Агент ИИ не может убить SaaS

Статья | Sleepy.md

После того, как Агент ИИ стал популярным, многие уже начали писать некрологи для SaaS. Но я думаю, что для этого еще слишком рано.

Инвесторы действительно в панике. В начале 2026 года паника по поводу Судного дня SaaS охватила всю технологическую индустрию. К концу января, сразу после того, как Anthropic выпустила обновление функции, позволившее Claude вызывать плагины, рыночная капитализация американского программного сектора испарилась на сотни миллиардов долларов в течение следующих трех недель.

Логика их паники проста. Они считают, что поскольку ИИ уже может самостоятельно писать код, находить уязвимости и даже динамически генерировать инструменты, стоимость написания кода стремительно приближается к нулю. Как только Агент сможет создавать все виды настраиваемых инструментов для бизнеса в любое время и в любом месте, компании, занимающиеся программным обеспечением, которые взимают ежемесячную арендную плату, естественно, увидят, как исчезают их завоеванные с таким трудом преимущества.

Так что, от CrowdStrike до IBM, от Salesforce до ServiceNow, независимо от того, насколько яркими являются их финансовые отчеты, все они испытывают жестокие распродажи.

В то же время бесчисленное количество предпринимателей в области ИИ держат в руках свои бизнес-планы, говоря венчурным компаниям, что они хотят «построить промежуточное ПО эпохи Агента» и «запустить бизнес для Агента».

Все они делают ставку на одно: создание инструментов - это самый привлекательный бизнес этой эпохи.

Но если мы оторвем взгляд от этих слайдов PowerPoint и посмотрим на реальные аспекты работы предприятий, мы обнаружим, что на самом деле это не так.

Продажа программного обеспечения никогда не была связана с кодом

В экономике существует классическая и неоднократно проверенная теория под названием «перенос дефицита факторов». Каждая революция в области производительности делает ранее дефицитный фактор обильным, в то же время делая другой ранее игнорируемый фактор крайне дефицитным, что приводит к концентрации богатства на последнем.

До промышленной революции труд был дефицитным; паровая машина сделала механический труд обильным, и дефицит перешел к капиталу и фабрикам, сделав владельцев фабрик самыми богатыми людьми того времени.

Интернет-революция сделала стоимость распространения информации нулевой, и дефицит перешел к «вниманию» пользователей, сделав трафик крупным бизнесом.

Сегодня революция в области ИИ делает способность писать код и создавать инструменты чрезвычайно распространенной. В эпоху агентов, когда код больше не является дефицитным, куда переместился дефицит?

На самом деле, за десятилетия развития в индустрии программного обеспечения сам код никогда не был настоящим препятствием.

Каждая строка кода в системе Linux бесплатна, но это не помешало Red Hat быть приобретенной IBM за огромную сумму в 34 миллиарда долларов; MySQL бесплатна, но Oracle приобрела ее и все еще умудряется продавать дорогие сервисные контракты. Любой может скачать код PostgreSQL, но сервис баз данных Aurora от AWS все еще умудряется зарабатывать миллиарды долларов у корпоративных клиентов каждый год.

Код свободен, но бизнес все еще существует и процветает.

На самом деле важно три вещи: устоявшиеся бизнес-процессы, многолетние накопленные данные о клиентах и высокие издержки на смену поставщика, которые отсюда вытекают.

Покупая Salesforce, вы не покупаете исходный код этой CRM-системы; вы покупаете доступ к более чем 50 триллионам записей о клиентах предприятий, управляемых ею, а также к бесперебойному процессу интеграции продаж, обслуживания клиентов, маркетинга и других аспектов. Эти данные — это не просто строки холодного кода; это живое время и история компании.

Компания, которая использует Salesforce в течение десяти лет, имеет в своем распоряжении каждую запись общения, всю историю транзакций, каждую точку последующей работы с каждой возможностью продаж. Переход на новое решение — это не просто смена программного обеспечения; это все равно что перенести всю память компании. Вот почему Salesforce по-прежнему может генерировать годовой доход в размере 41 миллиарда долларов и стремится к 63 миллиардам к 2030 году.

Давайте вернемся к концепции изменения дефицита. Поскольку Агент может создавать инструменты самостоятельно, а стоимость программирования снизилась до нуля, что же на самом деле является самым дефицитным элементом в сценарии корпоративного обслуживания?

Удушение Агента

То, что действительно тормозит Агента, - это не отсутствие у него рук, а отсутствие «контекста» в его мозге.

Супер-Агент со всеми инструментами похож на высокопроизводительный соковыжималка. Он быстро вращается, лезвия острые, но если никто не кладет в него фрукты, он точно не выдаст вам стакан сока.

В своем ежегодном отчете McKinsey указала, что 88% предприятий используют ИИ, но только 23% действительно достигли масштабируемого развертывания систем Агента в какой-то части предприятия. То, что сдерживает их, - это не отсутствие интеллекта в больших моделях, а то, что архитектура данных предприятия не готова.

В интервью MIT Technology Review президент SAP по данным и аналитике Ирфан Хан отметил: «Бизнесу нельзя просто отбросить всю свою систему учета и заменить ее агентом, потому что агент не может ничего сделать без бизнес-контекста».

Здесь «бизнес-контекст» означает: где эта компания проводит черту в отношении финансового соответствия, какие нормативные требования существуют в этой отрасли, предпочтения и история этого клиента за последнее десятилетие, условия оплаты и данные по умолчанию этого поставщика, история работы и карьера этого сотрудника... Эти данные нигде не доступны в интернете и не могут быть получены с помощью веб-скрапинга, а ИИ не может сгенерировать их с помощью текстового предсказания.

Ашу Гарг, партнер в Foundation Capital, разделяет эту точку зрения. Он сказал, что агенту нужны не просто данные, а «граф контекста», уровень рассуждений, который может захватить не только то, что предприятие сделало, но и то, как предприятие думает. Такой подход может быть разработан только на основе реальных бизнес-операций и не может быть создан из ничего.

Следуя этой логике, дефицит переместился с «способности создавать инструменты» на «обладание незаменимыми данными бизнес-контекста».

Поскольку агент даже не может сам выжать стакан сока, то кто же держит фрукты?

Золотой век арендодателей данных

Ответ указывает на тех стариков, которых когда-то считали жертвами ИИ.

23 февраля 2026 года Bloomberg представил интерфейс Agentic AI под названием "ASKB". Терминал Bloomberg - одно из самых знаковых явлений в индустрии программного обеспечения. Хотя в мире насчитывается всего 325 000 абонентов, с каждого из которых взимается 32 000 долларов в год, это означает, что Bloomberg собирает более 10 миллиардов долларов дохода в год только с этих 325 000 аккаунтов, что составляет более 85% общего дохода Bloomberg LP.

Для интернет-индустрии, которая обычно следует принципу "чем больше пользователей, тем лучше", это на самом деле противоречит интуиции; Bloomberg создал мощную бизнес-крепость, полагаясь на небольшое количество платящих пользователей.

Существует только одна причина, по которой это возможно: Bloomberg обладает наиболее полными, актуальными и глубокими структурированными финансовыми данными в мире. Эти данные являются результатом десятилетий непрерывных инвестиций, включая котировки в реальном времени, исторические архивы, новостные корпуса, аналитические отчеты, финансовые данные компаний... Любому учреждению, желающему принимать серьезные решения в финансовой сфере, не удастся обойтись без использования этих данных.

Для недавно запущенного ASKB движущей силой является ИИ, а единственным топливом — проприетарные данные Bloomberg. Любой агент, стремящийся добиться успеха в финансовой сфере, не может просто взять и сгенерировать эти данные из ничего; он должен послушно обращаться к API Bloomberg.

WatersTechnology сделал очень проницательное замечание: Макет Agentic от Bloomberg демонстрирует, как "те, кто обладает данными, превратили ИИ в свой личный банкомат".

Эта логика применима к различным вертикалям. Veeva хранит данные о соблюдении нормативных требований и исследованиях и разработках для мировой фармацевтической промышленности; любой агент фармацевтической компании, занимающийся клиническими испытаниями или подачей документов в регулирующие органы, должен получить доступ к этим данным. Epic хранит медицинские записи более 250 миллионов пациентов в США; каждое диагностическое предложение, сделанное агентом здравоохранения, требует этих подлинных медицинских записей в качестве основы. LexisNexis монополизирует огромные архивы юридических документов; юридические агенты, проводящие поиск дел и анализ соответствия, не могут обойти это.

Эти данные являются результатом десятилетий бизнес-операций в реальном мире, отложением времени и историей, которую нельзя повторить. Это также конечное проявление "передачи дефицита": когда у всех есть первоклассные ИИ-движки, истинным определяющим фактором успеха является то, можете ли вы найти то месторождение нефти, которое принадлежит исключительно вам.

В прошлом эти услуги по предоставлению данных на основе подписки продавались человеческим аналитикам. Крупному учреждению может потребоваться приобрести 100 аккаунтов терминала Bloomberg. Однако в будущем, когда машины станут потребителями данных, это может быть учреждение, управляющее десятками тысяч агентов, которые в панике вызывают эти проприетарные интерфейсы данных за миллисекунды.

Это скачок в масштабе. Количество запросов, которые может обрабатывать человеческий аналитик в день, ограничено, но частота вызовов агента может значительно превысить частоту вызовов человека. Спрос на непрерывные, в реальном времени, высококачественные данные будет испытывать экспоненциальный рост. Логика подписки не была пересмотрена; вместо этого она была бесконечно увеличена неутолимой жаждой машин.

Код возвращается к нулю, а данные начинают собирать ренту.

Однако, означает ли это, что все SaaS и компании, работающие с данными, могут расслабиться?

Не все SaaS обладают этой картой

Если эта статья воспринимается как неоправданно оптимистичная в отношении индустрии SaaS, то это будет серьезной ошибкой. То, что ИИ принес в SaaS, - это безжалостный большой разрыв.

В начале марта 2026 года TechCrunch провел интервью с несколькими ведущими венчурными капиталистами, чтобы спросить их, в что бы они меньше всего хотели инвестировать прямо сейчас.

Венчурные капиталисты в Силиконовой долине уже сделали свой выбор. Простое инкапсулирование рабочего процесса, горизонтально применимые инструменты в любой отрасли, легкое управление проектами — эти истории, которые раньше были достаточны для получения финансирования, теперь все разделяют одну и ту же судьбу: прямой пропуск. Причина проста: это задачи, с которыми агенты теперь могут справиться без усилий. Программные компании без эксклюзивных данных быстро теряют право на участие в капитальном споте.

Эта оценка фактически разделила мир SaaS пополам.

Одна половина состоит из тех, кто предлагает только тонко упакованные продукты типа инструментов, упаковывая общедоступные данные в приятный интерфейс или просто оптимизируя конкретный одномоментный операционный поток в SaaS. Ровв для этих продуктов в основном заключается в привычках пользователей и прилипчивости интерфейса.

Однако, как говорит Джейк Сапер из Emergence Capital: «Раньше привыкание людей к вашему программному обеспечению было мощным барьером. Но если теперь эту работу выполняют агенты, кому нужны рабочие процессы людей?»

Такие продукты SaaS действительно сталкиваются с серьезными угрозами. Набор инструментов GTM является типичным примером. Такие компании, как Gainsight, Zendesk, Outreach, Clari, Gong, занимаются смежными функциями, такими как успех клиента, поддержка клиентов, продажи, прогнозирование доходов, анализ звонков, каждая из которых требует отдельных бюджетов, отдельных операций и отдельных интеграций. Теперь компании, разрабатывающие собственные ИИ-решения, могут использовать одного агента для подключения всех этих аспектов, что значительно снижает ценность существования этих точечных решений.

С другой стороны, другая половина SaaS глубоко интегрируется в основные бизнес-процессы предприятий, храня не заменимые проприетарные данные. Эти компании не только будут заменены агентами, но и станут более ценными благодаря присутствию агентов.

Возьмем, к примеру, Salesforce. В феврале 2026 года финансовый отчет Salesforce показал, что годовой рекуррентный доход Agentforce достиг 800 миллионов долларов, что на 169% больше, чем в предыдущем году; они выпустили в общей сложности 24 миллиарда "рабочих единиц Agentic", обработав почти 200 триллионов токенов; подписали контракты с более чем 29 000 клиентами Agentforce, с квартальным темпом роста в 50%. Что еще более важно, объединенный годовой доход Agentforce и Data 360 превысил 2,9 миллиарда долларов, с темпом роста более 200% в годовом исчислении.

Марк Бениофф сказал в ходе конференц-звонка по результатам квартала: «Мы превратили Salesforce в операционную систему Agentic Enterprise. Чем больше работы может заменить ИИ, тем ценнее становится Salesforce».

Вместо того чтобы быть замененной агентами, Salesforce стала средой, в которой работают агенты. Ее ценность заключается именно в бизнес-данных и контексте процессов, которые агенты не могут обойти.

Генеральный директор ServiceNow Билл Макдермотт публично заявил в феврале 2026 года: «Мы не являемся компанией SaaS».

Он не отрицает того, чем является ServiceNow, а скорее проактивно определяет ее границы. Его аргумент заключается в том, что SaaS - это концепция, связанная с "методом доставки программного обеспечения", в то время как ServiceNow стремится стать слоем оркестрации и выполнения корпоративных ИИ-агентов. Хотя ИИ может выявлять проблемы и предоставлять рекомендации, именно ServiceNow, глубоко интегрированная в рабочие процессы, выполняет действия в корпоративных системах.

17 марта 2026 года Workday выпустила «Sana», набор инструментов с разговорным ИИ, который глубоко интегрирует данные по HR и финансам. Основная идея этого продукта не в том, чтобы заменить Workday ИИ, а в том, чтобы накормить ИИ данными Workday.

Workday хранит данные о компенсациях, производительности, организационной структуре и финансовом бюджете тысяч предприятий. Глубина и уникальность этих данных — то, что ни один стартап, ориентированный на ИИ, не сможет воспроизвести в краткосрочной перспективе.

Поэтому реальная преграда — это не наличие данных, а то, что данные, которыми вы обладаете, недоступны, не могут быть куплены и не могут быть имитированы.

Следующее десятилетие: Кто собирает арендную плату

В каждой технологической революции те, кто в конечном итоге получает наибольшую прибыль, обычно не являются изобретателями прорывной новой технологии, а теми, кто спокойно контролирует дефицитные элементы, на которых основана новая технология. В эту эпоху быстрого развития ИИ возможности больших моделей станут сильнее, а способность Агентов кодировать и создавать инструменты станет более распространенной.

Когда эти когда-то считавшиеся передовыми возможности станут инфраструктурой, логика "передачи дефицитности элементов" приводит к одному выводу: те, кто усердно создают инструменты для Агентов, вряд ли станут окончательными победителями этой эпохи.

В своем анализе за февраль 2026 года Foundation Capital заявила, что общая рыночная стоимость индустрии программного обеспечения должна вырасти в десять раз в течение следующего десятилетия. Однако этот десятикратный рост не будет равномерно распределен среди всех программных компаний; он будет в значительной степени сосредоточен на тех игроках, которые действительно могут использовать эпоху агентов.

Настоящими победителями являются те, кто владеет данными, которые агенты не могут обойти.

Для сегодняшних предпринимателей и инвесторов в эту эпоху существует только две судьбы: либо отчаянно строить кирков для агента, либо первыми заявлять права на землю. Вы должны знать, что вы делаете прямо сейчас.

Не сосредотачивайтесь на руке агента; нацельтесь на горло агента.