Почему ИИ способен создать больше компаний, чем разрушить

В первом квартале 2026 года инвесторы вложили в стартапы по всему миру рекордные $300 млрд — больше, чем за любые три месяца в истории венчурного капитала. Звучит как триумф отрасли. Но если посмотреть внутрь цифры, картина окажется совершенно иной.

Две трети всей суммы, $188 млрд, достались четырём компаниям: OpenAI привлекла $122 млрд, Anthropic — $30 млрд, xAI Илона Маска — $20 млрд, разработчик беспилотных автомобилей Waymo — $16 млрд. Оставшиеся тысячи стартапов по всему миру поделили между собой то, что осталось.

Что такое SaaS и почему его «хоронят»

Прежде чем разбираться в происходящем, стоит пояснить термин, который звучит в каждом втором материале об IT-индустрии. SaaS расшифровывается как Software as a Service — «программное обеспечение как услуга». Речь идёт о программах, которые не нужно устанавливать на компьютер: вы просто заходите в браузер и пользуетесь. Почта Gmail, таблицы в Google Sheets, корпоративный мессенджер Slack, CRM-система Salesforce — всё это SaaS. Вы платите не за коробку с диском, а за подписку, и разработчик сам заботится об обновлениях и серверах.

Так вот, согласно обзору рынка Redpoint, акции SaaS-компаний на бирже упали в этом году на 20% — хуже всех остальных секторов индекса S&P 500. Инвесторы всё меньше готовы платить за них. Отсюда и заголовки о «смерти SaaS».

Но тут важно разобраться в причинах. Не все SaaS-компании одинаковы. Между ними есть принципиальное различие — и именно оно объясняет, кто тонет, а кто держится на плаву.

Инструмент для всех — и ни для кого конкретно

Одни программы созданы для максимально широкой аудитории. Менеджер задач, облачное хранилище, видеозвонки — такие сервисы подходят и строительной компании, и больнице, и интернет-магазину. Именно поэтому они популярны и именно поэтому сейчас в уязвимом положении.

Их основная работа — координация: кто что сделал, кто кому ответил, где лежит файл. А координацию ИИ умеет автоматизировать лучше и дешевле, чем любой программный продукт. Зачем платить за отдельный сервис, если ИИ-агент сам организует задачи, сам отправит напоминание и сам сложит документы в нужную папку? По данным Redpoint, акции таких компаний за последний год упали на 35%.

Программы для конкретной отрасли — другая история

Есть другая категория: программы, созданные под одну конкретную индустрию. Система для расчёта смет в строительстве. Платформа для записи пациентов в медицинской клинике. Софт для проверки страховых выплат. Такие продукты не претендуют на то, чтобы быть полезными всем, — они глубоко встроены в процессы одной отрасли и накапливают там годами данные и экспертизу.

Вот им ИИ не угрожает — он их усиливает. Медицинская платформа с десятилетней историей данных о расписании врачей и встроенными требованиями законодательства становится только ценнее, когда получает возможности ИИ. Теперь она может делать то, что полгода назад было нереальным. По данным Redpoint, такие компании за последний год не потеряли в стоимости, а прибавили 3%.

Парадокс Джевонса: почему дешевизна рождает рост, а не сокращение

Интуитивно кажется: раз ИИ упрощает написание программ, программистов и программных компаний станет меньше. Логика понятная — но исторически неверная.

В XIX веке инженер Джеймс Уатт (James Watt) создал паровой двигатель, который потреблял значительно меньше угля, чем предшественники. Многие ожидали, что спрос на уголь упадёт. Произошло обратное: двигатель стал настолько выгодным, что его начали использовать везде, где раньше не использовали вовсе, — и потребление угля выросло. Экономисты назвали это парадоксом Джевонса: эффективность расширяет применение технологии, а не сужает его.

Схожая история произошла с банкоматами: когда они автоматизировали рутинные операции, многие предсказывали сокращение банковских кассиров. Число кассиров выросло — потому что банки открыли больше отделений, которые теперь могли работать эффективнее.

Что говорят цифры

Данные подтверждают эту логику. Несмотря на концентрацию капитала в нескольких гигантах, согласно отчёту «PitchBook-NVCA Venture Monitor» за четвёртый квартал 2025 года, количество сделок в сфере ИИ выросло до 5 793 — с 5 278 годом ранее. Новых компаний становится больше, а не меньше.

Адресный рынок при этом расширяется за пределы привычных IT-бюджетов. По данным опроса Redpoint, 58% директоров по информационным технологиям называют ИИ главной причиной роста расходов на программное обеспечение. По мере того как ИИ-агенты переходят от роли помощника к самостоятельному выполнению рабочих процессов, общий объём рынка движется к $6 трлн: ИИ начинает замещать труд работников умственного труда там, где прежде программ просто не было.

Где реальная возможность

Рекордный квартал и заголовки о «гибели SaaS» описывают реальность, но каждый — только её часть. Большой капитал концентрируется в нескольких компаниях, строящих фундаментальные ИИ-модели. Массовые, универсальные программные продукты теряют в стоимости — ИИ справляется с их задачами лучше и дешевле. Оба утверждения верны.

Но есть и третья часть картины: программы, созданные под конкретную отрасль — медицину, страхование, логистику, строительство, юридическую сферу, — не просто выживают. Они получают новые возможности. Десятилетиями эти индустрии работали на устаревших системах, потому что их процессы были слишком специфичны для универсальных инструментов. ИИ меняет это уравнение — и открывает рынок, который прежде был практически закрыт.

Мнение ИИ

Исторический паттерн подсказывает кое-что, что осталось за рамками статьи: концентрация капитала вокруг нескольких ИИ-гигантов сама по себе создаёт новый структурный риск. Когда четыре компании поглощают две трети всего венчурного финансирования квартала, экосистема начинает напоминать не рынок, а монополию с венчурным фасадом. Примечательно, что даже прикладные ИИ-инструменты — например, редактор кода Cursor — уже двигаются к созданию собственных фундаментальных моделей, чтобы не зависеть от тех самых гигантов. Это — барьер входа нового типа: не патент и не дистрибуция, а стоимость обучения модели в сотни миллиардов.

С точки зрения структуры капиталовложений текущая картина напоминает железнодорожный бум середины XIX века: тогда львиная доля инвестиций тоже уходила в инфраструктурных гигантов, прокладывавших «рельсы», а прибыль в итоге собирали компании, которые по этим рельсам возили грузы. Сегодня фундаментальные ИИ-модели — те же рельсы, и вопрос не в том, кто их строит, а в том, кто первым научится выгодно по ним ехать.

▼
Самые интересные и важные новости на нашем канале в Telegram