[Legenda: AI = artificial intelligence; ML = machine learning; IoT = Internet of Things. Per evitare confusione, nel post AI si riferisce a intelligenza artificiale, non al ticker dell’azienda, che verrà chiamata semplicemente C3.]
Quotata al NYSE dallo scorso dicembre, C3.ai (AI:US) è stata una della IPO più attese dell’anno, probabilmente per il suffisso “.ai”: fornisce infatti software per “accelerare la trasformazione digitale”. Ha scelto la strada di una IPO tradizionale, con un prezzo di offerta di $42 ed una valutazione di $4 miliardi: il primo giorno di contrattazioni ha aperto a $109 (+160%) e raggiunto un massimo intraday di $179 pochi giorni dopo, ma da allora il trend è stato di una continua discesa fino a $56 oggi.
Quotata al NYSE dallo scorso dicembre, C3.ai (AI:US) è stata una della IPO più attese dell’anno, probabilmente per il suffisso “.ai”: fornisce infatti software per “accelerare la trasformazione digitale”. Ha scelto la strada di una IPO tradizionale, con un prezzo di offerta di $42 ed una valutazione di $4 miliardi: il primo giorno di contrattazioni ha aperto a $109 (+160%) e raggiunto un massimo intraday di $179 pochi giorni dopo, ma da allora il trend è stato di una continua discesa fino a $56 oggi.
Storia e management
C3 è un’idea di Thomas Siebel, autore di un libro abbastanza famoso (Digital Transformation) oltre che imprenditore di successo: Siebel ha infatti cominciato ad Oracle nel 1983 per poi fondare Siebel Systems nel 1993, che in seguito ha venduto proprio ad Oracle nel 2005 per $6 miliardi. C3 è la sua seconda creazione ed è stata fondata nel 2009 con l’obiettivo di integrare la nuova ondata tecnologica di cloud computing, big data, AI e IoT.
Da una sua intervista:
A parziale contraltare, Siebel ha uno stipendio annuo di solo $5.676 (si, avete letto bene, non manca nessuno zero), e gli altri due top manager guadagnano circa $500.000 ciascuno, molto contenuto per gli standard americani. Siebel ha tuttavia bonus in opzioni del valore di $10 milioni.
Il futuro è AI?
La tesi per un investimento in C3 è molto semplice, come lo è in realtà per una moltitudine di aziende simili (vedi Snowflake): la necessità di adottare soluzioni tecnologiche sempre più complesse per affrontare le sfide competitive dei prossimi decenni. C3 si propone di facilitare questo compito offrendo soluzioni “chiavi in mano” che consentono a qualsiasi azienda di sviluppare ed eseguire applicazioni AI su vasta scala e in tempo reale.
In maniera molto schematica, ci sono tre ambiti di applicazione di AI all’interno di un’azienda:
Sebbene ci sia molto entusiasmo per le prospettive di AI, l'implementazione rimane una sfida: in primo luogo per la difficoltà di integrazione dei dati (spesso sparsi in diversi database ed in differenti formati, come visto anche per Snowflake); e poi perché le app di AI sono molto costose e difficili da mantenere in quanto molte mancano di flessibilità per gestire situazioni diverse. C3 si propone di superare queste difficoltà: consentire alle aziende di implementare AI più velocemente, con meno righe di codice e senza riprogettare la propria infrastruttura tecnologica.
C3 AI Suite: una Platform-as-a-Service (PaaS) end-to-end progettata per sviluppare, testare e distribuire applicazioni AI su larga scala. In un’unica piattaforma i clienti hanno accesso ad una suite completa di modelli concettuali (app) per eseguire processi di AI/ML avanzati. La piattaforma viene fornita "preinstallata" con le applicazioni (simile alle app su un iPhone): tutto quello che il cliente deve fare è selezionare quella rilevante per il lavoro che deve svolgere. Attualmente, la piattaforma acquisisce dati da 622 milioni di sensori, gestisce 4,8 milioni di modelli di machine learning ed esegue 1,1 miliardi di previsioni al giorno.
C3 è un’idea di Thomas Siebel, autore di un libro abbastanza famoso (Digital Transformation) oltre che imprenditore di successo: Siebel ha infatti cominciato ad Oracle nel 1983 per poi fondare Siebel Systems nel 1993, che in seguito ha venduto proprio ad Oracle nel 2005 per $6 miliardi. C3 è la sua seconda creazione ed è stata fondata nel 2009 con l’obiettivo di integrare la nuova ondata tecnologica di cloud computing, big data, AI e IoT.
Da una sua intervista:
“I put together some talent and we spent a decade and about a half a billion dollars building a software platform to allow large multinational corporations and governments to take advantage of these technologies to use industrial AI to solve problems that had never been solved and realize the social benefit that was unrealized before.“Come in altri casi discussi in precedenza, anche C3 ha due classi di azioni (A e B), con le seconde possedute quasi interamente da Siebel: a seguito dell’IPO, il CEO controlla (direttamente ed indirettamente) circa 32% delle azioni ma ben 71% dei diritti di voto. Patricia House (una delle co-fondatrici) detiene un altro 10% dei voti ma solo 1% (diretto) delle azioni. Tra gli investitori istituzionali, TPG ha il 17% e Baker Hughes il 12% (entrambi i valori sono post-IPO).
A parziale contraltare, Siebel ha uno stipendio annuo di solo $5.676 (si, avete letto bene, non manca nessuno zero), e gli altri due top manager guadagnano circa $500.000 ciascuno, molto contenuto per gli standard americani. Siebel ha tuttavia bonus in opzioni del valore di $10 milioni.
Il futuro è AI?
La tesi per un investimento in C3 è molto semplice, come lo è in realtà per una moltitudine di aziende simili (vedi Snowflake): la necessità di adottare soluzioni tecnologiche sempre più complesse per affrontare le sfide competitive dei prossimi decenni. C3 si propone di facilitare questo compito offrendo soluzioni “chiavi in mano” che consentono a qualsiasi azienda di sviluppare ed eseguire applicazioni AI su vasta scala e in tempo reale.
In maniera molto schematica, ci sono tre ambiti di applicazione di AI all’interno di un’azienda:
- L’implementazione inizia per migliorare l'efficienza operativa interna, ad esempio per ottimizzare le catene di approvvigionamento e le linee di produzione
- In seguito viene usata per migliorare le esperienze dei clienti, ad esempio nelle promozioni mirate o per migliorare la velocità di consegna
- Infine c’è la vendita di market intelligence generata dalle applicazioni AI
Sebbene ci sia molto entusiasmo per le prospettive di AI, l'implementazione rimane una sfida: in primo luogo per la difficoltà di integrazione dei dati (spesso sparsi in diversi database ed in differenti formati, come visto anche per Snowflake); e poi perché le app di AI sono molto costose e difficili da mantenere in quanto molte mancano di flessibilità per gestire situazioni diverse. C3 si propone di superare queste difficoltà: consentire alle aziende di implementare AI più velocemente, con meno righe di codice e senza riprogettare la propria infrastruttura tecnologica.
C3 AI Suite: una Platform-as-a-Service (PaaS) end-to-end progettata per sviluppare, testare e distribuire applicazioni AI su larga scala. In un’unica piattaforma i clienti hanno accesso ad una suite completa di modelli concettuali (app) per eseguire processi di AI/ML avanzati. La piattaforma viene fornita "preinstallata" con le applicazioni (simile alle app su un iPhone): tutto quello che il cliente deve fare è selezionare quella rilevante per il lavoro che deve svolgere. Attualmente, la piattaforma acquisisce dati da 622 milioni di sensori, gestisce 4,8 milioni di modelli di machine learning ed esegue 1,1 miliardi di previsioni al giorno.
La suite consente inoltre agli sviluppatori (sia interni che esterni) di creare e personalizzare le proprie applicazioni utilizzando i modelli di C3. Questo porta ad una libreria ancora più ampia (in crescita di oltre 4.000 modelli l'anno) ed alla creazione di un ciclo virtuoso: più app rendono la piattaforma più preziosa → più clienti la usano → più app sono create → …
C3 addebita un costo di abbonamento con contratti tipicamente di 3 anni più commissioni mensili basate sull’utilizzo del sistema (CPU per ora): 86% del fatturato viene da subscriptions mentre il resto è da servizi professionali (la formazione e l'assistenza ai clienti nell'onboarding e nel supporto tecnico).
C3 addebita un costo di abbonamento con contratti tipicamente di 3 anni più commissioni mensili basate sull’utilizzo del sistema (CPU per ora): 86% del fatturato viene da subscriptions mentre il resto è da servizi professionali (la formazione e l'assistenza ai clienti nell'onboarding e nel supporto tecnico).
Anche se C3 offre una piattaforma end-to-end, i clienti sono in grado di utilizzarla in maniera modulare: ad esempio, possono utilizzare C3 AI Suite per lo sviluppo di app ma un altro provider per l'archiviazione dati. Questa flessibilità consente al cliente di pagare solo per ciò di cui ha bisogno ed evitare di “buttare” gli investimenti esistenti nell’infrastruttura tecnologica.
C3 AI Applications: C3 sviluppa anche app specifiche che sono sia intersettoriali che dedicate ad un’industria. Alcuni esempi:
C3 AI Applications: C3 sviluppa anche app specifiche che sono sia intersettoriali che dedicate ad un’industria. Alcuni esempi:
Banche e servizi finanziari: approvazione dei prestiti; gestione della tesoreria; prestito titoli; anti-riciclaggio; …
Manifattura: ottimizzazione delle risorse della filiera produttiva e degli inventari; identificazione della variabilità della domanda, dei tempi di consegna e della qualità dei fornitori; gestione dei fabbricati e del loro consumo energetico; revisione ed identificazione dei problemi dei sensori IoT; …
Utilities: identificazione delle perdite o di furti di energia lungo la rete; monitoraggio in tempo reale della domanda ed utilizzo di ML per valutare la distribuzione e l'integrità delle risorse; integrazione di sistemi sparsi (fatturazione, CRM, dati demografici) per consentire di comprendere e gestire il consumo di energia ed i costi per i clienti; …
Oil and Gas: ottimizzazione della produzione; integrazione delle reti di sensori, sistemi aziendali e storici dei dati per la manutenzione delle infrastrutture; pianificazione dei dati dei test di laboratorio e dei sistemi di produzione per identificare i problemi o le opportunità di miglioramento nei punti chiave della produzione; …
Strategia
L’approccio di C3 è quello classico di “land-and-expand”: identifica le aziende più grandi e conosciute; falle diventare tuoi clienti; offri un ottimo prodotto/servizio; usale come esempio per guadagnare quote di mercato, rendendo più facile vendere ai concorrenti e alle imprese più piccole.
L’approccio di C3 è quello classico di “land-and-expand”: identifica le aziende più grandi e conosciute; falle diventare tuoi clienti; offri un ottimo prodotto/servizio; usale come esempio per guadagnare quote di mercato, rendendo più facile vendere ai concorrenti e alle imprese più piccole.
C3 afferma di aver investito in R&D dalla sua fondazione $800 milioni e l’equivalente di 1.000 anni/uomo per costruire una piattaforma completa che sarà molto difficile da replicare per i nuovi entranti, e ha forgiato la propria credibilità con implementazioni di successo con clienti di alto profilo: ad esempio, nel 2019 ha avviato una partnership con Baker Hughes che include un impegno di fatturato di $450 milioni in cinque anni.
Altri clienti attuali sono:
Storicamente il ciclo di vendita è molto lungo (nel 2016 il ciclo medio era di 13 mesi): questo non sorprende, perché le aziende (soprattutto quelle più grandi e burocratiche) impiegano molto tempo ad adottare nuove tecnologie e giustificarne i budget. Nel tempo, la maggior parte di loro ne riconosce la necessità ed accelera i programmi di adozione. Questo è esattamente quello che C3 ha sperimentato: alla fine del 2019 il ciclo di vendita si è ridotto a 5 mesi.
Anche se non esplicitata in maniera diretta, una delle tecniche utilizzate è quella di offrire forti sconti sul primo contratto per convincere il cliente, contando sul fatto che in seguito C3 potrà aumentare i prezzi dati gli elevati switching costs. Nel prospetto di quotazione è riportato che il contratto iniziale con i 15 clienti più grandi è stato in media di $12,8 milioni, ma che questi finiscono poi per pagare altri $26 milioni per servizi aggiuntivi nell’arco di vita del contratto. Questo perché – almeno secondo la stessa C3 – il cliente usa il prodotto, ne riconosce il valore ed aumenta la penetrazione all’interno dell’azienda, che porta il servizio ad essere essenziale e con costi di cambio più elevati.
Anche se non esplicitata in maniera diretta, una delle tecniche utilizzate è quella di offrire forti sconti sul primo contratto per convincere il cliente, contando sul fatto che in seguito C3 potrà aumentare i prezzi dati gli elevati switching costs. Nel prospetto di quotazione è riportato che il contratto iniziale con i 15 clienti più grandi è stato in media di $12,8 milioni, ma che questi finiscono poi per pagare altri $26 milioni per servizi aggiuntivi nell’arco di vita del contratto. Questo perché – almeno secondo la stessa C3 – il cliente usa il prodotto, ne riconosce il valore ed aumenta la penetrazione all’interno dell’azienda, che porta il servizio ad essere essenziale e con costi di cambio più elevati.
Alcuni esempi:
Fin dagli anni 1990 l’approccio di molte aziende è stato quello “fai-da-te” di tentare di riprodurre internamente i servizi/prodotti tecnologici offerti; lo stesso è accaduto con AI/ML.
- Azienda energetica integrata: €4,3m in ciascuno dei primi due anni per salire a €34,4m nel terzo e €35,3m nel quarto anno
- Istituto finanziario globale: valore iniziale di $1,8m, salito a $31m alla fine del primo anno e $39m nel secondo
- Azienda Oil&Gas: da $1,8m nel primo anno a $25,4m nel quarto
- Agenzia governativa: $6,2m nel primo anno, $8,7m nel secondo e $14,9m nel terzo
Fin dagli anni 1990 l’approccio di molte aziende è stato quello “fai-da-te” di tentare di riprodurre internamente i servizi/prodotti tecnologici offerti; lo stesso è accaduto con AI/ML.
“Just as happened with the introduction of RDBMS, ERP, and CRM software in prior innovation cycles, the initial reaction of many IT organizations is to try to internally develop a general-purpose AI and IoT platform, using open-source software with a combination of microservices from cloud providers like AWS and Google. The process starts by taking some subset of the myriad of proprietary and open-source solutions and organizing them into a platform architecture.”
Usare sviluppatori interni richiede una programmazione strutturata per "cucire assieme" ogni strumento, che necessita di molto tempo e denaro. Il principale vantaggio competitivo della suite di C3 è di permettere di risparmiare tempo e denaro nell’implementazione: gli sviluppatori possono creare applicazioni 26 volte più velocemente e con un “risparmio” di codice fino al 99% rispetto ad altre tecnologie. Il caso riportato è la stessa C3 che ha reclutato una società di consulenza partner di Amazon Web Services per creare un'applicazione di manutenzione predittiva che girasse su AWS utilizzando sia l'architettura di C3 che la propria programmazione strutturata. I risultati sono stati sbalorditivi:
Programmazione strutturata “fai da te”
Qualche numero finanziario
La progressione dei ricavi di C3 segue la curva tipica delle aziende del settore, con il fatturato che è cresciuto da $33m nel 2017 a $157m nel 2020.
Programmazione strutturata “fai da te”
- Tempo di completamento: 120 giorni/persona
- Costo: $458.000
- Linee di codice: 16.000
- Funziona solo su AWS (per farla girare su Google dovrebbe ricrearla da zero allo stesso costo)
- Tempo di completamento: 5 giorni/persona
- Costo: $19.000
- Linee di codice: 14
- Funziona su qualsiasi piattaforma cloud senza modifiche
Qualche numero finanziario
La progressione dei ricavi di C3 segue la curva tipica delle aziende del settore, con il fatturato che è cresciuto da $33m nel 2017 a $157m nel 2020.
[Nota: C3 chiude l’anno fiscale ad aprile, quindi quelli che sono riportati come dati per il 2020 si riferiscono al 30 aprile 2020. Il prospetto contiene anche i numeri per i primi 6 mesi dell’anno fiscale in corso, che però sono sempre al 31 ottobre 2020.]
I “volumi” sono tuttavia meglio misurati da una metrica interna che C3 chiama “Remaining Performance Obligations (RPO)”, ossia ricavi futuri non cancellabili e non ancora contabilizzati (una sorta di mix tra accounts receivables e deferred income), che ad ottobre scorso erano di $267m (dei quali $133m da riconoscere nei 12 mesi seguenti).
A fronte di questi ricavi, nel 2020 ha registrato un eccellente margine lordo di 75% ma ha perso $71m a livello operativo: le previsioni correnti sono per ulteriori perdite visti i continui investimenti in R&D (storicamente oltre 40% dei ricavi) e acquisizione clienti (i costi di sales&marketing sono 60% dei ricavi).
I “volumi” sono tuttavia meglio misurati da una metrica interna che C3 chiama “Remaining Performance Obligations (RPO)”, ossia ricavi futuri non cancellabili e non ancora contabilizzati (una sorta di mix tra accounts receivables e deferred income), che ad ottobre scorso erano di $267m (dei quali $133m da riconoscere nei 12 mesi seguenti).
A fronte di questi ricavi, nel 2020 ha registrato un eccellente margine lordo di 75% ma ha perso $71m a livello operativo: le previsioni correnti sono per ulteriori perdite visti i continui investimenti in R&D (storicamente oltre 40% dei ricavi) e acquisizione clienti (i costi di sales&marketing sono 60% dei ricavi).
La tesi rialzista è che la loro incidenza diminuirà drasticamente nel corso del tempo una volta raggiunta la massa critica, rivelando l’enorme leva operativa. Questo è certamente possibile, ma le metriche di LTV / CAC (long-term value / customer acquisition cost) sono spesso ingannevoli: non solo LTV è tutt’altro che garantito, ma in un mercato competitivo CAC rimane elevato (esempio: Peloton spendeva $30 al mese per acquisire ogni nuova subscription quando aveva 170.000 clienti; oggi che ne ha 2 milioni spende $32 al mese per subscription…).
A seguito dell’IPO, alla chiusura del terzo trimestre (31 gennaio 2021) C3 aveva $1,1 miliardi in liquidità netta. Ma la crescita del fatturato è diminuita drasticamente, a +19% per il trimestre e +14% per i primi 9 mesi (rispetto agli equivalenti periodi dell’anno precedente), che potrebbe spiegare la deludente recente performance di mercato: molte delle stime prevedevano un CAGR dei ricavi di 50% nei prossimi 5 anni.
I risultati finali per il 2021 non sono ancora noti: ai prezzi correnti enterprise value è di c.$4,6 miliardi, che vuol dire che C3 tratta oggi a EV/forward sales di 26x (per chi preferisce, EV/RPO di 15x).
Considerazioni finali
C3 è una di quelle aziende che più ne sai e più ti entusiasmi (almeno sulla carta) e ha molte delle caratteristiche positive di un investimento growth di lungo termine:
Per una volta la valutazione fatta dalle banche all’IPO (il prezzo finale fu alzato dagli iniziali $36-$38) non era poi così sbagliata: se escludiamo ~$11 di liquidità netta per azione, il prezzo attuale è simile a quello dell’IPO.
A seguito dell’IPO, alla chiusura del terzo trimestre (31 gennaio 2021) C3 aveva $1,1 miliardi in liquidità netta. Ma la crescita del fatturato è diminuita drasticamente, a +19% per il trimestre e +14% per i primi 9 mesi (rispetto agli equivalenti periodi dell’anno precedente), che potrebbe spiegare la deludente recente performance di mercato: molte delle stime prevedevano un CAGR dei ricavi di 50% nei prossimi 5 anni.
I risultati finali per il 2021 non sono ancora noti: ai prezzi correnti enterprise value è di c.$4,6 miliardi, che vuol dire che C3 tratta oggi a EV/forward sales di 26x (per chi preferisce, EV/RPO di 15x).
Considerazioni finali
C3 è una di quelle aziende che più ne sai e più ti entusiasmi (almeno sulla carta) e ha molte delle caratteristiche positive di un investimento growth di lungo termine:
- Un fondatore / CEO conosciuto a livello mondiale, con un track record di successo nel settore, “skin in the game” ed un’eccellente cultura aziendale
- Un mercato potenziale in continua espansione ed un ruolo centrale nella trasformazione digitale
- Un prodotto “sticky” con alti margini di profitto (per lo meno a regime)
- Genera una parte significativa dei ricavi da una piccola coorte di clienti (64, ma rappresentanti solo 30 entità giuridiche distinte): nel 2020 i primi 3 clienti hanno compreso ben 44% dei ricavi
- Il contratto medio è di oltre $12 milioni, che rende la sua un'offerta di fascia alta e che potrebbe limitare l’interesse delle aziende più piccole
- La piattaforma di C3 ha una curva di apprendimento molto ripida, un altro ostacolo all'adozione diffusa
- Ci sono dozzine di concorrenti (reparti IT interni e fornitori open source e di prodotti legacy per la gestione dei dati); come detto sopra la concorrenza “artigianale interna” non dovrebbe sottrarre quote di mercato, ma non è detto che Amazon (AWS) o Microsoft (Azure) non decidano di entrare massicciamente nel settore
- Questo porta ad un ulteriore rischio: C3 è poco conosciuta rispetto a Microsoft, Google o Amazon. Se non riuscisse ad imporre il proprio brand, potrebbe rimanere piccola e con un numero limitato di clienti (che a sua volta rafforza il problema della concentrazione dei ricavi)
Per una volta la valutazione fatta dalle banche all’IPO (il prezzo finale fu alzato dagli iniziali $36-$38) non era poi così sbagliata: se escludiamo ~$11 di liquidità netta per azione, il prezzo attuale è simile a quello dell’IPO.
Por supuesto, disculpa la confusión. Aquí tienes una versión revisada:
RispondiEliminaEccellente analisi dettagliata. Il loro focus sulla semplificazione dell'implementazione dell'IA nelle aziende è fondamentale per il futuro della trasformazione digitale. Tuttavia, la dipendenza da clienti su larga scala e la ripida curva di apprendimento potrebbero rappresentare sfide nel mercato del software aziendale. Diversificare il loro approccio e semplificare la loro proposta potrebbe potenziare la loro posizione nel settore dell'ERP PMI.