NRR·Cortex AI와 적정주가

세입자 구조: 스토리지와 컴퓨트를 나눈 중간층

스노우플레이크의 설계 핵심은 저장(스토리지)과 연산(컴퓨트)을 분리한 것입니다. 같은 데이터에 여러 격리된 연산 클러스터가 동시에 붙을 수 있어서, 데이터 적재 작업이 대시보드 성능을 건드리지 않습니다. 이 우아함이 초기 성공의 기술적 본체였습니다. 그런데 이 분리 구조에서 돈을 버는 층은 가운데, 컴퓨트입니다. 매출은 "고객이 태우는 연산 시간"에 비례하고, 스토리지는 건물주에게 빌린 창고를 거의 원가에 되파는 얇은 마진입니다.

개념적 시각화. 구조는 Snowflake 공식 아키텍처 문서 기반. 돈을 버는 층은 가운데 컴퓨트이고, 아래 스토리지는 건물주에게 빌린 창고를 얇은 마진으로 되파는 pass-through다.

이 어긋남이 마진 천장을 설명합니다. 코드를 한 번 만들면 복제 비용이 0에 가까운 소프트웨어는 매출총이익률이 매우 높습니다(영구 라이선스 소프트웨어가 대표적입니다). 스노우플레이크는 다릅니다. 고객이 쿼리를 한 번 돌릴 때마다 건물주(하이퍼스케일러)에게 실비를 냅니다. 그래서 제품 매출총이익률은 FY2026 76%, 최근 분기 75.1%로, 일반 소프트웨어보다 한 단계 낮은 곳에서 천장을 만납니다. 이 격차가 세입자로 사는 값입니다. 결과적으로 스노우플레이크는 건물의 중간층을 점유합니다. 아래(원가·인프라)는 건물주의 것이고, 위(고급 엔지니어링·머신러닝)는 뒤에 볼 데이터브릭스가 강합니다. 이 중간 위치가 협공의 구조적 출발점입니다.

위에서 내려오는 데이터브릭스

스노우플레이크의 경쟁자는 한 곳이 아닙니다. 가장 먼저 위층에서 내려오는 상대가 데이터브릭스입니다. 데이터브릭스는 원래 데이터 엔지니어링과 머신러닝에 강한 "레이크하우스" 회사였습니다. 비유로는 건물 위층의 중공업·가공 매장입니다. 이 회사가 트랜잭션 처리 기능(레이크베이스)을 붙이며 분석·운영 쪽, 즉 스노우플레이크의 매장으로 내려오고 있습니다. 동시에 스노우플레이크는 반대로 올라갑니다. 코텍스(Cortex) AI와 스노우파크(Snowpark)로 머신러닝 쪽, 즉 데이터브릭스의 매장으로 확장합니다. 두 회사가 서로의 영역으로 수렴하고 있습니다.

정직하게 붙일 단서가 있습니다. 데이터브릭스 수치는 규모, 성장, 유지율 모두 스노우플레이크를 앞선다고 발표하지만, 전부 비상장 회사의 자사 발표라 독립 검증이 불가능합니다. 그리고 두 회사가 완전히 동일한 고객군을 두고 싸우는지도 확정되지 않았습니다(워크로드 프로파일이 다릅니다). 그럼에도 방향은 분명합니다. 한때 클라우드 데이터웨어하우스의 대명사였던 스노우플레이크가, 이제는 위층에서 내려오는 경쟁자에게 매출 규모와 속도 모두에서 추격이 아니라 추월을 허용하고 있다는 것입니다.

아래에서 올라오는 건물주, 옆에서 들어오는 패브릭

위층만이 아닙니다. 건물주의 직접 경쟁이 가장 까다롭습니다. AWS 레드시프트, 구글 빅쿼리, 마이크로소프트 시냅스·패브릭은 인프라를 소유한 채 분석 매장을 직접 운영합니다. 인프라 원가가 없고, 기존 클라우드 약정에 끼워 팔 수 있어 가격에서 구조적으로 유리합니다. 이들의 점유는 공식 미공시라 추정만 가능합니다. 옆문으로는 마이크로소프트 패브릭이 들어옵니다. 오피스365·파워BI·팀즈를 쓰는 기업에게 기본 선택지로 자리 잡으며 빠르게 성장하고 있습니다.

흥미로운 반전은, 패브릭과 스노우플레이크가 경쟁만 하는 게 아니라는 점입니다. 원레이크(OneLake)와 스노우플레이크의 상호운용이 추진되며, 패브릭 데이터를 아이스버그 포맷으로 스노우플레이크가 직접 읽을 수 있게 됐습니다. 경쟁자가 데이터 공급원으로 바뀌는 이 양상은 뒤의 아이스버그 소절에서 다시 다룹니다.

이 다극 구도를 하나의 분모로 보려면 시장을 어떻게 자르느냐가 관건입니다. 시중에는 "스노우플레이크 점유율이 세 배쯤 더 높다"는 숫자도 떠도는데, 그것은 순수 데이터웨어하우스라는 훨씬 좁은 시장을 분모로 잡은 값입니다. 우리는 데이터웨어하우스에 레이크하우스·데이터 엔지니어링·AI-on-data까지 포함한 넓은 채택 시장 $40B(CY2025)를 일관된 분모로 씁니다. 이 분모에서 스노우플레이크는 약 11.2%입니다. 좁은 분모의 큰 숫자와 섞으면 안 됩니다.

핵심은 스냅샷이 아니라 속도입니다. 데이터브릭스와 패브릭이 스노우플레이크보다 빠르게 이 시장으로 들어오고 있습니다. 2025년 가트너 매직 쿼드런트가 스노우플레이크, 데이터브릭스, 빅쿼리, 패브릭, 레드시프트 다섯 곳을 모두 "Leaders"로 분류한 것이 이 구도를 압축합니다. 독점이 아니라 다극 체제이고, 시장 분배는 경쟁자 쪽으로 더 기울고 있습니다. 다만 이 넓은 분모는 방향성 편향을 안고 있습니다. 스노우플레이크가 실제로 가장 세게 경합하는 SQL 분석 세그먼트만 떼면 점유는 이보다 높고, 협공의 일부는 분모를 인접 세그먼트로 넓힐 때 더 크게 보이는 효과이기도 합니다. 일관성을 위해 넓은 분모를 유지하되, 이 편향을 감안하고 읽어야 합니다.

해자 4축 ① 전환비용: 어느 층에 락인이 사는가

모닝스타는 스노우플레이크를 여러 해에 걸쳐 "No-Moat(해자 없음)"로 봅니다. 근거는 "전환비용이 경제적 해자를 지지할 만큼 성숙하지 못했다"입니다. 이 진단을 정면으로 검증하기 위해, 해자를 전환비용·데이터중력·네트워크효과·규모경제 네 축으로 나눠 하나씩 채점합니다. 첫 축은 가장 중요한 전환비용입니다.

전환비용은 한 덩어리가 아닙니다. 층마다 다릅니다. 가장 끈끈한 층은 데이터 자체가 아니라, 기업이 스노우플레이크 위에 쌓아 올린 SQL 방언·파이프라인·대시보드·권한 체계·운영 노하우입니다. 이걸 다른 플랫폼으로 옮기려면 숨은 비용, 거버넌스 공백, 호환성 문제, 운영 리스크가 한꺼번에 부상합니다.

이 락인이 실재한다는 강한 증거가 있습니다. 스노우플레이크의 역대 최대 단일 계약 규모가 크게 뛰었고, 9자리(억 달러대) 계약 건수가 전년의 여러 배로 늘었습니다. 모닝스타조차 이 대형 계약을 "전환비용이 높아지고 있다는 명확한 신호"라고 인정합니다. 그런데도 모닝스타가 No-Moat를 유지하는 이유는 정직하게 짚어야 합니다. 락인이 "고객의 비용 최적화를 막을 만큼" 강하지는 않습니다. 순매출유지율(NRR)이 정점에서 크게 내려와 최근 126% 수준인 것이 그 증거입니다. 락인이 충분히 강했다면 고객이 사용량을 그렇게 줄이지 못했을 것입니다(NRR이 무엇을 뜻하고 왜 무너졌는지는 이어지는 AI 반격 장이 분해합니다). 판정은 "중간, 성숙 중"입니다. 락인의 골격은 맞지만, 그 비용은 오케스트레이션·스킬 층에 한정되고 스토리지 층은 비어갑니다.

해자 4축 ② 빌려온 중력, 유일한 진성 해자, 세입자의 상한

나머지 세 축은 전환비용보다 사정이 나쁩니다. 하나씩 봅니다.

먼저 데이터 중력입니다. "데이터가 한곳에 모이면 그걸 처리하는 작업도 그쪽으로 끌려온다"는 힘입니다. 한번 스노우플레이크에 데이터가 쌓이면 밖으로 빼내는 비용과 리스크가 들어서 작업이 안에 머뭅니다. 문제는 이것이 "빌려온 중력"이라는 점입니다. 스노우플레이크는 창고를 소유하지 않고 건물주의 S3·Blob·GCS 위에 얹습니다. 아이스버그로 데이터가 고객 자신의 버킷에 살 수 있게 되면, 중력의 무게중심은 데이터를 물리적으로 소유한 건물주에게 귀속됩니다. 진짜 힘이지만 세입자가 빌려 쓰는 힘이라, 본질적으로 건물주에게 더 강하게 작용합니다.

다음은 네트워크 효과입니다. 4축 중 유일하게 진짜 "네트워크 효과"라 부를 수 있는 것은 마켓플레이스입니다. 데이터 제공자가 늘수록 소비자가 모이고, 소비자가 모이면 다시 제공자가 늘어나는 양면 시장이며, 현재 수천 개의 데이터 리스팅과 수백 곳의 프로바이더가 있습니다. 기술적 방어선은 데이터를 복사하지 않고 살아 있는 데이터에 직접 쿼리하게 하는 제로카피 공유입니다. 장기적으로 가장 유망한 유일한 진성 해자이지만, 코어 매출 대비 규모가 작고 수익화가 불투명한 "아직 작은(sub-scale)" 단계입니다.

마지막은 규모의 경제입니다. 고객이 태우는 총 컴퓨트가 커질수록 스노우플레이크가 하이퍼스케일러와 맺는 약정 단가가 내려가 원가가 낮아지는 효과는 실재합니다. 그러나 결정적 한계가 있습니다. 스노우플레이크의 규모는 자기 집주인보다 결코 커질 수 없습니다. 레드시프트·빅쿼리·시냅스는 인프라를 직접 소유합니다. 세입자의 규모 경제는 구조적으로 건물주의 규모 경제 아래에 갇힙니다.

종합: No-Moat에 동의하되, narrow로 가는 방아쇠를 특정한다

네 축을 모으면 그림이 분명해집니다. 4축 중 단 하나도 혼자서 해자를 떠받치지 못하고, 두 축(데이터중력·규모경제)은 세입자라는 지위 때문에 구조적으로 막혀 있습니다. "10년 뒤에도 초과 수익을 낼 거라고 확신할 수 없다"는 모닝스타의 결론은 이 점에서 타당합니다. 오늘 기준 10년 지속 테스트로는 우리도 No-Moat에 동의합니다.

그래서 우리는 등급을 다투지 않습니다. 대신 한 걸음 더 들어갑니다. 전환비용과 네트워크효과는 실재하고 분명히 상승 중입니다. 이 두 축이 좁은 해자(narrow)로 굳느냐, 아니면 세입자 상한에 갇힌 두 축에 눌려 주저앉느냐. 모닝스타와 우리의 차이는 "등급"이 아니라 "관심사"입니다. 모닝스타는 오늘의 해자 유무를 채점하고, 우리는 그 등급을 무엇이 언제 바꾸는지(narrow로 크로스하는 조건)를 채점합니다. 같은 데이터, 다른 질문입니다. 그런데 그 크로스를 스스로 흔드는 사건이 하나 있습니다. 아이스버그입니다.

아이스버그의 양날: 감옥 문을 스스로 연 이유

스노우플레이크는 한때 "데이터를 우리 안에 복사해야만 쿼리할 수 있다"는 독점 창고로 고객을 가뒀습니다. 그런데 아이스버그라는 공용 표준 포맷을 받아들여, 고객이 자기 창고(S3)에 데이터를 두고도 스노우플레이크로 쿼리할 수 있게 문을 열었습니다. 락인을 스스로 푼 것입니다. 자해처럼 보이지만, 정확히는 교환입니다.

무엇을 잃는지 먼저 봅니다. 아이스버그를 외부 볼륨에 두면 같은 데이터 파일을 스파크·트리노·데이터브릭스·빅쿼리가 그대로 읽습니다. 스토리지 포맷 락이 사실상 사라집니다. 그 결과 데이터 중력이 건물주에게 역전되고, 전환비용에서 "데이터를 다시 적재해야 한다"는 항목이 빠지면서 떠나는 비용이 오케스트레이션·스킬 층만 남습니다. 무엇을 얻는지도 분명합니다. 가장 큰 채택 반대 논리가 "내 데이터를 특정 회사의 독점 사일로에 복사하기 싫다"였는데, 아이스버그가 이 반대를 제거합니다. 데이터는 고객 레이크에 그대로 두고, 스노우플레이크는 그 위의 컴퓨트 엔진이 됩니다. 독점 포맷이었다면 절대 오지 않았을 신규 워크로드를 끌어옵니다. 그리고 버리는 것과 얻는 것의 마진이 다릅니다. 양보하는 스토리지는 원래 얇은 pass-through 마진이고, 컴퓨트가 마진 엔진입니다. 저마진 창고를 내주고 고마진 연산 소비를 얻는 거래입니다.

핵심은 타이밍의 비대칭입니다. 유치 효과는 즉시 나타나고, 락인 침식은 점진적입니다(기존 포맷 데이터는 수년간 끈끈하고, 신규 데이터만 개방됩니다). 그래서 단기적으로는 순효과가 플러스입니다. 그러나 장기적으로 이 교환은 스노우플레이크의 운명을 단 하나의 질문에 집중시킵니다. "데이터가 어차피 못 떠나서" 남는 게 아니라, "컴퓨트 엔진과 거버넌스와 AI가 실제로 더 나아서" 고객이 남느냐입니다. 아이스버그는 스노우플레이크를 "데이터가 못 떠나는 락인 사업"에서 "엔진이 실력으로 선택받는 사업(compete-on-merits)"으로 전환합니다. 그리고 이것이 정확히 모닝스타 회의론이 의심하는 지점입니다. 락인이 약해질수록 매 갱신을 순수한 실력으로 방어해야 하고, 거기서 건물주를 원가로 이기기는 어렵습니다.

이 전쟁은 어디로 가는가

세 방향의 협공에도 누구도 동시에 따라붙지 못하는 차별화가 있습니다. 멀티클라우드 중립(AWS·Azure·GCP에서 동일 작동), SQL 분석의 용이성, 그리고 마켓플레이스 데이터 공유, 이 셋의 교집합입니다. 하이퍼스케일러는 구조적으로 단일 클라우드에 묶여 멀티클라우드 중립을 가질 수 없고, 데이터브릭스는 멀티클라우드이지만 세 가지를 동시에 갖지는 못했습니다.

이 교집합이 해자의 원천으로 굳으려면, 차별화가 전환비용이나 네트워크 밀도로 전환돼야 합니다. 그 전까지 교집합은 시간이지 해자가 아닙니다. 그리고 아이스버그가 락인 사업을 실력 경쟁으로 바꾼 이상, 스노우플레이크는 매 갱신을 엔진의 실력으로 방어해야 합니다. 그 실력의 측정자가 NRR이고, NRR을 끌어올리는 마지막 카드가 AI 소비 증분입니다. 그래서 이 전쟁 전체는 하나의 채점 질문으로 수렴합니다. AI 레이어의 소비 증분이, 소비 최적화와 단가 디플레로 인한 NRR 침식과 GPU 원가로 인한 마진 희석을 동시에 상쇄하고도 남는가. 이 질문에 숫자로 답하는 일은 이어지는 AI 반격 장과 밸류에이션 장이 맡습니다. 이 장에서 특정할 것은 해자가 무너지는 방아쇠입니다.

현재까지의 초기 신호는 약한 양(陽)입니다. 최근 분기 제품매출이 $1,334M로 다시 재가속했고, NRR이 저점에서 126%로 반등했으며, 제품 매출총이익률은 75.1%로 버텼습니다. 그러나 한 분기 프린트로 추세를 단정할 수 없고, 두세 개 분기의 추가 확인이 필요합니다.

매출: 견조한 궤적과 다시 켜진 재가속 신호

먼저 규모입니다. 총매출은 4년 내내 우상향했습니다. FY2023 $2,066M에서 FY2024 $2,806M, FY2025 $3,626M, FY2026 $4,684M로 늘었습니다. 성장률은 초고속 구간을 지나며 낮아졌지만(FY2023 +69% → FY2024 +36% → FY2025 +29%), FY2026에도 29.2%의 고성장을 유지했습니다. 감속이 멈추고 두 해 연속 같은 성장률로 바닥을 다진 모습입니다.

매출의 대부분은 스토리지와 컴퓨트를 초 단위로 소비할 때 잡히는 제품매출이고, FY2026 제품매출은 $4,472M였습니다. 여기서 이 장의 첫 반전이 나옵니다. 몇 분기 둔화했던 제품매출 성장률이 최신 분기에 다시 올라섰습니다. Q1 FY2027 제품매출은 $1,334M로 전년 대비 +34% 늘며 재가속했습니다.

재가속의 근거는 실적 뒤에 쌓인 계약 백로그에서도 읽힙니다. 소비 기반 모델에서는 고객이 실제로 쓰기 전까지 매출로 잡히지 않지만, 계약된 미래 소비액은 잔여이행의무(RPO)로 먼저 드러납니다. 연말(FY2026 종료) RPO는 $9.77B로 두툼했고, 최신 분기에도 $9.21B, 전년 대비 +38% 늘었습니다. 매출 성장률보다 백로그 성장률이 더 높다는 것은, 앞으로 인식될 소비가 지금 인식되는 소비보다 빠르게 쌓이고 있다는 신호입니다.

NRR: 소비유지율이 식었다

매출이 다시 가속했다면, 왜 스노우플레이크를 둘러싼 논쟁이 끊이지 않을까요. 답의 절반은 이 소절의 지표에 있습니다. 순매출유지율(NRR, 우리 언어사전의 NDR과 같은 지표)은 1년 전 고객이 올해 얼마나 더(또는 덜) 썼는지를 보여 줍니다. 신규 고객을 한 명도 안 받아도 기존 고객의 소비만으로 매출이 얼마나 자라는지를 재는, 소비 기반 사업의 심장 박동입니다.

그 박동이 몇 년에 걸쳐 뚜렷이 느려졌습니다. 역대 고점은 178%(FY2022 말)였습니다. 기존 고객이 1년 만에 소비를 절반 넘게 더 늘렸다는 뜻입니다. 이 수치는 이듬해 FY2023 말 158%로 한 계단 내려왔고, FY2024 말 131%, FY2025 말 126%까지 이어 내려왔으며, 저점은 124%였습니다. 최신 분기(Q1 FY2027)엔 126%로 소폭 반등하며 하락이 멈춘 모습입니다.

숫자만 보면 걱정스럽지만, 방향을 정확히 읽어야 합니다. NRR이 126%라는 것은 기존 고객 소비가 여전히 매년 두 자릿수로 는다는 뜻이지, 줄어든다는 뜻이 아닙니다. 다만 "매년 1.7배씩 폭증"하던 초기의 힘은 확실히 지나갔습니다. 이 유지율이 왜 식었는지(고객의 소비 최적화인지, 단가 디플레이션인지, 시장 성숙인지), 그리고 AI 소비 증분이 이를 되돌릴 수 있는지는 뒤에서 AI 반격을 다루는 장의 몫입니다. 이 소절은 "식었다"는 사실과 그 궤적, 그리고 최근 반등의 시작만 기록합니다.

마진: 현금은 실력, 그러나 총이익률엔 천장이 보인다

스노우플레이크의 마진은 좋은 소식과 경계 신호가 함께 있습니다. 좋은 소식부터 봅니다. 회사가 사업 채산성 지표로 제시하는 Non-GAAP 제품 매출총이익률은 데이터 플랫폼답게 높습니다. 다만 그 높이에 천장이 보입니다. FY2024 78% 고점을 찍은 뒤 FY2025 76%, FY2026 76%, 최신 분기 75.1%로 완만히 내려왔습니다. AI·GPU 워크로드를 처리할수록 컴퓨팅 원가가 붙어 마진을 눌렀기 때문으로 회사는 설명합니다.

여기서 앞서 예고한 공백을 정직하게 밝힙니다. 스노우플레이크의 전사 GAAP 총이익률은 67% 수준으로, 방금 본 제품 마진보다 낮습니다. 두 숫자가 다른 이유는 전사 GAAP 지표에 저마진 전문 서비스 매출과 매출원가에 배분된 주식보상비용이 섞이기 때문입니다. 그래서 회사의 데이터 플랫폼이 실제로 얼마나 남기는지는 Non-GAAP 제품 마진으로, 회사가 손에 쥐는 현금의 질은 아래 잉여현금흐름으로 읽는 편이 정확합니다.

그 현금이 이 소절의 좋은 소식입니다. 회계상으로는 뒤에서 볼 큰 적자를 내지만, 실제 현금은 두툼하게 벌어들입니다. FY2026 영업활동 현금흐름은 $1,221.9M, 여기서 설비투자를 빼고 남는 잉여현금흐름은 $1,120.3M로 매출의 23.9%에 이릅니다. 소프트웨어 기업으로서 자산을 무겁게 쓰지 않으니 벌어들인 현금의 상당 부분이 곧바로 쓸 수 있는 잉여현금으로 전환됩니다.

적자의 주인: 큰 손실은 주식보상이 만든다

앞 소절에서 남긴 질문에 답할 차례입니다. 실제 현금은 잘 버는 회사가 어떻게 회계상 큰 적자를 낼까요. FY2026 GAAP 순손실은 -$1,331.6M였습니다. 반면 일회성·비현금 항목을 조정한 Non-GAAP 순이익은 $465.9M로 흑자입니다. 같은 해, 같은 회사의 두 손익이 이렇게 벌어지는 주인은 하나입니다. 바로 주식보상비용(SBC)입니다.

FY2026 주식보상비용은 $1,710.7M로, 매출의 36.5%에 달합니다. 이 비용은 현금이 나가지 않는 회계상 비용이지만(그래서 앞 소절의 현금흐름은 멀쩡합니다) 발행주식을 늘려 기존 주주 지분을 희석시키는 실질 비용입니다. GAAP 손실과 Non-GAAP 이익의 간극은 거의 전부 이 항목이 채웁니다.

흑자 전환의 시점을 생각할 때 이 구조가 중요합니다. 스노우플레이크는 Non-GAAP 기준으로는 이미 여러 해째 흑자이고, 최신 분기 Non-GAAP 희석 EPS는 $0.39입니다. 그러나 GAAP 기준으로는 여전히 적자이고, 같은 분기 GAAP 희석 EPS는 $-0.86입니다. 두 EPS의 간극 역시 주식보상입니다. GAAP 흑자로 넘어가려면 매출이 계속 자라는 동안 주식보상의 매출 대비 비중이 더 내려와야 하는데, 그 비중은 최신 분기에 뚜렷이 낮아지는 추세입니다. 방향은 옳지만 아직 벽을 넘지는 못했습니다.

현금·부채·주주환원: 전환사채로 자사주를 샀다

대차대조표는 튼튼합니다. FY2026 말 현금성자산은 $2,828.2M로, 적자를 내는 회사라기보다 현금이 넉넉한 회사의 모습입니다. 배당은 지급하지 않습니다. 성장 국면의 소프트웨어 기업답게 주주환원은 전적으로 자사주 매입으로 이뤄집니다.

그런데 이 환원 구조에는 한 번 짚어 둘 특이점이 있습니다. FY2025에 회사는 순액 기준 $2,271.5M 규모의 전환사채를 발행했습니다. 그리고 같은 해 자사주 매입액은 $1,932.3M로, 그해 잉여현금흐름을 크게 웃돌았습니다. 즉 벌어들인 현금만이 아니라 빌린 돈까지 동원해 주식을 사들인 해였습니다. 주식보상으로 늘어나는 발행주식을 상쇄하려는 의도가 읽히지만, 부채로 환원을 키운 만큼 재무 레버리지도 함께 늘었습니다.

다행히 FY2026 들어 자사주 매입은 $873.5M로, 같은 해 잉여현금흐름($1,120.3M)이 자력으로 감당하는 범위 안으로 내려왔습니다. 넉넉한 현금과 잉여현금 창출력이 있는 한 부채는 관리 가능한 도구의 영역에 머뭅니다. 다만 주식보상이 매년 발행주식을 늘리는 구조에서, 환원이 그 희석을 얼마나 상쇄하는지는 계속 지켜볼 대목입니다. FY2026 Non-GAAP 희석 주식수는 373M주 수준입니다.

거버넌스 신호: 버핏은 떠났고, 보상은 성과에 묶였다

재무제표 밖에서도 읽어야 할 신호가 있습니다. 스노우플레이크의 지배구조와 내부자 행동은 이 회사를 판단할 때 무게를 더하거나 덜어 주는 정보입니다. 이 소절은 그 신호를 균형 있게 나열합니다.

먼저 경계 신호입니다. 워런 버핏의 버크셔 해서웨이는 상장 당시 투자했던 스노우플레이크 지분을 2024년에 전량 매도했습니다. 장기 보유로 이름난 투자자가 4년 만에 손을 뗀 것은 그 자체로 시장에 읽히는 신호였습니다. 또한 최근 1년간 임원들의 지분 매도 규모는 약 $741.76M에 달합니다. 다만 이 매도의 대부분은 사전에 날짜와 수량을 정해 두는 규칙(10b5-1) 계획에 따른 것이라, 경영진의 즉흥적 비관과는 구분해서 읽어야 합니다.

균형을 맞추는 신호도 있습니다. 스노우플레이크는 상장 이후 차등의결권을 없애 1주 1의결권 구조를 갖췄고, 지분의 상당 부분을 대형 기관 투자자가 보유합니다. 경영진 보상은 성과와 단단히 묶여 있습니다. 신임 CEO의 취임 연도 총보상은 약 $101.3M로 큰 규모였지만, 그 대부분이 여러 해에 걸쳐 나눠 받는 옵션이었고 성과 조건이 붙었습니다. 임원 성과급의 지표는 매출·조정 잉여현금흐름·영업이익률 세 축에 묶여 있어, 보상이 주가 부양과 현금 창출을 동시에 겨냥하도록 설계됐습니다.

위험 신호: 지급 불능이 아니라 희석과 마진에 있다

앞선 여섯 소절은 스노우플레이크 재무의 실체를 봤습니다. 이 소절은 그 재무제표에서 읽히는 경고등을 정직하게 나열합니다. 결론부터 말하면, 스노우플레이크의 재무 위험은 현금이 모자라 빚을 못 갚는 종류가 아닙니다. 넉넉한 현금과 매출의 약 4분의 1에 이르는 잉여현금 마진이 그 위험을 낮춥니다. 위험은 다른 곳, 지분 희석과 마진의 방향에 있습니다.

주목할 점은 이 신호들이 서로 연결돼 있다는 것입니다. 주식보상 희석도, 마진 천장도, 유지율 성숙도 결국 "고속 성장으로 모든 것을 덮던 국면이 지나고 있다"는 같은 전환의 다른 얼굴입니다. 그래서 이 구조를 판단하는 잣대는 분명합니다. 재가속한 매출이 주식보상 비중을 끌어내리고 마진 하락을 상쇄할 만큼 이익을 키우느냐입니다. 그 답을 좌우하는 성장의 향방(특히 AI 소비가 유지율을 되돌리는지)은 재무의 범위를 벗어나므로, 뒤에서 AI 반격과 미래를 다루는 장에서 봅니다. 그리고 이 모든 실체가 지금 주가에 견줘 비싼지 싼지는 마지막 밸류에이션 장의 몫입니다.

소비 모델의 해부: NRR은 왜 무너졌나

먼저 지표부터 정의합니다. 순매출유지율(NRR)은 같은 고객 코호트만 봅니다. 1년 전에 이미 존재하던 고객들이 오늘 작년 대비 얼마를 쓰는지의 비율이고, 신규 고객의 매출은 여기에 들어가지 않습니다. 그래서 NRR은 "신규 영업이 잘 되는가"가 아니라 "이미 들어온 고객이 점점 더 쓰는가, 덜 쓰는가"를 정확히 격리해 보여줍니다. 소비기반 사업에서 가장 중요한 단일 숫자입니다. 전력 소매상으로 치면, 작년에 계약한 가구들이 올해 전기를 더 쓰는가입니다.

이 숫자가 정점에서 저점까지 크게 무너졌다가 최근 소폭 되돌아섰습니다. 아래가 그 전체 궤적입니다. 정점 178%에서 158%, 131%, 126%를 거쳐 저점 124%까지 무너진 뒤, 가장 최근 분기에 126%로 소폭 되돌아섰습니다. 100을 넘는다는 것은 기존 고객이 여전히 작년보다 더 쓰고 있다는 뜻이지만, 확장의 속도는 확연히 둔해졌습니다.

Snowflake는 NRR을 공식적으로 분해하지 않습니다. 그래서 우리가 분해합니다. NRR이 100을 넘는다는 것은 기존 고객이 작년보다 더 쓴다는 뜻이고, 그 순증분은 네 힘의 합입니다. 하나가 소비를 밀어 올리고, 셋이 끌어내립니다.

왜 ④ 베이스 규모 감쇠를 ②③과 굳이 따로 떼는가. 반등의 진위를 가리기 위해서입니다. ④는 코호트 매출 베이스가 클수록 같은 절대 증분도 비율로는 작게 만드는 순수 기계적 항이라, 고객 행동이나 가격과 무관하게 NRR을 끌어내립니다. 이 항을 분리하지 않으면 최근의 소폭 반등이 ① 신규 소비의 진짜 회복인지, 베이스·믹스가 만든 착시인지 구분할 수 없습니다.

무엇이 ②를 키웠는지는 회사 스스로 말했습니다. 거시 역풍 속에서 대형 고객들이 재무 주도로 Snowflake 비용을 집중 점검했고, 당시 경영진은 고객들이 팬데믹 시절의 소비로 돌아오지는 않는다고 밝혔습니다. 보존기간 단축, 쿼리 정리, 계약기간 단축이 구체적 절전 행동이었습니다. ③은 제품이 효율적이 될수록 같은 작업의 청구가 줄어드는 구조적 디플레입니다. 회사는 쿼리 최적화기 개선과 스토리지 가격 인하, 고객의 개방포맷 활용 확대로 향후 매출 역풍이 커질 것이라고 공시하기까지 했습니다. 제품이 좋아질수록 매출이 눌리는 역설입니다.

그렇다면 최근의 반등은 진짜일까요. 가장 최근 분기에 NRR은 저점에서 되돌아섰고(126%), 제품매출은 $1,334M로 재가속했습니다. 동반 신호도 있습니다. 100만 달러 이상 제품매출 고객이 779개(직전 연도 733개에서 확대), 미래 소비의 약속인 잔여이행의무(RPO)는 $9.21B로 가파르게 늘었습니다. 그러나 먼저 못박습니다. 이 소폭의 반등 자체는 ④ 베이스 규모 감쇠와 분리 불가능합니다. 그래서 우리는 이 반등을 ① 신규 소비 회복의 직접 증거로 쓰지 않습니다.

여기서 이론 권위자의 반론을 선제 방어합니다. "소비기반 SaaS에서 NRR 하락은 코호트가 성숙하면 나타나는 자연 현상이고, 몇 포인트 반등은 한 분기 노이즈일 뿐 AI가 되돌렸다고 보는 건 과대해석"이라는 것입니다. 이 반론은 절반 옳습니다. NRR이 정점에서 영원히 유지될 수는 없고, 100 위라면 기존 고객은 여전히 순확장 중입니다. 우리는 NRR 단독이 아니라 NRR과 제품매출 성장과 RPO가 같은 분기에 함께 방향을 튼 것을 봅니다. 그러나 이 동조를 "AI 재가속의 증거"로 읽지 않습니다. 세 지표는 본래 공통 수요 사이클에 연동된 상관변수라, 거시가 풀리면 AI와 무관하게 함께 움직입니다. 특히 RPO 증가는 소수 대형 딜의 장기 계약이 끌어올린 것으로, AI 채택 코호트와는 직교합니다. 한 번의 동조는 추세가 아닙니다.

AI 반격 무기고: 전부 "더 태우게 만드는 장치"

떨어진 소비를 무엇으로 다시 키울까요. Snowflake의 대답이 Cortex를 비롯한 AI 무기고입니다. 이들은 기능이 제각각으로 보이지만 설계 의도는 하나입니다. 데이터가 Snowflake 안에 있으니, AI도 안에서 실행하라는 것입니다.

보통 기업이 AI를 쓰려면 데이터를 AI 서비스로 복사해 보내야 합니다. Cortex는 반대입니다. 데이터를 한 발짝도 옮기지 않고, 그 데이터가 사는 곳에서 AI를 실행합니다. SQL 쿼리 안에 생성형 AI 함수를 직접 박습니다. 왜 중요한가. 데이터 이동에는 비용과 거버넌스 리스크와 시간이 듭니다. 그 마찰이 사라지면 "AI 한번 켜볼까"의 문턱이 낮아지고, 그 추론 한 번 한 번이 컴퓨트를 태웁니다. 전력 소매상이 고객 집에 스마트홈 가전을 깔아주는 셈입니다. 가전이 돌면 계량기가 돕니다.

개념적 시각화. 데이터를 옮기는 전통 방식과, AI를 데이터 옆에서 실행하는 Cortex 방식의 대비. (출처: Snowflake Cortex 제품 문서·발표)

이 하나의 명제가 제품마다 다르게 구현될 뿐입니다. 아래 표는 그 목록입니다. 일곱 개를 외울 필요는 없고, "AI를 데이터 옆에서 실행시켜 신규 소비를 유발한다"는 명제 하나만 기억하면 됩니다. 단순함 신봉자가 "결국 다 컴퓨트 더 태우는 장치 아닌가"라고 반문한다면, 정확히 맞습니다. 그것이 요점입니다.

채택의 증거는 정성적으로도 뚜렷합니다. 정식 출시 시점에 이미 네 자릿수의 고객이 다섯 자릿수 규모의 AI 에이전트를 배포했습니다. 에이전트 하나하나가 반복 추론으로 컴퓨트를 태웁니다. 회사는 AI 관찰성·멀티모달 파이프라인·에이전트용 데이터베이스 기업을 잇따라 인수해 스택을 메웠습니다. 이 방향에는 경영 의지가 실려 있습니다. 검색·광고 출신의 현 CEO는 회사를 제품 우선·AI 우선으로 재편했고, AI 무기고의 속도전은 그 의지의 구체적 결과입니다. 실행 능력에 대한 조직 차원의 평가는 별도로 다룹니다.

실전 운영자의 가장 날카로운 반론이 남습니다. "고객은 비용 폭탄에 데어서 절전에 들어갔는데, AI를 켜면 청구서가 또 튄다. 정말 다시 켤까." 부분적으로 옳습니다. Snowflake 비용 예측이 어렵다는 비판은 끊이지 않고, 예산을 크게 초과한 청구 사례도 보고됩니다(2차 출처). 그러나 메커니즘이 다릅니다. 비용 절감은 안 쓰던 워크로드를 끄는 것이었고, AI 채택은 전에 없던 가치(자연어 분석·RAG·에이전트)를 켜는 것입니다. 다만 끄는 것과 새로 켜는 것이 같은 예산 안에서 충돌하는가, 아니면 별도 증분 예산으로 더해지는가. 이것이 지금 이 종목에서 가장 중요한 미해결 질문이고, 우리도 단정하지 않습니다. 이 위험은 뒤 소절의 반증조건으로 정식 추적합니다.

양날의 칼: Iceberg와 Gen2, 단가 디플레라는 대가

반격에는 대가가 붙습니다. 소비를 늘리는 같은 장치가 매출 단가를 갉아먹습니다. 이 소절은 그 단가 디플레 각도를 소유합니다(스토리지 락인·해자 침식 각도는 제품 장이 전담합니다).

먼저 Iceberg 개방포맷입니다. 과거 Snowflake는 자체 독점 포맷을 썼고, 데이터를 Snowflake 안에 복사해야만 쿼리할 수 있어 경쟁사는 이를 데이터 감옥이라 비판했습니다. 이제 데이터를 고객 자기 저장소에 Iceberg 포맷으로 두고도 Snowflake가 그 위에서 컴퓨트를 돌릴 수 있습니다. 채택 1순위 반대 논리("내 데이터를 독점 사일로에 복사하기 싫다")가 사라지니, 독점 포맷이었다면 오지 않았을 신규 워크로드가 들어옵니다. 게다가 버리는 것은 마진이 얇은 스토리지 재판매이고, 얻는 것은 마진이 두꺼운 컴퓨트 소비입니다. 유치 효과는 즉시 나타나고, 단가·락인 침식은 점진적입니다. 이 비대칭이 근단기 순효과를 플러스로 만듭니다.

다음이 차세대 웨어하우스(Gen2)입니다. 회사 발표 기준 분석 워크로드를 두 배가량, 데이터 조작 작업을 네 배가량 빠르게 처리합니다(2차 출처). 크레딧 단가는 소폭 올렸지만, 데이터 적재 서비스 단가는 절반가량 내렸습니다. 여기에 양날이 있습니다. 더 빠르면 같은 작업을 더 짧은 시간에 끝냅니다. 소비기반 과금에서 "짧은 시간"은 곧 "적은 청구"입니다. 크레딧 단가를 올렸어도, 작업 시간이 충분히 줄면 고객의 총 청구가 내려갈 수 있습니다. 이것이 앞 소절에서 본 NRR의 ③ 단가 디플레가 흐르는 한 통로입니다.

전제 공유 혁신가가 이렇게 반문할 수 있습니다. "AI로 소비를 늘려봐야, 그 AI가 마진을 깎으면 헛수고 아닌가." 맞는 지적이고, 우리는 이를 숨기지 않습니다. Cortex의 AI 추론 상당수는 비싼 GPU에서 돕니다. 그래서 제품 총이익률은 고점 78%에서 완만히 내려왔습니다.

AI 소비가 늘수록 매출은 오르지만 마진은 희석되는 방향입니다. 다만 방향과 폭은 구분해야 합니다. 회사는 동인별 기여를 분해하지 않으므로, 우리는 "AI 믹스가 마진을 누르는 방향"이라는 사실만 확정하고, 그 폭이 소비 증분을 압도하는지는 뒤 소절의 반증조건으로 추적합니다. 마진율의 적정가 환산은 이 장의 범위 밖이며, 밸류에이션 장으로 넘깁니다.

경쟁 맥락: Databricks와의 소비·성장 격차

Snowflake가 키우려는 소비를, 같은 시장의 경쟁자는 더 빨리 키우고 있습니다. Databricks는 ML·엔지니어링 네이티브에서 출발해 AI 붐 한가운데를 정조준했고, Snowflake는 SQL 분석에서 출발해 ML로 추격하는 입장입니다. 그래서 소비 성장률에서 경쟁자가 앞섭니다.

다만 흔히 인용되는 "규모로 추월당했다"는 비교에는 함정이 있습니다. 기준을 맞추면 그림이 달라집니다. Snowflake의 연간 제품매출($4,472M)은 실적치이지 런레이트가 아닙니다. 경쟁자가 발표하는 규모는 런레이트입니다. 연간 실적과 런레이트를 그대로 견주면 안 됩니다. 기준을 맞춰 Snowflake의 가장 최근 분기 제품매출($1,334M)을 연환산하면, 경쟁자의 자체 발표 런레이트와 규모는 사실상 백중입니다. "크게 추월당했다"는 서사는 기준 혼용에서 온 착시에 가깝습니다.

정직하게 남는 열위는 규모가 아니라 속도와 유지율입니다. 성장률과 순매출유지율에서는 경쟁자가 앞섭니다. 즉 "세 지표 모두 추월"이 아니라, 규모는 런레이트 기준 백중이고 성장률·유지율은 열위인 것이 정확한 그림입니다.

비교의 함정을 명시합니다. Databricks 수치는 전부 비상장사의 자체 발표로 독립 감사·검증이 없고, 유지율·런레이트의 정의가 Snowflake와 동일하다는 보장도 없습니다. 방향(성장률·유지율 열위)은 사실이되, 폭의 정밀도는 신뢰하지 않습니다. 위·아래·옆의 협공 지형과 해자 4축 정밀 채점은 제품 장이 전담합니다.

채점표: AI 반격은 엔진인가

이 장 전체가 묻는 단 하나의 질문은 이렇습니다. AI 레이어의 소비 증분(NRR의 ①)이, 소비 최적화·단가 디플레에 의한 침식(②③)과 GPU 원가에 의한 마진 희석을 동시에 상쇄하고도 남는가. 앞선 분해로 다시 쓰면, AI가 ①을 충분히 키워 NRR이 다시 추세적으로 오르고, 그 소비 증분이 마진 희석을 넘어서느냐입니다.

가장 최근 분기의 첫 프린트(NRR 되돌림, 제품매출 재가속, RPO 급증)는 초기 양의 신호입니다. 그러나 한 분기입니다. 추세로 확정하려면 같은 방향의 프린트가 두세 분기 더 필요합니다. 우리는 답을 내리지 않고, 무엇이 충족되면 성공인지의 채점표와 그것이 깨지는 반증조건을 제시합니다.

무엇을 지켜봐야 하는가. 추적 지표는 셋입니다. 제품 총이익률 추이(현재 75.1% 부근에서 더 내려가 추세를 이탈하면 마진 천장 하향 신호), NRR과 제품매출 성장의 동반(둘이 함께 꺾이면 AI 상쇄 실패), 그리고 외부 카탈로그·거버넌스 이식의 성숙도(R1 신호)입니다.

결론은 주제 자체로 닫습니다. Cortex와 AI 반격은 소비를 재가속할 메커니즘으로서는 분명히 실재합니다. 데이터 옆에서 AI를 실행시켜 신규 소비를 유발하는 구조는 작동하고 있고, 대규모 에이전트 배포가 그 채택의 초기 증거입니다. 다만 최근 분기의 동조 프린트는 AI 가설과 대형 딜·신규 로고 가설을 아직 분별해주지 못하며, 그 기여 크기 역시 회사가 분리공개하지 않습니다(앞 소절 참조). 그리고 같은 동전의 뒷면에 Iceberg의 락인 약화, Gen2의 단가 디플레, GPU의 마진 희석이 붙어 있습니다. 반격이 엔진인지 노이즈인지는 이야기가 아니라 두세 분기의 프린트가 답합니다. 우리는 그 프린트를 위 세 지표로 채점합니다.

커버리지 현황: 합의처럼 보이는 양극단

레이팅부터 봅니다. 커버하는 51명 가운데 44명이 매수, 6명이 보유, 1명만 매도입니다. 매수 비중이 8할을 넘고 컨센서스 등급은 'Strong Buy'입니다.

합의도가 높은 배경은 3분기 연속으로 이어진 성장 재가속과 마진 개선입니다. 2025년 초까지 신중론을 폈던 증권사들이 대거 낙관으로 돌아섰습니다. 그러나 레이팅 합의가 곧 전제 합의는 아닙니다. 목표주가로 눈을 돌리면 그림이 달라집니다.

월가 목표가는 최고($370.00)와 최저($200.00) 사이에 비교적 촘촘히 모여 있습니다. 목표가가 여러 갈래로 크게 벌어졌던 팔란티어와는 다릅니다. 그래서 진짜 균열은 밴드 안이 아니라 다른 곳에 있습니다. 월가 평균 $291.00와 모닝스타 $223.00 사이의 간극입니다. 이 간극의 본질은 '단가 차이'가 아니라 '해자가 있느냐 없느냐'이고, 뒤의 방법론 소절에서 해부합니다.

한 가지 더. 이 합의는 오래된 것이 아닙니다. Q1 FY2027 실적을 전후로 다수의 대형 증권사가 단 며칠 사이 목표가를 일제히 상향했습니다. 제품매출 재가속이 "소비 둔화는 끝났다"는 서사를 만들자, 골드만삭스·씨티·웰스파고 등이 잇달아 목표가를 끌어올린 것입니다. 한 분기 실적이 컨센서스 목표가 분포 전체를 위로 밀어 올린 사례입니다.

핵심 가정: 시장은 무엇을 전제하는가

스노우플레이크는 쓴 만큼 과금하는 종량제(consumption) 모델입니다. 고객이 데이터를 저장하고 연산을 돌린 양에 비례해 매출이 잡힙니다. 이 전제가 이 장의 모든 논쟁을 떠받칩니다. 소비가 늘면 매출이 알아서 커지고, 경기가 식거나 단가가 내리면 사용량이 바로 줄기 때문입니다.

시장이 지금 깔아둔 전제는 하나입니다. "스노우플레이크가 재가속 국면에 들어섰다." 컨센서스는 FY2027E(회계연도 2027년, 2027년 1월 종료 = CY2026) 총매출 $6.15B, Non-GAAP EPS $1.94를 봅니다.

FY2026 총매출은 전년 대비 29.2% 늘었고, 컨센서스는 FY2027E에도 두 자릿수 후반의 성장을 잇는다고 봅니다. 회사 스스로도 제품매출 가이던스를 한 분기 만에 상향했습니다. 가이던스를 올린다는 것은 회사가 "둔화가 멈췄다"고 신호한 셈입니다.

이 전제를 시장에 확인시킨 사건이 Q1 FY2027 실적이었습니다. 매출과 EPS가 모두 컨센서스를 웃돈 더블 비트였습니다.

동반 지표도 강했습니다. RPO(잔여이행의무: 계약은 됐지만 아직 매출로 잡히지 않은 미래 매출)가 $9.21B로 두툼했고, 연 100만 달러 이상을 쓰는 대형 고객이 779개로 늘었습니다. 여기에 NRR이 저점에서 126%로 반등한 것이 재가속 서사의 정점이었습니다.

밸류에이션 방법론: EV/매출 일변도, 그리고 해자 전쟁

엔비디아는 거의 전부 P/E였고, 팔란티어는 방법과 기준 연도가 흩어져 다퉜습니다. 스노우플레이크는 또 다릅니다. GAAP 기준 적자라 P/E를 정공법으로 쓸 수 없어, 거의 모든 증권사가 EV/매출 또는 FCF(잉여현금흐름) 배수로 밸류에이션합니다.

왜 P/E를 못 쓰는지는 손익 구조에 있습니다. FY2026 GAAP 순손실은 -$1,331.6M였는데, 그 손실의 주인은 주식기반보상(SBC) $1,710.7M입니다. 매출 대비 36.5%에 이르는 SBC가 GAAP 적자를 만들지만, 현금은 오히려 남습니다. 같은 해 FCF는 $1,120.3M, Non-GAAP 순이익은 $465.9M였습니다. 이 GAAP과 Non-GAAP의 간극이 모든 증권사를 EV/매출과 FCF로 밀어 넣습니다.

그런데 같은 EV/매출 세계 안에서도, "이 회사에 경제적 해자가 있느냐"에 따라 적용 배수가 갈립니다. 스노우플레이크 증권사 분석의 진짜 서사는 여기 있습니다.

흥미로운 대목은, 모닝스타조차 스노우플레이크가 맺은 대형 단일 인프라 약정을 '전환비용 상승의 신호'로 인정한다는 점입니다. 그럼에도 No-Moat 번복에는 불충분하다고 봅니다. 즉 두 진영의 충돌은 '방향'이 아니라 '시점'에 있습니다. 해자가 이미 형성됐느냐, 아직 형성되는 중이냐. 해자의 원천인 스위칭 비용과 경쟁 지형의 메커니즘은 앞선 제품 장에서 해부했습니다. 여기서 중요한 것은, 그 판정 차이가 곧 적용 배수의 차이로 번역된다는 사실입니다.

한 가지 더 짚을 것은 모닝스타 공정가치의 시점입니다. 이 값은 Q4 FY2026 실적 직후에 산출된 것으로, Q1 FY2027의 재가속을 아직 반영하지 않았습니다. 공정가치 숫자는 갱신될 수 있어도 No-Moat라는 해자 판정은 그대로 유지되고 있다는 점이 핵심입니다. 같은 EV/매출 틀을 공유하는 월가 안에서도, 밴드 최고(UBS $370.00)와 밴드 최저($200.00)의 차이는 방법론이 아니라 '성장 지속성'과 'SBC 할인'을 어떻게 보느냐에서 나옵니다. 방법이 같아도 입력 가정이 결론을 만든다는 전형적 사례입니다.

Bull vs Bear: 모든 논쟁이 NRR로 수렴한다

이 대립의 특징은, 양 진영 모두 스노우플레이크의 현금창출력(FY2026 FCF 마진 23.9%)에는 대체로 동의한다는 점입니다. 갈라지는 것은 단 하나, NRR(순매출유지율)입니다. NRR은 기존 고객이 작년 대비 올해 얼마나 더 썼는가를 재는 지표로, 100%를 상회하면 이탈을 빼고도 기존 고객이 알아서 더 쓴다는 뜻입니다. 다른 기업이 쓰는 NDR(순달러유지율)과 같은 지표이며, 스노우플레이크 공시 용어를 따라 이 글은 NRR로 표기합니다.

Bull은 "Cortex AI가 새로운 소비를 일으켜 NRR을 다시 끌어올린다"고 말합니다. Cortex는 스노우플레이크의 AI 기능군으로, 그 채택이 기존 종량제 소비 위에 새 워크로드를 얹는다는 논리입니다. Bear는 "경쟁 심화와 단가 디플레로 NRR 둔화가 구조적"이라고 말합니다.

Bull 진영의 목표가 상단에는 UBS($370.00)가, Bear 진영의 하단에는 $200.00 밴드가 자리합니다. 두 진영은 같은 신호를 놓고 정반대로 읽습니다. 그리고 그 신호의 정체가 바로 NRR입니다. 한때 세 자릿수 후반까지 치솟았던 NRR은 131%(FY2024), 126%(FY2025)로 내려앉았다가 Q1 FY2027에도 126%로 저점에서 반등해 머물러 있습니다. 이 곡선이 위로 가느냐 아래로 가느냐가 논쟁의 전부입니다.

사각지대: 증권사 분석이 답하지 않는 질문들

51명이 합의한 평균 목표가 $291.00에는 구조적 사각지대가 있습니다. 레이팅과 목표가만 보면 보이지 않지만, 적정가를 정밀하게 계산하려면 반드시 답해야 하는 질문들입니다. 핵심은 하나입니다. 누구도 NRR을 정량적으로 분해하지 않았습니다.

개인 투자자가 스노우플레이크 리포트를 볼 때 "이 목표가는 NRR을 어떻게 가정한 것인가", "이 반등은 신규 소비인가 단가 착시인가"를 스스로 물어야 하는 이유가 여기 있습니다.

계산의 출발점: 두 얼굴을 가진 최신 분기

밸류에이션의 출발점은 언제나 가장 최근 공시입니다. Snowflake의 최신 분기(Q1 FY27, 달력연도 2026년 1분기)는 서로 반대 방향을 가리키는 두 얼굴을 동시에 보여줍니다. 한쪽에서는 Product 매출이 다시 가속하고 NRR(순매출유지율)이 반등했고, 다른 한쪽에서는 GAAP 기준 적자가 이어집니다. 이 긴장이 이 장 전체를 관통합니다.

계산의 뼈대는 셋입니다. 첫째, 매출을 시장 규모와 점유율로 나눠 추정합니다. 둘째, 매출에 이익률을 곱해 Non-GAAP 영업이익을, 다시 순이익과 EPS로 내립니다. 셋째, 그 EPS에 적정 멀티플을 곱해 적정가를 얻고, 멀티플과 무관한 현금 닻으로 그 값을 검증합니다. 이어지는 소절이 이 순서를 그대로 따라갑니다.

매출: 시장이 커지고, 점유율이 오른다

프랜차이즈나 제조업과 달리 Snowflake의 매출은 하나의 소비 기반 데이터 플랫폼에서 나옵니다. 그래서 세그먼트로 쪼개는 대신, 매출을 두 힘의 곱으로 봅니다. 시장 규모(SAM, 유효시장)가 얼마나 커지는가, 그리고 그 안에서 Snowflake가 몇 퍼센트를 가져가는가입니다. 이렇게 나눠 봐야 "시장이 자라서 큰 것"과 "경쟁사에서 점유율을 뺏어서 큰 것"을 구분할 수 있습니다.

채택 SAM은 클라우드 데이터 플랫폼(분석계, 데이터 웨어하우스 + 레이크하우스 + 데이터 엔지니어링 + 데이터 위 AI)입니다. 이 시장은 레거시 마이그레이션(구조적 순풍)과 AI 소비 증분(미검증 순풍)이 단가 디플레이션(구조적 역풍)을 이기는 만큼 자랍니다. 세 힘의 합성으로 시장은 완만히 확장하고, Snowflake 점유율은 마이그레이션 신규 워크로드를 흡수하며 소폭 오릅니다. 단, Databricks가 성장률과 NRR에서 앞서므로 점유율 상승폭은 보수적으로 억눌러 잡습니다.

여기서 분모를 반드시 통일해야 합니다. 시중에는 Snowflake 점유율을 이보다 훨씬 높게 적는 자료가 있는데, 그것은 극협의 순수 데이터웨어하우스 시장을 분모로 쓴 값입니다. 우리는 경계가 일치하는 채택 SAM으로만 점유율을 계산하고, 더 좁은 분모의 수치는 병기만 합니다. 이 표에서 총매출은 CY2025 실적 $4,684M(전년 대비 29.2% 성장)에서 3년 뒤 $8,712M로 자랍니다. 논쟁의 핵심은 이 매출이 아니라, 이 매출이 얼마의 이익으로 바뀌고 그 이익에 몇 배가 매겨지느냐입니다.

이익: 마진 천장, opex 레버리지, 그리고 GAAP의 그림자

Snowflake는 인프라를 소유하지 않습니다. 컴퓨트를 하이퍼스케일러에서 빌려 되팔기 때문에, 쿼리 한 번마다 실비를 냅니다. 그래서 Product 매출총이익률은 임차 컴퓨트 도매가와 크레딧 소매가의 스프레드가 결정하고, 그 스프레드에는 천장이 있습니다. 훨씬 높은 마진의 영구 라이선스 소프트웨어와는 다른 구조입니다. 실제로 이 마진은 완만히 내려오는 중입니다. AI(GPU) 워크로드가 비싼 원가를 더하기 때문입니다.

그런데도 이익률의 방향은 위쪽입니다. 마진 확장의 엔진이 매출총이익률이 아니라 opex 레버리지이기 때문입니다. 매출이 자라는 동안 판매관리비·연구개발비가 매출 대비 비중으로 떨어지면서, Non-GAAP 영업이익률(OPM)은 회사 가이드 경로를 따라 확장합니다. 매출총이익률이 깎여도 영업이익률이 오르는 전형적 SaaS 경로입니다. 이 영업이익에 순이자수익(대규모 현금·투자 잔고 운용분)을 더하고 정상화 세율을 적용해 순이익을, 희석주식수로 나눠 EPS를 얻습니다. 희석주식수는 SBC 희석을 자사주 매입이 일부 상쇄한 net 기준으로, 대략 378M주에서 390M주로 완만히 늘어난다고 봅니다.

과거 Non-GAAP EPS 실적에 이 Base 궤적을 이어 그리면, 최근의 상승세를 이어가되 성장 속도는 완만히 낮아지는 모습이 보입니다.

여기서 GAAP의 그림자를 정직하게 짚습니다. Non-GAAP만 보면 흑자 전환 서사지만, GAAP 기준으로 Snowflake는 FY2026에 -$1,331.6M의 순손실을 냈습니다. 이 괴리의 주인은 SBC(주식보상비용)로, FY2026에만 $1,710.7M, 매출 대비 36.5%에 달합니다. SBC는 매년 주식 수를 늘리는 실질 희석이므로 멀티플 판단에서 무시할 수 없습니다. 다만 그 비율은 하락 중이고, 매출 성장률과 FCF 마진(23.9%)의 합은 기준선 40을 여유 있게 상회해 Rule of 40을 통과합니다. 성장과 현금창출의 균형 자체는 양호합니다. 그래서 우리는 컨센서스 비교가 가능한 Non-GAAP EPS × P/E를 Base 닻으로 쓰되, 현금 흐름을 별도의 독립 닻으로 세워 대조합니다.

적정 멀티플: 세 개의 멀티플과 하나의 현금 닻

이제 이익에 몇 배를 줄지를 정합니다. 하나의 방법으로 멀티플을 박지 않습니다. 세 가지 멀티플 계열(PEG · 피어 비교 · EV/Sales 역사 밴드)로 서로 교차 점검하면 대략 forward P/E 80배 부근으로 모입니다. 그런데 이 셋은 모두 멀티플 가족이라 서로 완전히 독립적이지 않습니다. 같은 가족끼리의 일치를 검증이라 부르면 착시입니다. 그래서 멀티플과 무관한 현금흐름 닻(잉여현금흐름 기준 약식 할인)을 하나 더 세워 대조합니다.

세 멀티플 계열의 논리는 이렇습니다. PEG로 보면 이 적정 멀티플은 이익 성장률 대비 비쌈을 가리키지만, 소비 모델의 낮은 Non-GAAP 순이익률이 실제 현금 창출력을 과소표시하므로 가중치를 낮춥니다. 피어로 보면 Snowflake는 초고멀티플 고성장주(팔란티어·클라우드플레어)보다는 낮고, 관측성·데이터베이스 피어보다는 높은 자리에 있으며, 피어 중앙값을 소폭 하회하는 위치가 적정합니다. 근거는 해자 등급입니다. 전환비용과 마켓플레이스 네트워크효과는 실재하고 상승 중이지만, 세입자 지위의 구조적 마진 상한과 개방 테이블 포맷(Iceberg)의 락인 침식이 프리미엄을 일부만 정당화합니다. EV/Sales로 보면 현재 배수는 압축기(2023~2026) 역사 밴드의 중앙 수준입니다.

이제 멀티플과 무관한 닻입니다. Snowflake는 이미 견조한 FCF 마진(23.9%)을 내므로, 잉여현금흐름 기준 약식 할인이 즉시 가능합니다. 미래 곡선은 검증 불가하므로 점추정이 아니라 넓은 밴드로 두는데, 이 현금 닻은 CY2027E 기준 약 $150.00 부근을 가리킵니다. 이 값이 멀티플 닻보다 낮다는 사실이 핵심입니다. 멀티플 기반 적정가가 밴드의 낙관 쪽 끝에 가깝다는 신호이기 때문입니다. 게다가 이 현금흐름은 SBC를 비용으로 빼지 않은 보고치라, 현금 닻조차 Snowflake에 관대한 편입니다. 결국 두 닻은 하나의 점으로 수렴하지 않고 밴드를 만듭니다. 우리는 멀티플 닻을 Base 중앙값으로 채택하되, 현금 닻을 밴드 하단으로 병기해 점추정의 착시를 피합니다.

적정가와 증권사 차이

적정가는 EPS에 적정 멀티플을 곱한 값입니다. EPS가 자라므로 적정가는 매년 오르고, 성장이 감속하므로 멀티플은 매년 압축됩니다.

우리 Base CY2027E 적정가는 컨센서스 평균보다 낮습니다. 갈라지는 지점은 멀티플과 해자 등급입니다.

하나의 역설을 해명해 둡니다. 우리는 Snowflake를 형성 중 narrow-moat로 보는데, No-Moat로 더 박하게 보는 Morningstar가 오히려 더 높은 값을 냅니다. 원인은 시점과 방법입니다. Morningstar 값은 Q1 FY27의 재가속과 NRR 반등을 반영하지 못한 시점의 DCF이고, 우리 값은 컨센서스 비교가 되는 Non-GAAP EPS × P/E입니다. 정작 우리 자신의 현금 닻(할인)은 Morningstar보다도 낮습니다. 두 값의 근접은 방법이 같아서가 아니라 우연이므로 검증으로 쓰지 않습니다.

이 모든 계산을 직접 움직여 볼 수 있게, 진입가와 시간축을 조정하는 시뮬레이터를 둡니다. 미래 이익과 멀티플의 분포를 몬테카를로로 1만 번 돌려, 진입가 대비 목표가의 확률 분포를 보여줍니다.

모니터링 가정

위 적정가는 아래 가정들 위에 서 있습니다. 발행 후 매일 전량 점검하고, 가정이 바뀌면 적정가도 바뀝니다. Snowflake는 이익이 소비 볼륨에 직결되므로, 경보는 거의 전부 매출·NRR·마진 엔진에서 먼저 켜집니다.

우리는 이렇게 판단합니다

한 숫자를 든다면 CY2027E Base 적정가는 $208.00입니다. 다만 적정가는 점이 아니라 밴드입니다. 하단에는 멀티플과 무관한 현금 닻(약 $150.00)이 있고, 중앙에는 멀티플 닻($208.00)이 있으며, 상단에는 멀티플을 더 높이 인정하는 낙관 경로가 있습니다. 현재가가 이 밴드의 상단마저 넘어서 있다면, 시장은 약 2년치 Base 실행에 더해 AI 소비 변곡(Bull)을 선지불하고 있는 것입니다. 방법론 간 이견(현금 닻이 더 보수적)이 크므로, 소폭 고평가를 단정하기보다 적정 밴드의 상단 쪽으로 봅니다.