AI Agent не убьет SaaS

AI-агент не убьет SaaS

Автор: Дунчжа Битинг

Источник:

Репост: Mars Finance

После того как AI-агент стал популярным, многие начали хоронить SaaS. Но я считаю, что рано делать выводы.

Инвесторы действительно в панике. В начале 2026 года паника по поводу конца SaaS охватила весь технологический сектор. В конце января Anthropic выпустила обновление, позволяющее Claude вызывать плагины, и рыночная капитализация программного сектора США за три недели потеряла сотни миллиардов долларов.

Их логика паники очень проста. Они считают, что раз AI уже умеет писать код, искать уязвимости и даже динамически создавать инструменты, то стоимость написания кода стремится к нулю. Если агент сможет в любой момент создавать для бизнеса любые кастомные инструменты, то те SaaS-компании, которые зарабатывают на подписке, с их защитой и барьерами, исчезнут.

Поэтому, от CrowdStrike до IBM, от Salesforce до ServiceNow, независимо от отличных финансовых отчетов, все испытывают жесткие распродажи.

Тем временем, бесчисленные стартапы в области AI с BP идут к венчурным капиталистам с идеей «создать промежуточный слой для эпохи Агентов» или «стартапы для Агентов».

Они делают ставку на одно: создание инструментов — самая привлекательная бизнес-идея этого времени.

Но если отвлечь взгляд от презентаций и посмотреть на реальную работу предприятий, станет ясно, что всё не так.

Программное обеспечение никогда не продавалось как код

В экономике есть классическая и многократно подтвержденная теория — «перенос дефицитных факторов». Каждая революция производительности делает один из ранее дефицитных факторов изобилием, а другой — крайне дефицитным, и богатство концентрируется на последнем.

До промышленной революции рабочая сила была дефицитной; паровая машина сделала механическую рабочую силу изобилием, и дефицит сместился к капиталу и фабрикам, поэтому фабриканты стали самыми богатыми людьми.

Интернет-революция снизила стоимость распространения информации до нуля, и дефицит сместился к вниманию пользователей, превратив трафик в крупный бизнес.

Сегодня революция AI делает создание кода и инструментов чрезвычайно доступным. В эпоху Агентов, где код больше не дефицит, куда же делась эта дефицитность?

На самом деле, за десятилетия развития софта, сам код никогда не становился настоящей защитой.

Каждая строка Linux — бесплатна, но это не мешает IBM купить Red Hat за 34 миллиарда долларов; MySQL — бесплатен, но после приобретения Oracle он продолжает приносить крупные контракты; PostgreSQL можно скачать бесплатно, а AWS Aurora — приносит миллиарды долларов ежегодно.

Код бесплатен, бизнес продолжается и даже процветает.

Главное — это три вещи: закрепленные бизнес-процессы, накопленные за годы клиентские данные и связанные с ними высокие издержки переключения.

Покупая Salesforce, вы покупаете не исходный код CRM, а более 50 триллионов записей клиентов и опыт, как эти процессы связаны между собой. Эти данные — не просто строки кода, а живое время и история компании.

Компания, использующая Salesforce десять лет, хранит все коммуникации, транзакции, сделки, все этапы продаж. Перевести их на другую платформу — не просто сменить софт, а как бы переехать с памятью всей компании. Поэтому Salesforce продолжает зарабатывать 41 миллиард долларов в год и планирует 63 миллиарда к 2030 году.

Вернемся к теории переноса дефицитных факторов. Если агент может создавать инструменты сам, а стоимость написания кода — ноль, то в бизнесе, где дефицит — это данные, что же тогда становится дефицитным?

Что мешает агенту?

Настоящее ограничение — не его возможности, а «контекст» внутри его головы.

У супер-агента, обладающего всеми инструментами, как у мощного соковыжималки, скорость и острота ножей — на высоте, но если туда не бросать фрукты, он не сделает сок.

McKinsey в отчете отметил, что 88% компаний используют AI, но только 23% реализовали масштабируемые системы агентных решений внутри бизнеса. Не в недостатке умных моделей дело, а в неподготовленной архитектуре данных.

Ирфан Хан из SAP в интервью MIT Technology Review сказал: «Невозможно полностью заменить бухгалтерскую систему агентом, потому что без бизнес-контекста агент ничего не сделает».

Под «бизнес-контекстом» понимается: где границы финансовой ответственности, регуляции, предпочтения клиентов за последние десять лет, условия оплаты поставщиков, история сотрудников — всё это не в открытом доступе, не собирается краулерами и не может быть сгенерировано текстом AI.

Партнер Foundation Capital Ашуш Гарх также придерживается той же точки зрения. Он говорит, что агенту нужны не только данные, а «карта контекста» — слой рассуждений, который не только фиксирует, что делается, но и как компания думает. Такой слой можно получить только из реальных бизнес-операций, он не создается из воздуха.

Следовательно, дефицит переместился с «способности создавать инструменты» на «недоступности уникальных бизнес-данных».

Если агент не может сделать сок, то кто же держит фрукты?

Эра данных

Ответ — это те, кто раньше считался уязвимыми для AI.

23 февраля 2026 года Bloomberg запустил интерфейс «ASKB» — агентный AI. Terminal Bloomberg — один из самых знаковых продуктов в сфере софта. У него всего 325 тысяч подписчиков, но каждый платит 32 тысячи долларов в год, что дает более 10 миллиардов долларов дохода в год, более 85% всей выручки Bloomberg LP.

Для интернет-бизнеса, где чем больше пользователей, тем лучше, это противоречит логике. Bloomberg благодаря очень небольшому числу платных клиентов создал крепкую бизнес-барьер.

Почему? Потому что он владеет самой полной, актуальной и глубоко структурированной финансовой базой данных — результатом десятилетий инвестиций: котировки, архивы, новости, аналитика, финансовые показатели компаний… Любое серьезное финансовое решение невозможно без этих данных.

Для нового продукта ASKB AI — это движок, а уникальные данные Bloomberg — топливо. Невозможно просто так придумать эти данные, их можно только подключить через API.

WatersTechnology отметил: «Стратегия агентного Bloomberg показывает, как владельцы данных превращают AI в собственную денежную машину».

Такая логика — в любой отрасли. Veeva — лидер в фармацевтической индустрии, владеет данными о регуляциях и разработках, все агентства в фарме используют эти данные для клинических испытаний и отчетности; Epic — содержит медицинские записи более 2,5 миллиарда пациентов в США, все рекомендации по диагностике требуют этих данных; LexisNexis — монополист в области юридических документов, без них невозможно делать кейс-исследования и соответствие.

Эти данные — результат десятилетий реальной работы, их нельзя скопировать, они — историческая ценность. Это и есть финальный этап «переноса дефицитных факторов»: когда все имеют топовые AI-движки, решающее — это найти свою уникальную нефтяную скважину.

Раньше эти подписные сервисы продавались аналитикам. Большие организации покупали по сотне терминалов Bloomberg. Но в будущем, когда машины станут потребителями данных, одна организация может управлять тысячами агентов, которые за миллисекунды вызывают эти закрытые API.

Это скачок в масштабе. Человеческий аналитик за день может сделать ограниченное число запросов, а агент — в тысячи раз больше. Потребность в постоянных, быстрых и ценных данных взорвется. Подписка не исчезнет, а усилится за счет машинной жадности.

Код — ноль, а данные начинают сдавать в аренду.

Но означает ли это, что все SaaS и дата-компании могут спать спокойно?

Не все SaaS — на коне

Если воспринимать эту статью как всеобщее восхваление SaaS, то ошибаетесь. AI приводит к жесткой дифференциации SaaS.

TechCrunch в начале марта 2026 года опросил ведущих венчурных инвесторов: что они сейчас не хотят финансировать?

Инвесторы в Кремниевой долине уже голосуют ногами. Простые рабочие процессы, универсальные инструменты, легкие проекты — все это раньше привлекало инвестиции, а сейчас — нет. Почему? Потому что эти агенты легко реализуемы. Компании без уникальных данных быстро теряют шансы на привлечение капитала.

Это разделило SaaS на две части.

Первая — это те, кто просто продает обертки для открытых данных, красивые интерфейсы или оптимизируют отдельные операции. Их защита — привычки пользователей и интерфейсная привязка.

Но, как говорит Джейк Сапер из Emergence Capital: «Раньше, чтобы сделать так, чтобы люди привыкли к вашему софту, это было сильной защитой. Но если агент делает эти задачи, кто тогда заботится о рабочем процессе человека?»

Эти SaaS под угрозой. Например, GTM-инструменты. Gainsight, Zendesk, Outreach, Clari, Gong — каждая из этих компаний покрывает отдельные функции: успех клиентов, поддержка, продажи, прогнозирование доходов, аналитика звонков. Каждая требует отдельного бюджета, отдельной интеграции. Теперь AI-агенты могут объединить все эти функции, что значительно уменьшит ценность этих точечных решений.

Вторая часть SaaS — это те, кто глубоко интегрирован в ключевые бизнес-процессы и владеет уникальными данными. Эти компании не только не будут заменены агентами, но и станут еще ценнее.

Например, Salesforce. В феврале 2026 года их отчет показал, что годовой доход от Agentforce достиг 800 миллионов долларов, рост 169%; было создано 2,4 миллиарда «агентных рабочих единиц», обработано почти 20 триллионов токенов; более 29 тысяч клиентов, рост на 50% за квартал. Важнее всего — слияние ARR Agentforce и Data 360 превысило 2,9 миллиарда долларов, рост более чем вдвое.

Марк Бениофф на конференции заявил: «Мы перестроили Salesforce как операционную систему для агентной корпорации. Чем больше AI заменяет работу, тем ценнее Salesforce».

Salesforce не только не заменен агентами, а стал их платформой. Его ценность — в бизнес-данных и процессах, которые агенты не могут обойти.

Генеральный директор ServiceNow Билл МакДермотт в феврале 2026 года заявил: «Мы не SaaS-компания».

Он не отрицал свою сущность, а сознательно отделился. Он считает, что SaaS — это способ доставки программного обеспечения, а ServiceNow — это слой оркестрации и исполнения бизнес-агентов. AI обнаруживает проблемы и дает рекомендации, а выполнять действия внутри системы должны платформы вроде ServiceNow.

Workday 17 марта 2026 года выпустил «Sana» — диалоговый AI-комплект, глубоко интегрирующий HR и финансы. Его идея — не заменить Workday AI, а кормить его данными.

Workday владеет данными о зарплатах, эффективности, организационной структуре и бюджете тысяч компаний. Эти данные — уникальны и недоступны для короткосрочных AI-стартапов.

Настоящая защита — не в наличии данных, а в их уникальности, недоступности и невозможности воспроизведения.

Следующий десятилетний цикл — кто будет получать арендную плату

Каждая технологическая революция приносит максимальную прибыль не тем, кто изобрел новую технологию, а тем, кто контролирует дефицитные факторы, на которых она основана. В эпоху быстрого развития AI, когда модели и агенты все лучше пишут код и создают инструменты, логика «переноса дефицитных факторов» остается единственным выводом: те, кто создают инструменты для агентов, вряд ли станут последними победителями.

Foundation Capital в феврале 2026 года заявил, что рыночная капитализация софта увеличится в десять раз за ближайшие десять лет. Но это увеличение будет сосредоточено у тех, кто умеет управлять агентами и их данными.

Настоящие победители — это те, у кого есть уникальные данные, недоступные другим.

Для стартапов и инвесторов это — два варианта: либо создавать инструменты для агентов, либо захватить ту самую «землю», где эти агенты работают. В чем вы сейчас занимаетесь — понятно.

Не смотрите на руки агента, остановите его шею.