있으며, 마켓플레이스 등록 3,678개로 전년 대비 21% 증가(YoY: year-over-year)했습니다.

스노우플레이크 FY2026 4분기 실적

스노우플레이크는 2026년 2월 25일 발표한 FY2026 4분기(Q4) 실적에서 거의 모든 항목이 시장 예상치를 웃돌았습니다. 시간외 거래(after hours: 정규장 마감 이후 거래)에서 주가가 5% 넘게 올라, 실망 우려에 대한 안도와 기대가 반영됐습니다. 특히 발표 전까지 AI 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 의심과 주가 압박이 컸던 점을 감안하면 의미가 큽니다.

핵심 실적·성장 포인트:

• Non-GAAP(일회성 비용 등을 빼 실제 사업 흐름을 보려는 지표) 영업이익률 10.5% — 전년 대비 400bp+ 개선(bps: 베이시스 포인트, 1bp=0.01%p)
• FY2027 이익률 가이던스(회사 실적 전망치) 12.5%로 상향
• 주식보상비용(직원 보상으로 주식을 주며 발생하는 비용) 감소 추세가 뚜렷함
• 재무 관리(비용·수익 관리) 강화 흐름이 점점 자리 잡는 모습
• 신규 고객 증가와 기존 고객 사용 확대가 맞물리며 1,000만 달러 수준 지출 고객이 늘어남(큰손 고객 지표)
• 장기 성장을 위해 운영 체계(프로세스·비용 통제)를 더 엄격히 유지

출처: Snowflake Investor Relations — FY2026 4분기 & 연간 실적 발표 자료

특히 시장이 주목하는 지표인 RPO(Remaining Performance Obligations: 이미 계약됐지만 아직 매출로 잡히지 않은 “남은 계약 금액”)는, 기업들이 더 큰 규모로 더 오래 쓰는 계약을 늘리고 있음을 보여줍니다. 이는 AI 업무(워크로드: 시스템이 처리해야 하는 작업량) 영향이 큽니다.

이번 보고서에서는 앤트로픽(Anthropic), 구글 클라우드, 오픈AI와의 협력 확대를 강조하며, AI 경쟁에서 스노우플레이크의 핵심 역할을 부각했습니다. 또한 아직 공개되지 않은 파트너와의 4억 달러 이상 규모의 대형 계약도 뒷받침했습니다.

플랫폼과 소프트웨어의 유망한 변화

스노우플레이크는 플랫폼이 크게 바뀌는 과정에 있습니다. 과거에는 데이터 웨어하우스(분석용 데이터 저장소) 중심이었지만, 이제는 기업이 AI 에이전트(목표에 맞춰 여러 작업을 자동으로 수행하는 AI)와 업무 흐름(워크플로: 단계별 작업 절차)을 운영하는 층으로 빠르게 확장되고 있습니다. Snowflake Intelligence와 Cortex Code가 대표 제품입니다. 개발자가 스노우플레이크의 관리되는 데이터 환경(권한·규칙이 적용된 안전한 환경)에서 바로 상용(프로덕션: 실제 서비스 운영) AI 앱을 만들 수 있게 해, 여러 도구를 이어 붙일 때 생기는 복잡함과 위험을 줄입니다.

기술·AI 시장에서의 스노우플레이크

스노우플레이크는 AI 흐름(파이프라인)에서 어디에 있을까?

스노우플레이크의 전략적 가치를 이해하려면 AI 전체 구조(스택: 아래에서 위로 쌓이는 기술 구성)를 떠올리면 도움이 됩니다.

AI 서비스는 결국 다음과 같은 단계(흐름)를 거칩니다.

스노우플레이크는 세 번째 층에 있습니다. 클라우드 인프라와, 그 위에서 데이터를 쓰는 AI 모델(학습·추론을 하는 핵심 AI) 사이에 위치합니다. 기업 데이터가 깨끗하고(정확·일관), 접근 가능하며(필요한 사람이 쓸 수 있고), 잘 관리(거버넌스)되지 않으면 AI 모델은 신뢰하기 어려운 결과를 내기 쉽습니다. 스노우플레이크는 이 문제를 해결하는 층입니다. 스노우플레이크는 모델을 만드는 회사가 아니라, 모델을 기업 규모에서 ‘쓸 수 있게’ 만드는 회사입니다.

AI 구조에서 스노우플레이크와 다른 기업들

스노우플레이크는 AI·클라우드 분야에서 독특한 위치에 있지만, 성장 속도는 AI 경쟁의 다른 참여자들, 특히 기존 클라우드 대기업과 특정 분야에 집중한 AI 기업의 영향도 받습니다. 이런 환경에서 스노우플레이크가 마주한 기회와 어려움을 살펴봅니다.

클라우드 대기업: 경쟁 속 성장 기회

스노우플레이크는 가장 강력한 경쟁자들이 제공하는 클라우드 인프라 위에서 돌아갑니다. 즉 주요 클라우드 기업들의 데이터센터(서버가 모여 있는 시설)가 스노우플레이크 플랫폼을 움직입니다. 이 구조는 쉽게 바뀌지 않는 강점이기도 합니다.

그래서 스노우플레이크의 성장은 이들 클라우드 데이터센터 확장과도 연결됩니다. 동시에 기업의 IT 예산(지갑 점유율)을 놓고 각 기업과 경쟁합니다.

그럼에도 스노우플레이크는 데이터 관리(거버넌스)와 쉬운 연결(통합: 여러 시스템을 잘 이어 붙이는 것)에 강점이 있어, AI 시장 변화 속에서 유리한 위치를 가질 수 있습니다.

• 클라우드 중립: 스노우플레이크는 여러 클라우드에서 그대로 쓸 수 있어, 기업은 특정 회사 한 곳에 묶이지 않고 선택할 수 있습니다.
• 벤더 종속(락인) 회피: 많은 대기업은 한 ‘초대형 클라우드 사업자(하이퍼스케일러: 대규모 클라우드 제공사)’에 모든 데이터를 몰아주길 꺼립니다. 스노우플레이크는 특정 클라우드에 치우치지 않은 대안이 될 수 있습니다.
• 한 분야 집중(퓨어 플레이): 마이크로소프트나 구글과 달리, 스노우플레이크는 데이터·AI 플랫폼에 사업이 집중돼 있어 기능 개선 속도와 깊이가 강점이 될 수 있습니다.

여러 환경에서 동작하는 이 플랫폼(클라우드에 덜 묶인 구조)은 어떤 AI 모델 제공사를 쓰든 기반이 될 수 있으며, 시장 점유율 확대도 노릴 수 있습니다.

CFD 주식 트레이더에게 클라우드 대기업은 안정적이지만, 기업이 너무 크고 사업이 분산돼 있어 단일 제품 성과가 주가를 크게 흔들기 어렵습니다(가격 변동 폭이 제한적일 수 있음).

반면 SNOW는 데이터 플랫폼에 집중된 회사라 기업의 AI 도입 사이클(도입이 늘고 줄어드는 흐름)에 더 직접적으로 영향을 받습니다. 따라서 추세(모멘텀)가 형성되면 움직임도 더 커질 수 있습니다.

스노우플레이크 vs 데이터독: 핵심 데이터 vs 모니터링

특정 분야 기업을 볼 때는 핵심 차이를 이해해야, 어떤 AI 변화에서 누가 더 유리한지 판단하기 쉽습니다. 분석가들은 데이터·AI 인프라 관점에서 스노우플레이크와 데이터독을 비교하지만, AI 흐름에서 역할이 다릅니다.

정리하면, SNOW가 기반을 만들고, DDOG는 그 위에서 돌아가는 것이 문제 없이 돌아가는지 감시합니다. AI 흐름에서 스노우플레이크는 데이터의 중심축이고, 데이터독은 흐름이 조용히 멈추지 않게 지켜보는 역할입니다.

트레이더에게 이 차이는 중요합니다. SNOW 매출은 AI 작업의 양과 복잡도(처리해야 할 데이터·연산이 늘수록 증가)에 더 직접적으로 연결되는 반면, DDOG 매출은 모니터링하는 클라우드 시스템이 얼마나 넓게 깔려 있는지(도입 범위)에 더 가깝습니다.

기회가 될 수 있는 종목

AI 투자 이야기는 결국 흐름(파이프라인)입니다. 칩이 연산을 가능하게 하고, 클라우드가 이를 올려 운영하며, 데이터 플랫폼이 입력 데이터를 관리·제공하고, AI 모델이 결과를 만듭니다. 스노우플레이크는 클라우드와 데이터가 만나는 지점에서 기업 정보를 AI가 쓸 수 있는 형태로 바꿉니다. FY2026 4분기 실적은 AI 전환이 ‘계획’이 아니라 사용량 지표(소비 지표: 고객이 실제로 얼마나 쓰는지)에 반영되고 있음을 보여줍니다.

리스크도 봐야 합니다. 경기(거시경제) 상황이 나빠지거나 디지털 전환 예산이 늦어지면 AI 관련 작업이 더 천천히 늘 수 있습니다. 스노우플레이크는 사용량 기반 과금이라 사용이 줄면 매출 성장도 바로 영향을 받습니다. 또 비용이 오르면(예: AI 작업이 더 많은 자원을 요구) 이익률이 눌릴 수 있어 주의가 필요합니다.

AI 수요가 더 빨라지든, 경기 변수로 흔들리든 스노우플레이크는 AI 생태계에서 중요한 역할을 합니다. 이런 회사는 꾸준히 관찰할 가치가 있습니다. 트레이더 관점에서 SNOW는 성장 잠재력과 함께 수익성(이익을 내는 힘) 과제가 공존합니다. 대형 기술주에 비해 작아 보일 수 있지만, 적극적으로 거래하는 데 필요한 변동성도 나타날 수 있습니다.

VT Markets에서는 SNOW를 CFD 주식으로 제공해, 주식을 보유하지 않고도 가격 변동을 거래할 수 있습니다. 더 자세히 보려면 AI가 기술주를 어떻게 바꾸고 있는가를 확인해 보세요.

빠른 질문

• 스노우플레이크는 어떤 회사인가요?
  
  스노우플레이크는 AI 회사가 아니라, 클라우드 기반 데이터 플랫폼입니다. AI 모델을 학습·배포(서비스에 적용)하려면 정리되고 관리되는 데이터가 필요한데, 스노우플레이크가 그 기반을 제공합니다.
  
• 스노우플레이크는 AI 생태계에 어떻게 들어가나요?
  
  스노우플레이크는 데이터를 한곳에 모아 관리하고, AI 모델이 접근해 쓰기 쉽게 만듭니다. 다른 AI 도구들과도 연결(통합)해 데이터가 원활히 흐르도록 돕습니다.
  
• AI, 기술, 데이터는 어떤 관계인가요?
  
  AI는 데이터를 학습 재료로 쓰고, 기술(컴퓨팅·소프트웨어)은 데이터를 처리할 힘을 제공합니다. 데이터 인프라(데이터를 저장·관리·전달하는 기반)와 연산 능력이 결합돼야 AI가 제대로 작동합니다. 이 관계는 칩 → 클라우드 → 데이터 → AI → 애플리케이션으로 이어지는 흐름으로 연결됩니다.
  
• VT Markets의 자산으로 AI 구조를 만들 수 있나요?
  
  VT Markets의 데이터, API(API: 프로그램이 서로 데이터를 주고받는 연결 규칙), 실시간 시세 정보는 자동매매나 예측 모델 같은 AI 시스템 구성에 활용할 수 있습니다. 핵심은 깨끗한 실시간 데이터를 모으고, AI 알고리즘(문제를 푸는 규칙)으로 처리한 뒤, 그 결과를 거래 의사결정에 쓰는 것입니다. 주식·원자재·가상자산 같은 다양한 데이터로 모델을 학습하고 전략을 최적화해 데이터 기반 판단을 돕습니다.
  
• 왜 스노우플레이크 CFD가 거래 기회가 될 수 있나요?
  
  스노우플레이크 CFD를 거래하면 주식을 직접 사지 않고도(보유 없이) 회사 성장 흐름, 특히 AI 도입 확대에 따른 클라우드 데이터 서비스 수요 증가에서 가격 변동 기회를 노릴 수 있습니다. AI·머신러닝(데이터에서 패턴을 학습하는 기술)·빅데이터 분석(매우 큰 데이터를 분석) 수요가 커질수록 스노우플레이크 같은 플랫폼이 유리할 수 있습니다.

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