连续两个财报暴涨！SNOW的天花板真被AI打开了？别着急，没看懂这点千万别下手！

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要说过去这几个月表现最好的软件股，Snowflake必然要排得上号。自四月份的低点以来，股价已经大涨了170%。不仅如此，公司居然在5月底那个40%大涨的财报过后，在8月底又来了一次20%的大涨。这种连续两个财报都暴涨的情况实属罕见，更重要的是，这很有可能已经意味着，公司的基本面可能已经发生了一个彻底的变化了。

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要说过去这几个月表现最好的软件股，Snowflake必然要排得上号。自四月份的低点以来，股价已经大涨了170%。不仅如此，公司居然在5月底那个40%大涨的财报过后，在8月底又来了一次20%的大涨。这种连续两个财报都暴涨的情况实属罕见，更重要的是，这很有可能已经意味着，公司的基本面可能已经发生了一个彻底的变化了。
但事实真的如此吗？Snowflake股价真要就此起飞了？最重要的是，在股价已经涨了这么多的背景下，现在的snowflake还值得追高吗？今天这期视频，咱们就通过分析这次snowflake的财报，来深度解答这些问题。视频的最后，我们美投团队也会给出这家公司最新的投资展望。
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一：最新财报亮点我们先快速看一下，SNOW 这个季度财报的具体情况。
首先是收入。第二季度产品收入 14.92 亿美元，同比增长 37%。这是连续第三个季度增速往上走，从 30% 到 34%，再到 37%。同时，公司给出的第三季度产品收入指引是 15.88 亿到 15.93 亿美元，同比增长 37% 到 38%。
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其次是经营效率。这个季度各项费用率同时下降：销售费用率从 33.9% 降到 31.6%，研发费用率从 20.4% 降到 20.0%，管理费用率从 5.5% 降到 4.8%。非 GAAP 营业利润率也因此从 11.9% 提高到 15.3%，一个季度提高了 3.4 个百分点。单看销售这一块，现在每 1 美元销售费用能换回 3.05 美元的产品收入，比上个季度提高了 8%。
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最后，有一个看上去不太好的点：这个季度的非 GAAP 产品毛利率降了，74.7%，比去年同期低了约 1.8 个百分点，全年指引也从 75% 下调到了 74%。
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毛利率的下降也不用过于担心，主要原因是低毛利率的 AI 业务增速更快，从而拉低了整体的毛利率。
为什么 AI 这部分的毛利率会更低？因为 Snowflake 的AI工具是按 credit 计费。也就是说，客户 AI 用得越多，它自己要扛的算力成本就越多。这个季度的产品收入同比增长 37%，而非 GAAP 的产品成本同比增长了 47%，成本确实跑在了收入前面。所以毛利率往下走，反映的是业务结构的变化，反而这个季度毛利率下降甚至可以说是好事，客户对 SNOW 的 AI 产品使用提高了，会给未来的增长打下基础。所以，SNOW 这个季度交出了一份非常漂亮的财报，最主要就体现在除了本季度的收入加速，全年的收入增速也上调，而且客户对 AI 的使用也再次提高。
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二：收入增长分析这次财报后，市场的反馈很好，股价大涨也验证了我们之前对SNOW的观点，无论是从 AI 产品使用人数，产品收入都证明了公司产品确实满足了客户需求。而且最新财报给出的下季度指引中，继续上调了收入指引。为什么公司管理层对未来的收入如此有信心呢？
那未来的收入增长来自哪里呢？接下来，我们继续深挖财报，来仔细分析这个问题。
增长来自哪里？
虽然财报里我们看到很多亮眼的数字，但是有一个指标的数字没变，那就是 NRR，跟上个季度一一样维持126%。NRR这个指标，它衡量的是同一批老客户，最近一年相比前一年多花了多少钱。
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所以，NRR 是观察 SNOW 的产品用户粘性最好的指标。而这个粘性也是SNOW 产品收入的最大来源。
我们可以按照上图中的几个时间点，对 SNOW 的客户做一个划分：
在 2024 年 8 月之前就已经在使用 SNOW 的客户，我们称其为“老客户”。
在 2024 年 8 月到 2025 年 8 月进入 SNOW 的客户，我们称其为“爬坡用户”，因为他们正处在“消费爬坡”阶段，但还没有像成熟客户那样稳定贡献收入“。
2025 年 8 月以后进入 SNOW 的客户，我们称其为“新客户”。
那么，这个季度 NRR 为 126% 的意思就是，“老客户”在 25 年 8月到 26 年 7 月之间的收入之和，是他们在 24 年 8 月到 25 年 7 月的收入之后的 126%。
而从目前财报的数据来看，24 年 8 月到 25 年 7月的产品收入之和为 39.3 亿美元，25 年 8 月到 26 年 7 月的产品收入之和为 52.1 亿美元。这样我们通过 NRR 可以得到目前增长中，“新客户”的产品收入贡献：52.1-39.3*1.26=2.6 亿美元，占最近一年产品收入之和不到 5%。
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这里我需要说明一下，这是个估算，不是 100%精确，但这个误差是比较低，具体过程比较复杂，我们就不在视频里叙述了，大家感兴趣可以去看文字稿最后的附录。
通过这个计算，我们确定了一件事，SNOW 当下的业绩，大头是“老客户”提供的的，“新用户”的意义不在当期收入，而在于两年后贡献收入。
这样SNOW 的收入增长结构就很明确了， 两年前进入的“老客户”提供的绝大部分收入，是 SNOW 整个公司收入的“基准”。“爬坡客户”和“新用户”向成熟用户转化的越快，SNOW 的增长可以在这个基准上越高效，公司增速就越高。
通过这个收入结构可以发现，“老用户”的收入是比较确定的，那新用户转化的效率是不是可以通过财报数据进行估算呢？
我们把公司从 25 年4 季度开始到最近的数据一起拉出来，按照刚才的方法全部计算一遍，可以看到公司新用户在进入公司后的四个季度贡献收入的情况，它体现了新用户想成熟客户转化的速度，这个差额越大，说明新用户越快的进入到成熟客户。结果显示这个速度的确是在加快的。
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这里的收入差额就是我们按照公布的 NRR 计算的实际产品收入和“老客户”按照 NRR 增长后的产品收入之差。差额占收入是指这个差额占过去 4 个季度的比例。注意，这些都是截至各季度的滚动一年数据，并不是单个季度的收入。
这个“新客户”的总金额在提升也有可能是由于客户数提升带来的，所以我们再把滚动四个季度 SNOW 的新增客户放进来，用收入差额除以新增用户数，就可以看到每个季度单个新增用户的平均消费金额。
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这个图就意味着 SNOW 不仅仅是客户在增长，但客户的消费金额也在同步提升。这是一个非常好的信号，因为很多公司为了吸引客户，往往通过各种营销手段，带来大量不那么“优质”的客户，而 SNOW 的客户可以在数量和质量上双双上升，这就让增长显得更加有份量。
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如果我们将这个差额再跟同比增长的金额相比，看看非“老客户”的收入对增长的贡献。
我们可以看到，从2026年第四季度到最新季度，这个差额连续从1.44亿美元，增加到1.86亿，再到2.58亿美元。单看金额增加，可能只是公司规模变大了，但它占产品收入的比例，也从3.23%升到了4.96%；占同比收入增量的比例，则从14.29%提高到了20.17%。也就是说，这部分差额不仅越来越大，在整体增长中的分量也越来越重。 
这意味着，“老客户”仍然在增加消费，但“新客户”的收入释放也在增强。尤其最近两个季度，NRR都维持在126%，但收入差额却继续扩大，这跟较新客户更快进入消费状态、或者进入平台后更快扩大使用的情况相吻合。上次我们提到，Snowflake正在缩短客户部署和迁移的时间，而AI也可能帮助客户更快开展数据项目。这次我们通过这个估计，量化了这种变化。公司的高效率确实在推动新客户更早贡献收入，从而带动了公司增长的加速。
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通过这部分分析，我们可以得到两个结论。
第一， NRR这个指标在近几个季度并没有太大提升，说明公司的“老用户”并没有出现消费爆发。虽然他们每年提供了很大的基础收入增速，但对于“加速度”的贡献非常低。
第二，新用户的收入爬升速度相比之前有了明显提升，是现在SNOW收入加速的主要来源。
所以，新老用户这两部分都是SNOW增长的重要因素，缺一不可。只是区别在于，“老用户”的增速是平稳的，他们并没有在 AI 浪潮下非常明显的进行额外消费。“新用户”的收入加速一方面是公司内部效率提升带来的更快爬坡，一方面可能是更积极的AI 消费。
回到最开始的问题，管理层为什么对未来增长那么有信心，收入再加速增长的空间在哪里？那基于前面的两个结论，我们可以从新老用户的角度来回来这个问题了。首先看“老用户”会不会加速增长？第二就看，“新用户”还有多大空间？
对于第一个问题，我们不是很乐观。因为过去几个季度，“老用户”的 NRR 并没有什么波动，一共只涨了1个百分点，说明他们并没有大规模建立“AI”的消费场景。一个可能的原因就是，他们在两年前选择 SNOW 的时候，并没有现在这套AI 产品，所以他们可能也不是冲着 AI 来的，现在 的AI工具 对他们来说，可能需要更久的时间来适应。但这不是说他们对公司增长不重要。相反，由于“老用户”的稳定性，它是公司增长的“基准”。
对于第二个问题，这是我们的分析焦点，这部分客户越来越多是公司推出 AI 产品后成为公司客户的，那按理说，他们应该会更多体现公司AI 产品效果的群体，而这部分群体的收入会在未来 1-2 个季度释放，而这是决定SNOW是否可以继续“超预期”的核心。
我们再把“新用户”空间的问题拆解一下，看看到底是因为进来的客户更多了，还是每个进来的客户贡献了更多消费？客户更多，说明销售和迁移的效率在提高，这里还是效率提升的原因居多；每个客户更值钱，就可能不仅仅是效率的提升，还建立了新的消费场景。
我们先从客户数量看。这个季度公司净增了 692 家客户，比去年同期高三成。把上半年合起来看，今年两个季度一共净增 1309 家，去年同期是 976 家，多了 34%。所以，看起来客户数量的增长还在加速。
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再看客户消费额，这个问题我们前面就讨论了。新进客户的人均年收入已经从2025 年的6.2 万增长到了最新的接近 10 万。单个新客户消费额的提升也非常明显。
所以，新客户增长空间的答案就是，用户数和用户消费量变一起上升。
我们再深挖一步，新客户AI消费量上升更多是来自内部效率，还是有了更多的AI消费场景呢？如果是效率提升，那空间可能相对有限；但如果是更多的AI消费场景，那SNOW的天花板就被无限打开了。
我们可以假设两种情景。
第一个场景是，AI 对 SNOW 的意义就局限在内部效率提升，而客户并没有持续买单公司 AI 产品或者建立持续的消费场景。
第二个场景就是，在内部效率提升的同时，客户对 AI 产品非常满意，确实建立了可持续的消费场景。
我们之所以把内部效率提升作为两种情况的共同点，是因为无论是最开始的单位美元销售收入产生的产品收入 ，还是我们拆分出来的新用户产品爬坡加速，都证明了公司的内部效率是确实得到提升的，目前有点模糊的是“新用户”产品消费的发展路径。
如果是第一种情况，客户没有持续的 AI 产品消费场景，那么其实这不会影响 SNOW 的增长大头，因为老客户仍然在，公司的增长基座在没有 AI 产品的时候也提供了很高的增速。那么只是说公司未来的“加速度”可能会有很大损失。
如果是第二种情况，客户确实建立了新的消费场景，会持续的贡献收入。那么我们未来会看到之前计算的差额会加速上升，因为被 AI 吸引进来的新用户一方面进入了更高的消费阶段，另一方面额外的 AI 服务也会刺激更高的产品消费，两者叠加应该让这部分差额出现很大提升。
但很遗憾，这个问题从目前的信息中，我们很难得到明确的答案。但这会未来我们重点研究的问题。
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三：投资观点 到这里，关于SNOW财报的客观分析就说到这。最后，咱们再来聊聊，在做完这轮分析之后，我们对SNOW的一些主观看法。
就前面两点场景的估计，我们认为更有可能的还是第二种情况，也就是SNOW的客户是能够建立起一些常规的AI消费场景的。
这首先是因为，本次财报的毛利率下降这个数据就已经证明了AI消费是有需求的。
而在用户端的变化上，公司在推出现在的 AI 产品之后，增长还是在加速的，而新增的这部分用户必然是有AI需求的。只不过新用户在 SNOW 的消费是有一定爬坡期的，所以目前从收入层面看还不太明显。
最后则是效率本身。之前我们已经比较认可 AI 提高了 SNOW 团队的效率，那 SNOW 的客户大概率也可以做到这点，只不过这个过程可能会慢一点，毕竟AI Adoption是一个相对缓慢的过程。
所以根据以上三点来看，我们还是认为，Snowflake的客户未来还是更有可能大规模地去建立AI消费场景的。我们也相信，snowflake会在未来的财报中进一步去证明这一点。一旦这一点得以实现，那么未来公司的增长、业绩，就都有保障了。而这，就是我们对于未来这家公司最核心的观点。
当然了，以上依然是我们的推论，最终的结果肯定还是需要去验证的，但不管怎么说，现在市场已经朝着这个方向去定价了。我们在做调研的时候也已经意识到，市场对snowflake主流的观点，其实和我们目前的分析是比较接近的，而且基本上都认为snowflake是属于AI受益股。
往后，我们也相信这个逻辑可以持续下去，而因此，snowflake的估值大概率也会支撑住。毕竟，SNOW未来收入的天花板就打开了，而且充满了想象力。
在这个背景下，我们认为公司到27年依然可以维持住现在18倍PS的估值。在业绩上，目前根据Bloomberg数据来看，现在市场认为公司在27自然年的收入能达到80亿。在此之下，我们得到27年公司的总市值为1440亿美元，对应目标价是412美元。这个价格距离现在的股价还有25%的上涨空间，也比较好地反映了我们对于snowflake后市的看法。因此，美投团队维持对SNOW的Strong Buy评级，对于公司未来的股价表现依然保持信心。
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文字稿附录2024/8 到 205/7 这四个季度的产品收入我们记为 P1，2025/8 到 2026/7 这个四个季度的产品收入记为 P2。
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然后 将 2024/8 之前的用户收入，记为 a1；2024/8 到 205/7 新进入的用户收入记为 b1。那么我们 A 收入可以分解为 P1=a1+b1。
2024/8 之前的用户贡献，记为 a2； 2024/8 到205/7 新进入的用户贡献，记为 b2；2025/8以后进入的用户收入，记为 c2。所以，P2 也可以分解为 P2= a2+b2+c2
我们的估计差额是 P2-1.26*P1=（a2+b2+c2）- 1.26*(a1+b1)，所以移项之后可得：
P2-1.26*P1=(a2-1.26*a1) + (b2-1.26*b1) + c2
我们知道根据 NRR 的定义 a2 就等于 1.26*a1，同时，b2-1.26*b1 是一个相对整体比较小的量，因为 b2，b1 是新用户前两年的收入，本身数值较小，相减之后相对于总体的影响更小，所 P2-P1 的差额可以近似的看为最近 4 个季度新进入用户的收入。