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

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

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

Поскольку рыночный нарратив колеблется между максимализмом лабораторий ИИ и преимуществами устоявшихся 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 особенность, позволяющая компании генерировать избыточные прибыли на протяжении длительного времени. Если аналитики Morningstar считают, что избыточные доходы будут сохраняться в течение 20 лет или более, эта компания получает рейтинг широкого рва. Аналитики ожидают, что компания с узким рвом останется конкурентоспособной как минимум 10 лет.

Мы разработали собственную систему оценки, чтобы систематически оценить, как ИИ влияет на долговечность рвов. Эта система была в основном направлена на оценку рвов в программном обеспечении, и небольшие корректировки были внесены, чтобы сделать ее более применимой к другим отраслям, таким как ИТ-услуги или финансовые услуги.

Рамки разработаны для того, чтобы захватить как угрозы, которые ИИ представляет для существующих рвов, так и возможности, которые он создает для компаний, хорошо позиционированных в цепочке создания стоимости ИИ.

Ключевые параметры для размышлений о рвах в мире ИИ

		7 ключевых параметров 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 за счет их позиционирования в инфраструктурном слое и сетевых эффектов. ИИ действительно создает риски, в этом нет сомнений. Но равны ли эти риски для всех компаний? Нет ли программных компаний с оставшимися рвами? Абсолютно нет.

Услуги по расчету заработной платы, ИТ-услуги и корпоративное программное обеспечение были группами, которые испытывали наибольшее давление от понижений рвов, негативных переоценок и увеличения неопределенности. Это интуитивно понятно, учитывая, что разрушение ИИ, как правило, сильнее всего затрагивает компании, которые монетизируют человеческий труд, простую автоматизацию рабочих процессов и лицензии на программное обеспечение по количеству мест.

Интересно, что среди компаний, пониженных, 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 более легкими для воспроизведения, более простыми для автоматизации или менее зависимыми от роста мест.

Где компании демонстрировали 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 безопасным, когда оно извлекало выгоду из сетевых эффектов, контролировало инфраструктуру или собственные данные, имело глубокие и сложные экосистемы, работало в условиях высоких регуляторных барьеров или имело уникальную логику домена.

Однако, если компания в основном извлекала прибыль из неэффективности рабочего процесса или привычек пользователей на уровне приложений, ее преимущество, как правило, было менее надежным.

Мы нашли наибольшую устойчивость в сложных рабочих процессах проектирования программного обеспечения, кибербезопасности, компаниях финансовой инфраструктуры и предложениях с уникальными данными и/или активами сетевого эффекта. Половина компаний с рейтингами широких рвов после этого анализа демонстрирует сетевые эффекты. Другими ключевыми источниками устойчивости были регуляторные барьеры для изменений или другие барьеры переключения, а также уникальные данные.

		Программное обеспечение для проектирования, 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 основаны на технологии продукта; они основаны на силе сети. Логично, что даже когда технологии меняются, сама сеть может оставаться трудноразрушимой.

Классическими примерами здесь являются платежные сети, биржи и даже туристические сети, такие как Booking Holdings BKNG. Основная деятельность Booking зависит от силы туристической сети и способности агрегировать длинный хвост предложения отелей, что не обязательно решается такими технологическими инновациями, как ИИ.

Сетевые эффекты также являются центральными для двух повышений, которые произошли в этом процессе, Cloudflare NET и CrowdStrike CRWD.

Решения по кибербезопасности будут востребованы как никогда, так как ИИ распространяется и открывает, казалось бы, безграничные векторы атак — просто представьте себе злонамеренных агентов, действующих 24/7, ограниченных лишь количеством 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 повышениям рва.

		Распределение результатов обзора рва ИИ

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

Барьер переключения не был таким эффективным, и почти половина пониженных компаний ранее классифицировались как имеющие рвы на основе барьеров переключения. В текущей среде, сосредоточенной на ИИ, барьеры переключения—исторически использовавшиеся для поддержки рейтингов рвов программного обеспечения—требуют тщательной переоценки, особенно по мере интеграции моделей ИИ в фрагментированные, сложные технологии для предприятий.

ИИ может автоматизировать ключевые технологические процессы, которые исторически были источниками барьеров переключения (такие как передачи данных) и может ухудшить конечный спрос на определенные программные продукты. Увеличение неопределенности относительно того, каким будет будущее программного обеспечения в мире ИИ, затруднило для нас уверенность в структурах возврата более чем на 10 лет для многих компаний, что привело к наибольшей концентрации понижений.

Учитывая несоответствие между барьерами переключения и сетевыми эффектами, вероятно, что по мере того как рабочие процессы становятся более управляемыми ИИ, простое внедрение клиентов (предшественник барьеров переключения) будет подвергаться давлению, но истинные сетевые эффекты—где масштаб улучшает ликвидность, актуальность, глубину контента, телеметрию или полезность экосистемы—ожидаются для увеличения ценности.

		ИИ и экономические рвы: какие акции находятся под наибольшим риском?

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





			26 мин 49 сек
		 10 марта 2026 года

Смотреть