Gdy wszyscy sprzedają akcje oprogramowania, HSBC mówi, że się mylisz

Napisane przez: Kosmiczna Fala Naruto, Głęboki Prąd TechFlow

W lutym 2026 roku rynek akcji technologicznych doświadcza systemowego załamania, które niektóre media określają jako "SaaSpokalipsa."

Cena akcji Salesforce spadła o prawie 40% od swojego szczytu w 2025 roku; akcje ServiceNow spadły o ponad 11% w ciągu jednego dnia po raporcie kwartalnym, po prostu dlatego, że zarząd wspomniał na konferencji, że "agenci AI komplikują widoczność wzrostu liczby miejsc"; Workday spadł o ponad 22%; cały indeks S&P 500 Software and Services stracił prawie 1 bilion dolarów wartości rynkowej w ciągu pierwszych sześciu tygodni 2026 roku.

Logika rynku jest prosta: Agenci AI są teraz w stanie zastąpić dużą liczbę operacji manualnych. Firmy wykorzystujące AI do realizacji zadań, które wcześniej wymagały 100 osób, naturalnie nie potrzebują już 100 miejsc na oprogramowanie. Model biznesowy SaaS oparty na liczbie miejsc uważa się za zakończony w swojej historycznej trajektorii.

Gdy ta panika handlowa ogarnęła branżę, Stephen Bersey, szef badań technologicznych w USA w HSBC, opublikował prowokacyjnie zatytułowany raport badawczy: "Oprogramowanie zje AI."

Jego główny argument można podsumować w jednym zdaniu: Panicja rynku to błędna ocena.

Raport kontrariański

"Rynek obawia się, że AI zastąpi oprogramowanie dla przedsiębiorstw, a ta obawa jest mylna."

Napisał na początku raportu. W jego opinii, AI nie wyeliminuje oprogramowania, ale zostanie przez nie wchłonięte, stając się warstwą zdolności wbudowaną w platformy oprogramowania dla przedsiębiorstw. Oprogramowanie nie jest wrogiem AI; oprogramowanie jest pojazdem, dzięki któremu AI dociera do rzeczywistego świata.

Ta logika przewraca cały narracyjny framework obecnego rynku. Lęk rynku to "AI zastępujące oprogramowanie", podczas gdy osąd Berseya to "oprogramowanie okiełzna AI."

Cytował analogię historyczną z ery internetu: gdy internet eksplodował, początkowa akumulacja wartości koncentrowała się w infrastrukturze fizycznej—serwerach, kablach światłowodowych, centrach danych. Duża ilość kapitału wpłynęła w infrastrukturę sprzętową, podczas gdy te zmagające się wczesne firmy internetowe ostatecznie stały się tymi, które wygrały długoterminową wartość. Oprogramowanie jest końcowym punktem wartości internetu.

Bersey wierzy, że ewolucja AI odtwarza ten sam scenariusz. Lata 2024 i 2025 to okres budowy infrastruktury—mocy obliczeniowej, modeli, integracji kodu—wszystko toruje drogę do eksplozji na warstwie oprogramowania. A 2026 rok to rok, w którym silnik naprawdę zapłonie.

"Oprogramowanie będzie głównym mechanizmem, dzięki któremu AI rozprzestrzeni się w największych przedsiębiorstwach na świecie." Wierzymy, że 2026 rok będzie rokiem, w którym zacznie się monetyzacja oprogramowania."

Dlaczego modele podstawowe nie mogą zastąpić oprogramowania dla przedsiębiorstw?

Najważniejszym argumentem w raporcie jest warstwowa analiza logiki, że "AI bezpośrednio zakłóci oprogramowanie."

Punkty widzenia krytyków wydają się przekonujące: duże modele językowe już potrafią pisać kod, kodowanie vibe (bezpośrednie generowanie użytecznego oprogramowania za pomocą opisów w naturalnym języku) zyskuje na znaczeniu, a firmy zajmujące się modelami AI podejmują coraz więcej prób na warstwie aplikacji. Dlaczego więc przedsiębiorstwa nadal potrzebują tradycyjnych systemów oprogramowania, takich jak Oracle, SAP i Salesforce, które są kosztowne?

Odpowiedź Berseya rozwija się na trzech poziomach.

Po pierwsze, modele podstawowe mają "wrodzone wady."

Raport wyraźnie stwierdza, że modele podstawowe "mają wady wewnętrzne" i nie mogą kompetentnie wykonać zadania "hurtowej wymiany" rdzeniowych platform w dużych przedsiębiorstwach. Dobrze radzą sobie w wąskich scenariuszach—generowanie obrazów, rozwój małych aplikacji, przetwarzanie tekstu—ale w przypadku platform rdzeniowych na poziomie przedsiębiorstwa o wysokiej wierności, to "nie jest realistyczne."

Fundamentalny powód leży w ograniczeniach danych treningowych. LLM są trenowane na publicznie dostępnych danych z internetu, podczas gdy wiedza architektoniczna, logika biznesowa i standardy operacyjne gromadzone przez systemy oprogramowania dla przedsiębiorstw przez dziesięciolecia—te rdzenne własności intelektualne nie są dostępne w publicznym internecie, co uniemożliwia AI naukę lub replikację. Fosa systemów Oracle i SAP nie może być dorównana przez pisanie kodu; buduje się ją z czasem i przez scenariusze biznesowe.

Po drugie, możliwości Vibe Coding są poważnie przeceniane.

Raport bezpośrednio wskazuje na fatalną słabość Vibe Coding: nakłada on cały ciężar projektowania na programistów. Mówisz do AI: "Chcę system, który może obsługiwać globalne łańcuchy dostaw", a AI może wygenerować kod, ale "jak zdefiniować architekturę tego systemu, jak obsługiwać wyjątki, jak zapewnić, że nie zawiedzie pod ekstremalnym obciążeniem" - te oceny wciąż wymagają ludzkiego wkładu.

Co więcej, Bersey zwraca uwagę, że główne firmy zajmujące się modelami AI "niemal nie mają doświadczenia w tworzeniu oprogramowania na poziomie przedsiębiorstw." Wchodzą w niezwykle złożone środowisko od podstaw. W przeciwieństwie do tego, oprogramowanie dla przedsiębiorstw ewoluowało przez dziesięciolecia, aby osiągnąć poziomy "niemal zerowych błędów, wysokiej wydajności i wysokiej niezawodności", co jest standardem, którego nowi gracze AI nie mogą osiągnąć w krótkim okresie.

Po trzecie, koszty przełączania dla przedsiębiorstw są prawdziwą barierą.

Nawet zakładając, że AI rzeczywiście może pisać kod o porównywalnej jakości, koszt wymiany systemów podstawowych dla przedsiębiorstw pozostaje niezwykle wysoki, w tym ryzyko przerwy w przychodach, utraty wydajności, problemy z kompatybilnością w różnych środowiskach IT oraz zaufanie zgromadzone w markach dostawców i możliwościach usługowych... to są prawdziwe koszty przełączania, które nie znikną tylko dlatego, że AI może pisać kod.

Oprogramowanie dla przedsiębiorstw wymaga udowodnionego 99,999% dostępności przez lata, działając bez błędów w różnych złożonych środowiskach IT. To zaufanie zdobywa się z czasem, a nie buduje z stosów kodu.

Kto będzie prawdziwymi beneficjentami monetyzacji AI?

Jeśli pierwsza połowa raportu to argument defensywny, druga połowa to strategia ofensywna.

Kluczowa ocena Berseya brzmi: największa część łańcucha wartości AI ostatecznie trafi do warstwy oprogramowania, a nie do warstw sprzętowych i chipowych.

"Wierzymy, że AI jest głównym źródłem tworzenia wartości w stosie oprogramowania, a największa część długoterminowej wartości będzie należała do oprogramowania, a nie do sprzętu."

Zwraca również uwagę, że niedobór sprzętu, braki GPU, ograniczenia mocy i wąskie gardła w centrach danych będą się utrzymywać w nadchodzących latach. Ten niedobór wzmacnia strategiczną pozycję platform oprogramowania: tylko platformy oprogramowania mogą przekształcać możliwości AI w skalowalną i powtarzalną wartość biznesową.

Jeśli chodzi o konkretny środek monetyzacji, raport wskazuje na agentów AI.

Bersey przewiduje, że w 2026 roku zobaczymy masowe wdrożenie agentów AI zorientowanych na zadania, wbudowanych w przepływy pracy w firmach z listy Fortune 2000 i MŚP. Jednak jego jakościowa ocena agentów jest wyraźnie różna od głównego nurtu narracji na rynku; nie postrzega agentów jako zakłócających zastępujących oprogramowanie, ale wierzy, że muszą działać w ramach parametrów i uprawnień zdefiniowanych przez oprogramowanie. To właśnie ten "ograniczony agent" może spełnić potrzeby przedsiębiorstw w zakresie zarządzania ryzykiem AI.

Innymi słowy, przedsiębiorstwa nie potrzebują wszechmocnej, działającej bez ograniczeń sztucznej inteligencji; potrzebują AI, którą można zarządzać, audytować i która działa w ramach zgodności. To jest coś, co mogą osiągnąć tylko agenci głęboko osadzeni w systemach oprogramowania przedsiębiorstw.

"Oprogramowanie jest kluczowym sposobem, w jaki przedsiębiorstwa mogą korzystać z AI w kontrolowany sposób." To jest najważniejsza ocena w całym raporcie.

Jednocześnie raport przewiduje, że zapotrzebowanie na wnioskowanie stopniowo przewyższy zapotrzebowanie na szkolenie, stając się głównym czynnikiem wzrostu zużycia mocy obliczeniowej. Oznacza to, że w miarę jak agenci stają się coraz bardziej powszechni, zużycie mocy obliczeniowej nie zmniejszy się, ale będzie nadal rosło, wspierając cały ekosystem oprogramowania i infrastruktury.

Okazja czy pułapka?

Kiedy raport został opublikowany, ogólna wycena sektora oprogramowania już spadła do historycznych minimów. Ocena Berseya brzmi: niskie wyceny w połączeniu z nadchodzącym rokiem monetyzacji stanowią okazję do wejścia, a nie sygnał do wyjścia.

"Wyceny oprogramowania są na historycznych minimach, mimo że branża stoi na progu ogromnej ekspansji."

Jeśli chodzi o konkretne rekomendacje, logika HSBC jest jasna: te firmy zajmujące się oprogramowaniem, które ustanowiły głębokie bariery danych, posiadają zdolność do osadzania agentów AI i nie polegają wyłącznie na modelach rozliczeniowych opartych na liczbie pracowników, będą największymi beneficjentami tej fali monetyzacji AI. Lista rekomendacji kupna obejmuje Oracle, Microsoft, Salesforce, ServiceNow, Palantir, CrowdStrike, Alphabet itd., obejmując prawie wszystkich kluczowych graczy w oprogramowaniu dla przedsiębiorstw.

Warto zauważyć, że HSBC również obniżyło oceny IBM i Asany oraz wymieniło Palo Alto Networks jako "niedoważone." Nie wszystkie firmy zajmujące się oprogramowaniem mogą bezpiecznie poradzić sobie z tym wyzwaniem; klucz leży w tym, czy mogą stać się infrastrukturą dla agentów AI, a nie być pomijane przez agentów jako jedynie ludzkie interfejsy.

Raport Berseya jest logicznie rygorystyczny, na czas, a jego kontrowersyjna postawa sama w sobie ma silny efekt wirusowy.

Jednak jest jedno pytanie, na które raport nie odpowiada bezpośrednio: jeśli agenci AI mogą rzeczywiście działać efektywnie w ramach oprogramowania dla przedsiębiorstw, czy zapotrzebowanie na "miejsca" w oprogramowaniu cicho się zmniejszy? Wartość oprogramowania jako nośnika dla AI może się utrzymać, ale czy model biznesowy "rozliczania na głowę" może utrzymać obecne wyceny, pozostaje otwartym pytaniem.

Czy oprogramowanie będzie konsumować AI, czy AI będzie konsumować oprogramowanie? Ta debata znajdzie nowe dowody w każdym raporcie finansowym z 2026 roku.