SaaS не умер: почему удешевление ИИ увеличит рынок программного обеспечения, а не уничтожит его

Акции публичных SaaS-компаний потеряли 20% с начала 2025 года по середину мая — и впервые в истории программный сектор торгуется с дисконтом к среднему мультипликатору S&P 500. Рынок убеждён: ИИ обрушит стоимость разработки, а вместе с ней — и ценовую власть вендоров. Но именно здесь рынок, по мнению венчурного инвестора и управляющего партнёра Strattam Capital Брайана Морса, совершает классическую ошибку.

Морс, чья карьера включает инвестиции в дата-центры в эпоху краха доткомов и участие в росте Financial Engines до $169 млрд активов под управлением, утверждает: снижение стоимости производства никогда не означало сокращения потребления. Напротив — оно всегда открывало колоссальный скрытый спрос.

Парадокс Джевонса: чем эффективнее технология, тем больше её потребляют

В 1860-х годах британский экономист Уильям Стэнли Джевонс заметил парадоксальную закономерность. Общество ожидало, что более экономичные паровые двигатели замедлят расход угля. Джевонс доказал обратное: снижение стоимости угольной энергии на единицу работы резко увеличило совокупный спрос на уголь. Британия стала сжигать его быстрее, а не медленнее.

Тот же механизм сработал с дата-центрами. В 2001 году, в разгар краха доткомов, Морс рекомендовал своему фонду приобрести за $200 млн активы обанкротившейся дважды компании Exodus Communications — на пике стоившей $32 млрд — и объединить их с оператором Savvis. Аналитики тогда прогнозировали: рост плотности вычислений по закону Мура сделает дата-центры ненужными. IBM рекламировала замену целых серверных залов одним мэйнфреймом.

Прогноз не сбылся. Сегодня один стойка действительно обеспечивает вычислительную мощность 20 000 стоек образца 2005 года — но дата-центров не хватает катастрофически. Savvis был продан в 2010 году за $3,2 млрд. Эффективность не сократила рынок — она его создала заново.

Интеллектуальный труд: самый большой нераскрытый рынок в истории

Логика Джевонса напрямую применима к знаниевой экономике. По данным Gartner, совокупный рынок бизнес-ПО в США составляет около $0,5 трлн в год. При этом американские компании платят примерно $10 трлн в год своим 100 миллионам работников умственного труда — по данным Бюро статистики труда США. Иными словами, на программные инструменты сейчас тратится лишь около 5% от стоимости самих специалистов.

Причина такого соотношения проста: интеллектуальный труд всегда был дефицитным. Юристы, финансовые аналитики, стратеги и советники требуют многолетней подготовки, концентрируются в дорогих городах и стоят дорого. Именно поэтому доступ к ним исторически был привилегией крупного бизнеса и состоятельных частных лиц.

Морс иллюстрирует это кейсом Financial Engines — компании, которую в 1996 году основал нобелевский лауреат Билл Шарп. Идея состояла в том, чтобы предоставить персональные инвестиционные рекомендации любому владельцу пенсионного счёта 401(k). Поначалу сервис предлагал только советы — и ими воспользовались лишь 20% клиентов. Прорыв случился, когда компания предложила опцию «сделай за меня»: алгоритм сам управлял портфелем.

Одним из первых корпоративных клиентов стала сеть JCPenney. Десятки тысяч её сотрудников со средним возрастом 27 лет держали 40% пенсионных накоплений в наличных, ещё 40% — в акциях самой JCPenney (которая обанкротилась в 2020 году), и лишь 20% — в диверсифицированных инструментах. Автоматическое перераспределение в недорогие индексные фонды принесло этим людям ощутимую финансовую пользу. К моменту поглощения в 2018 году за $3 млрд Financial Engines управляла активами на $169 млрд.

По сути, это была ранняя версия агентного ИИ: клиент делегировал решение системе и платил за результат — около 50 базисных пунктов от активов под управлением. ИИ-агенты 2025 года работают по той же модели, только масштаб несопоставимо больше.

Что это значит для рынка и для белорусского IT

Если тезис Морса верен, то снижение стоимости разработки ПО на 90% благодаря ИИ — это не угроза SaaS-бизнесам, а возможность. Компании смогут продавать не инструменты для специалистов, а сами результаты интеллектуального труда: юридический анализ, финансовое планирование, маркетинговую стратегию — напрямую малому бизнесу и частным лицам, у которых никогда не было бюджета на таких специалистов.

Для белорусских IT-компаний и резидентов ПВТ этот сдвиг открывает конкретную нишу. Разработка вертикальных ИИ-агентов для узких профессиональных задач — бухгалтерия, комплаенс, кадровое делопроизводство — требует значительно меньше капитала, чем создание горизонтальных платформ, но позволяет продавать подписку на результат, а не на лицензию. Белорусские команды с экспертизой в fintech, legaltech и HR-автоматизации уже работают в этом направлении, и глобальный тренд им в помощь.

Главный вызов, который Морс формулирует честно: научиться управлять машинными работниками умственного труда так же надёжно, как человеческими. Это задача не меньшего масштаба, чем выстраивание корпоративных HR-процессов в XX веке. Но именно те компании, которые решат её первыми, и получат ценовую власть — ту самую, которую рынок сегодня считает утраченной навсегда.