AI Agent не може вбити SaaS

AI Agent не вбиває SaaS

Автор: Д动察 Beating

Джерело:

Перепублікація: Mars Finance

Після появи AI Agent багато хто вже почав писати про прощання з SaaS. Але я вважаю, що ще рано.

Інвестори справді дуже налякані. На початку 2026 року паніка щодо кінця SaaS охопила весь технологічний сектор. Наприкінці січня Anthropic лише оновив функцію, що дозволяє Claude викликати плагіни, і вже через три тижні ринкова капіталізація софтверного сектору США зросла на сотні мільярдів доларів.

Їхня логіка страху дуже проста. Вони вважають, що оскільки AI вже може сам писати код, знаходити вразливості і навіть динамічно створювати інструменти, то вартість написання коду наближається до нуля. Як тільки Agent зможе будь-коли і будь-де створювати для компаній різноманітні індивідуальні інструменти, ті софтверні компанії, що заробляють на оренді щомісяця, втратять свої захисні глибини.

Тому, від CrowdStrike до IBM, від Salesforce до ServiceNow, незалежно від фінансових результатів, усі переживають різке падіння цін.

У той же час безліч AI-стартапів з BP йдуть до венчурних фондів із пропозицією створити «середній шар для епохи Agent» або «стартапи для Agent».

Вони всі ставлять на одну карту: створення інструментів — це найсексуальніший бізнес цієї епохи.

Але якщо відвести погляд від презентацій PPT і подивитися на реальну роботу компаній, то стане зрозуміло, що все зовсім не так.

Програмне забезпечення ніколи не продавалося за код

В економіці існує класична і багаторазово підтверджена теорія, яка називається «перехід дефіцитних факторів». Кожна революція продуктивності робить один з раніше дефіцитних факторів багатшим, а інший — надзвичайно дефіцитним, і багатство концентрується навколо другого.

Перед індустріальною революцією робоча сила була дефіцитною; парова машина зробила механічну працю багатою, і дефіцит перемістився до капіталу і фабрик, тому фабриканти стали найзаможнішими людьми того часу.

Інтернет-революція знизила вартість поширення інформації до нуля, і дефіцит перемістився до уваги користувачів, тому трафік став великим бізнесом.

Зараз AI революція робить здатність писати код і створювати інструменти надзвичайно багатою. У епоху Agent, де код уже не є дефіцитним, куди ж тоді перемістився дефіцит?

Насправді, за десятки років розвитку софтверної індустрії, сам код ніколи не був справжньою захисною глибиною.

Кожна рядок Linux — безкоштовний, але це не заважає IBM купити Red Hat за 34 мільярди доларів; MySQL безкоштовний, але Oracle, купивши його, все одно продає дорогі сервісні контракти. PostgreSQL можна завантажити будь-кому, але Aurora від AWS щороку отримує мільярди доларів від корпоративних клієнтів.

Код безкоштовний — бізнес існує і процвітає.

Головне — це три речі: закріплені бізнес-процеси, накопичені клієнтські дані та високі витрати на їх зміну.

Купуючи Salesforce, ви не купуєте вихідний код CRM-системи, а отримуєте понад 50 трильйонів записів клієнтів і досвід, як зшити разом продажі, підтримку і маркетинг. Ці дані — не просто рядки коду, а жива історія компанії.

Компанія, яка працює у Salesforce десять років, має всю історію спілкування з клієнтами, транзакції, можливості продажу — все зберігається там. Перевезти їх — не просто змінити софт, а перенести всю пам’ять компанії. Саме тому Salesforce досі приносить 41 мільярд доларів доходу і ставить ціль у 63 мільярди до 2030 року.

Повертаючись до теорії «перехід дефіцитних факторів». Оскільки Agent може створювати інструменти і писати код безкоштовно, то в бізнесі з обслуговування компаній найдесять, що є найдефіцитнішим?

Застрягнути у «горлі» Agent

Що справді заважає Agent — це не його руки, а його «контекст» у голові.

Гіпер-агент, що має всі інструменти, — це як потужний соковижималка. Вона швидка, гостра, але без фруктів всередині — вона не зробить вам сік.

McKinsey у своєму щорічному звіті зазначає, що 88% компаній використовують AI, але лише 23% реально впровадили Agent у ключові процеси. Їхня проблема — не в тому, що моделі недостатньо розумні, а в тому, що структура даних у компанії не готова.

Ірфан Хан, президент SAP Data & Analytics, у інтерв’ю MIT Technology Review сказав: «Компанія не може просто викинути всю бухгалтерську систему і замінити її на Agent, бо без бізнесового контексту Agent нічого не зробить».

Що таке «бізнесовий контекст»? Це: де межа фінансової відповідальності, які регуляції, історія клієнта за останні 10 років, умови оплати постачальника, історія порушень, результати праці співробітників — все це не в інтернеті, не можна зібрати за допомогою爬虫 і AI не здатен самостійно передбачити.

Партнер Foundation Capital Ашуш Гардж також підтримує цю думку. Він каже, що Agent потрібен не лише дані, а «карта контексту» — інтелектуальний шар, що здатен не лише фіксувати, що робить компанія, а й як вона думає. Це можливо лише з реальним досвідом бізнесу, а не з нічого.

Отже, дефіцит перемістився з «здатності створювати інструменти» у «володіння унікальним бізнесовим контекстом».

Якщо Agent не може зробити сік, то хто ж тримає ці фрукти?

Золота ера власників даних

Відповідь — це ті, хто раніше вважався найбільш вразливими для AI.

23 лютого 2026 року Bloomberg запустив Agentic AI інтерфейс «ASKB». Bloomberg Terminal — один із найвідоміших продуктів у софтверній індустрії. Хоча підписки всього 325 тисяч, кожен коштує 32 тисячі доларів на рік, і це приносить понад 10 мільярдів доларів щорічного доходу, що становить понад 85% всього доходу Bloomberg LP.

Для індустрії, де «чим більше користувачів — тим краще», це виглядає нелогічно. Але Bloomberg зосереджений на дуже обмеженій кількості платних користувачів, і створив міцну бізнес-фортецю.

Чому? Тому що він володіє найповнішою, найсучаснішою і найглибшою структурованою фінансовою базою даних. Це результат десятиліть інвестицій: реальні ціни, історичні архіви, новинні джерела, аналітичні звіти, фінансові дані компаній — без них важко приймати серйозні рішення у фінансах.

Для нової системи ASKB AI — це двигун, а унікальні дані Bloomberg — єдине паливо. Ніхто не може просто так створити ці дані з нуля, вони доступні лише через API Bloomberg.

WatersTechnology коментує: «Стратегія Bloomberg з агентами показує, як ті, хто володіє даними, перетворюють AI у свою касу».

Ця логіка поширюється на всі галузі. Veeva має найповніші дані про фармацевтичну галузь, будь-який агент фармкомпанії для клінічних досліджень і регуляторних звітів обов’язково використовує ці дані; Epic має понад 250 мільйонів медичних записів у США, і кожна рекомендація в медичному агенті базується на цих реальних історіях; LexisNexis монополізує юридичні документи, і агент для аналізу кейсів і відповідності не може без них.

Ці дані — результат десятиліть реальної бізнес-діяльності, їхня цінність у часі, і вони не можуть бути скопійовані.

Це і є кінцева ілюстрація «перехід дефіцитних факторів»: коли всі мають найкращий AI-двигун, вирішальним стане здатність знайти свою унікальну нафтову свердловину.

Рраніше ці дані продавалися аналітикам. Величезні компанії купували сотні Bloomberg-терміналів. Але у майбутньому, коли машини стануть споживачами даних, одна компанія може мати десятки тисяч Agent, що у мілісекундах викликають ці унікальні API.

Це — якісний стрибок. Людські аналітики обробляють обмежену кількість запитів за день, а Agent — у сотні разів швидше. Попит на високоякісні дані зростатиме експоненційно. Бізнес-модель підписки не зникне, навпаки — її масштабуватиме жадібність машин.

Код у нуль, дані — у оренду.

Але чи означає це, що всі SaaS і компанії з даними можуть спокійно спати?

Не всі SaaS мають цю карту

Якщо сприймати цю статтю як односторонню позитивну оцінку SaaS, то це велика помилка. AI приніс SaaSу не просто новий рівень, а жорстку диференціацію.

TechCrunch у березні 2026 року опитав кілька провідних венчурних інвесторів, що вони зараз найменше хочуть фінансувати.

Інвестори у Кремнієвій долині вже голосують ногами. Простий інструментарій, універсальні горизонтальні рішення, легкі проєкти — ці історії, що раніше забезпечували раунди фінансування, тепер просто проходять повз. Причина — ці Agent легко створюються. Компанії без унікальних даних швидко втрачають шанс залучити капітал.

Це розділяє SaaS-індустрію на дві частини.

Одна — це ті, що пропонують лише поверхневі інструменти, накладаючи відкриті дані на красивий інтерфейс або оптимізуючи окремі процеси. Їхня захисна глибина — у звичках користувачів і зчепленні з інтерфейсом.

Як сказав Jake Saper із Emergence Capital: «Раніше, щоб зробити так, щоб люди звикли до вашого софту, — це була сильна захисна глибина. Але якщо Agent робить цю роботу, хто тоді буде цінувати людські робочі процеси?»

Ці SaaS-решення під загрозою. Наприклад, GTM-платформи. Gainsight, Zendesk, Outreach, Clari, Gong — кожна з них виконує окрему функцію: управління клієнтським успіхом, підтримка, продажі, прогнозування доходів, аналіз дзвінків. Всі вони потребують окремих бюджетів і інтеграцій. Тепер AI-агенти можуть об’єднати всі ці функції в один, і цінність окремих інструментів зменшиться.

Інша частина SaaS глибоко інтегрована у ключові бізнес-процеси і володіє унікальними даними. Такі компанії не будуть замінені Agent, навпаки — їхня цінність зросте.

Наприклад, Salesforce у лютому 2026 року повідомила, що річний recurring revenue Agentforce досяг 8 мільярдів доларів, зростання 169%; нараховано 2.4 мільярда «агентних» робочих одиниць, оброблено майже 20 трильйонів токенів; понад 29 тисяч клієнтів, зростання на 50% за квартал. Важливо, що злиття ARR між Agentforce і Data 360 перевищує 2.9 мільярда доларів, зростання понад 200%.

Марк Беніофф на фінансовій конференції сказав: «Ми перетворили Salesforce у операційну систему для Agentic Enterprise. Чим більше AI замінює роботу, тим ціннішою стає Salesforce».

Salesforce не замінений Agent, а навпаки — стала платформою для їх роботи. Її цінність — у бізнесових даних і процесах, які Agent не може обійти.

Генеральний директор ServiceNow Білл Макдермотт у лютому 2026 року заявив: «Ми не SaaS-компанія».

Він не заперечує, а навпаки — розділяє концепцію. Його логіка — SaaS — це спосіб доставки софту, а ServiceNow прагне стати платформою для оркестрування і виконання AI-агентів у бізнесі. AI може виявляти проблеми і давати рекомендації, але виконувати дії у системі має платформа, глибоко інтегрована у робочі процеси.

Workday 17 березня 2026 року презентувала «Sana» — чат-інструмент, що глибоко інтегрує HR і фінансові дані. Його суть — не замінити Workday AI, а годувати його даними.

Workday має тисячі компаній-клієнтів, їхні зарплати, результати, структура, бюджети — ці дані унікальні і глибокі, і їх не може швидко скопіювати будь-яка AI-стартап.

Отже, справжня захисна глибина — не у наявності даних, а у тому, що ці дані недоступні, не купуються і не створюються іншими.

Наступне десятиліття — хто буде збирати оренду

Кожна технологічна революція приносить найбільший прибуток не винахідникам нових технологій, а тим, хто приховано володіє дефіцитними факторами, що забезпечують виживання. У цьому швидкому розвитку AI, коли моделі стають все потужнішими, а Agent самі пишуть код і створюють інструменти, — логіка «перехід дефіцитних факторів» залишається єдиною.

Foundation Capital у лютому 2026 року прогнозує, що загальна ринкова вартість софтверної індустрії за наступне десятиліття зросте у 10 разів. Але це зростання не буде рівномірним — воно зосередиться у тих компаніях, що зможуть керувати епохою Agent.

Переможцями стануть ті, хто володіє унікальними даними, які Agent не може обійти.

Для сучасних стартапів і інвесторів — два сценарії: або створювати інструменти для Agent, або зайняти цю унікальну землю. Що ви зараз робите — маєте розуміти.

Не дивіться на руки Agent, дивіться на його шию.