IBM 以 111 亿美元收购 Confluent，流数据赛道进入整合期

流式处理是现代数据栈中下一个将要整合的领域。IBM 宣布有意收购 Confluent。

该交易对 Confluent 的估值为 111 亿美元，即过去十二个月收入的 10.0 倍。Confluent 拥有超过 40% 的《财富》500 强企业作为客户，并已成长为一家收入达 11 亿美元的企业。

Confluent 的创始人，包括 CEO Jay Kreps，创造了 Apache Kafka，这是一项在 LinkedIn 内部构建的流式处理技术。Apache Kafka 成立于 2014 年，如今运行在超过 80% 的《财富》100 强企业中。Kafka 驱动实时数据管道和流处理，每当有新事件发生时便更新数据系统。当有人预订出租车、刷信用卡或用户点赞评论时，Kafka 负责处理数据流。

Confluent 继续保持良好增长，最近一个季度的收入为 2.985 亿美元，同比增长 19.3%。其毛利率为 74.1%，这对软件公司来说是典型水平。尽管其营业利润率为负，约为 -27%，但这反映了高昂的销售成本。

该公司的销售效率为 0.38 倍：第三季度边际毛利润年化后为 1350 万美元（5400 万美元），除以第二季度 1.436 亿美元的销售与营销费用。也就是说，一个季度在销售与营销上每花费一美元，公司在下一个季度就能产生 38 美分的增量毛利润。

新客户获取方面进一步凸显了这一挑战。

Confluent 在第三季度净新增 36 家年经常性收入 2 万美元以上的客户。年经常性收入 10 万美元以上的客户群实现了两年来最大的环比增长。

增长主要来自扩张：净收入留存率为 114%，意味着现有客户每年增加 14% 的支出。毛留存率徘徊在 90% 左右。年经常性收入 10 万美元以上的客户贡献了超过 90% 的年经常性收入。Confluent 的挑战不在于留住客户，而在于获取新客户。

最引人注目的趋势：营业利润率同比提升 10 个百分点，表明有望在 12 至 18 个月内实现盈利。

Confluent 是便宜货还是定价合理？

看涨观点指出：Apache Kafka 是定义品类的技术，增长率超过 21% 且利润率持续改善，盈利路径清晰，并且是 AI 和实时应用的关键基础设施。看跌观点则指出：公司仍未盈利，面临来自 AWS Kinesis 和 Azure Event Hubs 的竞争威胁，与开源 Kafka 替代方案竞争，并承担 IBM 整合的执行风险。

过去几个季度，Confluent 面临的一个主要问题是：下一个能够推动新一轮增长的相邻产品品类是什么？AI 热潮对公司来说是一个利好。

在 IBM 内部，Confluent 可能会发现其技术与大型企业所需的一系列 AI 技术形成互补。