Sind Manus‘ 90 Millionen Dollar eine Lüge? Aufdeckung der größten „Blase“ in der KI-Welt
Manus, dessen Einladungscodes für jeweils 100.000 Yuan verkauft wurden, gab kürzlich erstmals bekannt, dass sein Jahresumsatz 90 Millionen US-Dollar erreicht habe.
Seit der Markteinführung im März sind erst wenige Monate vergangen. Könnte ein KI-Produkt mit dieser Wachstumsdynamik wirklich so schnell einen Jahresumsatz von fast 600 Millionen RMB erreichen? Der Schlüssel liegt darin, dass Manus nicht die gängigere ARR-Kennzahl verwendet, sondern RRR – die Umsatz-Run-Rate.
Am selben Tag veröffentlichte Manus-Gründer Xiao Hong sogar einen langen Artikel, in dem er erklärte, dass ARR leicht zu fälschen sei und die Verwendung von RRR zuverlässiger sei.
Ob ARR oder RRR – die regelmäßige Veröffentlichung von Finanzkennzahlen ist in der KI-Branche zum Standard geworden. Genspark gibt an, innerhalb von neun Tagen einen Umsatz von 10 Millionen Dollar erzielt zu haben, und Lovable behauptet, in acht Monaten die 100-Millionen-Dollar-Marke überschritten zu haben. Plötzlich sind KI-Unternehmen Gegenstand von Legenden über die Vermögensbildung.
Die Frage ist also: Halten diese Zahlen einer genaueren Prüfung stand?
Um dieses Problem zu verstehen, müssen wir zunächst verstehen, was ARR und RRR sind.
Um es verständlicher zu machen, verwenden wir ein Beispiel:
Angenommen, Sie verdienen 10.000 Yuan im Monat und erhalten am Jahresende einen Jahresendbonus von 30.000 Yuan, dann beträgt Ihr Gesamteinkommen für diesen Monat 40.000 Yuan.
Wenn wir den ARR-Algorithmus verwenden, der nur das Festgehalt berücksichtigt, beträgt das Jahreseinkommen 10.000 x 12 = 120.000. Wenn wir den RRR-Algorithmus verwenden, der nur das monatliche Gesamteinkommen berücksichtigt, beträgt das Jahreseinkommen 40.000 x 12 = 480.000.
Das Problem besteht darin, dass der Jahresendbonus nur einmal im Jahr ausgezahlt wird. Die anhand des RRR berechneten 480.000 Yuan klingen beeindruckend, aber in Wirklichkeit kann man im nächsten Jahr nicht jeden Monat 40.000 Yuan erhalten.
In ähnlicher Weise ist in der Unternehmensfinanzierung der ARR (jährlich wiederkehrender Umsatz) die Standardkennzahl für SaaS-Unternehmen und bezieht sich auf vorhersehbare und nachhaltige Abonnementeinnahmen innerhalb eines Jahres.
Es konzentriert sich mehr auf den Teil des Umsatzes, der „Jahr für Jahr Einnahmen erzielt“, ohne gelegentliche Transaktionen. Die Berechnungsformel ist ebenfalls sehr einfach: ARR = MRR (Monthly Recurring Revenue) × 12. Wenn ein Produkt beispielsweise einen monatlichen Abonnementumsatz von 1 Million Yuan generiert, beträgt der ARR 12 Millionen Yuan.
Der Wert des ARR liegt darin, Investoren eine stabile Erwartung darüber zu geben, wie viel ein Unternehmen im nächsten oder nächsten Jahr verdienen wird. Investoren schätzen diese Sicherheit, weshalb der ARR eine unverzichtbare Kennzahl bei Fundraising-Roadshows und eine Standardkennzahl für den Vergleich von Unternehmen derselben Branche ist.
ARR basiert jedoch auf einer fatalen Annahme: Nutzer werden in den nächsten 365 Tagen genau dasselbe Konsumverhalten beibehalten. Dies mag in der traditionellen Softwarebranche und im ToB-Geschäft zutreffen, doch im sich schnell verändernden KI-Markt wird der Neuheitssinn der Nutzer nachlassen, Wettbewerber werden auftauchen und saisonale Schwankungen werden ebenfalls deutlich. Die Berechnung von ARR ignoriert diese Änderungen bis zu einem gewissen Grad.
RRR (Revenue Run Rate) ist eine weitere Berechnungsmethode, die den Umsatz einer aktuellen Periode direkt auf das gesamte Jahr hochrechnet.
Die Formel ist noch einfacher: Monatsumsatz x 12 oder Quartalsumsatz x 4. Wenn Manus derzeit 7,5 Millionen Dollar pro Monat verdient, beträgt der Mindestreservesatz 90 Millionen Dollar. Dabei handelt es sich nicht um den tatsächlichen Umsatz, sondern um eine theoretische Zahl, die darauf basiert, „ob dieses Niveau in den nächsten zwölf Monaten gleich bleibt“.
Der Hauptunterschied zwischen beiden besteht darin, dass ARR den Schwerpunkt auf „nachhaltige Abonnementeinnahmen“ legt, während RRR einfach „aktuelle Einnahmen x 12“ ist. Ersteres ist konservativer, während Letzteres aggressiver ist.
Als Antwort auf die Zweifel erläuterte Manus-Gründer Xiao Hong ausführlich die Gründe für die Wahl von RRR.
Er glaubt, dass der ARR leicht zu manipulieren ist: „In der frühen Phase einer Produkteinführung berechnen viele Unternehmen den ARR, indem sie den Barumsatz von sieben Tagen mit 52 multiplizieren. Darin enthalten sind die Einnahmen von jährlich zahlenden Nutzern, die um ein Vielfaches höher sein können. Darüber hinaus können ein früher Produkthype und Early Adopters leicht zu einer Überschätzung der zukünftigen Leistung führen.“
Was Xiao Hong gesagt hat, macht Sinn. Darüber hinaus gibt es viele andere Tricks, um den ARR künstlich aufzublähen.
Die gängigste Methode zur Umsatzsteigerung ist beispielsweise die Umsatzrealisierung im Voraus. Schließt ein Kunde beispielsweise einen Dreijahresvertrag ab, schreiben die Finanzvorschriften vor, dass der Umsatz über drei Jahre hinweg realisiert wird. Um den ARR zu verbessern, bündelt das Unternehmen jedoch einfach den Dreijahresvertragsbetrag in diesem Jahr.
Oder sie bieten den KOLs extrem hohe Provisionen von 50 % oder sogar 70 %, sodass diese „Geld verlieren und an Publicity gewinnen“ können.
KOLs nutzen dieses Geld dann, um ihren Followern Bargeld zu geben, und verkaufen schnell eine große Anzahl von Jahresmitgliedschaften. Auf dem Papier explodieren die monatlichen Einnahmen, und der ARR ist atemberaubend hoch. Doch bei genauerem Hinsehen zeigt sich, dass es sich dabei nur um ein durch Subventionen angeheiztes „Fehlfeuer“ handelt; die Nutzer haben nicht für das Produkt selbst bezahlt.
Einige Unternehmen berechnen in den ARR auch einmalige Gebühren wie Bereitstellungsgebühren, Gebühren für Anpassungsdienste und Schulungsgebühren.
Ein eher verdeckter Ansatz besteht darin, Großkunden die Möglichkeit zu geben, das Produkt sechs Monate lang kostenlos zu testen. Der Vertragsbetrag ist der „Preis nach formeller Nutzung“, aber auch wenn der Kunde nicht bezahlt oder eine Verlängerung versprochen hat, wird dieser in den ARR einbezogen.
Eine weitere Praxis besteht beispielsweise darin, eine Bestellung mit einem Rabatt zu unterzeichnen, sie jedoch zum ursprünglichen Preis aufzuzeichnen.
Beispiel: Sie bieten einem Großkunden einen Rabatt von 10 %, 20 % oder sogar 50 % an, um ihn zu einem schnellen Vertragsabschluss zu bewegen. Den ARR berechnen Sie jedoch auf Basis des offiziellen Produktpreises. Sie erzielen lediglich einen Umsatz von 500.000 US-Dollar, geben aber an, dass der ARR 1 Million US-Dollar beträgt.
Heute Morgen betonte Xiao Hong in den sozialen Medien erneut, dass RRR realer sei:
„Die Revenue Run Rate ist eine präzise Finanzkennzahl, die sich aus dem monatlichen Umsatz multipliziert mit 12 berechnet. Der entscheidende Punkt ist, dass Umsatz nicht gleich Bareinnahmen ist und jährliche Zahlungen lediglich als Anzahlung gelten.“ Er nannte auch Beispiele von Unternehmen wie AWS, Databricks und Stripe, die alle die RRR verwenden, um die Substanz ihres nutzungsbasierten Geschäfts abzubilden.
Wenn wir jedoch Xiao Hongs Rhetorik sorgfältig analysieren, werden wir möglicherweise einige Schlupflöcher finden.
Giganten nutzen RRR, weil ihre Geschäfte seit Jahren stabil laufen und es ausreichend historische Daten gibt, die die Gründe für ihre Hochrechnungen stützen. Manus, ein Startup, das erst seit wenigen Monaten besteht, ist jedoch im Vergleich zu diesen etablierten Unternehmen von Natur aus irreführend.
Daten von Xsignal zeigen, dass die monatlich aktiven Nutzer von Manus von 20 Millionen im März auf 10 Millionen im Mai gesunken sind – ein Rückgang um die Hälfte. Wenn das Geschäftsmodell von Manus wirklich „nutzungsbasiert“ ist, wie er behauptet, würde ein deutlicher Rückgang der Nutzerzahlen natürlich auch zu Umsatzeinbußen führen.
Wenn wir auf den gesamten KI-Startup-Bereich zurückblicken, verwenden fast alle KI-Unternehmen ähnliche numerische Indikatoren und Ausdrücke.
Laut The Information haben KI-Unternehmen seit der Veröffentlichung von ChatGPT einen Jahresumsatz von über 15 Milliarden US-Dollar erzielt. Fast jedes KI-Unternehmen verwendet jedoch ähnliche numerische Indikatoren.
Genspark gab an, innerhalb von neun Tagen nach seiner Markteinführung einen jährlichen Umsatz von 10 Millionen US-Dollar erwirtschaftet zu haben. Das europäische KI-Programmierunternehmen Lovable ging sogar noch weiter und behauptete, sein 35-köpfiges Team habe in nur acht Monaten einen Jahresumsatz von 100 Millionen US-Dollar erzielt. Das Unternehmen prognostizierte außerdem, dass es bis zum Jahresende einen jährlichen Umsatz von 250 Millionen US-Dollar und innerhalb von zwölf Monaten eine Milliarde US-Dollar erreichen werde.
Diese Zahlen haben alle eines gemeinsam: kurze Zeit, schnelles Wachstum und große Zahlen.
Warum sind KI-Unternehmen so erpicht darauf, diese Zahlen zu veröffentlichen?
Ein Hauptgrund dafür ist der Rückgang technischer Markteintrittsbarrieren, der die Angst vor Homogenität verstärkt. Da die APIs von ChatGPT und Claude nun für jedermann zugänglich sind, sind die technischen Hürden für die Entwicklung von KI-Anwendungen praktisch verschwunden. Unternehmer versuchen nun verzweifelt, ihre Unersetzlichkeit zu beweisen.
Daher wurde das Spiel mit Finanzzahlen zu einem Rettungsanker. Traditionelle Geschäftskennzahlen wie ARR wirken seriös und vorhersehbar und ziehen Investoren an. Im Vergleich zur Erklärung komplexer technischer Prinzipien ist es einfacher, mit einer vertrauten Finanzkennzahl Akzeptanz zu finden.
Das Problem besteht jedoch darin, dass KI-Tools möglicherweise überhaupt nicht für die Messung nach herkömmlichen SaaS-Standards geeignet sind.
Herkömmliche SaaS-Produkte zeichnen sich durch eine relativ stabile Funktionalität, hohe Migrationskosten für Benutzer sowie erhebliche Netzwerkeffekte und Datenvorteile aus. Bei KI-Tools hingegen ist das genaue Gegenteil der Fall: schnelle technologische Iterationen, geringe Benutzerwechselkosten und den meisten Anwendungen fehlen Netzwerkeffekte und die Datenvorteile sind begrenzt.
Die Geschichte wiederholt sich immer wieder auf überraschende Weise.
Während der Dotcom-Blase im Jahr 2000 legten Unternehmen Wert auf Klicks und Seitenaufrufe; im Zeitalter des mobilen Internets sind Downloads und täglich aktive Nutzer zu Allheilmitteln geworden. Jede technologische Entwicklung bringt eine Welle von „Vanity Metrics“ hervor, und jetzt ist die KI an der Reihe.
Daher ist es kein Wunder, dass einige Investoren begonnen haben, die Einnahmen mancher KI-Startups scherzhaft als „ERR“ zu bezeichnen – Experimental Recurring Revenue.
Löst das Produkt die Probleme der Nutzer? Sind die technischen Hürden ausreichend hoch? Verfügt das Team über die Kapazitäten für nachhaltige Innovationen? Ist das Geschäftsmodell nachhaltig? Die Antworten auf diese grundlegenden Fragen sind weitaus wichtiger als alle vorgefertigten Finanzkennzahlen.
Schließlich wird der Markt irgendwann mit den Füßen abstimmen, Blasen platzen immer, und nur wirklich wertvolle Produkte können bis zum Ende überleben. Wenn die Flut zurückgeht, werden wir wissen, wer nackt schwimmt.
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