스노우플레이크의 AI 수익화가 매출 성장과 수익성 간 균형에 관심을 모으고 있다. 2026년 10월 20일 소개된 논평에서 BNP 파리바는 AI 관련 매출의 마진이 더 낮을 수 있지만, 사업 전반에 이점을 주는 핵심 데이터 워크로드를 뒷받침할 수 있다고 밝혔다.
핵심 요점
- BNP 파리바는 마진이 더 낮은 AI 매출에도 불구하고 핵심 워크로드가 혜택을 얻을 가능성이 있다고 본다.
- Cortex AI Gateway는 고객이 모델 선택과 AI 사용 비용을 관리할 수 있도록 설계됐다.
- 제품 효율성 목표만으로 스노우플레이크의 보고 마진이 개선됐다고 볼 수는 없다.
목차
스노우플레이크의 AI 성장, 마진 상충관계 부각
BNP 파리바의 평가는 AI 활동이 스노우플레이크의 기존 데이터 사업과 어떻게 맞물리는지에 초점을 둔다. AI 매출 자체의 수익성은 더 낮을 수 있지만, 이와 관련한 핵심 워크로드 수요가 전반적인 수익성에 도움이 될 가능성이 있다. 이는 애널리스트의 예상이지, 발표된 재무 실적이나 경영진의 가이던스가 아니다.
또한 BNP 파리바는 AI Gateway 제품을 통해 토큰 패스스루 매출을 제한하려는 스노우플레이크의 접근 방식이 마진 압박을 완화할 것으로 예상한다. 두 개념의 차이는 중요하다. AI 매출을 늘리는 것과 해당 매출에서 더 많은 이익을 확보하는 것은 서로 별개의 진전 지표다.
스노우플레이크의 제품 발표는 AI 비용 관리에 중점을 두고 있음을 보여주지만, 토큰 패스스루 매출의 감소 규모를 제시하거나 그 결과로 회사 마진이 개선됐음을 입증하지는 않는다.
| 항목 | 세부 내용 |
|---|---|
| 게이트웨이 출시 발표 | 스노우플레이크는 2026년 7월 Cortex AI Gateway를 발표했다. |
| DeepSeek-V4-Flash 0731 | 8월 18일 발표에서 비공개 프리뷰 중인 모델로 기재됐다. |
| GLM-5.3 | 모델 제공 여부에 따라 비공개 프리뷰를 진행할 계획이다. |
보다 효율적인 모델 사용을 겨냥한 게이트웨이 개발
스노우플레이크가 2026년 8월 18일 발표한 동적 모델 라우팅 기능은 각 작업에 모델 품질과 비용 간 적절한 균형을 제공하는 것을 목표로 한다. 복잡도가 낮은 요청은 더 효율적인 모델로 보내고, 심층적인 추론이 필요한 작업에는 최첨단 모델을 사용한다.
이 접근 방식은 일상적인 업무에 불필요하게 비싼 모델을 사용하는 데 따른 고객 비용을 줄이는 데 초점을 둔다. AI 서비스에서 스노우플레이크가 확보하는 이익의 규모와는 별개의 문제지만, 두 가지 모두 AI 사용 확대의 경제성과 관련이 있다.
8월 발표에는 토큰 사용량과 비용에 대한 가시성, 지출 한도, 팀별 사용량 배분 도구도 포함됐다. 스노우플레이크는 모델 성능과 가격이 바뀌면 모델 라우팅이 이에 맞춰 조정될 수 있어 고객이 애플리케이션을 다시 구축할 필요를 줄일 수 있다고 밝혔다.
제공 시점에는 중요한 단서가 있다. 8월 발표 당시 스노우플레이크는 동적 모델 라우팅이 곧 비공개 프리뷰에 들어갈 예정이라고 밝혔으며, 해당 발표만으로 일반 제공이 시작됐다고 볼 수는 없다.
결론
다음으로 발표된 제품 단계는 동적 모델 라우팅의 비공개 프리뷰이며, 8월 보도자료에는 구체적인 날짜가 명시되지 않았다. 고객 효율성 개선 목표는 AI 도입이 궁극적으로 스노우플레이크의 수익성에 도움이 될 것이라는 BNP 파리바의 예상과 구분해야 한다.
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