CJ Desai（总裁兼首席执行官）
Mike Berry（首席财务官）
身份不明的参会者
嗯。萨。山姆。萨。好的。各位，我们开始吧。希望今天是愉快的第三天。说实话，我对今天安排的嘉宾阵容感到非常兴奋。早上见到CJ时，我半开玩笑地对他说，除了他是一位非常非常有能力的科技行业高管外，他也是我认识的最时尚的高管之一。所以今天早上搭配衣服时，我知道必须全力以赴提升自己的着装水平。这是我能做到的最好状态了。我觉得CJ还是更胜一筹。
谢谢。
谢谢CJ、Mike和Ben，非常感谢你们参加我们的会议。你们的到来让会议更加精彩。你们最近发布了一份出色的业绩报告，显然大多数投资者都很满意。Mike稍后会简要介绍财务情况。不过CJ，欢迎来到MongoDB。欢迎回到斯科茨代尔。
谢谢。
或许我想从你对Mongo早期愿景的一些看法开始。我知道你可能才上任30天左右。
没错。
但我对你在电话会议中提到的将MongoDB视为现代数据平台的言论印象深刻。听到这个，我感觉你希望Mongo不仅仅是一个出色的文档存储数据库。所以尽管现在还很早，但或许你可以阐述一下这个愿景。
当然可以。从最高层面来说，MongoDB所处的市场规模很大。这总是一件好事——它处于一个庞大的市场中。我的职业生涯始于甲骨文公司，我对数据库有所了解。我确实懂一些数据库知识，并且在甲骨文高速有机增长的90年代末，我在那里工作了7年多。数据库技术已经存在很长时间了，我想说70年代、80年代和90年代——甲骨文成立于70年代，当时的数据是非常结构化的。
数据、行和列，这是我们在性能方面一直关注的。而且它一直是纵向扩展架构，再看看MongoDB。我在ServiceNow时曾是MongoDB的客户。我们与MongoDB进行了很多技术集成，无论是在云端还是本地部署中使用MongoDB等等。所以首先，我对创始人在本世纪头十年所创造的成果怀有极大的敬意，卡尔，你知道的，当我与各地的企业客户交谈时。
他们有大量的半结构化和非结构化数据。如今有如此多的工作负载。随着企业纷纷关注人工智能，我想说他们都在进行试点。上周我与一家大型金融服务公司交流，他们说他们正在试点45到50个智能体——这是一个重要的说法——其中可能只有三四个投入生产，面向员工，而不是真正有意义地面向客户。看到这些，MongoDB从一个优秀的数据库、支持原生JSON的文档数据库发展成为真正的数据平台的机会。
这个机会让我感到兴奋，这也是我加入的原因。最后我想说的是，我在之前的公司经历过从产品到平台的转型，MongoDB具备所有这些要素。当客户——我在30天内已经与30多家客户交谈过——当我与他们交流时，他们提到了三件事。第一，向GCP或任何你选择的超大规模云厂商的云迁移仍在进行中，并且还将持续四到五年。其中一部分是直接迁移，但也有一部分是“我们要现代化这些工作负载”，考虑到他们拥有如此多的非结构化数据，MongoDB处于有利地位。第二是人工智能工作负载。
我们如何清理数据？当然，所有这些客户都在说，我们基于他们构建了智能体平台，我们有这个，我们有那个。但客户们认为，如果我要从根本上改变我的业务或打造一个真正高效的业务，我需要能够规模化的解决方案，而拥有实时数据存储的合适平台是MongoDB所处的制高点。第三点，我想说的是，数据资产仍在持续增长。所以你看到云因素、人工智能因素和核心数据的融合。
这就是让我兴奋并加入MongoDB的原因。
是的，你还有一个绝佳的机会来利用Mongo多年来积累的开发者心智份额。早在Dave成为CEO之前我就关注着你们的发展，Mongo的核心原则之一一直是开发者热爱这个产品。所以这是一个非常好的基础。CJ，让我们谈谈一些广泛的主题。我注意到在整个软件领域，有些领域根本看不到增长。坦率地说，增速是持平甚至下降的，但有一个领域却保持稳定，而且感觉整个类别都在增长，有趣的是MongoDB所在的数据领域正在加速增长。Snowflake也是如此。
昨天我们邀请了Databricks的Ali上台，还有Palantir。所以软件领域的整个数据类别现在都在加速增长。你能指出一两个导致这种情况的原因吗？当然，当我与企业交流时，我经常听到他们需要更好地利用企业数据以使其为人工智能做好准备的主题。但显然正在发生一些广泛的变化，你能帮助听众准确理解这一点吗？
我认为你的观察是正确的，与数据相关的基础设施软件目前确实受益，企业心中仍有疑问：我们该如何处理SaaS？SaaS的长期愿景是什么？但与数据领域形成对比的是，你提到了一些数据仓库公司。数据仓库公司一直非常擅长回答这类分析问题。假期周末的热门趋势是什么，给我答案。对于企业中的数据科学家和人工智能人员来说，数据仓库技术正在帮助他们解决这些问题。所以这是试图从已有数据中获取更多价值以做出业务决策的一个方面，现在公司都专注于此，而不是像2022-2023年那样，卡尔，当时有很多优化工作。我真的想这样做吗？
现在，如果你是一家制造公司或金融服务公司，你还有其他与通胀相关的担忧。而在OLTP方面，人们现在说，好吧，我们终于有时间真正现代化应用程序栈了，正如你在我们的业绩中看到的那样。业绩本身就说明了问题。我和Mike两天前讨论过，我们看到的是高端企业客户——我们报告的第三季度消费情况——以及欧洲市场的广泛强劲表现。然后是自助服务模式，回到你提到的开发者观点，我们看到客户增长态势良好，他们说“我终于有时间创建新应用或现代化新应用了”，这两方面都对我们有利。所以你看到了数据仓库的分析现象，以及我们在OLTP领域的现象，这都在帮助我们。
我不是在索要三个月后才会发布的指引，但我可以这样问，CJ，你所说的这些驱动因素的持久性如何？你能分享些什么吗？也许是一些关于积压订单的轶事来证明这些驱动因素可以在明年、后年持续。归根结底，我想知道你目前受益的数据投资周期会持续多久？
我想说，Mike和我甚至也讨论过这个问题，就是我们如何看待未来等等。关于消费情况，我们看到的是，我们不想过于乐观地说这种情况会永远持续下去。我的意思是，因为我们不知道未知的情况。你也看到了2022和2023年发生了什么。但在我看来，当我与客户交谈时，他们考虑下一财年的IT预算时。没有任何迹象表明预算会像你看到的那样大幅缩减。
我也没有听到这种说法。
是的。在2022、2023年，他们告诉我人工智能仍将是优先事项。而且他们必须展示投资回报率。我说的是CIO、CTO等高管。在我看来，我们当然必须在为客户提供最高水平服务方面执行到位，并继续提供Mike现在负责的指引，推动公司前进。Mike，你有什么要补充的吗？
卡尔，关于这一点，CJ和我想强调的是，这是行业的一部分，我们收到了很多问题。请记住我们内部为应对这些行业趋势所做的改变。我们对其持久性感到非常有信心。我们已将资源转向高端市场。在财富500强或1000强企业中，我们仍有很大的拓展空间。所以我们认为，随着我们继续转移资源，还有很大的增长空间。因此，行业趋势非常好。
我们对资源调整以开拓该市场也感到满意。
市场。
好的，让我们更具体地谈谈人工智能对你业绩的影响。那天晚上听了你的发言，我的印象是你们取得了超出预期的业绩，但这并非源于人工智能的直接推动。我认为你所描述的是核心业务的强劲表现，这让MongoDB对很多听众来说很有吸引力，因为如果核心业务在人工智能直接推动到来之前就已经表现强劲，那么未来可能会有增长催化剂。
也许这个问题问你，Mike，你能区分最近业绩增长的来源吗？核心业务与人工智能方面？
当然可以。
就这一点而言，我们在过去几个季度都提到过，我们继续看到人工智能原生公司的良好增长势头。我们看到大公司在人工智能方面的工作，但这尚未成为我们业绩的重要驱动因素，第三季度也不是。我们看到的消费增长驱动因素，即核心业务，是大型客户为其业务开展的关键任务工作负载。例如保险公司的理赔处理，银行的支票存款，这些都是我们看到的核心工作负载。
我们是否看到客户在测试方面有很多活动？当然，但这并未带来大量收入。所以我们认为这是未来的驱动因素。再次强调，我们认为这不是“是否会发生”的问题，而是“何时发生”的问题，但它目前并未推动业绩增长。也不是我们第四季度指引的重要组成部分。
Mike，我们等待的催化剂是否就像瑞银这样的企业开始开发更强大的企业级人工智能应用程序，从而拉动数据库需求？也许现在很多人工智能应用规模较小，对数据库的需求不高，但第二阶段可能会成为催化剂。从概念上讲，这样理解对吗？
我认为这样理解是正确的，他们可能在进行推理，不会在内部创建大量数据，但一旦他们开始使用内部数据，就会产生更多数据，我们认为这将带来拉动效应。
明白了吗？是的。我能在Mike所说的基础上补充一点吗？同意。我个人之所以关注，是因为我一半时间在旧金山地区，一半在纽约，我们从人工智能原生公司那里学到了很多。因为如今的人工智能原生公司，数量众多，而风险投资家——正如你记得的2022和2023年那样，他们在观望，2024年开始投资，无论是垂直领域的人工智能公司还是基础模型公司等等。我的观察是，即使在我对MongoDB进行尽职调查期间以及加入后与他们交流时，卡尔，他们说：“为了打造真正出色的人工智能应用，这是人工智能原生公司的目标。”
MongoDB有什么，我们能在MongoDB之上构建下一代出色的人工智能公司吗？所以我问他们：“你们使用我们的向量搜索功能吗？如果是，为什么？如果不是，为什么不？” 如你所知，Dave和团队收购了Voyage，你考虑过我们的嵌入模型和重排序模型来提高搜索准确性吗？他们说：“哦，我不知道这个。让我试试。这只需几行代码更改就能实现。”
第三点也是最重要的一点是扩展性，如果我取得成功，因为人工智能原生公司的所有业务都是从小规模开始的。如你所知，其中一些公司正在获得增长动力。我从他们身上看到的是，是的，CJ，我们确实在快速增长，我们在收益报告中以Merk Core为例。因为我们在增长和扩展，MongoDB是我们合适的OLTP数据库。从人工智能原生公司那里学到的经验，我们想带给企业客户，告诉他们：“因为当我与这些大型企业的人工智能团队交谈时。”
我发现人工智能团队，即智能体团队，与核心数据库团队和核心工作负载团队是分开的。他们依赖这些工作负载团队通过API获取数据。他们希望快速行动，因为他们面临着在智能体X或智能体Y上进行实验的巨大压力。当我告诉他们：“你知道这家基础模型公司是这样使用MongoDB的吗？Merk Core是这样使用的，这就是他们使用的原因。” 他们会恍然大悟：“谢谢你告诉我，因为我们只是想快速行动，没有做出明确的决定。”
CJ，市场现在有些紧张，我认为是因为有更多媒体报道了企业智能体的采用速度。我认为Dave和你最近在这场辩论中持较为合理、准确的立场，既不过度炒作，也保持理性。你想分享一下你的看法吗？你与很多客户交谈过，不仅是加入Mongo之后，之前也是。你认为企业在将真正的智能体应用从试点推向生产方面处于什么阶段？Mike说是“何时发生”而非“是否发生”。
你能最好地猜测一下“何时”会发生吗？
卡尔，我不喜欢这样做。但我想说，与客户交谈后发现，这不是几天或几周的事情。不是几天或几周。这需要几个季度，因为企业如果想利用智能体——无论是单一用途智能体还是多用途智能体——来转变业务，这是一个非常重要的点，你需要考虑规模、耐用性、可用性、实时学习、智能体与人类的上下文切换等诸多因素。
是的，我创建了一个试点，它在内部提高了工作效率，可以快速写邮件或实现这个辅助功能或代码生成。但要真正创建一个能转变业务或创造新业务的智能体，我的观点是还需要几个季度。如你所知，我与客户交谈了很长时间。没有人来对我说：“CJ，这完全改变了我们今天的业务，我们正在试点、探索。” 我交谈过的这家金融服务公司说，他们有20多个智能体，但都只执行单一任务，没有规模化应用。
明白了。让我们换个话题，谈谈你所在领域的竞争。据我所知，数据库领域的竞争一直很激烈。现在依然如此。但平心而论，10年前你可能是当时众多NoSQL数据库供应商中的五到十家之一，而你从众多竞争对手中脱颖而出。很多竞争对手的规模仍停留在1亿或2亿美元，或者被收购了。所以你赢得了那场竞争。但今天你仍然面临一些竞争。
让我们讨论三个类别，Ben，也许你也想发表看法。一是我们很多人都听说过PostgreSQL关系型数据库的流行，在Azure和AWS上运行的PostgreSQL在一定程度上解决了多年前阻碍其发展的一些扩展问题，也许不是完全解决。Ben，你想谈谈这个吗？当你将Mongo与PostgreSQL进行对比时，你如何看待这场竞争？是因为整体需求强劲，两者都有发展空间，还是你觉得有机会从PostgreSQL那里夺取市场份额？
我绝对认为我们有很多机会。但让我们先回顾一下PostgreSQL是什么，它不只是一个单一产品，而是有30到40种不同的版本。我经常与客户交谈，他们一开始在AWS或GCP等超大规模云平台上使用PostgreSQL。然后出于某种原因，他们想转向另一个云平台，或者将其迁回本地。你不能只是简单地迁移应用程序。仅仅因为它是PostgreSQL并不意味着它真正可移植。所以对企业来说，MongoDB真正的优势之一是它是一个真正可移植的数据库，无需更改应用程序。
我们可以将你的数据从一个云迁移到另一个云，迁回内部，再回到云，无需更改应用程序。特别是在欧洲，主权云的需求很大。我们看到这种可移植性成为他们选择数据平台时的一个重要驱动因素。所以我想说这是第一点，第二点是你 earlier提到的开发者体验——我们从一开始就注重开发者体验，直到今天我们仍然非常重视开发者体验、开发速度和效率。
所以在过去几年，为了迎接这个人工智能时代，我们没有通过不同的API层来添加新的用例，也没有采用其他变通方法。所有功能都集成在我们一直投入的惯用API中，也就是MQL。所以当我们添加搜索功能时，它是同一查询语言的一部分；添加向量功能时，也是同一查询语言的一部分。我们始终将开发者的速度和效率放在首位。
这是我们的竞争对手没有做到的。
明白了。第二类是昨天我们想到的，因为昨天Databricks的Ali也在台上，一些OLAP供应商正在进入OLTP数据库领域，Ali对他们新的Lake base产品感到非常自豪。当你考虑这些公司，如Databricks和Snowflake，他们正初步涉足 operational database领域，你怎么看？
我觉得这很有趣。他们多年来一直试图构建有机的OLTP，因为他们很早就意识到OLAP不适合这些实时生产应用，正如CJ刚才指出的，这些应用为什么还处于试点阶段。所以他们意识到自己无法有机地构建OLTP，现在开始收购，但收购的不是顶尖公司。所以从OLTP领域来看，我认为我们在人工智能应用所需的OLTP领域领先了15年。
卡尔，我想补充一点，因为这是一个经常被问到的问题，我们这里有很多优秀的投资者。不要误解，即使我在甲骨文时，甲骨文以OLTP闻名，我们也做了很多数据仓库方面的尝试。我说的是90年代末、21世纪初，然后你知道后来Business Objects等公司的情况。在企业内部，OLTP和OLAP一直是两个方面，不同的买家，基于你要解决的用例。在我看来，当专注于数据仓库的公司开始收购基于OLTP的公司时，这验证了我们所在领域的优势和持久性，他们正试图扩展业务范围。
我想补充Ben所说的，PostgreSQL支持JSON，当你真正了解其原因时，会发现JSON在开发者中很受欢迎。为什么？因为MongoDB。这是附加功能，而我们天生就支持JSON，MongoDB的工作方式——即使你看看今天流行的ChatGPT，它们涉及图像、视频等等，有大量非结构化数据，所以我们的定位非常准确。
第三类也是最后一类是超大规模云厂商的原生数据库。我们每次与微软开会，Satya等人都会吹嘘Cosmos DB，以及客户如何使用他们的原生数据库。与超大规模云厂商的竞争力有什么变化吗？
Ben，CJ，就我个人与客户交谈的情况来看，通常一开始很简单。我点击一下，它在控制台中，可用，所以他们就开始使用了。所有超大规模云厂商都声称与Mongo兼容。当我们运行自己的兼容性测试时，结果远低于他们声称的水平。我们公开了基准测试，所以每个人都可以在GitHub上下载相同的测试自行运行。我们有数千个数据库模式可供查询，当他们进行基准测试时，我们认为MongoDB API的实际功能中，他们声称的兼容性百分比对应的功能不到100个。
当我们保守地看待270个最关键、最常用的管道时，即使给他们一些额外的分数，兼容性也只有40%到50%。所以我认为人们一开始使用它是因为方便，类似于人们开始使用PostgreSQL的原因。
就是因为方便。所以我们最终会赢得客户。我想早点赢得客户，不要误会我的意思，但我们最终会赢得。
关于企业高端市场，除了功能、性能和横向扩展等方面，最近，如果你看看2025年，GCP、AWS和Azure都发生了 outage。就在最近几周，我与包括大型金融服务公司和医疗保健公司在内的客户交谈过。正如Ben所说，一方面，打开并使用第一方数据库很容易，但从弹性角度来看，你把自己锁定了。所以如果其中一个超大规模云厂商出现故障，你的工作负载也会中断。
MongoDB在Ben提到的第一点上，我可以——我正在与一个大客户交谈，他们说从弹性角度来看，CJ，我们选择MongoDB而不是第一方超大规模云厂商的数据库，因为我可以毫无问题地将MongoDB从AWS复制到Azure。所以不仅是在AWS的同一区域内，比如美国东部1区等，还可以跨云复制，这相比之下是一个巨大的优势。
Mike，让我们转向你。恭喜你十月份季度的业绩。
谢谢。这要归功于Mongo的所有员工。
我认为有一点很突出，在我看来，第三季度的业绩非常好。但真正出色的是你对第四季度的展望，你大幅上调了指引。我知道你不会鼓励我们这样做，但如果我们假设在该指引基础上有正常的超出预期表现，那么1月份季度的总收入增长率将显著加速。
Mike你能解释一两个让你对1月份季度加速增长有信心的原因吗？因为对我来说这是本季度的亮点。
当然可以。我们可以将其分为Atlas和非Atlas业务。对于Atlas，当我们在第三季度给出指引时，我们对20%左右的中期增长率有信心。第三季度的结果正如我们预期，整个季度非常稳定。好消息是，当消费增长时，这成为第四季度的起点。所以当我们预测第四季度时，基数更高，我们有信心将其上调至27%，但需要注意的是，这是 holiday season。
祝大家节日快乐。根据日期的不同，我们总是会看到一些不可预测性。所以我们需要考虑到这一点。对我们来说，重要的是EA业务，该业务不仅在多年期交易方面表现更好——我可以公开说，这不是Pullens，而是下半年到期的常规业务，很难预测他们会签订一年、三年还是五年期合同。好消息是这些都是Mongo的大客户，我们很高兴他们长期与我们合作。
我们看到他们不仅在多年期合同上，而且在经常性业务上都有更好的承诺。所以当我们构建自下而上的渠道时，我们对此更有信心。因此，第四季度指引的上调中，约三分之一来自Atlas，约三分之二来自EA。
Mike，另一个让我印象深刻的是，自从你上任以来，你在一定程度上透露了如何建模Atlas业务，但更多是方向性的。在这次电话会议上，你更进一步，给出了Atlas的具体指引，我想大家都很欣赏这一点。这减少了猜测如何分配总收入的麻烦。但一种解读是，除非你对Atlas业务有相当大的信心，否则你不会做出这种披露改进。
这种解读正确吗，Mike？
我从不希望对外给出我不看好的数字。我们一直在讨论这个问题，你可以看到范围。我们对这个数字非常有信心，从务实的角度来看，这是我们认为的水平。希望情况会更好。希望如此。但我们有信心给出这个数字。
最后一点，我甚至不称之为缺陷，因为我认为你可以解释。但Mike，有一个指标引起了一些投资者的注意，直接客户数量连续第二个季度略有下降。但我认为有解释的原因。给你一个机会解释一下，好吗？
谢谢你，卡尔。我们明年可能会改变这一做法。请记住，当我们谈论直接客户与自助服务客户时，这是我们内部对客户的分类方式。自助服务客户并非永远停留在自助服务阶段。在某个时候，他们会转变为直接客户，由销售团队接管。所以这有点像苹果和橙子的比较。随着我们增加更多直接销售力量，我们将团队重点稍微向上调整。然后自助服务填补了这一空白。
所以看起来直接客户数量实际上在下降。但大家应该关注总客户数量，这才是重要的。直接客户和自助服务客户的分类是我们内部的市场策略分类，不是业务的驱动因素。
今年到目前为止，我们新增了8000个客户，同比增长67%，仅本季度就新增了2500个。与去年第三季度相比，新增客户数量增长了40%，卡尔。你知道我过去有多痴迷于新客户数量等指标，这些都是未来非常好的领先指标。
CJ、Mike和Ben，非常感谢你们参加此次活动。我想在座的各位都期待着在未来12个月看到MongoDB的故事展开。非常感谢。
谢谢你们的邀请。谢谢。谢谢，CJ。