Искусственный интеллект — не убийца экономической защиты, но он нарушит работу отраслей

Искусственный интеллект будет бросать вызов компаниям, чьи сильные стороны зависят от фрикций в рабочих процессах, трудоемкости и привязанности к приложениям, сохраняя—или даже укрепляя—бизнесы, построенные вокруг инфраструктуры, собственных данных, сетевых эффектов или специализированных рабочих процессов.

Много влияния ИИ уже заложено в цены акций сегодня, но мы также ожидаем большей волатильности в ближайшем будущем, так как лаборатории ИИ, в конечном итоге стремящиеся выйти на биржу, продолжают быстро развивать свои агентные предложения.

Поскольку рыночный нарратив колебался между максимализмом лабораторий ИИ и преимуществами действующих компаний, мы видим возможности для покупки устойчивых бизнесов по разумным ценам после недавних распродаж.

Чтобы оценить влияние ИИ на рвы компаний, мы переоценили рейтинги рвов для 132 компаний, где мы считали, что ИИ может быть разрушительным и, следовательно, требует более глубокого анализа.

Скачайте руководство Morningstar по рейтингам рвов в условиях разрушения ИИ.

Измерение влияния ИИ на экономические рвы

Рейтинг экономического рва Morningstar обобщает продолжительность конкурентных преимуществ компании. Экономический ров—это структурная характеристика, позволяющая фирме генерировать сверхприбыль в течение длительного времени. Если аналитики Morningstar считают, что сверхдоходы будут сохраняться в течение 20 лет или более, эта компания получает широкий рейтинг рва. Аналитики ожидают, что компания с узким рвом останется конкурентоспособной как минимум в течение 10 лет.

Мы разработали собственную систему оценки для систематической оценки того, как ИИ влияет на долговечность рвов. Эта система была в основном направлена на оценку рвов в области программного обеспечения, и были внесены небольшие изменения, чтобы сделать ее более применимой к другим отборным отраслям, таким как ИТ-услуги или финансовые услуги.

Система предназначена для того, чтобы учитывать как угрозы, которые ИИ представляет для существующих рвов, так и возможности, которые он создает для компаний, хорошо расположенных в цепочке создания стоимости ИИ.

Ключевые аспекты для размышлений о рвах в мире ИИ

		7 ключевых аспектов для размышлений о рвах в мире ИИ

Источник: Morningstar. Данные на 13 марта 2026 года. Скачайте CSV.

ИИ не унифицированно разрушает рвы—он действует как механизм сортировки

Из 132 рассмотренных компаний 22 широких рва были понижены (20 до узкого, два до отсутствия), 18 узких рвов были понижены, и два узких рва были повышены до широких благодаря их позиции в инфраструктурном слое и сетевым эффектам. ИИ действительно создает риск, в этом нет сомнений. Но равны ли эти риски для всех компаний? Разве нет программных компаний с оставшимися рвами? Абсолютно нет.

Услуги по управлению зарплатой, ИТ-услуги и корпоративное программное обеспечение были группами, которые испытали наибольшее давление от понижений рвов, негативных переоценок и увеличения неопределенности. Это интуитивно понятно, учитывая, что разрушение ИИ, как правило, наносит наибольший удар, когда компании монетизируют человеческий труд, простую автоматизацию рабочих процессов и лицензии на программное обеспечение, основанные на количестве мест.

Интересно, что среди пониженных компаний многие все еще имеют большую существующую пользовательскую базу, популярные продукты и/или важные отношения с клиентами. Другими словами, это не было черно-белым, даже для многих пониженных компаний.

Тем не менее, мы действительно считаем, что ИИ существенно снижает долгосрочную видимость, и он может ослабить долговечность существующих преимуществ, делая части рабочего процесса легче для воспроизведения, проще для автоматизации или менее зависимыми от роста количества мест.

Где компании проявили устойчивость

Мы не считаем, что ИИ является универсальным разрушителем всех конкурентных преимуществ; скорее, он является механизмом сортировки. Большинство рвов компаний остались неизменными, но количество пониженных компаний было значительным.

Конкурентное преимущество компании обычно было надежным, когда оно получало выгоду от сетевых эффектов, контролировало инфраструктуру или собственные данные, имело глубокие и сложные экосистемы, работало в условиях высоких регуляторных барьеров или имело уникальную доменную логику.

Тем не менее, если компания в основном получала прибыль от неэффективности рабочих процессов или привычек пользователей на уровне приложения, ее преимущество, как правило, было менее надежным.

Мы обнаружили наибольшую устойчивость в сложных рабочих процессах инженерного программного обеспечения, кибербезопасности, компаниях финансовой инфраструктуры и предложениях с уникальными данными и/или активами сетевых эффектов. Половина компаний с широкими рейтингами рва после этого анализа демонстрируют сетевые эффекты. Другими ключевыми источниками устойчивости были регуляторные барьеры для изменений или другие барьеры переключения, а также уникальные данные.

		Дизайнерское программное обеспечение, платформы и кибербезопасность были более устойчивыми

Источник: Morningstar. Данные на 13 марта 2026 года. Скачайте CSV.

Как источники рва компании были затронуты

Компании с сетевыми эффектами в качестве источника рва увидели наименьшее относительное количество понижений. Сетевые эффекты не зависят от технологии продукта; они зависят от силы сети. Логично, что даже по мере изменения технологий сама сеть может быть трудно разрушить.

Классическими примерами здесь являются платежные сети, биржи и даже туристические сети, такие как Booking Holdings BKNG. Основная часть бизнеса Booking зависит от силы туристической сети и способности агрегировать длинный хвост предложения отелей, что технологии, такие как ИИ, не обязательно решают.

Сетевые эффекты также являются центральными к двум повышениям, которые произошли в этом процессе, Cloudflare NET и CrowdStrike CRWD.

Решения в области кибербезопасности будут востребованы больше, чем когда-либо, поскольку ИИ распространяется и открывает, казалось бы, неограниченные векторы атак—просто представьте себе зловредные агенты, действующие 24/7, ограниченные только объемом доступной вычислительной мощности. Компании, такие как Cloudflare и CrowdStrike, также имеют структурные данные и преимущества масштаба, которые они получают от своих сетей, что привело к нашим повышением рва.

		Распределение результатов обзора рва ИИ

Источник: Morningstar. Данные на 13 марта 2026 года. Скачайте CSV.

Барьер переключения не был столь эффективен, и почти половина пониженных компаний в какой-то момент классифицировалась как имеющие рвы с барьерами переключения. В текущей среде, сосредоточенной на ИИ, барьеры переключения—исторически использовавшиеся для поддержки рейтингов рвов программного обеспечения—требуют внимательной переоценки, особенно по мере того, как модели ИИ становятся интегрированными в фрагментированные, сложные технологические стеки предприятий.

ИИ может автоматизировать ключевые технологические процессы, которые исторически были источниками барьеров переключения (такие как передачи данных) и может нанести ущерб конечному спросу на определенные программные компании. Увеличение неопределенности относительно того, как будет выглядеть будущее программного обеспечения в мире ИИ, затруднило для нас уверенность в структурах возврата более чем на 10 лет для многих фирм, что привело к наибольшей концентрации понижений.

Учитывая разницу между барьерами переключения и сетевыми эффектами, вероятно, что по мере того, как рабочие процессы становятся более управляемыми ИИ, простая интеграция клиентов (предшественник барьеров переключения) вероятно столкнется с давлением, но подлинные сетевые эффекты—где масштаб улучшает ликвидность, актуальность, глубину контента, телеметрию или полезность экосистемы—ожидается, что возрастут в цене.

		ИИ и экономические рвы: какие акции подвержены наибольшему риску?

		За кулисами обзора экономических рвов аналитиками акций Morningstar для 132 компаний.
	





			26м 49с
		 10 марта 2026 года

Смотреть