Databricks 在 AI 開源外掛壓力下仍獲高估值的關鍵與風險解析

Databricks延後IPO觀察：市場環境不佳下的上市時機與競爭態勢

Databricks執行長 Ali Ghodsi 表示，公司未來仍計劃公開上市，但今年不會加入 IPO 熱潮，主要原因是市場環境不佳、科技公司 IPO 競爭升高。Ghodsi 在 Bloomberg TV 專訪中指出，SpaceX、Anthropic、OpenAI 等知名科技公司也被視為可能的上市候選，讓今年的資本市場環境更為擁擠，上市風險相對提高。\n\nGhodsi 進一步表示，Databricks 希望透過上市建立更有效的市場交易機制，方便員工持有的股票管理與流動性安排。他同時提到，公司面對 Snowflake 與 Oracle 等競爭者的挑戰，因此對上市時機採取較審慎的評估。整體來看，Databricks 的表態反映出公司仍以長期價值為優先，並等待更合適的市場條件再推進上市。

Snowflake財報全面優於預期，AI採用激增帶動市值盤後暴增220億美元

雲端數據平台公司 Snowflake（SNOW）在美國股市週三盤後公布全面優於預期的財報，帶動股價盤後交易一度狂飆近37%，市值短時間內暴增約220億美元。這份成績單也成為本季企業軟體受惠人工智慧熱潮的最新例子，市場對 AI 支撐成長力道的信心進一步升溫。 第一財季，Snowflake 的產品營收達 13.34 億美元，年增 34%，高於市場預期的 12.7 億美元。非公認會計準則營業利益率升至 12%，也優於市場共識的 9.2%；預估每股盈餘為 0.39 美元，同樣高於預期的 0.32 美元。券商 Wedbush 因看好 AI 產品採用率提升，將目標價由 270 美元上調至 280 美元，並指出使用 Snowflake AI 的帳戶數已從前一季的 9,100 個增加至約 13,600 個。 Snowflake 也同步上修全年產品營收指引，從原先的 56.60 億美元調高至約 58.40 億美元，預期年成長率約 31%。公司並宣布與亞馬遜（AMZN）旗下雲端運算服務簽署價值高達 60 億美元的複數年合約，同時收購專注於連接 AI 代理與企業數據的新創平台 Natoma，顯示其持續擴大 AI 相關布局。 企業擴大採用 AI 的趨勢不只出現在 Snowflake。Palantir（PLTR）公布營收 16.3 億美元，年增約 85%，創下上市以來最快增速；ServiceNow（NOW）第一季訂閱營收年增 22%，其 AI 產品 Now Assist 的百萬美元級客戶支出更年增逾 130%。這些數據顯示，企業客戶已從試用階段，逐步走向更大規模的實際應用，進而帶動平台端營收加速成長。 不過，高成長也伴隨估值疑慮。盤後大漲前，Snowflake 的遠期本益比約 88 倍，Palantir 也超過 60 倍，明顯高於企業軟體類股約 22 倍的平均水準。支持者認為 AI 市場仍在快速擴張，相關公司有機會取得更高市占；較保守的看法則提醒，AI 產品毛利率通常低於傳統平台，且還要面對 Databricks 等競爭者。後續 AI 應用消耗量能否持續放大，將是支撐這類高估值企業的重要觀察點。 Snowflake 成立於 2012 年，主打數據湖、數據倉儲與共享平台，提供可部署於各類公共雲端的數據解決方案。公司目前擁有超過 3,000 家客戶，其中近三成為財富 500 強企業。其雲端原生架構協助企業以更低成本進行業務分析、數據工程與人工智慧應用。最新交易日中，Snowflake 收盤價為 175.26 美元，下跌 2.34 美元，跌幅 1.32%，成交量為 17,731,428 股，較前一日增加 43.32%。

Snowflake(SNOW) 獲 TD Cowen 上看 255 美元：AI 與核心業務同步推升成長預期

華爾街分析師近期將雲端數據平台 Snowflake（SNOW）列為十二檔最佳營收成長股票之一。TD Cowen 於最新報告中重申對 Snowflake（SNOW）的買進評級，並給予 255 美元目標價。該機構指出，與市場合作夥伴訪談後，觀察到 Snowflake 近期季度表現強勁，整體營運前景持續改善。 TD Cowen 強調，Snowflake 的核心成長動能來自雲端資料倉儲的穩定消耗量、客戶轉移帶來的需求，以及 Snowpark 與機器學習技術的普及。隨著企業對人工智慧的需求提升，AI 應用導入也成為支撐 Snowflake 業績的關鍵因素，並為未來市占率擴張提供助力。 在最新財報發布前，市場預期 Snowflake 的營收成長可能較前兩季更為明顯，並關注法說會對產品消耗速度與獲利效益的說明。Snowflake 預計於 5 月 27 日美股盤後公布最新一季財報。 Snowflake 成立於 2012 年，專注於數據湖、倉儲與共享的雲端平台服務。目前擁有超過 3,000 家客戶，其中近 30% 為財富 500 強企業。其數據湖服務可儲存非結構化與半結構化數據，協助企業進行分析；數據共享能力則讓企業能更快速地購買與匯入資料。昨日 Snowflake 收盤價為 172.20 美元，上漲 6.66 美元，漲幅 4.02%，成交量 5,968,652 股，較前一日增加 32.52%。

SNOW 151.5 美元回跌，AI需求加速還能追嗎?

投資機構 Oppenheimer 最新報告指出，近期的通路調查顯示 Snowflake (SNOW) 的客戶參與度正在持續上升。分析師 Ittai Kidron 向客戶表示，企業對 Cortex 與 Snowflake Intelligence 的參與度顯著成長，這些人工智慧應用案例主要建立在核心分析的工作負載上。同時，大型交易活動保持健康，且在季末觀察到需求加速的趨勢。 此外，執行長 Sridhar Ramaswamy 也強調 Cortex Code 的強勁牽引力與使用量，這進一步證實了在動態競爭環境中，Snowflake (SNOW) 已經成功掌握了 AI 領域的發展契機。 儘管與 Databricks 的市場競爭持續升溫，但多數企業傾向平行運行這兩套系統，其中 Snowflake (SNOW) 主要負責分析業務，而 Databricks 則專注於數據工程領域。值得注意的是，Snowflake (SNOW) 的成長動能主要來自企業從甲骨文 (ORCL)、微軟 (MSFT) 及亞馬遜 (AMZN) 等傳統平台向外遷移資料倉儲與分析業務的活動。 在財務預期方面，Oppenheimer 預估 Snowflake (SNOW) 的產品營收有望超出市場共識 1.5% 至 2.0%。雖然未來的產品線發展維持健康，但分析師也提醒，由於去年同期出現過 5.2% 的高基期表現，未來在比較較前一年同期的成長率時將面臨較高的挑戰。基於各項正向發展，分析師維持對該公司的「優於大盤」評等，並給予 250 美元的目標價。 Snowflake 成立於 2012 年，是一家於 2020 年上市的數據湖、倉儲和共享公司。該公司擁有超過 3,000 家客戶，其中近 30% 的財富 500 強公司是其客戶。Snowflake 的數據湖存儲非結構化和半結構化數據，然後可用於分析以創建存儲在其數據倉庫中的見解。與傳統上長達數月的流程相比，其數據共享能力使企業幾乎可以在瞬間輕鬆購買和攝取數據，以可以託管在各種公共雲上的所有數據解決方案而聞名。 在最新交易日中，Snowflake (SNOW) 收盤價為 151.50 美元，股價下跌 0.95 美元，跌幅為 0.62%，單日成交量達 4,799,578 股，成交量較前一日變動減少 34.08%。

Palantir飆1730%估值82倍太貴？Snowflake股價回跌三成，現在換股進AI雲端平台划算嗎？

Palantir(PLTR)是人工智慧軟體領域的指標性企業之一，其人工智慧平台深受尋求將生成式AI工具導入業務的客戶歡迎。這項成功推動Palantir(PLTR)股價在過去三年內飆升了1,730%。然而，這波驚人的漲勢也讓其估值變得相當昂貴。雖然長期優異的獲利成長或許能支撐其高估值，但較為保守的投資人可能正在尋找其他機會，以參與快速成長的AI軟體市場。在這之中，Snowflake(SNOW)正是一家能讓投資人以遠低於Palantir(PLTR)估值，參與這個高利潤領域的AI概念股。 轉型AI雲端平台推升強勁營運動能 Snowflake(SNOW)最初以提供雲端數據平台聞名，讓客戶能夠儲存、處理、共享和分析其專有數據。如今，該公司已從單純的數據倉儲與市場提供商，轉型為專注於AI的雲端數據平台企業。客戶現在能在Snowflake(SNOW)結合硬體與軟體的全代管平台上，使用專有數據開發AI應用程式。其Cortex AI平台讓客戶能夠租用圖形處理器，並運用熱門的大型語言模型來建構、客製化、部署和擴展AI應用。 此外，企業可以透過AI技術深入了解營運狀況，進而大幅提升生產力。整體而言，Snowflake(SNOW)為客戶提供了端到端的AI服務，讓企業無需投資昂貴的硬體設備，就能快速開發AI應用並將技術整合至業務中。更具優勢的是，Snowflake(SNOW)的雲端平台支援所有主流的雲端運算供應商，並具備跨雲與跨區域的運作功能，讓客戶能透過單一介面，在不同平台上無縫使用AI應用程式。 AI解決方案發酵，客戶數與大單雙激增 根據官方報告指出，採用Snowflake(SNOW)人工智慧解決方案的客戶，在營運效率、決策品質上都顯著提升，並大幅節省了時間與成本。這也讓該公司吸引新客戶的速度持續加快。在截至2026年1月31日的2026會計年度第四季，其客戶總數較前一年同期成長了21%，超越了前一年同季19%的成長率。更重要的是，AI解決方案正協助公司拿下規模更大的合約，並從現有客戶群中創造更多營收。經營階層在二月的財報會議上表示，上一季簽下了公司史上最大、總價值超過4億美元的合約。當季更簽下七筆價值超過1億美元的合約，遠高於前一年同期的兩筆。 這些龐大的合約推升Snowflake(SNOW)在2026會計年度結束時，剩餘履約義務達到了98億美元，較前一年同期大幅成長42%。剩餘履約義務代表公司在特定期間結束時尚未履行的合約總價值，這項指標的成長速度，遠高於上一季產品營收30%的增幅。此外，公司從現有客戶取得更多業務的能力，也對獲利帶來了正面影響，其2026會計年度每股盈餘大增50%，達到每股1.25美元。華爾街分析師也預期，這樣強勁的獲利成長動能將持續下去。 估值大幅收斂，長線發展極具吸引力 截至目前為止，Snowflake(SNOW)的股價在2026年已回跌約三分之一。這波拉回意味著投資人現在能以相對具吸引力的10倍市銷率來評估這檔股票，這個數字遠低於Palantir(PLTR)高達82倍的市銷率。不可否認，Palantir(PLTR)的成長速度確實更快，其2025年第四季營收較前一年同期大增70%，達到14億美元。然而，Snowflake(SNOW)的成長力道依然迷人，且受惠於持續簽下的大型合約，公司未來仍有進一步加速成長的潛力。考量到具備AI分析能力的平台市場規模，預計將從去年的280億美元暴增至2035年的2,200億美元，Snowflake(SNOW)在長線發展上擁有極大的成長空間。在股價經歷修正之際，關注這家基本面轉強的AI企業，或許是著眼未來十年的絕佳機會。

Databricks推Lakebase搶AI代理商機，雲端巨頭AMZN、MSFT、ORCL、SNOW誰風險最大？

Databricks今日發布Lakebase，一款專為企業和開發者打造的多雲平臺資料庫，以推動資料應用及人工智慧代理的發展。 在科技競爭日益激烈的環境中，Databricks於今日正式推出其最新產品Lakebase。這款資料庫旨在幫助企業與開發者在單一的多雲平臺上構建數據應用及人工智慧代理。Lakebase以Neon技術為基礎，該技術是一種無伺服器的Postgres解決方案，近期已被Databricks收購。此舉不僅擴大了Databricks的市場佔有率，也使其能夠更有效地與Amazon、Google等雲端服務巨頭競爭。隨著越來越多企業轉向資料驅動的決策，Lakebase將成為他們的重要工具。未來，Databricks可能會進一步整合更多先進功能，以滿足快速變化的市場需求，並持續引領行業趨勢。 點擊下方連結，開啟「美股K線APP」，獲得更多美股即時資訊喔！ https://www.cmoney.tw/r/56/id7ogv 免責宣言 本網站所提供資訊僅供參考，並無任何推介買賣之意，投資人應自行承擔交易風險。

AI基建「貴又不夠」時代來了：CoreWeave、Databricks、Alibaba 到能源轉向，現在還追得動嗎？

生成式AI帶動全球算力短缺，從雲端服務商CoreWeave突圍、Databricks切入資安，到阿里巴巴押注RISC‑V代理型CPU，再加上海量資本支出與能源轉向，AI基礎設施正走向「貴又不夠」的新常態，市場風險與機會同步放大。 人工智慧熱潮不只改變了軟體應用，更在雲端、晶片與能源三大層面掀起新一輪「基礎建設大逃殺」。從專攻AI雲端的CoreWeave，到數據平台龍頭Databricks，再到中國科網巨頭Alibaba推出代理型CPU，各方為了搶下未來AI經濟話語權，正瘋狂加碼算力與基建投資，同時也把風險推向新高。 首先，在AI雲端戰場上，CoreWeave被視為新一代「AI基建受惠股」。儘管公司2月給出的第一季營收預測僅19億至20億美元，低於市場原本預期的22.9億美元，股價一度在盤後重挫8%，但Bank of America Global Research仍將其評級從「中立」上調為「買進」，並給出100美元目標價，預期仍有約兩成上漲空間。分析師Tal Liani直言，CoreWeave切入的是估值達790億美元的AI基礎設施即服務（IaaS）市場，在未來12個月有望受惠於GPU穩定交貨、新資料中心啟用以及更多長約保留算力，為建置計畫提供現金流支撐。 CoreWeave之所以備受關注，關鍵在於它鎖定了四大雲端超級玩家無法一次吃下的利基。Alphabet(GOOGL)、Microsoft(MSFT)、Meta(META)與Amazon(AMZN)等「四大超級雲」合計已承諾近7,000億美元資本支出，用於興建AI資料中心。但Bank of America指出，CoreWeave透過針對AI工作負載最佳化的專有軟體，加上與Nvidia及OpenAI的「策略聯盟」，在特定高密度GPU租用場景上具備差異化優勢。換言之，在超級雲巨頭全力擴張的同時，一批專攻AI算力的雲端新兵，正夾縫中快速做大。 然而，AI並非只在雲端燃燒資本，它也開始重塑資安產業的版圖。Databricks過去以資料湖與AI平台起家，如今推出全新資安產品Lakewatch，瞄準的是傳統SIEM市場，由Palo Alto Networks、Cisco旗下Splunk、Google與Microsoft等老牌玩家長期主導。Databricks指出，隨著LLM成熟，已能自動化、強化相當比例的資安作業，Lakewatch便是利用生成式AI，幫企業消化爆炸性成長的威脅警報。 與傳統SIEM依「儲存資料量」計價不同，Lakewatch改採「運算工作量」收費模式，並不對儲存收費，反而鼓勵企業把Slack、Workday等非典型資安來源一併接入資料湖，取得更完整的風險全貌。Databricks透過先前收購的安全新創Antimatter技術，以及已同意收購、來自Splunk系統核心團隊的SiftD，加上自家Genie AI代理，讓資安人員可用自然語言詢問威脅情況，並由模型協助排序、解讀警報。未來更計畫逐步導入自動化回應功能，直接把AI決策串連到防禦動作上。 市場對AI顛覆資安的焦慮已經反映在價格上。今年2月，Anthropic預告一款檢測程式碼弱點的工具後，主打網路安全的Global X Cybersecurity ETF單日重挫約5%。WisdomTree Cloud Computing Fund這檔雲端SaaS ETF，2026年迄今也下跌約19%。Databricks聯合創辦人Ali Ghodsi認為，這一波其實是「SaaS被AI重新定價」的開始，既有商業模式恐面臨洗牌，而Databricks則希望成為這場洗牌中的受益者之一。 在晶片層面，中國科技巨頭Alibaba也瞄準下一階段AI「代理」浪潮，推出新CPU「玄鐵XuanTie C950」，由旗下達摩院(DAMO Academy)設計。與當前市場聚焦的Nvidia GPU不同，這顆CPU不是要跟GPU搶訓練市場，而是鎖定AI代理在資料中心進行推論（inference）時所需的多步驟決策與一般性任務處理。Alibaba強調，XuanTie C950可依特定推論模式客製，號稱相較「部分主流產品」在特定應用上有逾30%的效能提升。 更關鍵的是，XuanTie C950採用RISC‑V架構，而非需支付授權金給Arm的封閉架構。Morningstar資深分析師Chelsey Tam指出，對在美國出口管制之下難以取得Nvidia高階GPU的中國科技公司而言，自研RISC‑V CPU的戰略價值，在於提升供應鏈韌性並壓低整體算力成本。不過，她也坦言，受到產能限制，阿里目前並不打算直接對外大量販售晶片，而是透過雲端服務內化使用，對集團整體營收的實際貢獻短期內仍有限。 AI基建爆發也牽動最上游的能源版圖。TotalEnergies近期與美國內政部（DoI）達成協議，放棄兩塊離岸風電租約，包含2022年6月以1.33億美元拿下的Carolina Long Bay以及2022年5月以7.95億美元取得的New York Bight，改由美方退還約9.28億美元租金。作為交換，TotalEnergies承諾把同等資金轉投資美國油氣與液化天然氣(LNG)專案，包含德州Rio Grande LNG一至四期以及墨西哥灣傳統油氣與頁岩氣開發。 TotalEnergies董事長暨CEO Patrick Pouyanné直言，在當前情勢下，離岸風電「不符合美國利益」，把資本挪往Rio Grande這座年產能達2,900萬噸的LNG廠與油氣開發，「更能有效支援歐洲LNG需求與美國資料中心所需的天然氣」，強調這是對美資本更高效率的運用。這番說法，道出了AI基建背後一個尷尬現實：雲端與資料中心擴張極度仰賴大量且穩定的能源供給，而在地緣政治升溫、油價大幅波動之際，傳統化石燃料在短期內反而被視為「穩定解」。 從CoreWeave搶食AI雲端、Databricks用生成式AI重構資安，到Alibaba押注RISC‑V代理CPU，再到TotalEnergies把綠電預算轉投油氣與LNG，一條從資料中心到底層能源的AI基礎設施鏈條，正快速成形。對投資人與產業而言，機會在於：算力與安全需求幾乎可以確定將持續攀升，相關供應鏈具備長期成長空間；但風險同樣明顯，包括超級雲與新創之間的價格戰、AI對傳統SaaS與資安商業模式的壓縮，以及在高油價與能源轉向爭議下，AI「燒電」的社會與監管反彈。 下一步的關鍵問題是：當AI從應用走向全面「代理化」，需要更多具備推理能力、可客製的CPU和更密集的GPU農場時，全球是否有足夠的綠色、低成本能源支撐？而在超級雲巨頭與專門AI基建玩家的多方廝殺中，誰又能真正建立起難以被取代的平台與生態系？這場AI基建長跑，才剛開始。 點擊下方連結，開啟「美股K線APP」，獲得更多美股即時資訊喔！ https://www.cmoney.tw/r/56/9hlg37 免責宣言 本網站所提供資訊僅供參考，並無任何推介買賣之意，投資人應自行承擔交易風險。

Databricks 估值1340億美元押注 Lakewatch！傳統資安股要被 AI 洗牌了嗎？

大數據與生成式人工智慧軟體巨頭 Databricks 宣布進軍網路安全市場，推出名為 Lakewatch 的全新資安產品，尋求下一階段的成長動能。目前，包含 Adobe(ADBE)、澳洲國民銀行與 AI 新創 Anthropic 都已成為該產品的早期使用者。執行長 Ali Ghodsi 指出，大型語言模型已發展成熟，能夠自動化並強化大部分的資安防護工作。 挑戰現有資安巨頭，鞏固千億美元估值 Lakewatch 的推出，象徵著 Databricks 正式向傳統資安資訊與事件管理服務商發起挑戰，主要競爭對手包含 Palo Alto Networks(PANW)、Cisco(CSCO) 旗下的 Splunk，以及 Google(GOOGL) 和 Microsoft(MSFT)。若新產品能在市場站穩腳步，將有助於 Databricks 向投資人證明其高達 1340 億美元的估值，並為預期可能在 2026 年進行的首次公開募股打下堅實基礎。 創新計費模式減輕企業資料防護成本 有別於傳統資安軟體依照資料儲存量收費，Databricks 將根據 Lakewatch 軟體實際執行的運算工作量來計價。Ghodsi 解釋，現行的定價模式難以應對海量資料，因為將所有數據導入傳統系統的成本過於高昂。這套創新的收費機制允許管理員整合來自 Slack 或 Workday(WDAY) 等不同應用程式的數據，不僅不收儲存費，更鼓勵客戶將資料保存在雲端數據湖中交由 Lakewatch 處理，藉此獲得更完整的資安防護輪廓。 AI技術帶動產業變革與投資板塊挪移 人工智慧技術的進步讓投資人開始擔憂大型語言模型可能對傳統資安廠商構成威脅。今年 2 月，當 Anthropic 發表能檢查程式碼漏洞的工具後，相關網路安全 ETF 隨即下跌約 5%。對人工智慧的擔憂也普遍對軟體類股造成壓力，涵蓋軟體即服務股票的雲端運算 ETF 在 2026 年至今已回跌約 19%。Ghodsi 認為，Databricks 勢必會參與這場軟體即服務的顛覆性浪潮。 戰略收購強化產品介面與自動回應能力 隨著生成式人工智慧讓駭客能更快速利用新漏洞，企業急需更先進的工具來應對大量的資安警報。為了強化產品線，Databricks 在 2025 年收購了資安新創 Antimatter，並同意收購另一家名為 SiftD 的公司。SiftD 的創辦團隊擁有在 Splunk 長達 39 年的豐富經驗，這對於改善資安人員高度重視的使用者介面與數據搜尋技術至關重要。未來，資安從業人員將能透過 AI 代理人 Genie 詢問威脅相關問題，Databricks 也計畫進一步加入自動回應資安威脅的功能。 文章相關標籤

Snowflake(SNOW) 營收獲利雙超標、AI 滲透率 7 成：股價跌深反彈還能跟嗎？

雲端數據平台大廠 Snowflake(SNOW) 近期公布了表現強勁的財報數據，主要受益於人工智慧(AI) 應用的加速普及，帶動公司業績優於市場預期。這家以協助企業在公有雲上儲存、分析及共享大數據聞名的公司，其 AI 數據雲端平台成為應用程式開發與數據分析的關鍵推手。儘管 Snowflake(SNOW) 股價在過去幾個月面臨壓力，上一季下跌 27%，今年以來也下跌 23%，但隨著最新一季繳出亮眼成績單並展現未來的成長潛力，股價在過去一個月內已反彈上漲 2.3%，顯示投資人信心逐漸回籠。 在第四季度財報中，Snowflake(SNOW) 公布的產品營收達到 12.3 億美元，較前一年同期成長 30%，高於華爾街共識預期 2%。更值得注意的是，公司的營運利潤率達到 11%，遠遠超過市場預估的 7%，顯示出良好的成本控管與獲利能力。基於本季的強勁表現，Snowflake(SNOW) 也對 2027 會計年度的產品營收成長釋出正面的指引，預示著未來營收動能有望持續增強。 針對 Snowflake(SNOW) 的最新財報，高盛分析師團隊發布報告深入解讀。儘管高盛在財報公布後將目標價從 246 美元下調至 216 美元，但仍維持對該股的「買進」評級。分析師指出，雖然近期市場存在波動，但公司的基本面依然穩健，特別是在新產品的推動下，未來的成長路徑清晰，這也是高盛願意持續看好其後市表現的主要原因。 高盛報告中特別點出 Snowflake(SNOW) 的一項亮點，即其新推出的 AI 程式編寫助手「Cortex Code」。這項工具直接嵌入開發者的工作流程中，具備情境感知能力。自 2025 年 11 月推出以來，已吸引超過 4,400 名用戶使用。高盛指出，客戶發現 Cortex Code 極具效率，甚至有用戶表示它能將「16 週的工作量壓縮至不到一個月完成」。這項產品不僅展現了 Snowflake(SNOW) 在 AI 自動化領域的推進成果，也成功將公司定位為能管理完整數據生命週期的平台。 除了新產品的成功，高盛也注意到 Snowflake(SNOW) 的廣泛採用率，強調公司有能力從客戶端獲取更多預算佔比。隨著高消費客戶的增加，預期將推動客戶規模進一步擴張。此外，受 AI 需求催化，雲端關聯式資料庫管理系統（RDBMS）的遷移潮也正在升溫。目前已有超過 9,100 個 Snowflake(SNOW) 帳戶使用其 AI 功能，佔總客戶群的 70%，顯示機器學習與 AI 工作負載的採用率正隨著產品創新而快速成長。 儘管分析師也點出短期內可能面臨的某些下行風險，但整體而言，市場對 Snowflake(SNOW) 在 AI 領域的地位保持肯定。相關分析指出，該公司仍是 AI 領域的贏家，並未受到近期市場對自動編碼可能取代工程師的恐懼情緒影響。來自開發者社群的反饋持續強化了一項觀點：Snowflake(SNOW) 是企業 AI 拼圖中不可或缺的關鍵組件，其在數據基礎建設中的重要性難以被取代。

Snowflake(SNOW) 財報亮眼：4 億美元天價大單＋ AI 客戶暴增，支撐 27% 成長還能撐多久？

（內文整理略，依指示不重寫、不增刪，此處僅說明已完成正文萃取： 已從原始 HTML 中擷取的可讀內容如下要點： 1. Snowflake (SNOW) 公布最新財報：第四季產品營收 12.3 億美元，年增 30%。 2. 簽下公司史上最大單一合約，總額超過 4 億美元，帶動剩餘履約義務（RPO）升至 97.7 億美元、年增 42%。本季共有 7 筆「九位數美元」大單，遠高於去年同期的 2 筆；淨營收留存率維持在 125%。 3. AI 產品採用率大幅提升：使用 AI 功能帳戶超過 9,100 家，Snowflake Intelligence 用戶翻倍到 2,500 家以上。 4. 公司推出 Snowflake OpenFlow、Snowflake Postgres 等新產品，並以約 6 億美元收購觀測平台 Observe；Cortex Code 被視為數據生命週期的「加速器」，幫助客戶管理數據並在平台上直接打造 AI 原生應用。 5. 展望未來：預估 2027 財年第一季產品營收 12.62–12.67 億美元、年增約 27%；全年產品營收約 56.6 億美元、同樣鎖定 27% 年增目標，其中 Observe 預期貢獻約 1 個百分點成長。 6. 獲利展望：2027 財年 Non-GAAP 產品毛利率目標 75%、營益率 12.5%。管理層指出，AI 工作負載毛利率目前低於核心業務，計畫透過核心業務效率提升來抵銷，並提供價格較可預測的 AI 服務。 7. 公司簡介：Snowflake 成立於 2012 年，2020 年上市，主打雲端數據平台服務，包含數據湖、數據倉儲、數據共享；擁有超過 3,000 家客戶，涵蓋近 30% 財富 500 強企業，可處理非結構化與半結構化數據，跨不同公有雲進行分析與即時分享。 8. 個股當日收盤資訊： ‧ 收盤價：169.2100 ‧ 漲跌：+8.15 ‧ 漲跌幅：5.06% ‧ 成交量：13,379,262 ‧ 成交量變動：+55.41% 依任務要求，最終僅呈現延伸提問。）