Штучний інтелект

Акції Snowflake зросли майже на 98% завдяки ШІ-агенту Cortex Code

D

David Prior

3 хв читання

Концептуальна ілюстрація, що відображає вплив ШІ-агента для кодування на обробку даних та зростання в хмарному середовищі

Значне зростання акцій та фінансові показники

Акції Snowflake (NYSE: SNOW) зросли приблизно на 98% за три місяці, піднявшись зі $142.56 до $282.90. За той самий період індекс S&P 500 показав зростання лише на 2.5%. Водночас, великі хмарні компанії, такі як Microsoft, Amazon та Alphabet, демонстрували падіння.

Це зростання було зумовлене квартальним звітом за перший фінансовий квартал 2027 року, який суттєво змінив уявлення інвесторів про траєкторію зростання компанії. У цьому звіті, опублікованому наприкінці травня, дохід від продуктів склав $1.334 мільярда, а річний темп зростання прискорився до 34%, порівняно з 30% у четвертому кварталі 2026 року та 26% роком раніше. Чисте утримання доходу зросло до 126%, а не-GAAP операційна маржа збільшилася більш ніж на 300 базисних пунктів у річному обчисленні, досягнувши 12%.

Cortex Code як ключовий драйвер зростання

Керівництво компанії підвищило прогноз доходу від продуктів на 2027 фінансовий рік до $5.84 мільярда, що становить 31% зростання, порівняно з попереднім прогнозом у 27%. Також було підвищено прогноз не-GAAP операційної маржі на весь рік з 12.5% до 13.5%. За власним поясненням компанії, найбільшим єдиним драйвером цього підвищення прогнозу став Cortex Code – її ШІ-агент для кодування.

Важливо зазначити, що три місяці тому, під час звіту за четвертий фінансовий квартал 2026 року наприкінці лютого, керівництво прямо заявляло, що Cortex Code не може бути включений у їхній прогноз. Методологія прогнозування базується на спостережуваній поведінці споживання, а Cortex Code досяг загальної доступності лише за кілька тижнів до лютневого звіту, що не дозволило зібрати достатньо даних для моделювання. На той час Cortex Code вже мав понад 4400 клієнтів, але керівництво зазначало, що значний потенціал зростання залишається поза опублікованими цифрами.

Широке впровадження ШІ в Snowflake

Ширша тенденція впровадження ШІ в Snowflake не була прихованою в кварталах, що передували зростанню, і розкривалася поступово в кожному звітному періоді. У третьому фінансовому кварталі 2026 року ШІ-бізнес Snowflake перетнув позначку в $100 мільйонів річного доходу на повний квартал раніше, ніж очікувала компанія, а ШІ вплинув на 50% угод, підписаних у тому кварталі. До четвертого фінансового кварталу 2026 року кількість акаунтів, що використовують Snowflake Intelligence, зросла до понад 2500, майже подвоївшись порівняно з попереднім кварталом.

Залишок невиконаних зобов'язань (RPO) зростав на 42% у річному обчисленні станом на четвертий фінансовий квартал 2026 року, прискорюючись другий квартал поспіль і випереджаючи 30% зростання доходу від продуктів, зафіксоване за той самий період. Snowflake Intelligence та Cortex Code з'явилися разом в оголошенні компанії лише за тиждень до початку зростання акцій, що стало видимим сигналом для уважних спостерігачів. Наразі акції торгуються за $282.90, що є верхньою межею їхнього 52-тижневого діапазону.

Що це означає для розробників

Новина означає, що ШІ-агент для кодування Cortex Code від Snowflake є значним драйвером зростання для компанії. Для розробників це вказує на зростаючу роль ШІ-інструментів, таких як Cortex Code, у підвищенні ефективності та можливостей розробки в екосистемі Snowflake, що підтверджується його впливом на фінансові прогнози компанії.

Ключові факти

  • Акції Snowflake зросли приблизно на 98% за три місяці.

  • Дохід від продуктів у Q1 2027 склав $1.334 мільярда, зростання на 34% рік до року.

  • Cortex Code, ШІ-агент для кодування, був названий найбільшим драйвером підвищення прогнозу доходу на 2027 фінансовий рік.

  • На момент звіту за Q4 2026, Cortex Code мав понад 4400 клієнтів, але не був включений у прогноз через відсутність даних про споживання.

  • ШІ-бізнес Snowflake перетнув позначку в $100 мільйонів річного доходу раніше, ніж очікувалося.

Джерела

Штучний інтелектРозробка ПЗБізнесІнвестиції

Попередні статті

Концептуальна ілюстрація процесу машинного навчання, що перетворює клінічні дані на сигнал раннього виявлення захворювання.

Машинне навчання демонструє потенціал у ранній ідентифікації захворювань легень, пов'язаних з ревматоїдним артритом

Нове дослідження показує, як моделі машинного навчання можуть покращити раннє виявлення інтерстиціального захворювання легень при ревматоїдному артриті, використовуючи рутинні клінічні дані.

Наступні статті

Сучасний дата-центр з рядами серверних стійок та абстрактним візуальним представленням блокчечейн-мережі, що символізує фінансову інфраструктуру.

Блокчейн як основа фінансової інфраструктури: ключові тенденції

Блокчейн активно інтегрується у традиційні фінанси. Великі установи купують інтелектуальну власність, переносять облік на блокчейн та створюють спільні мережі, що змінює підходи до обліку, аудиту та регулювання.