AI细分龙头，突现重大利好

挖掘细分领域的龙头是本社的宗旨，本篇将介绍一个充分受益于AI的细分行业。

在人工智能的浪潮中，Confluent以其前沿的数据流平台赢得了市场的瞩目。随着生成式人工智能（GenAI）技术的兴起，数据的实时流动性和处理能力已成为创新的核心。Confluent不仅以Apache Kafka为基础，建立了一个强大的数据流生态，而且通过其在Apache Flink上的最新进展，进一步巩固了其在AI时代的领导地位。

数据流与AI：一场革命的前奏

在GenAI时代，实时数据的重要性无法被高估。AI模型，特别是生成式模型，对数据的新鲜度和质量有极高的要求，以确保输出的准确性和相关性。Confluent的数据流平台提供了一种无缝的方式，使企业能够从各种源实时捕获、处理并分析数据，这对于训练和优化AI模型至关重要。

Confluent的创新之举：简化AI集成

最近，Confluent发布了AI Model Inference功能，这是其在Apache Flink®平台上的一项重要创新。此功能允许企业直接在数据流处理中使用SQL语句调用AI模型，如OpenAI、Amazon SageMaker、GCP Vertex和Microsoft Azure。这种集成简化了以往复杂的AI应用开发流程，使开发人员可以更加专注于模型的创新和优化，而不是数据处理的繁琐任务。

Confluent的独特优势：端到端解决方案

Confluent不仅提供了与AI无缝集成的能力，而且通过Confluent Platform for Apache Flink®, 为混合云和本地环境中的数据流处理提供支持。这意味着无论企业的数据驻留在何处，Confluent都能提供支持，保障数据处理的连续性和安全性。此外，其新推出的Freight集群响应了市场对成本效益更高的大数据处理需求，尤其是在日志和遥测数据等高吞吐量场景中。

面向未来：AI与数据流的融合

在AI的浪潮中，Confluent以其创新的数据流技术站在了时代的前沿。随着企业越来越依赖实时数据驱动的决策制定，Confluent的技术不仅使其客户能够优化现有操作，还在为未来的商业模式奠定基础。无论是提升客户体验，还是加速产品创新，Confluent的解决方案都在塑造一个更加智能、更加互联的商业世界。

通过不断推动数据流技术的边界，Confluent正成为驱动下一代智能企业发展的关键力量。在这个由数据不断驱动的新时代，Confluent不仅是一家软件公司，更是未来商业创新的加速器。

本季度业绩超预期

Confluent, Inc. Q1 2024 财报关键点与亮点总结

• 收入增长：2024年第一季度总收入达到2.17亿美元，同比增长25%。

• 云服务收入：Confluent Cloud收入增长45%，达到1.07亿美元，现在占到了订阅收入的大多数。

• 操作利润率：非GAAP操作利润率提高了22个百分点，连续第四个季度改善超过20个百分点。

关键业务细分总结与业绩情况

• Confluent Platform：Confluent Platform收入增长15%，达到1.001亿美元，代表总收入的46%。这一平台支持企业在本地、边缘和云端利用数据流。

• 新产品推出：包括Flink的正式发布和Tableflow的早期发布，后者使得流过Confluent Cloud的所有数据流可以作为结构化表格直接存储在云对象存储中。

下季度及全年收入展望及增速

• 2024年第二季度：预计收入在2.29亿美元到2.3亿美元之间，预计增长率为21%到22%。

• 2024全年：现预计全年总收入约为9.57亿美元，增长约23%。订阅收入预计为9.1亿美元，增长约25%。

产品预订情况（RPO及ARR等）

• RPO (Remaining Performance Obligations，剩余履约义务)：RPO总额为8.402亿美元，同比增长13%。

• 当前RPO：估计为5.706亿美元，同比增长20%。

• ARR (Annual Recurring Revenue，年度重复收入)：增长数据未详细披露，但客户数量的增长和大额ARR客户的增加表明ARR也应有积极的增长表现。

讨论与分析

• 业务转型：Confluent正在实施消费转型策略，包括调整销售补偿机制和定价策略，以减少新客户的获取成本并提高消费趋势。

• 市场与业务环境：虽然宏观环境依然存在不确定性，但Confluent的业务执行和产品创新显示出强劲的动态。

• 客户增长：与2023年第一季度相比，增加了160名新客户，显示出消费转型策略初步成效。

Confluent的Q1 2024财报显示了公司在云服务和数据流平台领域的持续增长和创新，同时也突出了其在未来发展和市场扩张方面的潜力和策略。

客户拓展情况

Confluent 在2024年第一季度成功拓展了客户基础，新增160名客户，这是自2023年第一季度以来的最大季度增幅。这反映了公司在消费转型战略下的初步成效，尤其是在改进销售补偿和定价策略后，有效吸引了更高潜力的客户群体。

对需求展望的讨论

Confluent 观察到，在数字原生和大型企业客户中对其数据流平台的需求持续增长。特别是随着公司推出新产品如Flink和Tableflow，预计将进一步推动需求增长，因为这些产品能够更好地满足企业在实时数据处理和分析方面的需求。

对于宏观与行业的讨论

尽管宏观经济环境依然充满不确定性，Confluent 注意到市场对于数据流和云基础设施技术的需求保持稳定。公司认为，尽管经济放缓可能对客户的IT开支产生影响，但数字化转型和高效数据管理的长期趋势将支持其业务的持续增长。

对于行业竞争的讨论

行业内的竞争加剧，尤其是来自其他云服务和数据管理平台的竞争。Confluent通过不断推出创新产品和优化其服务来巩固市场地位，确保其平台在性能、成本效益和易用性方面具有竞争力。

公司在AI方面的进展

Confluent 在AI和机器学习集成方面取得显著进展，尤其是通过其新推出的Flink服务，使得客户能够在其数据流平台上更有效地部署和管理AI模型。此外，公司还在推动RAG（检索增强生成）架构的应用，以支持更复杂的AI驱动分析和决策过程。

潜在风险

潜在风险包括宏观经济变动对客户开支的影响、竞争对手的技术进步、以及对关键技术人才的依赖。此外，随着公司不断扩展其服务范围和市场覆盖，还需面对数据安全和隐私保护的挑战。

讨论最多的话题

最多讨论的话题包括如何通过新的产品功能提高平台的吸引力、如何在竞争激烈的市场中保持领先、以及如何应对不断变化的宏观经济环境对业务的影响。

大家最担心的问题

投资者和分析师最关心的问题是Confluent如何维持其在市场上的增长势头，尤其是在面对日益激烈的竞争和经济不确定性的背景下。同时，还关心公司如何有效管理运营成本，以保持良好的财务状况和盈利能力。

confluent的AI用例：

在Confluent的2024年第一季度财报电话会议中，公司管理层对于人工智能（AI）的讨论主要集中在如何通过其数据流平台支持AI和机器学习（ML）的集成和应用：

AI与数据流平台的集成

• 数据的重要性：管理层强调，AI模型的效果很大程度上依赖于输入数据的质量和实时性。Confluent的数据流平台能够为AI模型提供连续的、实时更新的数据流，这对于支持实时决策和动态AI应用至关重要。

• RAG架构的应用：Confluent正在推动检索增强生成（RAG）架构的应用。这种架构通过结合强大的大型语言模型（LLMs）和特定领域的数据集，可以有效避免生成虚假信息（hallucination）并实现精细的访问控制。数据流平台在这一架构中扮演关键角色，为RAG启用的工作负载提供上下文丰富和可信的数据。

AI在特定行业的应用案例

• 客户服务和支持：一个AI驱动的客户智能平台使用Confluent的数据流服务来管理联系中心和客户互动。该平台利用AI进行实时洞察，帮助呼叫中心管理者识别何时需要即时援助或干预，从而处理问题情况。

• 供应链和采购解决方案：GEP Worldwide作为全球供应链和采购解决方案的领导者，利用其软件中集成的AI来支持聊天机器人和决策支持工具。该公司之前依赖开源Kafka，但由于运营和维护开源变得过于繁重，最终选择了Confluent。通过Confluent平台，GEP能够更快地连接跨数百个应用程序的数据，为其AI平台提供相关、实时的洞察。

AI的未来方向和公司策略

• 持续创新与合作：Confluent计划继续在其产品和合作伙伴生态系统中进行创新，使组织能够更快地开发和扩展使用可信数据流的AI启用应用。公司管理层表示，他们对公司在数据流平台市场中捕获主要份额的能力感到前所未有的兴奋和自信。

通过这些讨论，Confluent展示了其如何通过强化数据流平台来支持和加速AI应用的部署与运行，进一步强调了AI在其业务战略中的中心地位。

在Confluent的2024年第一季度财报电话会议中，管理层提供了一些关于人工智能（AI）应用的具体案例，这些案例展示了Confluent平台在实际业务中如何支持AI技术的应用和实施。以下是摘录的一些关键AI应用案例：

AI应用案例

1. AI驱动的客户智能平台：

   行业应用：客户服务与支持

   功能：该平台利用AI为呼叫中心提供实时洞察，帮助管理者识别何时代理需要即时帮助或干预以处理问题情况。

   技术实施：通过集成Confluent的数据流服务，该平台能够显著降低响应时间，从超过一分钟减少到低至10毫秒，从而提供更快、更新鲜的数据和更多实时洞察，更好地满足其客户的需求。

2. GEP Worldwide的AI应用：

   行业应用：供应链和采购解决方案

   功能：GEP Worldwide利用AI增强的软件来支持聊天机器人和决策支持工具，为世界上一些最大的跨国公司提供软件、咨询和托管服务。

   技术实施：GEP原先依赖开源Kafka，但运维开源Kafka变得过于繁重。转向Confluent后，GEP能够更快地连接其数百个应用程序中的数据，为其AI平台提供实时、相关的洞察，从而更有效地支持其业务运营和创新。

技术与策略讨论

在讨论这些AI应用案例时，Confluent的管理层强调了数据流平台在实现实时数据处理和分析中的关键作用。他们指出，为AI应用提供实时、可靠的数据流是提高企业决策效率和客户互动质量的重要因素。此外，管理层还讨论了公司如何通过不断的技术创新和合作伙伴关系，支持企业快速开发和扩展AI启用的应用。

这些案例不仅展示了Confluent平台在不同行业中的应用潜力，也反映了公司对于支持企业数字化转型和AI集成方面的承诺和能力。

在AI时代，值得看好。

$Confluent, Inc.(CFLT)$ $标普500(.SPX)$ $纳斯达克(.IXIC)$ $道琼斯(.DJI)$