Duizenden AI Startups hebben moeite om de durfkapitaalfinanciering te krijgen die nodig is om een deel van de zakelijke markt te veroveren. Volgens de oprichter en CEO van Spellbook, Scott Stevenson, verhogen velen echter hun werkelijke inkomen om dit te verkrijgen. In een virale tweet eerder deze weekStevenson berispte deze startups voor het bestendigen van “grote fraude” in hun rapportage van statistieken.
Concreet gaat de tweet van Stevenson over het misbruik van een inkomstenstatistiek die gebruikelijk is in de wereld van AI-startups: ‘jaarlijkse terugkerende inkomsten’ of ARR. ARR is bedoeld om de jaarlijkse waarde van een terugkerend abonnementscontract weer te geven. Het wordt meestal berekend door de abonnementsinkomsten van de huidige maand voor het volledige jaar te projecteren. Dus als een startup in januari 1 miljoen dollar in rekening brengt, bedraagt de ARR voor het lopende jaar 12 miljoen dollar, ervan uitgaande dat dezelfde maandelijkse omzet blijft bestaan.
Stevenson zei dat sommige AI-startups ARR-cijfers beginnen te baseren op toekomstige inkomsten die verre van zeker zijn. Hij zei dat ze dit doen door ARR te vervagen met iets dat CARR heet, of ‘gecontracteerde jaarlijkse terugkerende inkomsten’, waartoe ook toekomstige inkomsten kunnen behoren.
“Vaak worden CARR en ARR gerapporteerd als afzonderlijke statistieken, maar wanneer bedrijven deze beginnen te publiceren, rapporteren ze feitelijk CARR en noemen het ARR, om een zo groot mogelijk aantal te krijgen”, aldus Stevenson. Snel bedrijf in een e-mailuitwisseling.
CARR kan met recht worden gebruikt om de waarde van langetermijncontracten te beschrijven, zoals op het gebied van gezondheids-AI of energie-optimalisatie, waarbij de inkomsten stapsgewijs worden verdiend over een langetermijnimplementatie. “Dit was aanvankelijk waarschijnlijk onbedoeld omdat het bedrijf wat extra krediet probeerde te krijgen voor een deal die ze hadden getekend en die niet werkte”, aldus Stevenson.
CARR verschilt echter van ARR, dat alleen abonnementsinkomsten omvat die aan klanten kunnen worden gefactureerd. “(D)e kloof tussen deze statistieken is enorm toegenomen – ik weet dat 100% van de bevestigde gevallen een kloof van 3-5x heeft.”
In de praktijk kan verwarring verschillende vormen aannemen. Een startup kan bijvoorbeeld de omzet voor een heel jaar berekenen, ook al biedt het contract klanten de mogelijkheid om zich na een maand af te melden. Of een startup kan een gratis proefperiode van drie maanden als drie maanden echte inkomsten beschouwen.
“Ik sprak gisteren met een investeerder die dit altijd ziet bij beginnende bedrijven”, zei TBPN onlangs podcast. “Als ze uit het gaspedaal komen, zeggen ze dat ze een ARR van een miljoen hebben, en ze kijken onder de motorkap en zien dat alle piloten zich nog niet hebben bekeerd.”
Of een startup kan in een contract schrijven dat klanten voor een bepaalde functie gaan betalen zodra de functie is gebouwd. De startup berekent vervolgens de omzet van de maanden waarin de feature is gemaakt. Maar er is geen garantie dat de functie (of de opbrengst) vruchten zal afwerpen.
De post kreeg ook een golf van goedkeuring van oprichters en VC-partners in reacties. “Dit is wijdverbreid en vervormt eerlijk gezegd ieders benchmarks.” schrijven Equal Ventures-partner Rick Zullo. “Om deze reden ben ik gestopt met kijken naar de krantenkoppen”, toegevoegd FPV Ventures-partner Nikunj Kothari.
Zoals verschillende commentatoren op het bericht van X Stevenson hebben opgemerkt, zullen durfkapitaalfondsen die een investering overwegen waarschijnlijk startup-contracten onderzoeken en de echte inkomsten scheiden van de verwachte inkomsten. Journalisten hebben daarentegen doorgaans geen toegang tot deze contracten en kunnen ervan uitgaan dat de startup eenvoudigweg gelooft dat ARR de werkelijke inkomsten weerspiegelt.
Stevenson zegt dat journalisten startups moeten onderzoeken of hun volledige ARR-cijfers echt de ‘directe’ inkomsten (gefactureerde inkomsten) weerspiegelen of dat een deel ervan ‘gecontracteerde ARR’ is.
Hij voegde eraan toe dat sommige VC’s mogelijk met de zwendel zijn meegegaan. “Ik heb het gevoel dat er een ‘stilzwijgende overeenkomst’ bestaat tussen oprichters en durfkapitaalfondsen om de discrepanties niet met de pers te bespreken, en vaak grotere aantallen te gebruiken voor bredere berichtgeving.”
Er kunnen daarna enkele gevaarlijke tweede-orde-effecten optreden.
Als een AI-startup in een vakgebied zijn inkomsten begint te vergroten met behulp van een elastische – of zelfs maar een schijnbaar – definitie van ARR, kunnen andere startups in die ruimte, misschien uit angst achterop te raken, zich onder druk gezet voelen om hetzelfde te doen.
“Deze illusie kan manie veroorzaken, waardoor bedrijven elkaars geesten achtervolgen en risicovolle dingen doen die ze niet zouden moeten doen. Het is ook verschrikkelijk voor werknemers die de echte ARR-cijfers misschien niet begrijpen, en voor klanten die het landschap proberen te begrijpen”, zegt Stevenson.
Reeds beschikbaar wijdverbreid scepticisme over het omzetpotentieel van AI-bedrijven. Dat scepticisme strekt zich uit tot grote technologiebedrijven en AI-laboratoria die veel uitgeven aan grote modellen en datacenters, maar ook tot kleine startups die bedrijfsapplicaties bouwen op basis van die modellen. Het overdrijven van de impact van een van deze spelers zal alleen maar bijdragen aan de sfeer in de bubbel.
