AI Agent піднімає теорію про кінець SaaS, але дефіцит вже перемістився до власних даних та бізнес-контексту, тому володарі даних стануть орендарями наступного десятиліття.
Після того, як AI Agent став популярним, багато людей почали писати некрологи для SaaS. Але я вважаю, що це ще не час.
Інвестори дійсно дуже тривожаться. На початку 2026 року паніка щодо кінця SaaS охопила всю технологічну сферу. Наприкінці січня Anthropic лише випустила оновлення, яке дозволяє Claude викликати розширення додатків, і ринкова капіталізація сектору програмного забезпечення в США за три тижні зникла на сотні мільярдів доларів.
Логіка їхньої паніки проста. Вони вважають, що оскільки AI вже може сам писати код, знаходити вразливості та навіть динамічно генерувати інструменти, то вартість написання коду наближається до нуля. Як тільки Agent зможе в будь-який час створювати для бізнесу різноманітні інструменти на замовлення, ті програмні компанії, які отримують прибуток щомісяця, втратять свої укріплені позиції.
Тож, від CrowdStrike до IBM, від Salesforce до ServiceNow, незважаючи на блискучі звіти, всі переживають жорстокі розпродажі.
Водночас безліч стартапів у сфері AI намагаються залучити VC, заявляючи про намір стати «проміжним шаром епохи Agent» та «стартапами для Agent».
Вони всі ставлять на одну річ: створення інструментів - це найпривабливіший бізнес цього часу.
Але якщо ми відволіктись від цих PPT і подивимося на реальні аспекти функціонування бізнесу, то виявимо, що все зовсім не так.
Програмне забезпечення ніколи не продавалося за кодом
В економіці є класична і повторно перевірена теорія, що називається «переміщення дефіциту факторів». Кожна революція продуктивності робить якийсь спочатку дефіцитний фактор надмірним, в той же час перетворюючи інший, спочатку проігнорований фактор, на надзвичайно дефіцитний, і багатство концентрується на останньому.
Перед промисловою революцією робоча сила була дефіцитом; парова машина зробила механічну працю надмірною, і дефіцит перемістився до капіталу та фабрик, отже, фабриканти стали найбагатшими людьми тих часів.
Інтернет-революція знизила вартість розповсюдження інформації до нуля, і дефіцит перемістився до «уваги» користувачів, отже, трафік став великим бізнесом.
Сьогодні революція AI робить здатність до написання коду та створення інструментів надзвичайно надлишковою. У епоху Agent, де код вже не є дефіцитом, куди ж перемістився дефіцит?
Насправді, за десятиліття розвитку програмного забезпечення, код ніколи не був справжнім укріпленням.
Кожен рядок коду системи Linux є безкоштовним, але це не завадило Red Hat бути купленим IBM за 34 мільярди доларів; MySQL безкоштовний, але Oracle, купивши його, все ще може продати дорогі контрактні послуги. Код PostgreSQL може бути завантажений будь-ким, але служба бази даних Aurora від AWS щороку все ще отримує десятки мільярдів доларів від корпоративних клієнтів.
Код став безкоштовним, бізнес продовжує існувати, і навіть непогано.
Найважливішими насправді є три речі: закріплені бізнес-процеси, накопичені з роками дані клієнтів і, як наслідок, надзвичайно високі витрати на перехід.
Коли ви купуєте Salesforce, ви не купуєте вихідний код тієї CRM-системи, а купуєте понад 50 трильйонів записів клієнтів, якими вона керує, а також досвід у тому, як з’єднати разом продажі, обслуговування клієнтів, маркетинг та інші етапи. Ці дані не є просто рядками холодного коду, а є живою історією компанії.
Компанія, яка користується Salesforce протягом десяти років, має всі комунікаційні записи з клієнтами, історію кожної транзакції, кожну точку супроводу можливостей продажу, вже записані там. Вам потрібно не просто змінити програмне забезпечення, а фактично перенести всю пам’ять компанії. Ось чому Salesforce все ще може звітувати про річний дохід у 41 мільярд доларів і поставити мету на 2030 рік у 63 мільярди доларів.
Джерело зображення: Backlinko
Повертаючись до структури переміщення дефіциту факторів. Оскільки Agent може самостійно створювати інструменти, а вартість написання коду стала нульовою, то яким є найдефіцитніший фактор у сцені корпоративних послуг?
Що душить Agent
Те, що дійсно душить Agent, не те, що у нього немає рук, а те, що у нього немає «контексту» в голові.
Супер Agent, що має всі інструменти, подібний до високопродуктивного соковижималки. Він обертається дуже швидко, леза гострі, але якщо ніхто не кинув фруктів, він точно не зможе зробити вам сік.
McKinsey у своєму річному звіті зазначає, що 88% компаній використовують AI, але лише 23% насправді реалізували масштабування системи Agent у певному етапі підприємства. Те, що їх стримує, насправді не те, що великі моделі недостатньо розумні, а те, що структура даних компанії не готова.
Президент SAP з даних та аналітики Ірфан Хан у інтерв’ю MIT Technology Review зазначив: «Компанії не можуть просто викинути всю свою бухгалтерську систему і замінити її на Agent, тому що Agent нічого не зможе зробити без бізнес-контексту».
Тут під бізнес-контекстом мається на увазі: де проходить фінансова межа цієї компанії, які регуляторні вимоги в цій галузі, які уподобання та історія цього клієнта за останні десять років, умови платежів та записи про невиконання цього постачальника, історія продуктивності та шлях підвищення цього співробітника… Ці дані не є у відкритому доступі в Інтернеті, їх не можна отримати за допомогою веб-скрапінгу, і AI не може передбачити їх за допомогою тексту.
Партнер Foundation Capital Ашух Гарг також дотримується такої самої точки зору. Він говорить, що Agent потребує не лише даних, а й «контекстної графіки», яка може захопити не лише те, що робить компанія, а й зафіксувати, як компанія мислить. Таке можна отримати лише з реальної бізнес-діяльності, і його не можна створити з нічого.
У цій логіці дефіцит вже перемістився з «здатності створювати інструменти» до «володіння незамінними даними бізнес-контексту».
Оскільки Agent не може сам вичавити сік, то хто ж насправді тримає ці фрукти?
Епоха золотих орендарів даних
Відповідь вказує на тих, кого раніше вважали під загрозою з боку AI.
23 лютого 2026 року Bloomberg випустила інтерфейс Agentic AI під назвою «ASKB». Bloomberg Terminal - це одне з найпредставницькіших програмних рішень у галузі. Хоча в усьому світі тільки 325 тисяч підписників, але кожен обліковий запис коштує 32 тисячі доларів на рік, що означає, що Bloomberg щорічно отримує понад 10 мільярдів доларів доходу від цих 325 тисяч облікових записів, що становить понад 85% всього доходу Bloomberg LP.
Джерело зображення: Bloomberg
Для індустрії, де «чим більше користувачів, тим краще», це насправді є нелогічним; Bloomberg побудував міцну бізнес-фортецю завдяки надзвичайно обмеженій кількості платних користувачів.
Єдина причина, чому це стало можливим, полягає в тому, що Bloomberg володіє найповнішими, найсвоєчаснішими та найглибоко структурованими фінансовими даними у світі. Ці дані є результатом десятиліть безперервних інвестицій, включаючи миттєві котирування, історичні файли, новинні матеріали, аналітичні звіти, фінансові дані компаній… Жодна організація, яка прагне приймати серйозні рішення у фінансовій галузі, не може обійтися без використання цього.
Для нововведеного ASKB AI є двигуном, а унікальні дані Bloomberg - єдиним паливом. Будь-який Agent, який прагне діяти у фінансовій індустрії, не може просто так вигадати ці дані, він може лише підключитися до інтерфейсу Bloomberg.
WatersTechnology зробила дуже вдалий коментар: розгортання Agentic Bloomberg показує, «як ті, хто володіє даними, можуть перетворити AI на свою банкомат».
Ця логіка діє в усіх вертикальних галузях. Veeva володіє глобальними даними про відповідність та розробку у фармацевтичній індустрії, будь-який Agent фармацевтичної компанії, що обробляє клінічні випробування або регуляторні документи, повинен звертатися до цих даних; Epic володіє медичними записами понад 250 мільйонів пацієнтів у США, кожна діагностична рекомендація медичного Agent потребує цих реальних медичних даних як основи; LexisNexis монополізує величезні юридичні документи, а юридичні Agent, що здійснюють пошук випадків і аналіз відповідності, не можуть обійти його.
Ці дані — це кристалізація десятиліть бізнес-діяльності у реальному світі, це накопичення часу, це історія, яку неможливо відтворити. Це також остаточне втілення «переміщення дефіциту факторів»: коли всі мають доступ до найкращих AI-двигунів, справжній результат визначається тим, чи зможете ви знайти свою унікальну нафтову свердловину.
Раніше ці підписні послуги з даними продавалися людським аналітикам. Велика організація може потребувати придбати 100 облікових записів Bloomberg Terminal. Але в майбутньому, коли машини стають споживачами даних, одна організація може експлуатувати тисячі Agent, які за мілісекунди будуть активно звертатися до цих спеціалізованих інтерфейсів даних.
Це стрибок у масштабах. Людські аналітики можуть обробляти обмежену кількість запитів за день, але частота запитів Agent може бути значно вищою. Попит на постійні, миттєві, високоякісні дані зросте в експоненційному масштабі. Бізнес-логіка підписки не тільки не буде знищена, але й буде безмежно посилена ненаситним апетитом машин.
Код став нульовим, дані починають приносити дохід.
Але чи означає це, що всі компанії SaaS та даних можуть спати спокійно?
Не всі SaaS мають цю карту
Якщо ви сприймете цю статтю як безроздільну ода SaaS-індустрії, ви будете глибоко помилятися. AI приносить SaaS жорстке розділення.
TechCrunch на початку березня 2026 року провела інтерв’ю з кількома провідними VC, запитуючи їх, в що вони зараз не хочуть інвестувати.
Інвестори з Силіконової долини вже голосують ногами. Прості пакети робочих процесів, універсальні горизонтальні інструменти, легкі інструменти для управління проектами - ці історії, які раніше могли підтримати один раунд фінансування, тепер мають спільну долю: їх просто відкидають. Причина дуже проста, оскільки ці Agent можуть робити це без зусиль. Програмні компанії, які не мають ексклюзивних даних, швидко втрачають свої шанси на вплив у світі капіталу.
Ця оцінка розділяє світ SaaS на дві половини.
Одна половина - це ті, які просто надають тонкі інструментальні продукти, накладаючи відкриті дані на привабливий інтерфейс або просто оптимізуючи певний процес. У цій категорії продуктів укріплення, по суті, базується на звичках користувачів та їх прихильності до інтерфейсу.
Але, як зазначає Джейк Сапер з Emergence Capital: «Раніше звикання людей до вашого програмного забезпечення було потужним укріпленням. Але якщо Agent робить цю роботу, кому взагалі цікаво, як працює людський робочий процес?»
Ці SaaS дійсно піддаються великій загрозі. Інструменти GTM є типовим прикладом. Gainsight, Zendesk, Outreach, Clari, Gong займають відповідні функції в управлінні клієнтами, обслуговуванні клієнтів, продажах, прогнозуванні доходів, аналізі дзвінків - кожен з яких вимагає окремого бюджету, окремої роботи, окремої інтеграції. Компанії, що є рідними для AI, тепер можуть за допомогою одного Agent з’єднати всі ці етапи, що значно зменшує цінність цих окремих інструментів.
А інша половина SaaS глибоко інтегрована в основні бізнес-процеси компанії, володіючи незамінними спеціалізованими даними. Ці компанії не тільки не будуть замінені Agent, а навпаки, стануть ще ціннішими завдяки їх існуванню.
Наприклад, у лютому 2026 року звіт Salesforce показав, що річний регулярний дохід Agentforce досяг 800 мільйонів доларів, зріс на 169% в річному численні; було доставлено 2,4 мільярда «Agentic робочих одиниць», оброблено майже 20 трильйонів токенів; підписано понад 29 000 клієнтів Agentforce, зростання на 50% в квартальному численні. Що ще важливіше, ARR Agentforce та Data 360 перевищили 2,9 мільярда доларів, зростання більше ніж на 200%.
Марс Беніофф у телефонній конференції з приводу звіту сказав: «Ми вже перетворили Salesforce на операційну систему Agentic Enterprise. Чим більше AI може замінити роботу, тим ціннішим стає Salesforce».
Salesforce не лише не була замінена Agent, а ще й стала грунтом для роботи Agent. Її цінність походить від тих даних бізнесу та процесів, які Agent не можуть обійти.
Генеральний директор ServiceNow Білл Макдермот у лютому 2026 року публічно оголосив: «Ми не є компанією SaaS».
Джерело зображення: Business Insider
Він не заперечує себе, а активно відокремлюється. Його логіка полягає в тому, що SaaS - це концепція про «метод доставки програмного забезпечення», а тим, чим ServiceNow прагне стати, є рівень організації та виконання AI Agent, AI може виявляти проблеми, давати рекомендації, але справжні дії у корпоративних системах має виконувати ServiceNow, який глибоко інтегрований у робочі процеси.
Workday, у свою чергу, 17 березня 2026 року представила «Sana», пакет розмовного AI, який глибоко інтегрує дані з HR і фінансів. Основна логіка цього продукту не полягає в заміні Workday за допомогою AI, а в тому, щоб підживлювати AI даними Workday.
Workday володіє даними про заробітну плату, продуктивність, організаційну структуру, фінансовий бюджет тисяч компаній; глибина та унікальність цих даних недоступні для жодної AI-орієнтованої стартап-компанії в короткостроковій перспективі.
Отже, справжнє укріплення полягає не в тому, чи є у вас дані, а в тому, чи є дані, які ви маєте, недоступними, не купленими та не створеними іншими.
Наступні десять років, хто буде отримувати дохід
Кожна технічна революція часто приносить найбільший прибуток не винахідникам революційних технологій, а тим, хто тихо контролює дефіцитні фактори, на яких ці нові технології покладаються для свого існування. У цю епоху стрімкого розвитку AI, можливості великих моделей стають все сильнішими, а здатність Agent самостійно писати код та створювати інструменти стає все більш поширеною.
Коли ці здібності, що раніше вважалися чорним мистецтвом, стають інфраструктурою, логіка «переміщення дефіциту факторів» залишає лише один висновок: ті, хто намагаються створити інструменти для Agent, з великою ймовірністю не стануть переможцями цієї епохи.
Foundation Capital у своєму аналізі в лютому 2026 року стверджує, що загальна ринкова вартість програмної індустрії розшириться в десять разів у найближчі десять років. Але це зростання не буде рівномірно розподілене між усіма програмними компаніями; воно буде зосереджене на тих, хто насправді зможе керувати епохою Agent.
Справжні переможці — це ті, хто володіє даними, які Agent не можуть обійти.
Для сьогоднішніх підприємців та інвесторів є лише дві можливості: одна — намагатися створити лопати для Agent, а інша — спочатку зайняти цю землю. Ви повинні знати, чим ви займаєтеся.
Не дивіться на руки Agent, а намагайтеся зловити його за шию.
- Ця стаття публікується з дозволу: 《BlockBeats》
- Оригінальна назва статті: 《AI Agent не вбиває SaaS》
- Автор оригіналу: Sleepy.md, Дослідження Beating
