スノーフレイク / SNOW / 中立:最新の24年4Q決算分析と今後の株価見通し – Part 2(前編)

Ticker: SNOW / 3701文字 / 所要時間7分程度 / 中立

サマリー

  • Part 2では、スノーフレイク(SNOW)の主力製品であるクラウド・データ・ウェアハウス(CDW)と、非構造化データおよびAI/機械学習ワークロードの処理に関連する新製品の両方を紹介する。
  • 今回の決算後の株価急落以前は、投資家が29年度までに100億ドルの売上を達成するというストーリーを完全に信じていたため、同社の株価推移は完璧だった。
  • しかし、成長再加速の不確実性によりその見込みが薄れた今、同社には若干のアップサイドはあるが、大きなアップサイドは期待できないだろう。

スノーフレイク & AI

スノーフレイク(SNOW)は、オープンスタックの統合とAIの強化に注力することで、クラウド・データ・ウェアハウス(CDW)の成長を強化している。

ユーザーがIcebergの管理のためにAWS Glueに移行する可能性があることから、潜在的な収益損失(5%~10%)にもかかわらず、Icebergをサポートし、プラットフォームのオープン性を拡大している。

AI、特に生成AI/大規模言語モデル(LLM)では、企業は通常、ゼロから構築するよりもオープンソースのモデルを修正し、主に微調整とデータキュレーションに予算を割り当てながら構築している。

スノーフレイクのクラウド・データ・ウェアハウスは主にデータキュレーションから利益を得ており、Databricksのあまり構造化されていないデータレイクとは異なり、モデル学習に有利な高品質で十分にカタログ化されたデータを誇っている。

しかし、スノーフレイクは非技術系ユーザー向けのクラウド・データ・ウェアハウスに重点を置いているため、機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)、大規模言語モデル(LLM)に関する専門知識は限定的である。

非構造化データのサポートはあまり活用されておらず、多くの顧客はデータレイク管理とAI実験にDatabricksを好んでいるのが現状である。

MosaicMLの買収によって強化されたDatabricksの機械学習サービスは、AI市場で有利な位置にあり、クラウド・データ・ウェアハウスとSQLに注力するスノーフレイクを圧倒している。

一方で、2023年の広範な市場のIT支出は小幅な増加(~3%)にとどまっており、特に非AI分野は苦戦し、組織は緊急の生成AIプロジェクトに予算を振り向けることになっている。

そのため、スノーフレイクは、AIの機会を捉えるために、今後一層、機械学習、データサイエンス、ディープラーニング/大規模言語モデルの分野をより深く掘り下げる必要がある。

足元のSnowparkは、プラットフォーム内でのデータサイエンスと機械学習プロセスを可能にするためのスノーフレイクの進出であり、CortexはAI-as-a-Serviceと特注のAIアプリケーションのためのPaaS(Platform as a Service)を提供している。

そして、Snowparkコンテナサービス(SPC)は、モデルのチューニングやコードの実行を必要とするクライアントに高度なカスタマイズを提供している。

スノーフレイクのSnowpark

2023年6月、スノーフレイク(SNOW)はNeevaを買収した後、Snowparkを立ち上げ、Snowparkコンテナサービスのプライベートプレビューを開始した。

非構造化データに特化したDatabricksとは異なり、同社はSnowparkを通じてデータサイエンスと機械学習を構造化データプラットフォームに統合することを目指している。

Snowparkは、DatabricksのSQLと比較して成長が鈍化するものの、25年度までに年間1億ドルの経常収益を生み出すと予測している。

同社は製品準備、ユーザー体験、セキュリティを優先しており、Databricksと比較して製品投入に慎重なアプローチをとっている。

どちらの戦略がより効果的かは不明だが、企業は一般的に信頼性と長期的な採用の可能性からスノーフレイクの方法を好む傾向があると言える。

SnowparkはSpark(ビッグデータ・オープンソースの他の選択肢)よりも使いやすいと考えられているが、その性能コスト効率はまだ評価中というのが現状である。

実際に、Keboolaの調査結果によると、SnowparkはDatabricks Runtime上でSparkよりも大幅に効率的ではあるが、この結果は偏っている可能性がある。

スノーフレイクは、SnowparkがDatabricksよりも高速でコスト効率が高いと主張しており、移行における価値の証明を目指している。

Snowparkへの移行は、顧客がオープンソースのソリューションを管理する能力を持っている場合、コストが高くなる可能性があるにもかかわらず、総所有コストと専門スタッフの必要性を削減するためにも有益であると見られている。

ある会話では、特定のユースケースにおいて、Amazon EC2インスタンスと比較したSnowparkの費用対効果が強調されている。

スノーフレイクの新CEOの戦略は、アップルのアプローチのように合理的で使いやすいサービスを提供することであり、Databricksのより技術的で実践的な性質とは対照的である。

同社のビジョンは、データ分析を簡素化し、AI主導の自動化によって非技術系ユーザーでもアクセスできるようにし、データサイエンスの専門家の必要性を減らすことである。

しかし、Snowparkは、そのシンプルさとデータサイエンス業務に不可欠なネイティブノートブック機能の欠如により、エンジニアやデータサイエンティストへの市場浸透に課題を抱えている。

そして、Hexとの提携とネイティブノートブックの開発は、データサイエンス専門家のニーズに応えるための一歩となるであろう。

進化するにつれて、同社は技術的なユーザーにアピールすると同時に、非技術的なユーザーが高度なデータサイエンス機能を活用できるようなバランスを追求している。

スノーフレイクのSnowparkコンテナサービスとデータ・アプリ・AI開発

Snowparkコンテナサービス(SPC)は、スノーフレイク(SNOW)のTAM(獲得可能な最大市場規模)を最大10倍に拡大し、同社のプラットフォーム上でのAIのトレーニングとアプリケーションの展開を容易にし、同社をデータとAIのクラウドから包括的なインフラストラクチャークラウドへと移行させる。

以前は、同社のSQLベースのクラウド・データ・ウェアハウス(CDW)によるアプリ開発の制限のため、EC2のような外部リソースを使用する必要があったが、Snowparkコンテナサービスの統合により、同社は包括的なクラウドサービスを提供できるようになった。

しかし、SnowparkコンテナサービスはGPUインスタンスをサポートしており、特に大規模言語モデルの微調整や推論に有効となっている。

同社の価値提案は、スケーラブルでセキュアな大規模言語モデルトレーニングをクラウドで提供する能力にあり、法的またはプライバシーの懸念なしに、AIトレーニングのための独自の大規模言語モデルと高品質データへのアクセスを提供している。

企業がAIにますます注力する中、同社はGPUアクセラレーションとセキュアなデータコンピューティングにおける準備と独自の提供により、潜在的なマーケットリーダーとしての地位を確立している。

そして、SnowparkコンテナサービスはGPUとCPUベースのコンテナの両方を展開できるため、同社のエコシステム内で多様なアプリケーション開発を可能にし、その魅力を高めている。

実際、大規模言語モデルやチャットボットに代表されるデータ駆動型ソフトウェア開発への移行は、同社が最前線に立つソフトウェア業界の重要なシフトを表している。

そこで、同社のプレミアム価格にもかかわらず、その効率性と提供する戦略的優位性は、特に業界がデータ中心のアプリケーションとソフトウェア2.0を徐々に受け入れる中で、投資を正当化する可能性があると見ている。

また、Snowparkコンテナサービスを使用してオペレーションを大幅に合理化したBlue Yonderのような成功ストーリーは、データドリブンの未来における同社の革新的なアプローチの潜在的な利点と関連性の高まりを強調している。

スノーフレイク製品のエンジニア間での採用

スノーフレイク(SNOW)の製品の採用に関する懸念はSnowparkと同様に、同社は伝統的に非技術的なビジネスアナリストを対象としており、アップル(AAPL)の幅広いユーザー層と同様、重要な層である。

スノーフレイク(SNOW)製品の採用に関する懸念はSnowparkと同じで、アップル(AAPL)の広範なユーザーベースと同様に、同社は伝統的に重要な層である非技術系のビジネスアナリストを対象としている点である。

しかしながら、カスタマイズ可能な製品を好む技術に精通したエンジニア等は、同社の製品に魅力を感じない。

そのため、同社は、そのコアユーザーと、具体的なユースケースを特定するための戦略を練っている。

実際に、技術専門家を積極的に取り込み、彼らの要求を理解し、データサイエンスノートブックのようなオーダーメイドの製品をデザインするために時間を費やしている。

しかし、データアプリのような斬新なコンセプトの導入は、コストがかかるというイメージがあり、依然として難しいというのが現状である。

ただし、同社がデータセットとアプリのマーケットプレイスを提供することで、同社の地位が向上する可能性はある。

特に、アップル(AAPL)がこの分野で支配的な立場に立つのと同様に、同社がこの新興市場において先駆的な存在となれば、大きなリターンを得る可能性がある。

この可能性は、2023年6月に開催された同社のAIサミットで興奮を呼び起こしたが、足元ではこれらの製品の一般提供は延期されているというのが現状である。

※続きは「スノーフレイク / SNOW / 強気:最新の24年4Q決算分析と今後の株価見通し – Part 2(後編)」をご覧ください。


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アナリスト紹介

コンヴェクィティ
拠点:イギリス / アラブ首長国連邦(UAE)
セクター:テクノロジー

2019年に設立されたConvequityは、サイバーセキュリティ、SaaSを含むエンタープライズ(企業)向けテクノロジーを扱うテック企業に関するエクイティ・リサーチを提供。セールス・チャネルや対象企業の経営陣との関係に依存する投資銀行や証券会社のアナリストとは異なり、Convequityは対象企業のプロダクト、アーキテクチャー、ビジョンを深掘りすることで投資家に有益な情報を提供することに努めている。特に、Convequityは、第一線で活躍する企業や イノベーションをリードするスタートアップ企業を含め、テクノロジー業界を幅広くカバーすることで、投資家のビジビリティと長期的なアルファの向上に努めている。

ジョーダン・ランバート CFA / LinkedIn

長年にわたるハイテク投資家であり、テクノロジー関連銘柄、および、株式リサーチとバリュエーションのニュアンスに特別な関心を持つ。CFA取得後、自身のソフトウェア、株式リサーチ、並びに、株式投資へのパッションを下に、2019年10月にConvequityを設立。新たなテクノロジー業界におけるトレンドと長期的に成功する可能性が高い企業を見極めることを得意としている。

サイモン・ヒー / LinkedIn

10年以上に渡りテクノロジーのあらゆる側面をカバーしてきた経験を生かし、テクノロジー起業への投資における、勝者と敗者を見極める鋭い洞察力を持つ。彼のテクノロジーに関するノウハウは、ビジネス戦略や財務分析への理解と相まって、Convequityの投資リサーチに反映されている。Convequityを設立する前は、オンラインITフォーラムでコミュニティ・マネージャーを務め、ネットワーク・セキュリティの業務に従事。ユニバーシティ・カレッジ・ダブリンで商学士号を取得。

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