身份不明的发言人
布莱恩·德尼奥（ICR）
迈克·贝里（首席财务官）
身份不明的参会者
布伦特·布赖森（派珀·桑德勒公司）
萨·山姆。萨·山姆这个。萨。早上好。感谢大家参加我们的会议。我是布伦特·布雷斯兰，派珀·桑德勒公司的科技研究联合主管。接下来的环节是炉边谈话。我们请到了迈克·贝里和本·塞法洛。非常感谢两位的到来，欢迎来到纳什维尔。
谢谢。感谢邀请我们。
当然。那么，听着，很难不在这里开始谈论人工智能，无论是人工智能对软件的生存威胁，还是潜在的指数级机遇。在我们看来，我们认为人工智能只是软件。我们认为SaaS只是软件。我们认为SaaS的消亡有点被夸大了。但最终，人工智能确实有其不同之处，那就是我们所认为的变化速度。人工智能的变化速度非常非常快。当你考虑到我们所说的“相关性竞赛”时，你认为Mongo正在如何变化？你认为Mongo如何回应用那些试图加速变革并跟上人工智能步伐的应用公司的需求？
是的。所以，再次感谢邀请我们。我还要。我知道我们没有宣读安全港声明，但我们总是会说，请在网站上查看，以确保无误。所以，再次感谢邀请我们。本也会加入，所以我会请他发表意见。显然，我们对人工智能浪潮感到超级兴奋。我会让你和其他人讨论他们是否认为这对他们的业务构成风险。我们认为这对我们的业务来说完全是顺风。所以当我们考虑Mongo是否做好准备时，我们对我们的产品感到非常满意，特别是在帮助我们的客户沿着人工智能道路前进方面，无论是内部还是外部应用。
我们已经多次谈论过，从外部应用来看，由于幻觉等所有风险，进展仍然相当缓慢。我们会谈论嵌入以及我们在这方面的工作。但从内部角度来看，我们觉得我们的产品确实能帮助他们。这是一个真正的文档模型，支持JSON，当你谈论所有非结构化数据以及现代化基础设施所需做的一切时，我们觉得我们在这方面准备得非常充分。我们平台在向量搜索和其他领域的增强非常重要。
然后是我们对Voyage的收购，它带来了我们认为最好的嵌入模型，这是将你的私有数据与大型语言模型（LLMs）连接起来的关键。所以我们觉得我们准备得非常充分。它目前还不是我们增长的主要驱动力，但这并不意味着我们认为它在未来不会成为主要驱动力。我们看到很多客户，尤其是大型客户，开始在这方面进行尝试。但同样，大部分关注点都在客户支持、协同生成、内部垂直应用上，而不是像你们这样的公司实际向客户提供可能存在幻觉等风险的东西。
我们认为一旦这个问题得到解决，外部应用的增长就会真正加速。至于这是否对其他软件公司构成风险，我们会让你和他们讨论。
我认为戴夫在上次的会议记录中多次提到了模型嵌入，并且对这方面的差异化非常有热情。本，或许你可以退后一步，当你谈论模型嵌入时，它是什么，为什么在这个原生人工智能应用领域如此重要？以及Voyage的一些背景情况。
是的，嵌入的重要性在于它能够将你的专有数据或运营数据与大型语言模型连接起来，而嵌入的质量决定了返回结果的准确性。我们收购Voyage的原因之一是他们拥有一些评分最高的嵌入模型。因此，当你将MongoDB中已存储的运营数据、迈克提到的带有搜索和向量功能的平台连接起来时，我们现在为开发人员提供了最简单的方式来与这些数据交互、生成嵌入并在Atlas内部的同一API层和同一平台中提供人工智能应用。
Voyage的单位经济效益如何？显然我们都知道MongoDB的单位经济效益，Atlas显然是基于消费的模式。当你加入Voyage AI时，嵌入的单位经济效益模型是什么样的？
是的。我们进行这项收购主要是从产品角度考虑的。我们确实提到过大约有300个独立客户。不过收入相当小。因此，Voyage的 monetization 将围绕三个领域。一是我们今天已经提供的，你可以在网站上以无服务器API的形式购买Voyage，我们现在就这样做。这是基于使用量的。所以如果是文本或其他数据，它将由使用量驱动。如果是图像，将基于图像数量。这就是它的定价方式。第二部分是我们将通过市场提供，我们也已经开始这样做了。
所以这两个已经存在了。第三部分是我们将把它与Atlas集成，我们仍在研究产品定位和运作方式，但我们显然认为它将推动ATLAS中的大量数据和计算。所以这一切都将基于使用量，这将是Voyage的 monetization 策略。
当它集成到Atlas中时，它会添加什么样的数据，这些数据通常不会在Mongo中出现。你添加的是非结构化数据吗？请详细说明一旦完全嵌入Atlas后，这种数据类型如何扩大机会。
是的，Voyage所做的实际上是生成向量，这些数学方程存储在Atlas的向量部分，也就是。所以我们已经在Atlas平台中提供了向量搜索以及技术搜索。所以Voyage与Atlas的连接意味着我们的客户不必再去找另一个模型提供商来生成这些向量，所有这一切都可以在同一个平台内完成。所以再次强调，将已经在Atlas中的应用程序运营数据、向量搜索以及现在无需去其他地方生成嵌入的功能连接起来，整个流程都在我们已经在Atlas中提供的同一平台中进行。
关于人工智能和嵌入，有一些技术性的讨论，我认为这非常重要，因为它似乎很受欢迎。它从少数客户开始，有300个客户。这些是原生人工智能客户吗？或许可以详细说明Voyage AI的适用性。这会吸引你10%的客户，还是你认为最终所有客户都会在他们的MongoDB Atlas部署中使用嵌入？
我先开始说。今天，客户中有小客户，也有一些非常大的客户。同样，他们作为大型企业实体，但对我们来说仍然是小客户，我们预计它将真正引起所有想要运行大型语言模型并使用其私有数据的人的共鸣。你将需要高质量的嵌入模型。所以，如果你要使用人工智能，你就需要它。这不是一个可选项。所以我们认为它将推动整个客户群的使用，同样，我们将通过多种方式 monetization，Atlas将是我们仍在研究的第一个视图。
嘿，从自管理的角度来看呢？你想补充一下吗？是的。
因为Atlas和MongoDB服务于非常广泛的客户群，我们已经拥有了他们的许多应用程序。所以这实际上将取决于具体的应用程序，以及是否还会有我们尚未拥有的新应用程序。所以我认为无论他们在哪里，它都是适用的。更多的是关于客户在他们的人工智能旅程中所处的阶段，无论是客户服务应用还是金融交易应用，我认为后者会稍后出现。但是的，所以我认为它将服务于整个客户群。
我们从相关性竞赛开始。你显然看到变化速度很快。你出去找到了Voyage这个非常独特的资产。你能做得更多吗？外面还有更多有趣的技术收购吗？你能加快速度吗？你担任这个职位已经三个月了，100天了。不是说你速度不快，但当你考虑这个机会时，你有多大的意愿去做更多事情并推动团队加快速度。
所以我们非常希望加快速度，但我们也希望确保我们注意到我们正在开车上路，并且希望保持在道路上。所以我们希望在内部开发方面加快速度，向大家宣传一下。我们下周三将举行投资者日。我认为除非你想帮忙提供食物，否则你可能无法进入实体场地。但它会在线上进行，我们会发布新闻稿提供所有信息，我们下周会详细讨论这个问题，从内部角度来看，围绕为人工智能用例添加功能和特性的所有工作正在进行中，其他收购可能会有。
你知道，我们非常注意布伦特所说的，我们对有机增长路径感到非常满意，我们不需要通过收购任何人来增加增长。现在，如果涉及到构建与购买的决策，特别是围绕戴夫喜欢称之为代理周围的支架等方面，有一些有趣的领域，你应该期望我们会像收购Voyage一样，进行构建与购买的决策，我们购买一个团队和能力，然后将其嵌入到我们未来的解决方案中。
我们与投资者讨论时，有一件事让我印象深刻，那就是Postgres开源，对吧？开源替代品。随着竞争对手的一些收购，这成为了你们的一个热点问题，对吧？你有DataBricks收购了一家Postgres公司。你看到Snowflake收购了一家Postgres公司。有一种说法是，如果你可以使用开源，为什么还要使用Mongo。你谈到了从Postgres迁移的机会。你看到这些大型企业或大型软件公司在Postgres方面遇到了哪些限制，或许可以谈谈从Postgres迁移到Mongo的情况，以及你是否看到这种迁移的频率有所增加？
所以我先开始说，我会继续说下去。所以我们已经讨论过，而且我们已经在。嗯，我当时不在，但公司在之前的财报电话会议上已经讨论过。对于简单的数据模型，Postgres或其他所谓的SQL解决方案可能有效。一旦你开始进入任何类型更复杂的数据模型，且性能很重要时，你就会看到它开始崩溃。所以我们在上次财报电话会议上谈到了两个例子。一个是一家银行，它使用了postgres，但情况变得如此糟糕，以至于他们无法运行内部系统，无法发放贷款和做其他事情，当你的数据库限制了你向客户销售的能力时，这就是个问题。
所以他们将内容管理系统迁移到了MongoDB，性能得到了提升，一切都运行得更好。这确实与它非常脆弱且根本无法扩展有关。另一个我们谈到的是一家大型电动汽车公司，他们实际上进行了Postgres与Mongo的对比测试，这是他们汽车中的语音识别系统，他们意识到没有办法提供所需的服务。他们需要生成的所有数据都无法运行，因为性能不够。
所以他们选择了MongoDB。有很多这样的例子。我们认为很多所谓的postgres势头实际上与SQL转换有关，而不是新应用与我们的能力相比。我们认为很多这一点是在公司增长有所下降时出现的。所以显然有人说，这是一个竞争问题。我们觉得很多是我们正在解决的内部问题，而不是竞争问题。但让我请本谈谈为什么人们使用它而不是我们。
是的。
所以我认为首先，回到大学，计算机科学课程，每个人都学习关系型数据库。所以这是他们的天性。即使在新应用上，他们也会想，我就把它放在Postgres上，实际上更多的是把它放在SQL上。对吧。Postgres被广泛谈论，但实际上是AlloyDB、Aurora、Cosmos DB以及所有其他类似的数据库。它们实际上略有不同。你不能简单地从Oracle迁移到aurora，从Oracle迁移到AlloyDB。这也需要迁移。所以我认为客户会经历同样的思考过程，比如，如果我要现代化其中的部分，我们是否应该从更广泛的角度来看待它？其次，当你查看人工智能用例以及为什么Postgres正迅速尝试通过将JSON塞进关系数据库的一个单元格中来使其工作时，他们遇到的问题是该单元格实际上可以有多大。
我认为大约是2千字节，而我们Mongo内部可能有16的限制。然后回到迈克所说的数据结构，对于人工智能，特别是像迈克使用的语音识别例子，我们不知道我们将要记录的数据是什么。那么你如何将其建模为具有非常严格模式的数据？所以我们看到所有这些现代化正在发生，或者所有这些问题开始被提出。这就是为什么，你知道，我们认为MongoDB是人工智能的最佳选择，因为我们可以在同一个数据库中处理所有结构化、半结构化或完全非结构化的数据，并且能够灵活应对应用程序带来的任何数据。
客户甚至不知道他们自己的应用程序会有什么样的数据，这取决于用户如何使用它们。
从自我管理的角度来看呢？你想补充一下吗？是的。
而且因为Atlas和MongoDB服务于非常广泛的客户群，我们已经拥有了他们的许多应用程序。所以这实际上将取决于具体的应用程序，以及是否还会有我们尚未拥有的新应用程序。所以我认为无论他们在哪里，它都是适用的。更多的是关于客户在他们的人工智能旅程中所处的阶段，无论是客户服务应用还是金融交易应用，我认为后者会稍后出现。但是的，所以我认为它将服务于整个客户群。
我们从相关性竞赛开始。你显然看到变化速度很快。你出去找到了Voyage这个非常独特的资产。你能做得更多吗？外面还有更多有趣的技术收购吗？你能加快速度吗？你担任这个职位已经三个月了，100天了。不是说你速度不快，但当你考虑这个机会时，你有多大的意愿去做更多事情并推动团队加快速度。
所以我们非常希望加快速度，但我们也希望确保我们注意到我们正在开车上路，并且希望保持在道路上。所以我们希望在内部开发方面加快速度，向大家宣传一下。我们下周三将举行投资者日。我认为除非你想帮忙提供食物，否则你可能无法进入实体场地。但它会在线上进行，我们会发布新闻稿提供所有信息，我们下周会详细讨论这个问题，从内部角度来看，围绕为人工智能用例添加功能和特性的所有工作正在进行中，其他收购可能会有。
你知道，我们非常注意布伦特所说的，我们对有机增长路径感到非常满意，我们不需要通过收购任何人来增加增长。现在，如果涉及到构建与购买的决策，特别是围绕戴夫喜欢称之为代理周围的支架等方面，有一些有趣的领域，你应该期望我们会像收购Voyage一样，进行构建与购买的决策，我们购买一个团队和能力，然后将其嵌入到我们未来的解决方案中。
我们与投资者讨论时，有一件事让我印象深刻，那就是Postgres开源，对吧？开源替代品。随着竞争对手的一些收购，这成为了你们的一个热点问题，对吧？你有DataBricks收购了一家Postgres公司。你看到Snowflake收购了一家Postgres公司。有一种说法是，如果你可以使用开源，为什么还要使用Mongo。你谈到了从Postgres迁移的机会。你看到这些大型企业或大型软件公司在Postgres方面遇到了哪些限制，或许可以谈谈从Postgres迁移到Mongo的情况，以及你是否看到这种迁移的频率有所增加？
所以我先开始说，我会继续说下去。所以我们已经讨论过，而且我们已经在。嗯，我当时不在，但公司在之前的财报电话会议上已经讨论过。对于简单的数据模型，Postgres或其他所谓的SQL解决方案可能有效。一旦你开始进入任何类型更复杂的数据模型，且性能很重要时，你就会看到它开始崩溃。所以我们在上次财报电话会议上谈到了两个例子。一个是一家银行，它使用了postgres，但情况变得如此糟糕，以至于他们无法运行内部系统，无法发放贷款和做其他事情，当你的数据库限制了你向客户销售的能力时，这就是个问题。
所以他们将内容管理系统迁移到了MongoDB，性能得到了提升，一切都运行得更好。这确实与它非常脆弱且根本无法扩展有关。另一个我们谈到的是一家大型电动汽车公司，他们实际上进行了Postgres与Mongo的对比测试，这是他们汽车中的语音识别系统，他们意识到没有办法提供所需的服务。他们需要生成的所有数据都无法运行，因为性能不够。
所以他们选择了MongoDB。有很多这样的例子。我们认为很多所谓的postgres势头实际上与SQL转换有关，而不是新应用与我们的能力相比。我们认为很多这一点是在公司增长有所下降时出现的。所以显然有人说，这是一个竞争问题。我们觉得很多是我们正在解决的内部问题，而不是竞争问题。但让我请本谈谈为什么人们使用它而不是我们。
是的。
所以我认为首先，回到大学，计算机科学课程，每个人都学习关系型数据库。所以这是他们的天性。即使在新应用上，他们也会想，我就把它放在Postgres上，实际上更多的是把它放在SQL上。对吧。Postgres被广泛谈论，但实际上是AlloyDB、Aurora、Cosmos DB以及所有其他类似的数据库。它们实际上略有不同。你不能简单地从Oracle迁移到aurora，从Oracle迁移到AlloyDB。这也需要迁移。所以我认为客户会经历同样的思考过程，比如，如果我要现代化其中的部分，我们是否应该从更广泛的角度来看待它？其次，当你查看人工智能用例以及为什么Postgres正迅速尝试通过将JSON塞进关系数据库的一个单元格中来使其工作时，他们遇到的问题是该单元格实际上可以有多大。
我认为大约是2千字节，而我们Mongo内部可能有16的限制。然后回到迈克所说的数据结构，对于人工智能，特别是像迈克使用的语音识别例子，我们不知道我们将要记录的数据是什么。那么你如何将其建模为具有非常严格模式的数据？所以我们看到所有这些现代化正在发生，或者所有这些问题开始被提出。这就是为什么，你知道，我们认为MongoDB是人工智能的最佳选择，因为我们可以在同一个数据库中处理所有结构化、半结构化或完全非结构化的数据，并且能够灵活应对应用程序带来的任何数据。
客户甚至不知道他们自己的应用程序会有什么样的数据，这取决于用户如何使用它们。
从外部来看，我们看到Snowflake的加速增长，Mongo的增长率也在加速。实际上Oracle昨天业绩不及预期，但他们的云订单积压有了相当大的加速。迈克，请你谈谈。你提到很多放缓是内部原因。这种加速在多大程度上是新的人工智能事物在帮助你，又在多大程度上是你内部正在做的事情在推动核心业务的加速。我知道你上任才100天。第一季度业绩非常出色。
但请告诉我们你有机会控制的事情以及外部机会好转的情况。
是的。感谢这个问题。嘿，我很幸运能在这里。这是团队的努力，确实是我们5500名员工的共同努力。所以首先谈谈人工智能，我们说过，它目前不是增长的主要驱动力。我们下周会再次讨论这个问题。我们认为它未来绝对会成为增长驱动力，因为我们看到了客户的所作所为。但当你看到增长率回升时，这更多的是我们核心业务的基础工作。有几件事。一是特别是在销售策略方面，我们进行了调整，我会用“调整”而不是“彻底改革”这个词，因为这不是彻底改革。
我们改变了销售策略，更专注于企业客户。我们与很多财富500强企业打交道。我们在这方面的份额非常小。所以在这个市场进行交叉销售和向上销售的机会很大，更大的工作负载就在那里。所以我们将一些资源向上调整。我们还调整了薪酬计划，不再是抓住任何工作负载，因为这更多的是投资组合理论。嘿，我们做的工作越多，在某个时候它们都会增长。
但工作负载的增长方式不同。所以我们真正关注的是，薪酬计划更侧重于推动ARR，关注更大的工作负载。这是我们所有人都想要的，而不仅仅是抓住一切。所以，我们正在进行这种转变。我们在26财年已经做了一些，27财会做得更多。另一个重要部分是产品主导型增长，我们经常谈论这个。嘿，这可以追溯到我的SolarWinds时代，对吧？内部销售模式，无接触模式确实非常有效，这是一个正在进行的工作。
下周我们的首席营销官梅·皮特里会谈论这个，因为我认为这是Mongo内部一个未被充分认识的资产，即我们能够向上拓展市场，因为我们能够扩展这种自助服务模式。所以我认为这两个方面都运作得更好，这也是你在业绩中看到的。所以我们认为这很大程度上是我们的执行力。我们不会庆祝胜利。这是一个过程。我们每天都在变得更好，但我们对这个过程感到满意。我喜欢谈论很多关于。
可能性的艺术。但在我这么做之前，这里座无虚席，在我转向可能性之前，观众有什么问题吗。完美。
现在还太早。他们还在吃早餐。
让我们谈谈Atlas。这是一项在八年内从不到1000万美元扩展到17亿ARR的业务。当你考虑未来八年时，当这项业务扩展到20亿、30亿、40亿时，可能会发生什么。我知道毛利率略低，但Atlas业务在规模扩大后的边际潜力是什么。
是的。所以让我们谈谈Atlas以及它如何转化为利润率。同样，我们不会给出具体数字，但当你看待这项业务时，即使在我加入时，我也认为这是一个巨大的市场。Atlas的伟大之处在于，EA非常棒，顺便说一下。我喜欢EA，因为它产生了。
大量利润，而且规模很大，非常大。
客户向Mongo承诺数百万美元，这太棒了。但Atlas是增长引擎，市场非常巨大。我们只占据了很小的一部分。无论你如何划分OLAP和OLTP之间的1000亿美元市场，对我们来说都是一个巨大的市场。所以我们对此感到非常满意。当你看待长期增长驱动力时，不仅是我们的产品和我们在有机增长方面的能力。但然后你加上人工智能，再加上我们谈论的应用现代化。这对我们来说都是全新的机会。
所以我们认为Atlas有巨大的增长空间。假设毛利率保持在70年代中期左右。这将为底线带来大量利润。所以我们内部的重点是，这与我去过的其他地方不同。我们有很多钱可以投资。这不是关于削减成本。是的，我们会做一些小的生产力提升。这是关于更明智地投资。Mongo的一大优势是基础已经建立。我们拥有销售所需的一切。我们在全球每个地区都有业务。
我们有两级分销，有销售代表，有工程师。我们需要进行增量支出。但没有说要投资某个领域的重大阶跃变化，这很好，因为现在我们可以进行增量投资，推动ROI。这确实是重点。这就是为什么我对继续推动利润率扩张的能力感到满意。增长率是第一驱动力，但我们的运营费用增长将低于收入增长，并且仍然能够投资于开发者认知、营销、所需的可变销售代表，以及重要的优秀工程师来推动产品。
听起来核心业务已经有了很多投资。如果Atlas继续以75%的毛利率扩展，增量利润率可能会非常可观。
是的，数学计算非常简单。而且很棒的是，除了一些我们需要做的推动增长的小事，我们会做的，这些都会有回报。布伦特，而不是嘿，你需要先建立它，然后它会在以后到来。短期前景非常清晰。
我们谈论了很多软件公司因人工智能面临的风险，以及因人工智能带来的机遇。让我们谈谈内部。软件公司最大的成本组成部分之一是劳动力。人工智能的一大好处是节省劳动力，提高生产力。你们内部正在使用哪些工具？利用人工智能来提高生产力，哪些工具有效，哪些工具你们尝试过但无效？
是的，这是。回到利润率扩张，这是一个巨大的扩张机会。所以尽管我们喜欢向客户宣传人工智能，但我们在这方面可以做得更好。所以我们在治理和工具方面做了更多工作。这有点欲速则不达，我认为这就是为什么你看到很多企业，你必须以正确的方式去做。所以对我们来说，重点不是来自终端客户，而是内部的东西，比如协同生成是一个大领域，客户支持是一个重点领域。
像Harvey这样的垂直应用，可以在法律方面真正发挥作用，我认为作为首席财务官，我告诉你人工智能还没有杀手级用例。但有很多好的方面。我在这方面的主要关注点是机器学习和更好的预测。以消费业务为例，这是一个近20亿美元的业务，我们非常了解客户的历史行为。我们不太了解的是将外部冲击纳入预测。这就是人工智能和机器学习可以增加价值的地方。
所以这些是我们将关注的领域。布伦特，对我们来说，生产力层面现在有巨大的可能性。它目前不是我们成本节约的主要驱动力，但未来会是。
未来事实。我喜欢贾宾·戴蒙德的这句话。他认为今天很多领导者过于关注已经发生的事情，而对将要发生的事情关注不够。当你考虑一年后人们可能会谈论而今天没有谈论的可能性时，会是什么样的事情。可能是产品，可能是趋势，但请展望一下未来。你认为一年后人们会谈论今天没有谈论的什么事情。
所以这是迈克·贝里个人的看法，不是首席财务官的看法。我认为人工智能在未来几年将继续占据主导地位。我认为关于人工智能的一个有趣之处是，例如，我住在美丽的德克萨斯州。所有这些都很有趣。但我认为我们没有足够的电力，至少我个人是这么认为的。
我讨厌在夏天的早上醒来，天气很好，很热，然后想，哦，电网能撑住吗？但每个人都在德克萨斯州建数据中心。所以在某个时候，这个问题必须解决。看看这将如何发生会很有趣，因为如果你没有电力，你就无法做所有与人工智能相关的事情。我认为能源和电力将非常有趣。然后是人才问题，这是另一个问题。这不是关于支付人们1000亿美元或其他什么，而是我们有足够的人才吗？我认为这将在一段时间内占据主导地位。为什么？我喜欢从事科技行业，我知道本和我一样在这个行业工作了很长时间。
好吧，没我那么久，但在他的职业生涯中。这就是科技行业的伟大之处，我们每天醒来都会有新的东西。你想补充一下吗？
是的，我认为从产品管理方面来看，你知道，我不是在寻找更少的产品经理，而是寻找略有不同的技能组合。你能在产品管理中使用人工智能吗？你现在自己做原型，还是。你能构建一个小应用来代表你可能想要构建的产品描述，并能够增强，你知道，他们通常如何向工程团队交付需求或其他东西。我自己正在寻找这样的技能。所以我认为这更多的是，我认为这将不断适应，那个人将对他们如何看待产品或如何看待工程有不同的看法。
但我100%同意电力方面的问题。与我们其他一些国家的电网相比，我们内部电网需要做的事情。我认为电力和能源将是一个大问题。
我们时间到了。非常感谢你们的见解。非常有帮助的讨论。谢谢。
谢谢。周三见。谢谢。