美股财报会议如何聊AI之Snowflake

语势科技 美股财报会议如何聊AI之Snowflake 2023年8月24日 前言：美股科技股“七巨头”（MagnificentSeven）正在陆续发布第二季度财报。这些巨头中的多数也是生成式AI科技浪潮中的引领者。我们准备了【抠糖系列】，从这些巨头和其他AI美股概念股最新财报会议中，捕捉业界在生成式AI上的展望和最新战略布局。 Snowflake 和英伟达同日公布财报的还有英伟达会议上多次被Cue到的Snowflake。Snowflake是美国最大的云端数据仓库服务商。第二季度公司产品收入同比增长了37%，达到6.4亿美元，产品毛利率提升至78%，但整体亏损扩大。 在生成式AI的浪潮中，Snowflake通过扩大与微软的合作伙伴关系，并建立与英伟达的合作伙伴关系，深度参与其中。前者将实现“跨人工智能、低代码/无代码应用程序开发、数据治理等”的产品集成，后者旨在创建一个AI工厂，使企业能够在Snowflake数据云中使用自己的专有数据来安全地构建定制化大语言模型。此外，Snowflake还通过收购Neeva，使用生成式AI加速在数据云中的搜索。 在本次财报会议中，公司高管指出没有数据战略就没有AI战略已经逐渐成为共识。Snowflake在如何构建高度治理化的数据基础设施方面有深厚的积累，这将使得公司在生成式AI浪潮中处于有利位置。AI时代数据是真正的金矿，而Snowflake将和合作伙伴一起帮助客户将数据变成智能。 同时，CEO也谈到AI得到进一步发展需要商业模式支撑，很多企业还处于对大语言模型的尝试和探索阶段，并且正在试图了解这个项目有多大、需要怎样的投入。 以下为部分财报会议内容翻译： FrankSlootmanChairman&CEO 1、生成性人工智能处于客户对话的前沿。然而，企业也意识到，如果没有数据战略作为基础，就无法拥有人工智能战略。 2、人工智能超越了企业边界，模型需要外部数据来回答具有挑战性的问题。数据共享使Snowflake可以支持人工智能工作负载。截至第二季度，有26%的Snowflake客户正在进行数据共享，比去年同期增长20%。 3、DocumentAI（私人预览版）可帮助客户理解文档并将其非结构化数据投入使用，比如查询和分析法律合同或发票。这是大语言模型扩展我们市场机会的一个早期例子。 4、通过Snowflake容器服务，我们将LLM模型（如Reka和NVIDIA的NeMo）带入Snowflake。 5、Snowflake坐在一个数据金矿上，我们可以和合作伙伴一起帮助客户将这个金矿（数据）变成智能。 问答环节摘要 Q：你谈到需要有一个良好的数据战略才能有一个好的AI战略，这确实引起了共鸣。当涉及到市场推广，同时销售生成式AI，是否会使得典型的数据云销售周期被延长？（KeithWeissMorganStanley,ResearchDivision） A：我不这么认为。实际上拥有高度组织化、优化和可信的数据对于部署大型语言模型非常重要。简单地在数据湖中放置一个模型，不会有好结果。人们正在意识到这一点。因此，他们确实需要非常认真地考虑他们的基础设施问题。 这还涉及大量的治理问题。我们花了几十年时间使数据高度治理化，即谁可以访问什么。现在这也需要转化到大语言模型的世界中。因此，有大量的问题出现，这些问题对语言模型和AI的启用非常重要。（FrankSlootmanChairman&CEO） Q：企业高管是否认识到AI需要比他们12个月前想的更重的投资？这将如何影响2024年的预算？（KirkMaterneEvercoreISIInstitutionalEquities，ResearchDivision） A：现实是他们真的还不知道这需要什么样的投入。很多人将他们对大语言模型的尝试描述为实验性的、探索性的，并且他们正在试图了解这个项目有多大。 回顾搜索的历史，搜索能得到发展是因为有一个非常有力的商业模式来支持它。AI的发展也需要商业模式。NVIDIA的GPU功能强大，但并不便宜。因此，我们所有人都必须将其纳入对齐和聚焦，并制定一个明智的发展策略。许多用例将关注我们能从中获得什么。（（FrankSlootmanChairman&CEO） Q：当生成AI与Snowpark结合起来，能否带来核心数据云业务以外的收入实现实质性增长？ （KasthuriGopalanRanganGoldmanSachsGroup,Inc.,ResearchDivision） A：在短期，你会看到语言模型立即对业务产生影响的地方是SQL（指结构化查询语言）生成。分析师的工作将会得到极大的提升，人们将能够比以往更好地、更快地推动数据查询，所需的技能要求也会大大降低。这对如何使用Snowflake这样的平台是一个非常重要的拓展。 另一个得到快速驱动的领域是，人们能够更加有效地搜索与他们的一般查询角度相关的数据。在以前，需要启动整个分析师团队去研究和调查某个主题。现在，系统将能够高效生成数据并开始产生见解。这将成为结构化专有数据的前沿。（FrankSlootmanChairman&CEO） 免责声明： 本报告是基于已公开信息撰写，但本公司不保证该等信息的准确性或完整性，本报告所载的资料、工具、意见及推测只提供给客户作参考之用，并非作为或被视为出售或购买证券或其他投资标的的邀请或向人作出邀请。本报告所载的资料、意见及住测仅反映本公司于发布本报告当日的判断。在不同时期，本公司可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。 客户不应视本报告为作出投资决策的惟一因素。客户应自主作出投资决策并自行承担投资风险。本公司建议客户应考虑本报告的任何意见或建议是否符合其特定状况，以及(若有必要)咨询独立投资顾问。在任何情况下本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任。 本报告的版权归本公司所有，属于非公开资料。本公司对本报告保留一切权利。除非另有书面显示，否则本报告中的所有材料的版权均属本公司。未经本公司事先书面授权，本报告的任何部分均不得以任何方式制作任何形式的拷贝、复印件或复制品，或再次分发给任何其他人，或以任何侵犯本公司版权的其他方式使用。所有本报告中使用的商标、服务标记及标记均为本公司的商标、服务标记及标记。