MongoDB ในงาน Citi Global TMT Conference 2026: การเติบโตจาก AI กําลังเร่งตัว

เมื่อวันพุธที่ 9 ก.ย. 2026 MongoDB (MDB) ได้ใช้เวที Citi’s 2026 Global TMT Conference นําเสนอภาพธุรกิจที่กําลังเติบโตเร็วขึ้น มีฐานลูกค้าขยายตัว และเริ่มได้รับประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์ในระยะแรก แม้ยังคงเผชิญกับการนําไปใช้ที่ไม่สม่ําเสมอในบางภูมิภาคและกลุ่มลูกค้าองค์กร

ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร CJ Desai กล่าวว่าบริษัทกําลังเห็นความต้องการที่แข็งแกร่งขึ้นสําหรับฐานข้อมูลบนคลาวด์และเครื่องมือ AI ที่เกี่ยวข้อง แต่เขายังชี้ให้เห็นว่าตลาดสําหรับ AI agents ที่หันหน้าสู่ลูกค้ายังอยู่ในช่วงเริ่มต้น รวมถึงยังมีช่องว่างด้านการดําเนินงานในบางส่วนของภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกและหน่วยงานรัฐบาลกลางสหรัฐฯ

ประเด็นสําคัญ

• MongoDB รายงานว่ารายรับรวมเพิ่มขึ้นมากกว่า 30% ซึ่งเป็นอัตราที่เร็วที่สุดในรอบหลายปี และเป็นปีที่สองติดต่อกันที่รายรับเร่งตัวขึ้น
• บริษัทเพิ่มลูกค้าใหม่ 2,900 รายในไตรมาสล่าสุด ซึ่งมากที่สุดในประวัติศาสตร์ของบริษัท โดยประมาณ 99% ของลูกค้าใหม่เลือกใช้ Atlas ซึ่งเป็นบริการคลาวด์ของบริษัท
• อัตราการรักษารายรับสุทธิ (Net Revenue Retention) อยู่ที่ 122% สะท้อนถึงการขยายตัวที่แข็งแกร่งในกลุ่มลูกค้าเดิม
• ฝ่ายบริหารระบุว่าความต้องการที่เกี่ยวข้องกับ AI มาจากสตาร์ทอัพที่เกิดมาพร้อม AI, ชายขอบ AI labs และองค์กรที่เริ่มนํา agents มาใช้งาน
• MongoDB กําลังผลักดันผลิตภัณฑ์ใหม่ รวมถึงฟีเจอร์ Model Context Protocol แบบ managed และ Automated Embedding เพื่อรองรับทั้งนักพัฒนาที่ใช้งานด้วยตนเองและผู้ซื้อในระดับองค์กร

ผลประกอบการทางการเงิน

Desai กล่าวว่าไตรมาสล่าสุดของ MongoDB แสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงในวงกว้างของธุรกิจ

• รายรับรวมเติบโตเกิน 30% ซึ่งเป็นอัตราสูงสุดในรอบหลายปี
• ตามที่ฝ่ายบริหารระบุ นี่คือปีที่สองติดต่อกันที่รายรับเร่งตัวขึ้น
• อัตราการรักษารายรับสุทธิ (NRR) อยู่ที่ 122% โดยทั้งลูกค้าที่จัดการระบบเองและลูกค้า Atlas ต่างมีส่วนร่วมในทิศทางที่ดี
• บริษัทเพิ่มลูกค้าใหม่ 2,900 ราย ซึ่งเป็นจํานวนสูงสุดในประวัติศาสตร์ของ MongoDB
• ประมาณ 99% ของลูกค้าใหม่เหล่านั้นเลือก Atlas ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มบนคลาวด์ของบริษัท
• อัตรากําไรจากการดําเนินงานและกระแสเงินสดปรับตัวดีขึ้นพร้อมกันกับการเติบโตของรายรับ

Desai กล่าวว่าการผสมผสานระหว่างการเติบโตที่เร็วขึ้นและความสามารถในการทํากําไรที่ดีขึ้นนั้นเป็นเรื่องที่ไม่ธรรมดาในวงการซอฟต์แวร์

"นี่จะเป็นปีที่สองที่รายรับของเราเร่งตัวขึ้น รายรับรวม รายรับกําลังเร่งตัว และนั่นมีความหมายสําคัญสําหรับเราและอัตรากําไรจากการดําเนินงาน กระแสเงินสด ตัวเลขทั้งหมดที่เราประกาศเมื่อสัปดาห์ที่แล้ว โดยพื้นฐานแล้ว ธุรกิจดีมาก ธุรกิจดีมาก เมื่อมองภาพรวมของธุรกิจ มันคือการเติบโตที่ยั่งยืนในขณะที่ความสามารถในการทํากําไรกําลังเพิ่มขึ้น"

ความต้องการ AI และกลุ่มลูกค้า

ฝ่ายบริหารระบุว่า MongoDB กําลังเห็นความต้องการ AI ใน 3 กลุ่มลูกค้า

• บริษัทที่เกิดมาพร้อม AI: Desai ยกตัวอย่างบริษัทอย่าง ElevenLabs, Workcore และอื่นๆ ที่เริ่มต้นด้วยฐานข้อมูลอื่นแต่ภายหลังพบข้อจํากัดด้านขนาดและย้ายมาใช้ MongoDB
• ชายขอบ AI labs: ลูกค้ากลุ่มนี้ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการนําไปใช้ แต่กําลังใช้ MongoDB สําหรับ conversational memory layers และ operational data layers
• ลูกค้าองค์กร: บริษัทขนาดใหญ่ในภาคธนาคาร ประกันภัย สาธารณสุข และเทคโนโลยี เริ่มนํา AI workloads มาใช้ โดยเฉพาะ agents ที่หันหน้าสู่ลูกค้า

Desai กล่าวว่า document model และโครงสร้างที่รองรับ JSON ของ MongoDB มอบความได้เปรียบสําหรับแอปพลิเคชัน AI เนื่องจากระบบ AI มักทํางานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือเปลี่ยนแปลงเร็ว

"Document model และ JSON และ document model ทําให้ทุกอย่างง่ายมาก เพราะนั่นคือภาษาของ AI และการที่เราเป็น JSON native ถือเป็นข้อได้เปรียบอย่างแน่นอน การที่ไม่ยึดติดกับ relational ที่เข้มงวด...MongoDB มีความคล่องตัวสูง ดังนั้น document model ผสมกับความคล่องตัวของมัน เพราะ use cases ของ AI เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา คุณต้องการเคลื่อนที่เร็วมากๆ"

เขาเสริมว่าบริษัทมีความแข็งแกร่งเป็นพิเศษเมื่อลูกค้า AI เติบโตถึงระดับหนึ่ง

"เหล่านี้คือบริษัทที่เกิดมาพร้อม AI และเมื่อพวกเขาเริ่มเติบโตถึงระดับที่ดี เราคือคําตอบเดียว แม้บางรายไม่ได้เริ่มต้นด้วย MongoDB แต่พวกเขาพบข้อจํากัดด้านขนาดบน Postgres หรือฐานข้อมูล first-party จาก hyperscaler ที่พวกเขาใช้อยู่ แล้วจึงเปลี่ยนมาใช้ MongoDB และตอนนี้ MongoDB ก็กลายเป็น operational data layer พื้นฐานที่พวกเขาไม่ต้องคิดถึงอีกต่อไป"

อัปเดตด้านการดําเนินงาน

MongoDB อธิบายถึงการเคลื่อนไหวด้านผลิตภัณฑ์และการเข้าสู่ตลาดหลายประการที่มุ่งเปลี่ยนความสนใจใน AI ให้กลายเป็นธุรกิจใหม่

• เมื่อวันที่ 13 ส.ค. บริษัทเปิดตัวฟังก์ชัน Model Context Protocol แบบ fully managed สําหรับ Claude Code, Codex ของ OpenAI และ Groq Build
• หลังจากผ่านไป 3.5 สัปดาห์ ฝ่ายบริหารระบุว่าการเปิดตัวดังกล่าวกําลังเพิ่มปริมาณการใช้งาน Atlas แล้ว
• บริษัทเปิดตัว Automated Embedding ซึ่งออกแบบมาเพื่อช่วยให้องค์กรนํา vector databases, operational databases และ embedding models มารวมไว้ในแพลตฟอร์มเดียว
• MongoDB ประกาศความร่วมมือทางเทคนิคกับ Devin ของ Cognition เพื่อสนับสนุนการปรับปรุงฐานข้อมูล
• ฝ่ายบริหารระบุว่ากลยุทธ์การย้ายระบบกําลังเปลี่ยนจากโมเดลที่เน้นบุคลากรและบริการ ไปสู่โมเดลที่ขับเคลื่อนด้วยผลิตภัณฑ์โดยใช้เครื่องมือ AI อย่าง Claude Code
• โปรแกรม design partner กําลังถูกใช้กับลูกค้าองค์กรขนาดใหญ่เพื่อทดสอบผลิตภัณฑ์สําหรับการย้ายระบบก่อนเผยแพร่ในวงกว้าง
• MongoDB ยังประกาศ AI Applications Program เพื่อสนับสนุนการย้ายและปรับปรุงระบบขององค์กร

Desai กล่าวว่าข้อเสนอ managed MCP ใหม่กําลังช่วยด้านนักพัฒนาที่ใช้งานด้วยตนเอง ในขณะที่ Automated Embedding มุ่งเป้าไปที่ผู้ซื้อในระดับองค์กรมากกว่า

เขายังกล่าวด้วยว่าลูกค้า Voyage AI ใหม่จํานวนมากเข้ามาเพราะ coding agents แนะนําผลิตภัณฑ์นี้

"ผมจะบอกว่ากลุ่มแรก คือการที่เราได้ลูกค้า Voyage AI ใหม่สําหรับ embeddings ลูกค้าเหล่านี้โดยทั่วไปแล้วเกือบทั้งหมดเป็น AI use cases สําหรับบริษัทที่ใช้ Voyage AI เมื่อเราเห็นสิ่งนั้น ผมแทบรับประกันได้เลยว่าส่วนใหญ่ขับเคลื่อนโดย Claude Code หรือ Codex ที่แนะนําให้ใช้ Voyage"

ผลการดําเนินงานตามภูมิภาคและการเปลี่ยนแปลงด้านการขาย

MongoDB ระบุว่าอเมริกาเหนือยังคงเป็นภูมิภาคที่แข็งแกร่งที่สุด โดยเฉพาะในกลุ่มลูกค้ารายใหญ่ที่สุด แต่ฝ่ายบริหารยังระบุพื้นที่ที่ต้องปรับปรุง

• หน่วยงานรัฐบาลกลางสหรัฐฯ เป็นลําดับความสําคัญ เนื่องจากบริษัทกําลังลงทุนในการรับรอง FedRAMP High เพื่อเปิดโอกาสทางธุรกิจกับภาครัฐมากขึ้น
• MongoDB เสร็จสิ้นการซื้อกิจการ Clarity Business Solutions เพื่อสนับสนุนความพยายามดังกล่าว
• เอเชียแปซิฟิก โดยเฉพาะญี่ปุ่น เป็นอีกพื้นที่ที่ให้ความสําคัญ
• ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายรายรับคนใหม่ Ryan McMahon ได้ทําการเปลี่ยนแปลงองค์กรแล้วเพื่อปรับปรุงผลการดําเนินงานในภูมิภาคที่อ่อนแอกว่า

Jess Alford ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายการเงินของ MongoDB กล่าวว่าอเมริกาเหนือมีผลการดําเนินงานที่ดีกับลูกค้ารายใหญ่ที่สุดของบริษัท แต่เธอชี้ให้เห็นว่าหน่วยงานรัฐบาลกลางสหรัฐฯ และเอเชียแปซิฟิกเป็นพื้นที่ที่บริษัทต้องการความก้าวหน้าที่เร็วขึ้น

แนวโน้มในอนาคต

Desai กล่าวว่า 12 เดือนข้างหน้าจะมุ่งเน้นที่เป้าหมายสามประการ

• ทําให้ MongoDB เป็นฐานข้อมูลที่ดีที่สุดที่สามารถทํางานได้ทุกที่
• ทําให้ coding agents เลือกใช้ MongoDB เป็นค่าเริ่มต้น
• ใช้การประกาศผลิตภัณฑ์ที่กําลังจะมาถึงเพื่อวางตําแหน่ง MongoDB ให้เป็น real-time operational data layer เริ่มต้นสําหรับ AI

เขากล่าวว่าบริษัทวางแผนการประกาศผลิตภัณฑ์เพิ่มเติมในวันที่ 29 ก.ย. ซึ่งจะมาหลังจากมีข้อมูลประมาณหกสัปดาห์จากการเปิดตัว managed MCP

ฝ่ายบริหารยังกล่าวด้วยว่าการนํา agents ที่หันหน้าสู่ลูกค้ามาใช้ในองค์กรยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น หลายบริษัทกําลังใช้ AI ภายในองค์กรก่อน ในขณะที่เครื่องมือที่หันหน้าสู่ลูกค้ามีแนวโน้มจะตามมาในภายหลัง Desai กล่าวว่าบริษัทเทคโนโลยีและไซเบอร์ซีเคียวริตี้กําลังนําการเปลี่ยนแปลงนั้น โดยคาดว่า Retail และบริการทางการเงินจะตามมา และสินค้าอุปโภคบริโภคกับการผลิตจะตามมาในภายหลัง

เขากล่าวว่ากฎระเบียบจะชะลอการนําไปใช้ในภาคธนาคารและประกันภัย แต่โอกาสในระยะยาวยังคงมีขนาดใหญ่ MongoDB มองเห็นตลาดการปรับปรุงระบบในวงกว้างเมื่อองค์กรเตรียมพร้อมสําหรับ AI workloads และเปลี่ยนระบบเก่า

Desai ยังกล่าวด้วยว่าเอเชียแปซิฟิกมีศักยภาพที่ยังไม่ได้ใช้อย่างมีนัยสําคัญ โดยเฉพาะในอินเดีย จีน และเกาหลี ซึ่งบริษัทที่เกิดมาพร้อมดิจิทัลอาจกลายเป็นลูกค้าสําคัญ

ไฮไลต์จากช่วงถามตอบ

ในช่วงถามตอบ Desai และ Alford ได้ตอบคําถามในหลายประเด็น:

• การขายในระดับองค์กรแบบ top-down: Desai กล่าวว่าการตัดสินใจเกี่ยวกับ AI กําลังถูกกําหนดโดย enterprise architects และ chief AI officers มากขึ้น ไม่ใช่แค่นักพัฒนารายบุคคล
• ความตระหนักของลูกค้าเกี่ยวกับค่าใช้จ่าย: เขากล่าวว่าบริษัทขนาดใหญ่บางแห่งไม่ทราบว่าตนเองกําลังใช้จ่ายกับ MongoDB สําหรับ workloads ที่สําคัญต่อภารกิจมากเพียงใด
• การเปรียบเทียบการเติบโตของ Atlas: Desai กล่าวว่าการเปรียบเทียบกับบริษัท data warehouse และ observability ไม่เสมอไปที่จะมีประโยชน์ เนื่องจาก MongoDB รองรับ operational use cases ที่หันหน้าสู่ลูกค้า ในขณะที่คู่แข่งเหล่านั้นมักรองรับ workloads ที่หันหน้าสู่พนักงาน
• Managed MCP และ Automated Embedding: Desai กล่าวว่า Automated Embedding ควรช่วยความต้องการในระดับองค์กร ในขณะที่ managed MCP ควรสนับสนุนการเติบโตแบบ self-serve
• ความต้องการ Voyage AI: เขากล่าวว่าคําแนะนําจาก coding agents อย่าง Claude Code และ Codex กําลังขับเคลื่อนการเพิ่มลูกค้าใหม่
• การดําเนินงานตามภูมิภาค: Alford กล่าวว่าบริษัทมีความแข็งแกร่งที่สุดในอเมริกาเหนือ ในขณะที่หน่วยงานรัฐบาลกลางสหรัฐฯ และเอเชียแปซิฟิกต้องการการพัฒนาเพิ่มเติม
• กลยุทธ์การย้ายระบบ: Desai กล่าวว่าเครื่องมือ AI และความร่วมมือกับ Devin กําลังลดระยะเวลาการย้ายระบบจากปีเหลือเพียงเดือนหรือสัปดาห์

Desai กล่าวว่าโปรแกรม design partner ของบริษัทกําลังช่วยตรวจสอบผลิตภัณฑ์สําหรับการย้ายระบบใหม่กับลูกค้ารายใหญ่ก่อนการเผยแพร่ในวงกว้าง

การวางตําแหน่งในตลาด

MongoDB กําลังพยายามนําเสนอตัวเองในฐานะมากกว่าแค่ผู้ให้บริการฐานข้อมูล ฝ่ายบริหารระบุว่าบริษัทต้องการเป็น operational data layer เริ่มต้นสําหรับแอปพลิเคชัน AI โดยเฉพาะสําหรับ agents ที่หันหน้าสู่ลูกค้าซึ่งต้องการความยืดหยุ่น ความเร็ว และความสามารถในการรองรับขนาดที่ใหญ่ขึ้น

Desai กล่าวว่าตลาดฐานข้อมูลมีระยะทางยาวสําหรับการปรับปรุงระบบ โดยสังเกตว่าอุตสาหกรรมนี้มีอายุมากกว่า 60 ปีและ Oracle กําลังใกล้ถึงจุดครบรอบ 50 ปี ในมุมมองของเขา คลื่นการใช้จ่ายลูกถัดไปจะมาจากบริษัทที่อัปเดตระบบเก่าเพื่อรองรับ AI

ในขณะนี้ MongoDB กําลังได้รับประโยชน์จากความต้องการที่เกี่ยวข้องกับ AI ที่แข็งแกร่งขึ้น จํานวนลูกค้าใหม่ที่ทําสถิติสูงสุด และความสามารถในการทํากําไรที่ปรับตัวดีขึ้น บริษัทยังคงเผชิญกับความท้าทายด้านการดําเนินงานในบางภูมิภาค และต้องพิสูจน์ว่าปริมาณการใช้งาน AI ในช่วงแรกสามารถกลายเป็นการเติบโตของรายรับที่ยั่งยืนได้

ผู้อ่านสามารถอ้างอิงบทถอดความฉบับเต็มด้านล่างสําหรับรายละเอียดเพิ่มเติม

บทความนี้ถูกแปลโดยใช้ความช่วยเหลือจากปัญญาประดิษฐ์(AI) สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดอ่านข้อกำหนดการใช้งาน