Punti Chiave
- Il CEO di CrowdStrike, George Kurtz, ha dichiarato che un'attività generale di remediation costa circa 10 dollari sul miglior modello di intelligenza artificiale di frontiera per la cybersecurity e circa tre centesimi sul modello proprietario di CrowdStrike.
- Questo divario di costo consente a CrowdStrike di offrire prezzi più bassi rispetto ai laboratori di AI mantenendo comunque il margine lordo di circa il 75% che ha mantenuto negli ultimi tre anni fiscali.
- Il rischio principale è che modelli più economici spingano al ribasso i prezzi della sicurezza informatica in tutto il settore, comprese aziende come Palo Alto Networks e Zscaler, man mano che i laboratori di frontiera entrano direttamente nel mercato della cybersecurity.
- Gli analisti si aspettano che i ricavi quasi raddoppino entro l'anno che termina a gennaio 2029, e il titolo viene scambiato a 169 volte gli utili forward, ben al di sopra della sua media triennale di 103x.
Ieri, i dettagli di due bug critici di PHP che consentivano a chiunque di eseguire codice su un server senza effettuare il login sono trapelati prima ancora che fosse disponibile una patch. Agenzie dagli Stati Uniti al Giappone hanno invitato le persone a portare offline i propri sistemi.
Oggi, CrowdStrike (CRWD) CEO George Kurtz è intervenuto sul podcast No Priors e ha spiegato quanto costa ripulire quel tipo di pasticcio con l'AI. Ha dichiarato che "per una remediation generale, se usi il modello di frontiera di più alto calibro per la cybersecurity, probabilmente ti costa circa 10 dollari. Il nostro costa circa tre centesimi."
Questo è un vantaggio enorme, e conta soprattutto per i margini di CrowdStrike.
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Tre centesimi lasciano ampio margine
CrowdStrike trattiene circa tre quarti di ogni dollaro di ricavo come profitto lordo. Il suo margine lordo è rimasto tra il 73% e il 75% per cinque anni fiscali.
Il suo business in abbonamento ha fatto ancora meglio nell'ultimo trimestre. Il margine lordo delle sottoscrizioni è stato del 78% nei tre mesi terminati il 31 luglio 2026, in aumento rispetto al 77% di un anno prima.
Far funzionare agenti AI su un modello di frontiera a circa 10 dollari per attività eroderebbe rapidamente quel margine. A tre centesimi, il costo computazionale è praticamente nullo rispetto a quasi qualsiasi prezzo che CrowdStrike addebita. Quindi può offrire prezzi più bassi dei laboratori e comunque trattenere la maggior parte di ogni vendita.
Kurtz afferma che il vantaggio di costo deriva da come CrowdStrike costruisce i suoi modelli. Parte dai modelli open Nemotron di NVIDIA, li addestra ulteriormente su oltre un decennio di dati di sicurezza propri, e li esegue all'interno del proprio sistema, che a suo dire ottiene risultati migliori a un costo molto inferiore.
Costruire quei modelli non è gratis, ovviamente. La ricerca e sviluppo è salita al 29% dei ricavi nell'anno terminato a gennaio 2026, dal 26% di due anni prima, e questa spesa non compare nel margine lordo.
90 agenti per dipendente
Kurtz afferma che CrowdStrike può trovare gli agenti AI non autorizzati in esecuzione all'interno di un'azienda e tracciare tutto ciò che ciascuno fa dal momento in cui inizia: i suoi sub-agenti, le sue chiamate a strumenti, i server a cui accede. I clienti possono quindi impostare regole per bloccare ciò che un agente non dovrebbe fare.
Poi ha presentato la logica commerciale: "dicono che puoi avere 90 agenti diversi come dipendente, beh, questa può essere un'opportunità molto più grande per noi rispetto al solo EDR." (Pensa che la cifra di 90 sia bassa.)
Se ogni agente ha bisogno di essere monitorato come un laptop, il mercato di CrowdStrike cresce con il numero di agenti, che è molto più veloce della crescita del personale. I modelli economici sono ciò che rende il monitoraggio di tutti loro accessibile per i clienti e redditizio per CrowdStrike.
Gli analisti si aspettano già che i ricavi passino da 4,81 miliardi di dollari nell'anno terminato a gennaio 2026 a 9,02 miliardi di dollari nell'anno che termina a gennaio 2029.
Sono oltre il 20% di crescita all'anno. Un'intervista non sposterà quelle stime, ma la sicurezza degli agenti che compare nei risultati di CrowdStrike lo farebbe.
L'economicità è un'arma a doppio taglio
Ovviamente, i modelli economici stanno arrivando per tutti. OpenAI e Anthropic già danno accesso ai loro modelli a difensori verificati attraverso programmi come Daybreak e Mythos Access. Se i modelli dei laboratori diventano abbastanza economici, i clienti si aspetteranno di pagare meno per la sicurezza in tutto il settore. Palo Alto Networks (PANW) e Zscaler (ZS) portano lo stesso rischio. Questa settimana Zscaler si è unita a CrowdStrike, che ha ampliato il suo accordo di sicurezza per agenti AI con NVIDIA, nel supportare la nuova architettura di NVIDIA per la sicurezza degli agenti.
La risposta di Kurtz sono i dati: "non esiste un Reddit dei dati di sicurezza di CrowdStrike." Afferma che i dati sintetici non possono sostituire le catene di attacco che CrowdStrike e il suo servizio di rilevamento e risposta gestito hanno raccolto per oltre un decennio. Un laboratorio può tagliare il prezzo, ma dovrebbe costruire quella storia da zero.
Inoltre: Kurtz vuole i modelli dei laboratori sulla piattaforma di CrowdStrike per i clienti che li preferiscono. Quindi CrowdStrike può vendere entrambi.
Il mercato sta già pagando un premio
Gli investitori se ne sono accorti. CrowdStrike veniva scambiata a 169 volte gli utili forward il 21 ottobre. Questo è ben al di sopra della sua media triennale di 103x e non lontano dal suo picco di 198x del 6 ottobre.
La mia opinione: a tre centesimi per attività, CrowdStrike può competere sul prezzo per la sicurezza degli agenti e mantenere i suoi margini. Questo è esattamente ciò di cui ha bisogno un titolo a 169x. Ma a quel multiplo, vorrei vedere i ricavi degli agenti nei numeri prima di pagare un premio.
Ovviamente, tre centesimi è la cifra dello stesso Kurtz. I prossimi controlli sono il terzo trimestre fiscale di CrowdStrike, che termina il 31 ottobre, e se Palo Alto Networks e Zscaler iniziano a prezzare la propria AI allo stesso modo.
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