MongoDB 27년 2분기 어닝콜

시작하셔도 됩니다. 감사합니다, 오퍼레이터.

안녕하세요. 오늘 장 마감 후 발행한 보도자료를 통해 발표드린 몽고DB의 2027 회계연도 2분기 재무 실적을 함께 검토하기 위해 참석해 주셔서 감사합니다. 오늘 콜에는 몽고DB의 사장 겸 CEO인 CJ 데사이와 CFO인 마이크 베리가 함께하고 있습니다. 이번 콜에서는 시장 및 향후 성장 기회, 신규 비즈니스 수주 기회, Atlas 사용량 성장에 대한 전망, Enterprise Advanced 및 기타 비즈니스와 다년 라이선스 매출의 영향, AI의 장기적 기회, 당사의 재무 가이던스와 그 기초 가정(수익성 및 영업이익률 전망 포함), 그리고 AI에 대한 투자 및 성장 기회 등과 관련한 미래예측진술을 포함해 말씀드릴 예정입니다.

이러한 진술은 다양한 리스크와 불확실성의 영향을 받으며, 그에는 당사의 영업실적 및 재무상태가 포함되고, 이로 인해 실제 결과가 당사의 기대와 중대하게 달라질 수 있습니다. 실제 결과에 영향을 줄 수 있는 중요한 리스크와 불확실성에 대한 논의는 2026년 7월 31일 종료 분기에 대한 Form 10-Q 분기보고서(2026년 9월 1일 SEC 제출)에 기재된 리스크 요인을 참고해 주시기 바랍니다. 이번 콜에서 언급되는 모든 미래예측진술은 오늘 현재의 당사 견해를 반영하며, 법에서 요구하는 경우를 제외하고 이를 업데이트할 의무를 지지 않습니다. 또한 이번 컨퍼런스 콜에서는 비GAAP 재무지표에 대해서도 논의할 예정입니다. 해당 지표를 가장 직접적으로 비교 가능한 GAAP 재무지표와 조정한 내역은 당사 웹사이트의 투자자관계 섹션에 게시된 실적 발표 자료의 표를 참고해 주시기 바랍니다.

그럼 이제 CJ에게 마이크를 넘기겠습니다.

감사합니다, 제스. 그리고 오늘 함께해 주신 여러분께도 감사드립니다. 2분기 실적이 매우 강하게 나와 이를 공유드리게 되어 기쁩니다. 총매출은 7억7,200만 달러로 전년 동기 대비 30% 증가했으며, 2024 회계연도 이후 분기 기준 가장 높은 성장률을 기록했습니다. 아틀라스 매출은 대형 엔터프라이즈 고객과 AI 모멘텀 구축에 힘입어 5개 분기 연속 전년 동기 대비 약 29% 성장했습니다. EA 및 기타 부문은 어디서나 실행(run anywhere)할 수 있는 역량에 기반한 전반적인 강세로 전년 동기 대비 36% 성장하며 두드러진 분기를 보였습니다. 우리는 견조한 매출 성장에 힘입어 비GAAP 기준 영업이익률 24%를 달성했습니다. 분기 말 기준 고객 수는 70,600명으로, 해당 기간 순증 고객 2,900명을 기록하며 역대 최고치를 달성했습니다.

보야지 고객 수는 전분기 대비 거의 두 배로 늘었고, 아틀라스 벡터 서치의 도입은 회사의 다른 부문 성장률을 계속 상회하며 AI 워크로드에 대한 초기 모멘텀이 강하다는 점을 보여주고 있습니다. 핵심 사업은 여전히 견조하며, 우리의 ‘어디서나 실행(run anywhere)’ 강점은 이번 분기 아틀라스와 EA 전반의 성장에서 핵심적인 차별화 요소입니다. 금융서비스, 헬스케어, 테크 등 여러 산업의 엔터프라이즈 고객들이 가장 까다로운 미션 크리티컬 워크로드를 MongoDB에서 운영하고 있으며, 우리는 매 분기 더 많은 워크로드를 수주하고 있습니다. 점점 더 많은 경우에, 동일한 엔터프라이즈 고객들과 AI 네이티브 기업들이 AI 워크로드를 위해 우리 플랫폼을 선택하고 있으며, 이는 아틀라스 벡터 서치와 보야지 AI 임베딩의 채택으로 확인되고 있습니다. 저와 제 팀은 또 한 분기 동안 고객사의 C-레벨 경영진과 함께, 가장 시급한 핵심 AI 및 현대화 니즈를 위한 우리의 데이터 플랫폼에 대해 논의했습니다.

2분기 실적은 우리가 멀티클라우드와 AI 시대의 현대적 애플리케이션을 위한 실시간 지능형 데이터 플랫폼으로 부상하고 있다고 확신하는 이유입니다. 먼저 엔터프라이즈에서 제가 보고 있는 사항부터 말씀드리겠습니다. 이미 데이터 자산의 상당 부분을 MongoDB에서 운영하고 있는 고객에게는, 그 데이터 위에 에이전트를 구축하는 것이 자연스러운 확장입니다. 에이전트가 실제로 필요로 하는 데이터는 데이터 웨어하우스에 있는 오래된 복사본이 아니라, 실시간 운영 데이터이기 때문입니다. 서치, 벡터 서치, 임베딩이 ‘추가로 붙인(bolted on)’ 기능이 아니라 플랫폼에 ‘기본 내장(built in)’되어 있기 때문에, 에이전트는 여러 개의 분리된 시스템에 연결하는 대신 하나의 플랫폼에 연결합니다. 우리는 내부 지식 검색, 고객 대면 챗봇과 에이전트, 또는 사기 및 신원 확인 워크플로우 등 다양한 활용 사례를 통해 이러한 흐름이 여러 산업 전반에서 나타나는 것을 보고 있습니다.

아직 초기 단계이지만, 파이낸셜 타임스처럼 이러한 워크로드가 프로덕션에 더 많이 안착하는 사례가 늘고 있습니다. 파이낸셜 타임스는 우리를 활용해 AI 기반 디스커버리를 구동하며, 대규모로 인터랙티브 경험을 제공해 수백만 독자에게 도달하고 있습니다. 벡터 서치와 보야지 AI를 통해 파이낸셜 타임스는 운영 데이터와 벡터 임베딩을 단일 플랫폼에서 통합하고, 하이브리드(전체 텍스트 및 시맨틱) 검색 솔루션을 구축했으며, 분리된 시스템을 동기화해야 하는 복잡성을 제거하고 프로덕션 전환 시간을 단축했습니다. 파이낸셜 타임스는 높은 정확도의 voyage-4 모델로 콘텐츠를 인덱싱하고, 비용 효율적인 voyage-4-lite 모델로 하루 10만 건이 넘는 쿼리를 처리함으로써, 성능 영향은 최소화하면서 검색 비용을 크게 절감했습니다. 과거에는 수주가 걸리던 수동 인덱스 모니터링이 이제는 하루 만에 끝납니다. 이제 고객이자 파트너이기도 한 프런티어 랩스에서 우리가 보고 있는 모멘텀으로 넘어가겠습니다.

여러 선도 랩들이 제품을 출시하는 방식에 있어 미션 크리티컬한 워크로드에 아틀라스를 활용하고 있습니다. 한 랩은 성능 지연과 장애가 사용자 경험에 영향을 주면서 PostgreSQL에서 벗어난 뒤, 추론과 채팅 워크로드에 저희를 활용하고 있습니다. 그들은 단 4주 만에 채팅 메모리 시스템을 아틀라스로 마이그레이션했고, 현재 읽기 성능은 PostgreSQL 대비 10배 더 빠르게 운영하고 있습니다. 그뿐 아니라 랩들은 모델 개발을 위해 실험 결과, 평가 데이터, 학습 아티팩트를 저장하는 연구 워크로드에도 저희를 사용하고 있습니다. 이러한 관계는 아직 초기 단계이고 랩별로 참여 수준도 다르지만, 그들과의 협업에서 나타나는 견인력에 저희는 큰 기대를 갖고 있습니다. 이들 프런티어 랩들과의 파트너로서, 저희는 그들의 플랫폼 위에서 개발하는 개발자와 에이전트들이 아틀라스를 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다.

최근에는 완전 관리형 MCP 서버를 출시해, Claude Code, Codex, Grok Build를 사용할 때는 물론 Cursor와 Cognition의 Devin 같은 인기 코딩 도구를 사용할 때도 개발자와 에이전트가 MongoDB에 직접 연결하기가 더 쉬워졌습니다. 이것이 바로 새로운 애플리케이션이 만들어지는 과정에서 저희가 AI 공급망에 계속 깊이 자리잡아 있는 방식입니다. 앤트로픽(Anthropic)의 최고상업책임자(CCO) 폴 스미스는 Claude와의 기술 파트너십 및 최근 통합에 대해 “최고의 AI 애플리케이션에는 강력한 데이터베이스가 필요하며, 그래서 우리는 오랫동안 Claude 위에서 개발하는 개발자들에게 임베딩을 위해 MongoDB 보야지(Voyage)를 권해 왔습니다”라고 말했습니다. 그는 이어 “최근에는 그 개발자들의 수요가 MongoDB로 하여금 새로운 관리형 MCP 서버를 구축하게 했고, 이는 출시 이후 빠르게 채택되었으며 이제 개발자들이 Claude를 떠나지 않고도 MongoDB 데이터를 탐색하고, 쿼리하고, 관리할 수 있게 해줍니다”라고 덧붙였습니다. AI 기회의 마지막 조각은 AI 네이티브 기업들입니다.

데이터 계층이 제품이 빠른 확장을 지원할 수 있는지를 좌우하는 기업들입니다. 처음부터 저희를 선택하는 곳도 있습니다. 또 다른 곳들은 프롬프트 기반 개발 플랫폼 등 다른 곳에서 시작했다가, 확장 한계에 부딪히고 실제 사용이 늘어나면 저희로 마이그레이션합니다. 그런 패턴이 수치로도 나타나고 있습니다. 이번 분기에는 순증 신규 고객을 2,900명이라는 역대 최고 수준으로 추가했으며, 그중 상당수가 AI 네이티브 기업입니다. AI 네이티브 유니콘 스타트업인 파이어플라이즈(Fireflies)는 스스로 ‘업무용 1위 AI 어시스턴트’라고 부르는 제품을 만들고 있으며, 사람들의 대화 속에 묻혀 있는 지식을 끌어낼 수 있도록 돕고 있습니다. 파이어플라이즈는 100만 개 이상의 조직에서 2,000만 명이 넘는 사용자를 지원하고 있으며, 70억 분이 넘는 회의 기록을 처리했습니다. 파이어플라이즈는 경직된 관계형 스키마 대신 유연한 도큐먼트 모델을 이유로 첫날부터 아틀라스를 선택했고, 현재는 40개가 넘는 마이크로서비스를 운영하면서 변경 스트림으로 애널리틱스와 성장 인텔리전스를 위한 실시간 파이프라인을 구동하고 있습니다.

이처럼 가볍고 확장 가능한 기반이 그들의 하이퍼그로스를 무리 없이 뒷받침하는 데 기여했습니다. 또한 저희 임베딩 및 리랭킹 모델인 보야지(Voyage)도 강한 견인력을 보이고 있는데, 독립적인 리더보드에서 꾸준히 최상위권에 랭크되고 있습니다. 8월에는 원클릭 벡터 검색 설정을 위해 자동화된 보야지 임베딩을 아틀라스에 도입했고, 코드에 특화해 설계된 모델인 Voyage Code 4를 출시했으며, 업그레이드된 리랭킹 API도 제공했습니다. 이 모든 것을 통해 AI를 위한 아틀라스의 검색 정확도를 시장보다 앞서 유지하고 있습니다. 보야지(Voyage)의 견인력은 시장의 양쪽 끝에서 모두 나타나고 있습니다. 저희의 기존 아틀라스(Atlas) 대형 고객들 가운데 일부는 AI 활용 사례에 보야지(Voyage)를 채택하기 시작했으며, 반면 신규 보야지 고객의 대다수는 AI 네이티브로서 MongoDB와의 기존 관계가 전혀 없습니다. 이브(Eve)가 그중 한 곳입니다. 원고 측 로펌을 위해 법률 사건 접수, 의료 연대표(chronology) 작성, 손해배상 청구서(demand letter) 초안 작성을 자동화하는 유니콘 AI 네이티브 기업입니다.

이브(Eve)는 보야지 AI(Voyage AI)의 Rerank 2.5로 구동되는 아틀라스 임베딩 및 리랭킹 API를 활용해, 방대한 사건 문서 세트에서 가장 관련성이 높은 증거를 찾아냅니다. 이를 통해 이브(Eve)의 RAG 레이어로 바로 들어가는 검색 품질이 개선되는 동시에, 이러한 AI 경험을 구축하고 고도화하는 데 필요한 인프라도 단순화됩니다. 엔터프라이즈 어드밴스드(Enterprise Advanced)로 넘어가면, 이번 분기 강세는 설치 기반 전반에 걸쳐 폭넓게 나타났고, 특히 금융 서비스, 테크, 공공 부문에서 두드러졌습니다. 고객들이 EA를 사용하는 방식에는 두 가지 뚜렷한 패턴이 있는데, 둘 다 왜 이 사업이 저희에게 전략적인지 보여줍니다. 첫 번째는 거버넌스가 적용된 자체 관리형 환경에서의 AI입니다. 이번 분기에는 EA에 검색과 벡터 검색을 도입해, 클라우드 환경과 자체 관리형 환경 간 경험의 격차를 해소했습니다. 자체 거버넌스가 적용된 자체 관리형 환경에서 AI를 구축할 때 통합된 방식으로 접근하려는 고객들로부터 즉시 수요가 들어왔고, 업종 전반에서 나타났습니다.