11 мая Schrödinger (тикер -
$SDGR) отчитались за первый квартал 2021. Коротко про финансовые результаты:
•Хотя общая выручка Y/Y выросла на 23%, цифры сопоставимы с прошлым кварталом
•$26.3 млн от продажи ПО, 82% от всей выручки, немного больше $25 млн с прошлого квартала
•Drug discovery сегмент - $5.8 млн, в прошлом квартале было около $8 млн
Сюрпризов нет, цифры сходятся с заявленным ранее прогнозом на 2021 год. С точки зрения drug discovery, здесь и ранее наблюдалась волатильность от квартала к кварталу. Это связано со спецификой контрактов на исследования, согласно которым заказчик перечисляет деньги только после достижения определенных результатов.
Операционные расходы растут, маржа снижается, что связано с ростом расходов на R&D и G&A. Компания увеличивает свой штаб и активно масштабирует свои продукты и бизнес в целом.
Про масштабирование
В прошлом квартале компания разочаровала аналитиков низким прогнозом роста выручки на следующий год. Причина: крупные клиенты хотят внедрять ПО от Schrödinger в большем масштабе, но текущий софт нужно для этого улучшать.
В пресс-релизе я отметил две связанных с этим новости: интеграция ПО с облачной платформой суперкомпьютерных вычислений Nvidia и расширение сотрудничества с AstraZeneca.
Попробую коротко объяснить суть новости с Nvidia. Некоторое время назад компания собрала свой суперкомпьютер, при помощи которого можно проводить высокопроизводительные вычисления (HPC), а также эффективно обучать модели машинного обучения. А затем реализовали к нему доступ в SaaS стиле.
Теперь за несколько кликов можно развернуть для себя в облаке контейнер с доступом к GPU, подключиться к нему через консоль, загрузить свой код и обучать нейронки. Также Nvidia сотрудничают с разработчиками open-source фреймворков и совместно разрабатывают версии, оптимизированные под DGX.
Для Schrödinger интеграция с DGX позволит перенести вычисления в Nvidia облако. Если пользователю нужно масштабировать расчеты - он сможет выбрать эту опцию в LiveDesign, и - готово. В перспективе это ускорит расчеты FEP+ (ключевой продукт Schrödinger), а также обучение моделей для AutoQSAR или DeepChem. Это выглядит разумным шагом, но интеграция с DGX потребует времени на разработку. На долгосрочную перспективу )
По поводу AstraZeneneca. В сентябре 2019 года Schrödinger запустили с ними пилотный проект в drug discovery. В 2020 - расширили сотрудничество, уже в области биологии. Видимо, AstraZeneneca этот опыт показался интересным и они решили внедрить ПО от Schrödinger и на другие проекты по поиску лекарств. Каких-либо цифр, сколько потенциально это будет стоить, в пресс-релизе не сказано. Но, с учетом того, AstraZeneneca - одна из крупнейших фарм компаний в мире, это положительный знак.
Также компания отдельно отмечает прогресс в разработке собственного пайплайна. В следующем году планируют подать три заявки на старт до-клинических испытаний, а в 2021 - запустить новые направления. Я обязательно однажды подробнее разберу их пайплайн ) Пока это больше похоже на венчур, но потенциал запуска собственных лекарств - весьма внушительный.
Выводы
С конца прошлого года я не вижу каких-то ощутимых негативных изменений в компании. ПО от Schrödinger остается востребован в индустрии, контракты с фарм-гигантами расширяются, однако для масштабирования потребуется некоторое время. Компания расширяет свой штат разработчиков и исследователей, аккуратно расходует средства. Баланс все также достаточно крепкий, $650 млн на счетах, что даже больше, чем кварталом ранее, в том числе за счет портфельных инвестиций.
Drug discovery направление остается некоторой "темной лошадкой" компании, ее внутреннюю стоимость сложно оценить. Однако, пользуясь уникальной возможностью использовать и модифицировать собственное ПО в короткие сроки, можно поставить на поток выпуск новых лекарств. При этом, в случае успеха есть возможность выделять направления в отдельные компании, повышая капитализацию через сторонние инвестиции, выпуск акций и т.д.