Snowflake(SNOW)

0. 신영 박소연 위원님 버크셔 주총 후기를 보고 버크셔 포트 구경하다 이 친구를 봤다. 버핏이 IPO 할 때 투자했다고 한다.
https://whalewisdom.com/filer/berkshire-hathaway-inc#tabholdings_tab_link
 
최근 빅테크 실적에서 클라우드 쪽 성장 지속적으로 언급하면서 IT 업종에서는 클라우드 관련주만 센티가 좋은 것 같고, 때마침 스노우플레이크 뉴스도 뜨고 해서 살펴보기 시작했다.
https://news.einfomax.co.kr/news/articleView.html?idxno=4265468 

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1. 나름 통계학과 학부생이고 빅데이터 학회도 했었기 때문에 한마디 해 보자면 AI에 있어 가장 중요한 것은 데이터 품질이 아닐까 생각한다. GIGO라고 하는데, Garbage - In, Garbage - Out, 쓰레기 넣으면 쓰레기밖에 나오지 않는다는 말이다. 데이터 사이언스 쪽 취업한 친구들도 하는 말이 제발 쓰레기 같은 데이터 주고 결괏값 내놓으라 하지 말라는 말이었다.

 

* 7/24 추가 내용: 아래 기사를 보고 생각나서 다시 왔다. 이전에 행정복지센터에서 복무할 때랑, 주택공사에서 협력 SI 업체 알바를 할 때, 지금 인턴 할 때에도 느끼는 것이 데이터 구조가 아주 개판이라는 것이고, 충분히 자동화할 수 있는 부분들을 전부 수기로 처리한다는 것이다. 이런 면에서 데이터에 대한 의식 수준이 높아질수록 스노우플레이크 같은 기업들의 입지가 더 커질 것이라 생각한다.

https://zdnet.co.kr/view/?no=20230721154918 

"망가진 공공SW 사업, 원인은 '데이터 설계도'"

그래서 Garbage를 넣지 않으려면 데이터를 잘 관리해야 하고, 품질 좋은 데이터를 불러와야 한다.

이를 도와줄 수 있는 기업이 스노우플레이크이고 데이터사이언스가 기업에 적용될수록 점차 수익이 늘어날 것이라 본다. 

 

스노우플레이크는 클라우드 기반 데이터베이스 서비스 업체다. 클라우드를 활용하여 데이터를 저장, 처리, 가공할 수 있게 지원해 주는 서비스로, 아래 설문조사의 신뢰도는 잘 모르지만, 출시 후 순위가 급상승하여 현재 데이터베이스 서비스 중 11위에 위치해 있다.
 

https://db-engines.com/en/ranking

동사가 제공하는 서비스는 기본적인 데이터베이스 서비스에 멀티 클라우드 환경을 지원해주며, 제 3자의 데이터베이스 접근, 각종 데이터 관련 부가 서비스(시각화, 머신러닝 같은 데이터 처리, 가공 등등), 파이썬 등 개발 환경 지원 및 데이터 판매 플랫폼 제공의 부가 기능들이 있다.

AWS, 애저, 구글 클라우드 데이터에 모두 접근이 가능하기 때문에 기업 입장에서는 데이터 저장과 크로스 플랫폼 활용이 굉장히 쉬워지며, 외부 데이터 결합, ML & DP 서비스 이용도 플랫폼 내에서 가능하기 때문에 향후 기능이 더해지고 인력들의 데이터 이해도가 높아질수록 창출하는 부가가치가 더 커질 것으로 보인다. 누구나 딸깍딸깍 할 수 있다! 머신러닝! 이런 느낌으로.

https://www.hankyung.com/economy/article/202201110377Y 

스노우플레이크 "서로 다른 클라우드 서비스들 교차활용 돕는다"

https://www.snowflake.com/ko/

 
또, 패스트캠퍼스 인강 말로는 데이터 엔지니어에 필수인 스노우플레이크는 크게 다음 3가지 장점이 있다고 한다.
1. 유연한 리소스 관리, 2. 광범위한 Native 커넥터 - Spark, Python 네이티브 커넥터와 수많은 써드파티 커넥터 지원, 3. 멀티 클라우드 환경 지원 - 아마존, 마이크로소프트, 구글 3사 모두의 환경에서 구동 가능한 유일한 데이터 웨어하우스.

 

인강이 있을 만큼 많이 쓰는 것 같고, 그만큼 유용해 보이기도 한다. 

https://fastcampus.co.kr/story_article_snowflake2

[미디어] 데이터 엔지니어에게 필수라는 'SNOWFLAKE' 대체 뭐길래?  | 패스트캠퍼스

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2. 여기까지 대충 감을 잡고,수익 모델을 살펴보자. 우선 1Q23 IR을 살펴보면 파트너 생태계 확장 중이라고 아래 페이지를 만들어 놓았다. 왼쪽 위는 AWS, tableau 등 동사와 연계되어 지원하는 서비스들, 왼쪽 아래는 다음 페이지와 같이 보았을 때 고객사 내지는 데이터 제공자들 목록인 것 같다.

 

기본적인 BM이 고객사들에게 멀티 클라우드 서비스를 제공, 이를 데이터 사이언스에 적용할 수 있도록 해 주면서 구독과 사용량에 따른 요금을 수취해 가는 구조다.

 

수익 모델은 여타 클라우드 업체들과 비슷하지만, 특징으로는 데이터 사용량에 따른 요금 부과가 있다. 스티펠에 의하면 오라클 같은 값비싼 레거시 업체의 고객들이 이탈하여 동사로 진입한다고 하며 본인들도 이를 밀고 있다. 아무래도 사용량에 따라 요금이 부과된다면 소규모 업체들도 서비스 사용에 부담이 적을 것이다.

https://news.einfomax.co.kr/news/articleView.html?idxno=4265468 
https://happist.com/583463

https://www.snowflake.com/en/why-snowflake/

 

비용은 IT 업체 특성상 인력 비중이 높다. 고정비성 비용이기 때문에 향후 데이터 사용량이 많아진다면 영업 레버리지도 기대해 볼만하다.

 

추가적으로, 현재 고객들은 대부분 AWS 사용자라고 한다. 참고로 시너지 리서치 그룹이 발표한 2021년도 4분기 전 세계 클라우드 시장 점유율은 아마존 33%, MS애저 21%, 구글 10%, 알리바바 6%, IBM 4% 순이라고 한다. 애저 유저가 적은 이유는 뭘까? 아래 기사를 보면 유저 입장에서 두 서비스가 경쟁 관계인가 싶기도 하고...

https://www.techbeatly.com/snowflake-vs-microsoft-azure-6-major-differences/

클라우드 시장 점유율: http://www.consumerpost.co.kr/news/articleView.html?idxno=304073 

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3. 따라서 AI 도입 증가에 따라 고객사 및 각 고객의 데이터 사용량이 증가하면서 수혜를 볼 수 있을 것으로 보인다. 아직은 적자인 만큼 향후 앞서 말한 영업 레버리지를 기대해야 할 것 같다. 다만, 내가 데이터 트래픽 양에 대한 감이 없어서 어느 정도가 손익분기점이 될 지 감이 잘 오지 않는다.

 

전부터 하던 생각은 AI는 고성능 도구다. 지금 등장한 Chat GPT는 범용 AI를 지향한다. MS같이 LLM을 들고 나타나는 회사들은 자기들의 AI가 어떤 특정 분야에 국한되지 않는 범용 AI가 되었다는 주장을 한다.
https://www.hani.co.kr/arti/international/international_general/1092242.html

“AI가 특이점 도달했다”…MS 주장 ‘범용 인공지능’이란

 
하지만 AI의 방향은 엑셀, 컴퓨터의 도입 정도로 생각하는 것이 맞지 않을까? 더 이상 개발자가 매번 어렵게 학습시키고 튜닝해야 하는 모습에서, 점차 AI에 대해 잘 모르는 사용자들도 자신들의 데이터를 쉽게 적용해서 쓸 수 있는 모습으로 나아가는 것 같다. 당장 GPT를 코딩머신으로 쓰고 있는데 엑셀 자동화할 때 너무 편하다.
이런 측면에서 생각해 보면 코딩, 이미지분석, 최적화 등 각 분야에 맞는 맞춤형 모델이 등장하고, 이에 따라 전 산업에 데이터베이스 및 클라우드에 대한 수요 증가, 이에 수반하는 각종 데이터량 증가를 기대해야 할 것 같다. 실제 회사 1Q23 컨콜 스크립트에서도 이런 언급이 있었다.

그리고 6월 서밋에 큰 게 온다고 한다. 아마 Streamlit 관련 무언가인 듯...

* https://streamlit.io/ : Streamlit turns data scripts into shareable web apps in minutes. All in pure Python. No front‑end experience required. 데이터를 웹 기반으로 파이썬 앱에 적용시키는 툴인 듯? 

 

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4. 사업 모델에 대해 대충 살펴보고 성장성을 보았는데, 생각보다 가이던스는 약했다. 1Q는 예상보다 실적이 잘 나왔다고 하는데 막상 가이던스는 23년 영익 흑전 이후 24년까지 이익률 측면 개선이 없다. 

 

 
현재 고객들이 생각보다 돈을 안 쓰고 오래된 데이터를 삭제하는 등 비용 통제에 들어간 상태라서 자기들도 마찬가지로 비용을 통제하면서 고객 유치 및 신제품 개발에 힘쓰는 중이라고 코멘트.

 
연간으로 보면 아직 손실 구간에 있으며, 판관비는 거의 일정하고 개발과 마케팅에 꾸준히 돈이 들어가는 단계인 것 같다. 매출은 비슷한 사이즈로 증가하는 것 같은데, 성장률 측면에서의 둔화를 생각하면 수익성 개선이 같이 따라와 줘야 주가가 오를 것 같다.

1분기도 비슷한 모습, 매출은 YoY로는 48% 정도 성장했지만 아직 이익률은 이만큼 못 따라오는 모습
 

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5. 추가적으로 어닝콜 QnA를 보면, 몇 가지 질문이 있었는데 그중 다음 내용들도 포함되어 있었다.
1. 전방 하이퍼스케일러의 효율화가 영향이 없는지? 
2. graviton 업그레이드로 역풍이 있었던 것 같은데, 이게 끝났는지, 그리고 컨센 하향이 이제 없을지? 
* graviton: AWS의 클라우드 프로세서 (https://aws.amazon.com/ko/ec2/graviton/)
3. GPT 수혜가 좀 느껴지는지?
 
대답은 있다 / 거의 다 옮겼고, 컨센 하향은 우리가 소비자 활동 보면서 트래킹 하는 거라 지금 모른다 / 그렇다 인 것 같은데 영어 실력 문제가 있으니 직접 보는 것을 추천드립니다. 다른 질문들도 많이 있어서 ㅎ

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6. 주가 측면에서 보면 21년에 상장해서 코로나 시기에는 300달러 위에서 놀다가 현대는 100달러대에서 횡보하는 상태다.
위 손익계산서와 QnA가 이를 잘 설명해 주는 것 같은데, 초기 성장 구간 + 코로나 유동성 환경에서 빠르게 주가를 올리다가, 성장 정체 및 보수적 가이던스, 지지부진한 수익성 개선이 주가 하락 이후 횡보를 만든 것 같다. 
그러다 최근 AI 붐 + 신제품 기대감이 오면서 조금씩 꿈틀거리는 주가가 아닐까 생각한다.  
 

 

추가적으로, 지속적으로 자사주 매입을 진행한다. 매입평단은 $136 수준. 적자면서 무슨... 그래도 현금은 많다고 한다.
 

밸류에이션 측면에서는 적자 기업이다 보니까 사실 무의미하지 않나 싶기도 하고, PEG나 에비에빗다도 비싸 보이긴 하다. 근데 현금이 진짜 많다. 자릿수 착각한 줄 알았다. 확실히 수익성 개선이 중요할 듯
 

 
장이 지금만 같다면, 볼린저밴드 중하단에서 바닥에 깔린 이평선 터치할 때 사도 되려나 싶은 생각이 살짝 든다. 아직 안 오른 AI 수혜주로 날아갈지도 모르고... 근데 또 반도체랑 테크 고점 같기도 하고...
 
그래도 일단 적자 기업이라 ㅎ 현금흐름 쫌 더 봐야 할 듯... RPO라고 수익으로 넘어오는 것도 있는 것 같다.

일단 주가를 보려면 6월 신제품 혹은 AI(로 인한 빠른 수익성 개선)이 기대된다. 6월 서밋은 6/26 - 6/29 예정이다.

 

* 7월 24일자로 1번 구분자에 기사 관련 문단 추가했습니다.
 

모든 투자의 판단은 본인에게 있습니다