Snowflake 2026財年（至2026年1月31日止）全年營收年增29%至46.84億美元，其中由客戶消費運算與儲存資源計費的產品營收占比達95%，來到44.72億美元；隔一季，2027財年第1季（至4月30日止）產品營收成長率不減反增至34%，是近兩年單季成長最快的一次。
這家公司從2012年成立時的雲端資料倉儲新創，走到現在把自己定位為「AI Data Cloud」，靠著把大型語言模型直接嵌進資料查詢流程，同步深化與OpenAI、Anthropic的模型合作，以及AWS、Microsoft Azure、Google Cloud三大公有雲的基礎設施合作。
3 個重點先看
- 重點 1：2026財年Snowflake總營收年增29%至46.84億美元，產品營收占比95%；隔季成長率再加速到34%。
- 重點 2：核心產品線從雲端資料倉儲擴展到Cortex AI、Snowflake Intelligence，內建OpenAI、Anthropic等多家模型供客戶直接調用。
- 重點 3：最大競爭對手Databricks年化營收成長率達65%，快過Snowflake的29%，兩家在AI資料平台市場正面交鋒。
Snowflake是什麼公司？從雲端倉儲跨入AI Data Cloud
Snowflake由三位工程師Benoît Dageville、Thierry Cruanes與Marcin Żukowski於2012年7月在美國加州創立，前兩位曾任職甲骨文（Oracle）資料庫團隊；公司2020年9月在紐約證交所掛牌，是當年美股規模數一數二的軟體業IPO。
公司總部設於加州Menlo Park，現任執行長Sridhar Ramaswamy於2024年2月接替共同創辦人出身的Frank Slootman；截至2026年8月底，全球員工約9,060人。根據2026財年財報，Snowflake服務超過1.33萬家企業客戶，其中790家為《富比士全球2000大企業》，年增5%。
根據 Yahoo 股市資料，SNOW 股價在 2026 年 8 月 22 日收盤報 332.78 美元，總市值約 1,153 億美元。
Snowflake從單純出售資料倉儲容量起家，如今把自己定位為「AI Data Cloud」——公司的成長邏輯已經從「企業要不要把資料搬上雲端」，轉為「企業要不要在既有資料上跑AI」，這樣的轉型路徑與其他美國AI軟體股相似，都是把既有平台重新包裝成AI基礎設施的一環。
主要業務與產品線：Cortex AI如何改變資料平台
Snowflake的平台架構把儲存與運算資源分離，讓客戶能各自獨立擴充用量，並同時部署在AWS、Azure、Google Cloud三大公有雲上，不綁定單一雲端供應商。
產品線可分為三層：基礎層是Data Cloud，涵蓋資料倉儲、跨組織資料共享與Snowpark應用開發環境；中層是Cortex AI，提供可直接在SQL語法中呼叫的大型語言模型函式、語意搜尋工具Cortex Search，以及自然語言查詢工具Cortex Analyst；最新一層則是2025年起陸續推出的Snowflake Intelligence（免寫程式碼的對話式AI助理）與Cortex Code（AI程式開發代理人）。根據公司財報，截至2026年1月底，超過9,100個帳號每週使用Snowflake的AI功能，Snowflake Intelligence上線三個月內用戶數就成長到近2,500個帳號。
這代表Snowflake近兩年的產品開發重心，已經從「資料怎麼存」轉向「同一份治理良好的企業資料，怎麼同時餵給分析師寫SQL、業務人員問問題、工程師寫程式碼」。
營收來源與財務表現：消費制計費怎麼賺錢
Snowflake採用「消費制」（consumption-based）計費，客戶依實際使用的運算、儲存與資料傳輸量付費，而非傳統SaaS常見的固定訂閱制，用量增加時營收會立即反映，用量減少或客戶最佳化查詢語法時營收也會同步下滑。
| 項目（FY2026，12個月至2026/1/31） | 金額 | 年增率 |
|---|---|---|
| 產品營收 | 44.72億美元 | +29% |
| 專業服務及其他營收 | 2.12億美元 | +29% |
| 總營收 | 46.84億美元 | +29% |
| GAAP營業損失（利益率） | -14.35億美元（-31%） | - |
| Non-GAAP營業利益（利益率） | 4.90億美元（10%） | - |
| GAAP淨損失（占營收比） | -13.32億美元（-28%） | - |
| 剩餘履約義務（RPO） | 97.7億美元 | +42% |
| 淨營收留存率（NRR） | 125% | - |
專業服務及其他營收只占整體5%，且該部分毛利率為負31%，顯示Snowflake主要靠平台消費收入獲利，顧問服務更像是帶客戶上手的輔助角色。GAAP財報虧損主要來自非現金的股票薪酬支出，2026財年高達16.0億美元；剔除此類非現金項目後，Non-GAAP營業利益率已轉正至10%，全年營業現金流達12.22億美元。
進入2027財年後動能持續加快：第1季（至2026年4月30日止）產品營收達13.3億美元、年增34%，淨營收留存率微升至126%，剩餘履約義務達92.1億美元、年增38%。公司對2027全年的財測是產品營收56.6億美元，年增27%。
Snowflake將於2026年9月2日美股盤後公布2027財年第2季（至7月31日止）財報，本文財務數字以已公布的2027財年第1季與2026財年全年數字為準。
合作夥伴生態系：雲端、AI模型與企業應用三線布局
Snowflake本身不生產雲端基礎設施，也不自行研發前沿大型語言模型，成長高度仰賴雲端供應商、AI模型商、企業應用整合商三個層次的夥伴關係。
| 夥伴類型 | 代表夥伴 | 合作內容 |
|---|---|---|
| 雲端基礎設施 | AWS、Microsoft Azure、Google Cloud | 平台同步部署三大公有雲；2026年5月與AWS簽署5年60億美元晶片採購協議，Azure則是2026財年第2季成長最快的雲端，年增40% |
| AI模型與運算 | OpenAI、Anthropic、NVIDIA、Meta | 2026年2月與OpenAI簽署2億美元多年合約，把GPT系列模型內建於Cortex AI；並與Anthropic合作，把Claude導入金融服務專用的Cortex AI |
| 企業應用與系統整合 | ServiceNow、Fiserv、EY、S&P Global | 把Snowflake資料層與企業工作流程、金融數據、顧問服務整合，加速產業別導入 |
這種同時對接三大雲端、不綁定單一AI模型商的策略，讓Snowflake能服務不同雲端偏好的企業客戶，但也代表公司在基礎設施與前沿模型研發上都不具備自主權，長期毛利率會受合作條款牽動。NVIDIA相關的晶片供應鏈布局，可參考輝達概念股整理。
同業比較：Snowflake與Databricks差在哪？
分析師公認Snowflake的頭號對手是尚未上市的Databricks，兩家近年不斷往對方的地盤擴張——Snowflake從資料倉儲加入AI與工程能力，Databricks則從機器學習平台加入SQL分析與治理工具。
| 比較項目 | Snowflake | Databricks |
|---|---|---|
| 上市狀態 | 那斯達克掛牌（SNOW），2020年9月IPO | 未上市，2025年12月完成新一輪融資，估值逾1,340億美元 |
| 最新營收規模 | 2026財年總營收46.84億美元，年增29% | 年化經常性收入約54億美元，年增65%（截至2026年1月） |
| 資料架構定位 | 資料以Snowflake專屬格式存放在平台管理帳戶內 | 建立在客戶自有雲端儲存上的開放式Lakehouse，採用Delta Lake、Apache Iceberg等開放格式 |
| 相對優勢 | 免管理、SQL查詢延遲低，適合企業級商業智慧團隊 | 大規模ETL與機器學習訓練成本通常低20%至40%，資料科學團隊採用度較高 |
兩家目前是重疊度愈來愈高的對手，而非彼此的替代品：Databricks的營收成長速度逾Snowflake的兩倍，但Snowflake握有1.33萬家既有客戶與125%淨營收留存率的規模優勢。以上比較僅整理雙方公開揭露的營運數據，供投資人自行研判。
常見問題
Q1：Snowflake的「消費制」計費實際上怎麼算錢？
Snowflake以「Snowflake Credit」作為計價單位。 依實際運算耗用的秒數、資料儲存容量與跨區域資料傳輸量換算成點數扣款，未使用完的容量可在續約時依合約規則展延到下一期。這種模式與傳統SaaS「不論用不用都先收訂閱費」不同，因此本文前面提到的營收成長率，反映的是企業實際使用量的變化，而非單純新簽約金額。
Q2：Snowflake帳面持續虧損，財務體質健康嗎？
GAAP財報虧損主要來自非現金的股票薪酬支出。 剔除此類項目後，非GAAP營業利益率已轉正，且全年營業現金流與調整後自由現金流皆為正數。這種「帳面虧損、現金流為正」的組合，是消費制雲端軟體公司常見的財務特徵，並非資金週轉出狀況的訊號。
Q3：淨營收留存率（NRR）125%代表什麼意思？
NRR是衡量既有客戶（不含新客戶）今年花費比去年同期成長多少的指標。 125%代表同一批老客戶平均比一年前多花了25%，這個數字若長期低於100%，代表老客戶正在流失或縮減用量。Snowflake近四季維持在125%至126%區間，顯示既有企業客戶仍在持續擴大平台上的資料與AI工作負載。若想比較不同AI資料平台在ETF中的持股權重，可參考台美股AI ETF比較。
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