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核心觀點(diǎn)
　　短期來看，Snowflake受IT預(yù)算優(yōu)化影響，客戶在分析支出預(yù)算方面削減彈性大于存儲(chǔ)，這導(dǎo)致Snowflake收入增速存在一定壓力。另外，歐盟AI法案及數(shù)據(jù)合規(guī)監(jiān)管趨嚴(yán)，很多企業(yè)都在暫停/放緩數(shù)據(jù)遷移上云，等待監(jiān)管落地及主要供應(yīng)商如Snowflake、AWS等提供合規(guī)數(shù)據(jù)治理環(huán)境后再啟動(dòng)上云。競(jìng)爭(zhēng)方面，如Oracle等競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手通過激進(jìn)折扣等方式延緩客戶/工作負(fù)載的流失，從而導(dǎo)致新增負(fù)載方面存在一定壓力。后續(xù)繼續(xù)關(guān)注成本優(yōu)化及行業(yè)IT預(yù)算優(yōu)化周期。
　　市場(chǎng)關(guān)注的受益邏輯：AI加速上云遷移，且提升BI支出比例
　　Snowflake增強(qiáng)客戶管理數(shù)據(jù)的能力，并引入AI/ML等工具增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析能力。1、AI會(huì)加速數(shù)據(jù)生產(chǎn)速度，進(jìn)而促進(jìn)從本地?cái)?shù)倉向云數(shù)倉的遷移，且數(shù)據(jù)上云能最大化AI帶來的價(jià)值。此外，Gen AI將帶動(dòng)應(yīng)用技術(shù)棧的轉(zhuǎn)變。AI會(huì)促進(jìn)自動(dòng)化開發(fā)，推動(dòng)1）應(yīng)用開發(fā)數(shù)量的提升；2）數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用增加（數(shù)據(jù)庫支出占比提升）等。此外，AI應(yīng)用開發(fā)衍生出新需求（向量搜索），為Snowflake增加工作負(fù)載，會(huì)提升客戶預(yù)算滲透率。2、數(shù)據(jù)遷移后基于Gen AI分析數(shù)據(jù)，提升企業(yè)BI端的支出比例。
　　Snowflake AI主要是強(qiáng)化非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理能力，增強(qiáng)BI能力
　　經(jīng)過深入研究，我們認(rèn)為1）Snowflake面向AI/ML領(lǐng)域的敞口很小，絕大多數(shù)都是通過Snowpark等處理的，而這些產(chǎn)品多半處于Preview階段或市場(chǎng)滲透率很低?？紤]Databricks/Spark生態(tài)的積累，在短期內(nèi)指望Snowflake在AI/ML趕超Databricks是不現(xiàn)實(shí)的。2）Snowflake AI主要用于增強(qiáng)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理能力，從而增強(qiáng)BI洞察能力。關(guān)于AI應(yīng)用開發(fā)，由于多模態(tài)大模型生成數(shù)據(jù)以非結(jié)構(gòu)化為主，Snowflake的受益幅度可能較有限。
　　Snowflake數(shù)倉地位穩(wěn)固，大數(shù)據(jù)平臺(tái)方面仍有待補(bǔ)足差距。具體來看，
　　單點(diǎn)數(shù)倉性能方面，Redshift/Databricks在較大計(jì)算資源投入下具有較好的性能/成本優(yōu)勢(shì)，而Snowflake/BigQuery在中等及小型計(jì)算資源下具備較好的性能/成本優(yōu)勢(shì)。主要差異在于細(xì)顆粒度的并發(fā)縮放，例如集群內(nèi)的并發(fā)縮放，實(shí)現(xiàn)難度在于底層計(jì)算和存儲(chǔ)資源的實(shí)時(shí)監(jiān)控和精細(xì)化管理。Snowflake依托于云廠商，可能面臨API調(diào)用頻率及資源配置策略的限制，這導(dǎo)致廠商在成本/性能可擴(kuò)展方面的差異。據(jù)Google BigQuery，99%的客戶查詢數(shù)據(jù)都小于10GB，大規(guī)模數(shù)據(jù)場(chǎng)景的高性能表現(xiàn)本質(zhì)是面向Top 1%的客戶，而忽略99%的客戶需求，在數(shù)倉領(lǐng)域Snowflake仍然具備較強(qiáng)的性能和成本表現(xiàn)。
　　統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析平臺(tái)方面，Databricks長期致力于構(gòu)建開放、高性能的Spark生態(tài)，在數(shù)據(jù)目錄方面提出Unity Catalog，在表格式方面提出Delta等，占據(jù)主導(dǎo)地位。Snowflake 2022年通過支持Iceberg向開放生態(tài)邁出一步，但在數(shù)據(jù)目錄/方面主要依托第三方工具。湖倉一體架構(gòu)上，Snowflake在數(shù)倉外構(gòu)筑獨(dú)立的數(shù)據(jù)湖，并通過高速互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)連通二者，而Databricks則在數(shù)據(jù)湖之上構(gòu)筑數(shù)倉。考慮數(shù)據(jù)處理的鏈路順序，絕大多數(shù)用戶都是將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于Databricks，經(jīng)過ETL等處理后導(dǎo)入Snowflake，其具備一定優(yōu)勢(shì)，這也是市場(chǎng)對(duì)Snowflake的長期憂慮。中短期看，Snowflake在實(shí)時(shí)處理、易用性方面具備優(yōu)勢(shì)，能夠穩(wěn)住既有客戶預(yù)算。
　　行業(yè)成長邏輯，上云仍然是數(shù)倉核心驅(qū)動(dòng)力。2023年上云率達(dá)43.3%，相比于整體50-60%的工作負(fù)載上云率，仍有25~50%的提升空間。據(jù)IDC，Snowflake所屬的云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)2022-27年復(fù)合增長率預(yù)計(jì)達(dá)20.6%，占數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的份額從2022年的48.5%下降至46.9%，略低于行業(yè)整體21.4%的增速。
　　估值與建議：1）AI方面，Snowflake的AI主要用于增強(qiáng)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理能力，從而增強(qiáng)BI洞察能力；2）數(shù)倉性能方面，Redshift/Databricks在較大計(jì)算資源投入下具有較好的性能/成本優(yōu)勢(shì)，而Snowflake/BigQuery在中小型計(jì)算資源下具備較好的性能/成本優(yōu)勢(shì)。但據(jù)BigQuery工程師，99%的數(shù)倉查詢都小于10GB，絕大多數(shù)企業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫都小于1TB，因此聚焦大規(guī)模查詢場(chǎng)景的優(yōu)化本質(zhì)是面向1%的頭部客戶，而忽略剩余99%需求，在數(shù)倉領(lǐng)域Snowflake仍然具備較強(qiáng)的性能和成本表現(xiàn)；3）大數(shù)據(jù)平臺(tái)方面，Databricks長期致力于構(gòu)建開放、高性能的Spark生態(tài)，在開放性和工具/服務(wù)全面性上領(lǐng)先Snowflake，Snowflake通過Snowpark / Unistore等增強(qiáng)對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理能力，但總體仍然落后于Databricks?？傮w來看，我們認(rèn)為Snowflake在數(shù)倉領(lǐng)域仍然地位穩(wěn)固，大數(shù)據(jù)平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)仍有待觀察。按照FY26E，16 x EV/Sales給予估值，目標(biāo)價(jià)185.07美元/股，我們首次覆蓋Snowflake并給予“買入”評(píng)級(jí)。
　　風(fēng)險(xiǎn)分析
　　市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)：云數(shù)據(jù)倉庫市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈，Snowflake面臨來自其他云服務(wù)提供商和數(shù)據(jù)倉庫解決方案提供商的競(jìng)爭(zhēng)，包括AWS、Azure、Google Cloud、Oracle Cloud。競(jìng)爭(zhēng)可能導(dǎo)致價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)、市場(chǎng)份額下降和利潤率壓力。
　　依賴于云服務(wù)提供商：Snowflake構(gòu)建在云平臺(tái)之上，例如AWS