- Bulut çağının en büyük altyapı şirketleri, platformun temel tüketim birimini (compute) doğrudan gelir modeline bağlayarak büyüdü; yapay zeka çağında ise bu birim tokena dönüşüyor
- Snowflake, Datadog, Cloudflare gibi şirketler iş yükü yürütme yolunda doğrudan konumlanarak compute etkinliği arttıkça gelirin otomatik ölçeklendiği bir yapı kurdu
- Docker, cloud-native geliştirmenin temel teknolojilerinden biriydi; ancak compute tüketim primitifleri ile gelir modelini bağlayamadığı için milyarlarca dolarlık değeri kaçırdı
- Yapay zeka çağında Cursor (kodlama ajanı) gibi token tüketim yolunda doğrudan yer alan şirketler hızla büyüyor; Cursor kısa süre önce 2 milyar dolar ARR eşiğini geçti
- Yalnızca token yolunda bulunmak yeterli değil; CDN şirketi Limelight'ın (şimdiki adıyla Edgio) iflas örneğinde görüldüğü gibi farklılaşma ve geçiş maliyeti olmadan hayatta kalmak mümkün değil
Bulut çağının temel deseni: tüketim primitifi üzerinden gelir yaratma
- Bulut çağının temel primitifi compute idi; depolama, ağ ve veritabanı da önemliydi, ancak sistemi çalıştıran motor veri merkezi içindeki compute döngüleriydi
- En büyük altyapı şirketleri, kendi gelirlerini compute etkinliğine doğrudan bağlayarak ya da compute'un kendisini ücretlendirerek "sayacı sahiplenen" yapılar kurdu
- AWS ve hyperscaler'lar kelimenin tam anlamıyla compute zamanı satan işletmelerdir; iş yükleri buluta taşındıkça gelir de otomatik olarak arttı
- Bu desen yalnızca hyperscaler'larla sınırlı değildi; bulut genişlemesinin altyapı liderleri de aynı modeli uyguladı
Bulut altyapı liderlerinin gelir modeli
- Databricks, job compute'unu gelirleştirir; veri hattı çalıştırma, model eğitme ve iş yükü işleme arttıkça gelir de otomatik büyür
- Snowflake, sorgu compute'unu gelirleştirir; yeni sorgular, veri setleri ve iş yükleri eklendikçe ek koltuk satışı olmadan gelir artar
- Datadog, compute iş yüklerinin ürettiği telemetriyi gelirleştirir; her yeni mikroservis, konteyner ve bulut instance'ı ek gelir yaratır
- Cloudflare, compute üzerinde çalışan uygulamaların ürettiği istekleri (requests) gelirleştirir
- MongoDB, Atlas üzerinden tüketilen depolama ve compute temelinde ücretlendirir
- Ayrıntılar farklı olsa da desen tutarlıdır: iş yükü yürütme yolunda doğrudan konumlanmak ve compute etkinliği arttıkça otomatik ölçeklenen bir fiyatlandırma modeli kurmak
Temel içgörü: önemli olan tüketim bazlı fiyatlandırma değil, ekosistemin büyüme birimiyle yapısal bağ kurmak
- Mesele yalnızca "kullanım bazlı fiyatlandırma" değil — tüketim bazlı fiyatlandırma uygulayıp yine de yavaş büyüyen pek çok şirket var
- Bu şirketleri özel kılan şey, kendi tüketim birimlerinin tüm ekosistemin ölçeklendiği birimle aynı olmasıydı
- Dünya daha fazla compute çalıştırdığında bu şirketler hiçbir şey yapmadan büyüdü — gelirleri, platformun büyüme vektörüne yapısal olarak bağlanmıştı
- Bulutun ilk dönemlerinde birçok altyapı şirketi hâlâ kalıcı lisans, süreli lisans, bakım sözleşmesi, açık kaynak üzerine destek aboneliği gibi eski modellerle yazılımı gelirleştirmeye çalışıyordu
- On-premise ortamlarda altyapı büyümesi yavaş, öngörülebilir ve kontrol edilebilirdi; bu yüzden bu modeller işe yarıyordu. Ancak bulutta iş yükleri anında ölçeklenebildiği ve compute tüketimi birkaç kat artabildiği için ekonomi temelden değişti
Docker: en öğretici örnek
- Docker, konteynerleştirmenin kendisiydi ve cloud-native geliştirmeyi mümkün kılan teknolojiydi
- Milyonlarca geliştirici tarafından kullanıldı ve bulut çağının en önemli geliştirici araçlarından biri sayılabilir
- Ancak Docker, bu primitifi gelirleştirmenin yolunu bulamadı ve geniş geliştirici benimsenmesini, konteynerlerin mümkün kıldığı alttaki compute harcamasıyla bağlayamadı
- Kubernetes'in (Google tarafından açık kaynaklaştırıldı) orkestrasyon alanını ele geçirmesiyle, tüm hyperscaler'lar yönetilen konteyner hizmetleri aracılığıyla Docker'ın yeniliğini gelirleştirdi
- Docker, milyarlarca dolarlık compute harcamasını mümkün kıldı, ancak bundan neredeyse hiçbir pay alamadı (son yıllarda durum çok daha iyi olsa da bu analiz ilk döneme odaklanıyor)
- Docker benzeri şekilde geniş benimsenme elde edip iş modeli duvarına çarpan şirketlerin ortak noktası şuydu: bulut altyapı yığınının derinlerine gömülü, kritik araçlardı; ancak gelirlerini temel tüketim primitifi’nin türevi haline getiremediler
- Koltuk, destek sözleşmesi, danışmanlık gibi bitişik yollarla gelir yarattılar ve piyasa da buna göre ödüllendirdi — yani ödüllendirmedi
Yapay zeka çağına eşleme: yeni primitif token
- Bulut altyapısı compute primitifi üzerine kurulduysa, yapay zeka altyapısı da token adlı farklı bir primitif üzerine kuruluyor
- Tüm yapay zeka iş yükleri nihayetinde modellerin ürettiği, işlediği ve tükettiği tokenlara dayanır
- Prompt → token, context → token, response → token
- Çok adımlı iş akışları yürüten ajanlar, görevler üzerinde akıl yürütürken muazzam miktarda token üretebilir
- Token, modern yapay zeka sistemlerinin atomik iş birimidir
Token yolunda konumlanan yapay zeka şirketleri
- OpenAI, Anthropic gibi model sağlayıcıları, token primitifi’nin bizzat kendisidir (tıpkı hyperscaler'ların bulutun compute/depolama primitifi olması gibi) ve giriş token'ı ile çıkış token'ı başına ücret alır
- Bugün en hızlı büyüyen yapay zeka şirketleri, doğrudan token yolunda yer alanlar
- Kodlama ajanları bunun en belirgin örneği; basındaki haberlere göre Cursor kısa süre önce 2 milyar dolar ARR seviyesine ulaştı
- Her tuş vuruşu, kod tamamlama ve ajan eylemi çıkarımı tetikler; iş modeli de basit koltuk ücretlendirmesinden kullanım limiti içeren koltuk modeline evrildi
- Gelir, token tüketimine yapısal olarak bağlı
- Inferact, Baseten, Fireworks, Together gibi inference işi yapan şirketler özünde ham primitifi satıyor
- Token üretimine ve tüketimine en yakın yerde duran şirketlerin geliri, yapay zeka etkinliği arttıkça doğal olarak genişler
- Yapay zeka ekosisteminin diğer bölümleri hâlâ geleneksel SaaS fiyatlandırması (koltuk bazlı, platform aboneliği, açık kaynak üstüne kurulu kurumsal lisans) modellerini deniyor
- Bu işletmeler de başarılı olabilir; ancak tarih yol göstericiyse, en büyük altyapı şirketleri platform etkinliğinin temel biriminin ölçülüp gelirleştirildiği yerde ortaya çıkar
Gerekli ama yeterli değil: farklılaşmanın önemi
- Token yolunda olmak gerekli bir koşuldur, yeterli değil
- Bulut çağının saf CDN şirketleri, teknik olarak "compute yolu" üzerindeydi; bant genişliği ve istek bazlı ücret alıyorlardı ve trafik patlayıcı biçimde artıyordu
- Ancak bant genişliği sonunda emtialaştı — fiyatlar sürekli düştü
- Limelight Networks, 2020-2021 yayın akışı patlaması sırasında rekor trafik görmesine rağmen gelir kaybı yaşadı; sonra Edgio olarak yeniden markalansa da sonunda iflas etti
- Buna karşılık Cloudflare, benzer bir başlangıç noktasından güvenlik, geliştirici araçları ve edge compute katmanları ekleyerek bu primitifin üzerinde gerçek farklılaşma ve geçiş maliyeti inşa etti — aynı başlangıçtan tamamen farklı bir sonuç çıktı
Yapay zeka girişimcileri için ders
- Token yoluna girin, ama üzerine farklılaşmış bir şey inşa edin
- Token'ın aktığı basit bir boru değil, token'ı daha değerli hale getiren katman olun
- Daha iyi geliştirici deneyimi (Cursor), uzmanlaşmış dikey modeller, güvenlik ve uyumluluk araçları, özel veri hendeği gibi
- Bunun bir zamanlama boyutu da var: bulut çağında compute yolunun varsayılanı olmayı erken başaran şirketler en fazla değeri yakaladı
- Datadog, Snowflake, Cloudflare; hepsi bu primitif tamamen emtialaşmadan önce ölçeğe ulaştı
- Token yoluna girmek için pencere şimdi açık: inference maliyetleri hızla düşüyor (bu daha fazla token tüketimi anlamına geliyor, ama aynı zamanda birim başına ekonomi de sıkışıyor)
- Bu sıkışma, hendek inşa edilmeden önce yaşanıyor; dolayısıyla yola girmek ve hendeği aynı anda kurmak gerekiyor
- Sayacı elinizde tutarsanız, büyüme kendiliğinden gelir
SaaS piyasası değerleme güncellemesi
- SaaS şirketleri genelde gelir çarpanlarıyla değerlenir; çoğunlukla gelecek 12 aya ait beklenen gelir (NTM Revenue) kullanılır
- Çoğu yazılım şirketi kârlı olmadığı veya anlamlı FCF üretmediği için, tüm sektörü karşılaştırmaya yarayan tek ortak gösterge budur
- DCF de uzun vadeli varsayımlarla doludur; SaaS anlatısının özü, ilk büyümenin olgunluk dönemindeki kârlara dönüşmesidir
- Hesaplama: Enterprise Value (piyasa değeri + borç - nakit) / NTM gelir
- Genel medyan: 3.5x, ilk 5 medyanı: 17.7x, 10 yıllık devlet tahvili: 4.1%
Büyüme oranına göre değerleme kovaları
- Yüksek büyüme (NTM büyüme oranı >22%) medyanı: 10.4x
- Orta büyüme (15%~22%) medyanı: 6.5x
- Düşük büyüme (<15%) medyanı: 2.7x
- Yüksek büyüme için 22% eşiği biraz keyfi; ancak bu kesim, yüksek büyüme kovasında yaklaşık 10 şirket bulunarak istatistiksel olarak anlamlı bir örneklem büyüklüğü sağlaması için seçildi
EV / NTM Rev / NTM Growth
- EV / NTM gelir çarpanının NTM consensus büyüme beklentisine bölünmesiyle elde edilen metrik
- Örnek: 20x NTM gelirden işlem gören ve %100 büyümesi beklenen bir şirket 0.2x seviyesinde işlem görür
- Amaç, her hissenin büyüme beklentisine göre ne kadar görece ucuz/pahalı olduğunu göstermek
EV / NTM FCF
- FCF çarpanı >0x ve <100x olan şirketlerin medyanı çizgi grafik olarak gösterilir
- Amaç, FCF'nin anlamlı bir değerleme metriği olduğu şirket alt kümesini göstermek
- NTM FCF'si negatif olan şirketler grafikten çıkarılır
Büyüme oranı ile değerleme çarpanı arasındaki korelasyon
- EV / NTM gelir çarpanı ile NTM gelir büyüme oranını gösteren saçılım grafiği (Scatter Plot) sunulur
- Büyüme oranı ile değerleme çarpanı arasındaki korelasyonu görselleştirir
Operasyonel metrikler
- NTM büyüme oranı medyanı: 13%
- LTM büyüme oranı medyanı: 15%
- Brüt marj medyanı: 75%
- Faaliyet marjı medyanı: (1%)
- FCF marjı medyanı: 20%
- Net retention medyanı: 109%
- CAC geri ödeme süresi medyanı: 34 ay
- S&M oranı medyanı: gelirin 35%'i
- R&D oranı medyanı: gelirin 23%'ü
- G&A oranı medyanı: gelirin 15%'i
Comps Output: Rule of 40 ve GM Adjusted Payback
- Rule of 40, gelir büyüme oranı + FCF marjı olarak gösterilir (hem LTM hem NTM)
- FCF = işletme faaliyetlerinden nakit akışı - sermaye harcamaları
- GM Adjusted Payback = (önceki çeyrek S&M) / (çeyreklik net yeni ARR × brüt marj) × 12
- Bir SaaS şirketinin brüt marj bazında tam yüklü CAC'yi geri kazanması için gereken ay sayısı
- Çoğu halka açık şirket net yeni ARR bildirmediği için, çeyreklik abonelik geliri × 4 ile örtük ARR hesaplanır
- Net yeni ARR = mevcut çeyrek ARR - önceki çeyrek ARR
- Abonelik gelirini açıklamayan şirketler analizden çıkarılır (NA olarak gösterilir)
Henüz yorum yok.