낮은 가이던스와 성장률 저하로 인해 MDB에 대해 부정적인 시선이 팽배하던 시기가 있었다.
경쟁 DBaaS의 성장이 부각되고, 앞으로 점점 점유율을 잠식당할 거라는 리스크가 강조되고,
경영진이 발표한 낮은 매출 성장 가이던스는 시장에게 패닉을 안겨줬다.
그럴 때에도, 심지어 경영진이 성장률 전망을 낮춰잡더라도,
회사의 구조적 강점을 파악하고 AI 시대에 대세가 될 기업이라는 데 대한 확신을 가져야 하는 것이 가치투자자이다.
그 굳건한 믿음의 대가는 엄청난 수익이다.
리오넬 메시는 위대한 선수다.(잘은 모르지만.. 그렇다고 한다)
발롱도르와 FIFA 올해의 선수를 몇 차례 석권하고 MVP를 수상했다.
하지만 그도 월드컵 우승을 한 번도 하지 못하고 있었는데,
’22년 월드컵에서 35세의 고령으로 기용하는 데 있어 감독의 고민이 있었지만,
결과적으로는 7경기 7골 3어시스트, 토너먼트 전경기 골을 기록하면서 역대급 퍼포먼스로 아르헨티나 대표팀의 우승을 견인했다.
MDB도 그렇다.
잘 모르는 사람들이 보면 이제 더 이상 성장이 멈춘 기업이라고 생각할 수 있었겠지만,
AI 학습에 대한 NoSQL의 우월성, 그리고 통합 데이터 서비스를 제공할 수 있는 플랫폼으로서 개발자들에게 제공되는 편의성 측면에서 앞으로 성장 여력이 무궁무진한 기업이라는 것을 이제 사람들이 깨닫고 있다.
그렇게 봤을 때 지금까지의 성장은 시작에 불과하며, 메시의 ’22년이 그랬듯이 더욱 더 영광스런 날들이 기다리고 있다는 것을 이번 실적발표를 통해 다시 한 번 확인해보도록 하자.
3분기 MDB 실적
견고한 실적 달성
MongoDB는 2026년 회계연도 3분기에 매출 $6.28억 달러로 전년 대비 19% 증가하며 가이던스 상단을 상회하였다.
Atlas(클라우드 데이터베이스 서비스) 매출이 전년 대비 30% 성장하여 성장세를 견인했는데, 이는 전분기 29%, 전전분기 26%였던 성장률이 더욱 가속화된 것이다.
Atlas는 전체 매출의 75%를 차지했으며, 엔터프라이즈 대형 고객들의 사용량 증가와 Self-Serve 신규 고객 유입 확대 모두에서 고르게 성장했다.
그 결과 순ARR 확장율(Net ARR Expansion Rate)은 119%에서 120%로 상승하여, 기존 고객들이 지속적으로 MongoDB 이용을 확대하고 있음을 증명했다.
온프레미스 제품(Non-Atlas) 사업
클라우드 Atlas 이외의 Enterprise Advanced(EA) 온프레미스(설치형) 라이선스 매출도 예상보다 양호했다.
연간 반복매출(ARR) 기준으로 Non-Atlas 부문은 8% 성장하였다.
예상을 넘어서는 멀티연도 계약 몇 건이 체결되어 Non-Atlas 매출이 가이던스를 웃돌았다.
수익성 및 비용 관리
3분기 비용 효율성도 개선되었다.
Non-GAAP 영업이익은 $123.1M로 영업이익률 20%를 기록했다.(전년 동기 19%)
이는 매출 호조와 일부 계획된 투자 집행의 지연으로 비용 증가가 완만했던 영향이다.
Non-GAAP 순이익은 $115M(EPS $1.32)로 전년 동기 $98M(EPS $1.16)보다 증가했다.
FCF는 $1.40억 달러로 전년 동기 대비 4배 이상 급증했다.
이는 수익성 향상과 함께 고객 대금 현금 회수 개선 등 자본 효율이 높아진 덕분이다.
고객 증가 및 사용 사례
분기 동안 신규 고객 2,600여 곳을 추가하며 총 62,500여 고객을 확보했다.
전년 동기(52,600여 곳) 대비 10,000곳 가까이 증가했으며, 특히 Self-Serve로 MongoDB Atlas를 도입하는 중소 규모 고객 유입이 크게 늘어났다.
연간 $10만 달러 이상 사용하는 대형 고객 수도 2,694곳으로 전년 대비 16% 증가해,
엔터프라이즈 고객 기반도 탄탄히 확대되고 있다.
기존 고객들의 사용량 확대 사례로, 한 글로벌 보험사는 차세대 보험증권 플랫폼, 요율엔진, 비정형 데이터 저장소 등을 Atlas로 표준화하여 운영 지역을 소수 지역에서 전국 규모로 확장했다.
그 결과 신규 상품 출시와 채널 확대 속도가 빨라지고, 대용량 데이터 처리와 AI 활용 측면에서 확장성과 신뢰성을 확보했다.
이러한 사례에서 보듯, 대형 금융·의료·제조 기업들 상당수가 미션크리티컬 업무(기업 목표 달성에 핵심적인 업무)에 MongoDB를 채택하고 있으며,
앞으로도 기존 조직 내 MongoDB 활용 범위를 넓힐 여지가 매우 크다고 경영진은 강조했다.
AI 시대를 향한 플랫폼 비전
신임 CEO로 첫 실적발표에 나선 Chirantan “CJ” Desai는 MongoDB가 클라우드, 데이터, AI로의 기술 전환의 중심에서 “차세대 모던 데이터 플랫폼”이 될 잠재력을 지녔다고 밝혔다.
현재도 MongoDB는 많은 기업의 핵심 운영 데이터베이스로 자리잡았지만, 앞으로 생성형 AI 시대에 요구되는 새로운 어플리케이션에도 최적화되어 있다.
LLM과 같은 AI 모델의 지식과 기업 고유의 실제 데이터(프라이빗 데이터, 실시간 문맥)를 연결하는 것이 AI 애플리케이션의 본질인데, 이는 곧 정보 검색 및 통합 문제로서 기존의 관계형 데이터베이스로는 실시간 고정확도 성능을 내기 어렵다.
반면 MongoDB의 문서지향(JSON) 데이터 모델은 다양한 형태의 변동성 있는 데이터를 유연하게 담을 수 있고, 통합된 검색(Search)과 벡터 검색(Vector Search), 그리고 올초 인수한 Voyage AI의 임베딩(Embeddings) 모델까지 한 플랫폼에 갖추고 있어 별도 솔루션을 붙였을 때 발생하는 복잡성과 비효율을 제거해준다.
실제로 MongoDB의 자체 AI 기능은 Hugging Face의 임베딩 벤치마크 1위, DB-Engines 랭킹에서 벡터 데이터베이스 분야 1위를 기록할 만큼 업계 선도적 성능을 보이고 있다.
최신 임베딩 및 재랭킹 모델을 통해 AI 애플리케이션의 응답 정확도를 높여 환각(hallucination)을 줄이는 한편, 더 작고 효율적인 임베딩으로 스토리지와 쿼리 비용 절감 효과도 제공한다.
CEO는 이러한 운영 데이터와 AI 워크로드의 통합 플랫폼이 MongoDB의 차별화된 강점이며, AI 도입이 가속화될수록 MongoDB가 수혜를 입는 것 뿐 아니라 그 방향을 정하는 핵심 플랫폼이 될 것이라고 자신했다.
AI 활용 고객 사례
컨콜에서 MongoDB를 AI에 활용한 두 가지 사례가 소개되었다.
Mercor라는 AI 스타트업은 AI로 구직자와 채용 기회를 연결하는 완전 자동화 플랫폼을 구축했는데, MongoDB Atlas에 이 플랫폼의 핵심 데이터를 저장하고 있다.
Mercor는 Self-Serve로 Atlas를 시작한 후 Voyage 임베딩 모델과 Atlas 벡터 검색 기능까지 활용하여, 매달 50%에 달하는 폭발적 사용자 증가를 MongoDB로 무리 없이 처리하고 있다.
이를 통해 소프트웨어 엔지니어 팀을 소수 정예로 유지한 채 기업가치 100억 달러 이상 규모로 성장할 수 있었다.
한 글로벌 미디어 기업은 70여 개 웹사이트의 방대한 멀티미디어 자산에 대해 개인화 콘텐츠 추천을 강화하기 위해 Atlas를 도입했다.
기존에는 Elasticsearch로 검색/추천 시스템을 구현했지만, 새로운 임베딩 모델 도입 후 성능 한계에 부딪혀 혁신이 가로막힌 상황이었다.
이 회사는 MongoDB 전문가들과 함께 단 몇 주 만에 Atlas 및 Atlas Vector Search 기반으로 아키텍처를 재구축했고, Voyage AI 모델을 데이터와 직접 통합했다.
그 결과 시스템이 손쉽게 확장되면서도 응답 지연을 90% 감소시키고 운영비용을 65% 절감했으며, 추천 클릭률은 35% 향상되어 전 세계 수백만 독자들에게 한층 매끄럽고 개인화된 콘텐츠 경험을 제공할 수 있었다.
가이던스 상향

경영진은 핵심 사업의 탄탄한 성장세와 더불어 AI 관련 수요의 초기 조짐까지 더해지고 있다고 판단하여 향후 실적 전망을 상향했다.
4분기 매출 가이던스를 $665~670M(YoY +21~22%)로 제시하며 컨센서스 $636M 대비 5% 수준으로 가이던스를 상향했으며, , 조정 영업이익률 약 21% 수준을 기대한다고 밝혔다.
연간으로는 매출 $2.43~2.44B(전년비 +21~22%)로 컨센 대비 1% 수준으로 가이던스를 상향, 조정 영업이익도 $436~440M으로 무려 $109M 상향 조정했다.
이처럼 매출 성장과 수익성 개선이 동시에 이루어짐에 따라,
9월 IR에서 제시한 장기 모델(매출 성장률 20%대, 영업이익률 +20%, FCF 마진 25% 이상)
달성에 한층 가까워졌다.
CFO는 내년에도 제품 개발, 마케팅, 영업인력 확충 등 성장을 위한 투자는 이어가겠지만,
규모의 경제로 매년 1~2%p 영업마진 확대와 FCF 마진 80~100% 수준 유지라는 장기 목표를 지속 추구한다고 밝혔다.
(MDB의 경영진은 그 보수성으로 악명이 높다)
또한 올해 Non-Atlas 부문의 예기치 않은 대형계약 증가로 내년에는 EA(설치형) 매출이 특별한 역풍이나 순풍 없이 안정적(중저 한자릿수 % 성장)일 것으로 전망했다.
주주환원 및 자본배치
MongoDB는 강화된 현금창출력을 주주가치 제고와 미래 대비에 활용하고 있다.
지난 분기 발표했던 자사주 매입 프로그램($10억 규모)을 통해 3분기에 $1.45억을 집행(주식 51만4천주 취득)하여 주식수 희석을 일부 상쇄했다.
또한 직원 지급 RSU의 세금납부를 주식이 아닌 현금으로 정산하기 시작했고, 2026년 만기 전환사채에 대해 헷지 거래로 확보한 백만주 이상의 주식을 곧 수령할 예정이라 언급했다.
이러한 노력으로 향후 주식수 증가를 억제하고 주주가치를 지키겠다는 의지를 표명했다.
3분기 MDB 컨퍼런스콜 주요 Q&A
AI 전략과 초기 성과
CJ는 취임 첫 달여 동안 30여 고객사를 만나본 결과, 핵심 업계 고객들은 여전히 레거시 애플리케이션을 현대화하고 클라우드로 옮기는 작업에 주력하고 있다고 밝혔다.
이 과정에서 MongoDB에 대한 수요가 꾸준하며, 향후 5~7년간 이러한 현대화 수요가 지속될 것으로 전망했다.
다만, 여러 기업들이 사내 생산성 향상을 위한 AI 파일럿 프로젝트들을 다수 진행 중이나 대외적으로 고객에게 제공되는 대규모 AI 에이전트는 아직 초기 단계라고 평가했다.
한편 AI 네이티브 스타트업들의 동향을 보면, 기존 관계형 DB로는 대용량 AI 워크로드를 감당하지 못해 MongoDB로 갈아타는 사례가 나오고 있다고 소개했다.
(예: 한 성장형 AI 기업이 Postgres 한계를 느껴 MongoDB로 전환)
CEO는 MongoDB의 문서지향 DB가 스키마 유연성 덕분에 변화무쌍한 AI 데이터에 적합하고, 벡터 검색 등 AI 기능을 통합 제공하기에 AI 시대의 필수 ‘데이터 플랫폼‘이 될 것으로 확신했다.
당장 고객들이 Voyage AI의 임베딩 및 재랭킹 기능을 시도했을 때 높은 효용을 느낄 수 있다고 자신하면서, 실제 일부 대기업은 MongoDB의 임베딩 모델을 이미 내부 AI 프로젝트에 도입했다고 덧붙였다.
대형 고객들의 사용량 증대
CFO는 이번 분기 Atlas 사용량 증가는 전년 동기와 유사한 패턴으로 견조하게 나타났으며,
특히 미국과 EMEA 지역의 대형 고객들이 새로운 워크로드를 올리고 기존 워크로드를 확장한 것이 핵심 동력이라고 설명했다.
대형 고객들은 규모가 커질수록 사용 기간도 길어지고 지속적으로 성장하는 추세를 보이고 있다.
이는 MongoDB Atlas가 대형 고객에게 점차 전략적 플랫폼으로 자리매김하고 있음을 시사한다. 상대적으로 거시경제 영향이 있었던 작년 대비, 올해 들어 고객들의 워크로드 품질이 개선되고 성장 모멘텀도 양호하다고 평가하였다.
개발자 생태계 및 벤치마크
질문에서 지적된 서부 해안(미국 실리콘밸리) 스타트업들의 PostgreSQL 선호 분위기와 MongoDB의 개발자 인지도에 대해, 경영진은 이를 잘 인지하고 있다고 답했다.
전 CEO는 “Reclaim the Bay”라는 구호 아래 코로나 기간 다소 소홀했던 샌프란시스코/실리콘밸리 지역 스타트업 커뮤니티 지원을 재강화했다고 밝혔다.
전담 세일즈 인력과 마케팅 이벤트, 해커톤 등을 늘려 AI 신생기업들이 MongoDB의 강점을 직접 체험하도록 하는 노력을 기울였고, 점차 성과가 나타나고 있다고 전했다.
CEO 역시 실리콘밸리 VC 및 테크 인맥을 적극 활용하여 유망 AI 스타트업들과 교류하고 피드백을 얻고 있으며, 1.15일 샌프란시스코에서 개발자 대상 대형 행사(.local 컨퍼런스)를 개최해 MongoDB 플랫폼의 가치 제안을 확산시킬 계획을 발표했다.
지속적인 투자와 수익성 균형
Non-GAAP 영업이익률(20%)은 회사가 장기목표로 제시한 중장기 마진 수준(20%대)에 근접해 있다.
CFO는 내년도 성장 기회를 놓치지 않기 위해 엔지니어링, 영업, 마케팅에 투자할 것이지만, 영업 레버리지로 연 1~2% 마진 개선 여력이 있어 성장 속 수익성 개선 기조를 유지할 계획을 밝혔다.
3분기에 일부 계획된 채용과 마케팅 지출이 4분기 이후로 늦춰져 마진이 일시적으로 높아졌으나, 투자가 정상화되어도 매출 증가분이 그 이상으로 마진을 창출할 것이라고 설명했다.
가이던스 및 가시성 향상
CFO는 이번 분기부터 Atlas 부문의 다음 분기 성장률 전망치를 구체적으로 제시하기 시작한 배경에 대해, Atlas 매출 규모가 커지면서 예측 정확도가 높아졌기 때문이라고 밝혔다.
Atlas는 연 $2B 규모로 성장했고, 소비 패턴도 안정되어 분기 가이던스를 세울 만한 데이터가 축적되었다.
4Q Atlas 성장률을 약 27%로 전망한 것은 연말 소비 둔화 계절성을 감안한 보수적인 수치이며, 기본적으로 현재의 견조한 수요 흐름이 이어질 것을 기대하고 있다고 설명했다.
비 Atlas (설치형 온프레미스) 부문의 경우 올해 특수한 선행 매출 인식 효과(멀티연도 계약 증가)로 4분기 및 내년 초에 일시적 역풍 가능성이 있으나,
내년 Non-Atlas 매출은 한 자릿수 중후반 정도 성장을 무난히 달성할 것으로 내다봤다.
신규 고객 활용 속도
신규 고객들이 Atlas에 온보딩하여 사용량을 늘리는 속도가 과거보다 빨라졌는지에 대한 질문에, CEO는 Atlas 8.0 및 8.2 버전에서 성능과 사용 편의성이 개선된 덕분에 마이그레이션이나 시작이 한층 수월해졌다고 답했다.
전 CEO도 Self-Serve 채널에서의 초기 진입 마찰을 줄이는 노력이 주효하여,
새로 유입된 고객들이 MongoDB의 높은 가성비와 확장성을 빨리 체감하고 사용량을 키워가는 사례가 많아졌다고 설명했습니다.
CFO는 신규 고객의 초기 매출 기여도는 여전히 소규모이므로 당장 전체 실적에 큰 영향을 주지는 않으며, 이러한 코호트 패턴은 과거 몇 년과 비슷한 수준이라고 덧붙였다.
M&A
CEO는 MongoDB가 이미 세계적 수준의 기술과 인재 풀을 갖추고 있어 유기적 성장에 집중할 방침이라고 밝혔다.
다만 Voyage AI 인수 사례처럼 제품 로드맵을 앞당길 특정 핵심 기술이나 인재 확보의 기회가 있을 경우 전략적 인수도 고려할 수 있다고 밝혔다.
전반적인 플랫폼 역량을 자체 혁신으로도 충분히 강화할 수 있다는 자신감을 내비쳐,
개인적으로는 유기적 성장만으로 20%대 성장을 지속할 수 있다는 비전을 보여준 것 같아 아주 긍정적으로 보고 있다.
(확률이 매우 높은 투자 아이디어. M&A에 성공하지 않아도, 딱히 대형 고객이 선택해주지 않아도, 자연스럽게 20%대 성장을 지속할 수 있는 투자대안)
CEO의 향후 중점 추진 분야
CEO는 자신의 경험과 강점을 살려 매출 성장의 두 축에 공헌하겠다고 밝혔다.
하나는 기존 Fortune 500 등 글로벌 대기업 고객과의 관계 심화다.
CEO는 오랜 기간 쌓아온 CIO/CTO 네트워크를 통해 MongoDB를 더 많은 대형 엔터프라이즈에 침투시키고, 기존 대형 고객의 사용량 증대 및 업셀을 직접 지원하겠다고 발표했다.
다른 한 축은 실리콘밸리 등지의 유망 AI 스타트업 커뮤니티다.
그는 투자자 및 창업자들과 교류하며 성장 잠재력이 큰 AI 신생기업들이 초기부터 MongoDB 플랫폼을 선택하도록 독려하고,
그들이 대형 고객으로 성장했을 때 MongoDB 생태계의 일원이 되도록 씨를 뿌리겠다고 밝혔다.
엔터프라이즈 애플리케이션 개발 속도
생성형 AI 시대의 자동 코딩으로 앱 개발 생산성이 올라가는 추세에 대해,
전 CEO는 “소프트웨어의 양이 늘어날수록 데이터베이스 수요도 증가하기 때문에 MongoDB에 긍정적”이라고 분석했다.
엔터프라이즈급 서비스로 실사용되기 위해서는 보안, 성능, 거버넌스 요건이 충족되어야 하므로, 단순 시연용 프로토타입에서 실제 대규모 프로덕션 배포로 이어지기까지는 상당한 추가 노력이 필요하다고 지적했다.
현 CEO도 금융/헬스케어 등 규제산업의 고객들과 대화한 바, 현재 수십 개 시범 AI 프로젝트를 진행중이나 법적 감사와 통제 요건을 충족하는 단계까지 나아간 사례는 드물다고 언급했다.
그러나 기업들이 AI 혁신의 필요성을 크게 느끼고 있기 때문에, MongoDB가 제공하는 완성도 높은 데이터 플랫폼을 통해 이러한 실제 운영환경에 맞는 AI 솔루션 개발을 지원할 수 있다.
2분기 대비 3분기 주요 변화점
BM의 이해
신임 CEO 체제가 출범하면서, 회사는 기존 “어플리케이션 데이터 플랫폼” 전략을 한층 강화하여 AI 시대의 범용 데이터 플랫폼으로 발전하겠다는 비전을 분명히 했다.
단순 DBMS 공급사를 넘어 개발 플랫폼 전반으로 워크로드를 확장하려는 기조는 지속되었다.
3분기에는 통합검색, 벡터DB, 임베딩 AI 모델 등 플랫폼에 새롭게 추가된 기능들의 활용 사례가 소개되면서 ‘단순 데이터 제공을 넘어선 플랫폼 전략’이 실제 수요와 맞물리고 있음을 확인했다.
전반적으로 비즈니스 모델의 방향성에는 변화가 없고, 제품 포트폴리오가 AI 등 신기술을 포괄하며 진화하여 유기적 성장으로도 성장 기울기가 더 가팔라지고 있다는 점이 두드러진다.
매출 성장성
2분기까지 견조했던 매출 성장세는 3분기에 더욱 탄력을 받았다.
Atlas의 전년 대비 성장률이 26% → 29% → 30%로 분기마다 가속되었고,
총매출 역시 20% 내외의 성장률을 유지하며 ‘고성장 모멘텀’을 재확인시켰다.
특히 3분기에는 소비 침체 우려를 딛고도 예상치를 상회하는 “깜짝 실적”을 달성하여 시장의 높은 성장을 입증했다.
이에 힘입어 연간 가이던스가 큰 폭 상향되었고, 내년 전망에 대해서도 긍정적인 코멘트가 나와 성장 가시성이 한층 개선되었다.
한편 고객 수 증대와 대형 고객들의 지속적 업셀링으로 미래의 성장 기반도 확대되고 있다.
경제적 해자
2분기에도 언급되었던 높은 전환비용과 생태계 확장성에 기반한 해자는 3분기에도 유효했다.
MongoDB를 이미 도입한 기업들이 더 많은 워크로드를 이관하거나 신규 프로젝트에 추가 적용하는 사례가 속출하며 고객 락인(lock-in) 효과가 나타나고 있다.
Net ARR 확장률이 120%로 상승한 점은 기존 고객이 이탈하기보다는 오히려 지출을 늘리고 있음을 보여주는 지표다.
또한 3분기 컨콜에서는 경쟁 솔루션 대비 MongoDB의 우위가 구체적 사례로 강조되었는데,
예를 들어 관계형 DB(PostgreSQL)나 Elasticsearch 등 개별 솔루션으로는 감당 못할 성능과 확장 문제를 MongoDB 플랫폼이 해결해준 사례들이 소개되었다.
이는 MongoDB의 기술적 우월성과 광범위한 활용성이 사실상의 진입장벽으로 작용하고 있음을 시사한다.
한편 파트너 생태계 측면에서는, 고객들이 Atlas 상에서 다양한 기능(Search, Vector Search, Embeddings 등)을 원스톱으로 활용하게 함으로써 MongoDB 생태계 내에서 모든 것을 해결하도록하여 잠김효과를 강화했다.
협상력
MongoDB의 가격협상력과 시장에서의 교섭 위치는 3분기에도 강화되었다.
대형 고객일수록 장기계약과 사용량 확대로 MongoDB를 깊이 활용하고 있고,
고객들이 그만큼 MongoDB에 높은 가치를 느껴 가격보다 성능과 효용을 중시함을 보여준다.
회사 측은 여전히 직접 판매와 셀프서비스 채널 모두에서 광범위한 신규 수요를 확보하고 있으며, 특별히 가격 압박으로 인한 매출 차질을 언급하지 않았습니다.
오히려 큰 Atlas 소비 단가 변동 없이 안정적 소비 성장이 이어지고 있음을 시사했다.
공급 측면에서는, MongoDB가 클라우드 인프라 비용 최적화를 통해 Atlas 마진을 개선했으며, 운영 효율 제고로 비용을 통제하고 있어 공급업체나 비용에서도 협상력을 발휘하고 있다.
3분기에 영업이익률 개선과 현금흐름 증가를 달성한 점은 회사가 고객가치 제공과 원가관리 사이에서 균형을 잘 맞추며, 가격 책정과 비용 통제에 주도권을 쥐고 있음을 시사한다.
자본배치
3분기 MongoDB 경영진은 수익성 개선과 함께 주주가치 제고를 위한 자본배치에도 적극 나서고 있음을 보여주었다.
우선 잉여현금흐름이 크게 증가하면서 약속했던 자사주 매입을 실행에 옮겨, 분기 중 1.45억 달러 규모 자사주를 매입했다.
이는 주식수 증가율을 억제하여 주당가치 희석을 줄이고 주주에게 이익을 환원하는 조치다.
또한 전환사채 콜옵션과 RSU 세금현금납부 등을 통해 향후 발생할 잠재적 주식 발행을 최소화하겠다고 밝혔다.
이는 고성장 기업임에도 주주친화적인 자본배치에 신경 쓰고 있음을 보여준다.
동시에 회사는 필요 투자도 지연 없이 수행하여 미래 성장 동력을 키우고 있다(엔지니어 채용, 마케팅 등).
밸류에이션
3분기 실적 발표 이후 MongoDB 주가는 약 20% 이상 급등하며 시장의 기대감을 반영했다.
현재 주가는 실적 서프라이즈를 반영해 상당히 높은 수준에 형성되었으나,
실적으로 매출 성장 가속과 수익성 개선을 동시에 보여주며 투자자들에게 고성장주로서의 정당성을 재확인시켜주었다.
25.12.11일 종가 기준으로 ORCL, SNOW, MDB의 밸류에이션을 PSR, PER, PEG 관점에서 비교해 보면 다음과 같다(PER은 조정 EPS(non-GAAP EPS) 기준, PEG의 성장률은 각 사 최신 분기 매출 YoY 성장률로 계산)
Oracle (ORCL) – 주당 $199, 시가총액 약 $550B, PSR(주가매출비율)은 약 9배 수준이며(최근 4분기 매출 합계 약 $600억), 조정 EPS 기준 PER(주가수익비율)은 FY2025 전체 Non-GAAP EPS가 $6.03였으므로 이를 기준으로 약 33배, FY2026 실적을 반영하면 30배 안팎이다.
최신 분기 매출 성장률은 +14% YoY 수준이므로 PEG( PER÷매출성장률 )은 대략 2~2.5배 수준으로, 세 기업 중에서는 가장 낮은 PEG를 보인다.
Snowflake (SNOW) – 주당 $220, 시가총액 약 $74B 수준이며, PSR은 약 16~17배로 매우 높다. 최근 12개월 매출 약 $43억 달러, 주당 매출은 약 $13 수준이다.
Snowflake는 막 조정 순이익이 플러스가 되기 시작한 단계로, FY2026 3분기 Non-GAAP EPS가 겨우 $0.35 (약 450원)이고 연환산해도 $1 남짓에 불과하다.
한편 최근 분기 매출 성장률은 약 +29% YoY로 세 기업 중 가장 높다.
이를 반영한 PEG는 6 이상으로, 성장률을 고려해도 여전히 밸류에이션이 무거운 편이다.
MongoDB (MDB) – 주당 $420, 시가총액 약 $33B, PSR은 대략 14~15배 수준이다.
TTM 매출은 약 $23억 달러(연간 주당매출 약 $28.8)이다.
PER는 약 90배 수준으로 매우 높다.
MongoDB는 최근 흑자전환에 성공하여 FY2026 3분기 조정 EPS $1.32를 달성하는 등 수익성이 개선되고 있으나, 12개월 조정 EPS 합산이 약 $4.5 내외에 불과해 멀티플은 큰 편이다.
최근 분기 매출 성장률은 +19% YoY로 양호한 편이며, 이를 반영한 PEG는 약 4.5~5배 수준입니다.
즉 성장률을 감안해도 여전히 상당히 높은 밸류에이션인 셈입니다.
위 수치를 종합하면, Oracle은 가장 낮은 PSR과 PER를 보이며 PEG도 2배대,
MongoDB와 Snowflake는 매우 높은 PSR/PER를 기록하지만,
MongoDB는 수익성 개선으로 PER ~90배, PEG ~5배 수준인 반면
Snowflake는 아직 이익이 미미하여 사실상 “PER 수백배”의 높은 멀티플을 받고 있다. 결국 Oracle은 비교적 합리적 밸류, MongoDB는 성장주 중간 정도 밸류, Snowflake는 성장률 대비로도 가장 비싼 수준으로 평가된다고 볼 수 있다.
다만, 핵심 부문인 Atlas의 30% 성장률과 영업이익 흑자를 달성했다는 점을 조합한다면,
그리고 성장 기울기가 오히려 가팔라지고 있다는 점을 고려한다면 MDB가 갈 길은 아직도 멀다고 생각한다.
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