Какие виды программного обеспечения будут вытеснены ИИ?

До настоящего времени в 2026 году коррекция в секторе программного обеспечения отличается от предыдущих волн «замедления спроса/роста ставок»: рынок больше напоминает обсуждение конечной стоимости — смогут ли эти компании сохранить прибыльный пул через десять лет, не будет ли их «защитный» барьер разрезан «агентным» ИИ.

По информации от Trading台, аналитик глобального исследовательского отдела Goldman Sachs Gabriela Borges в отчёте от 16 числа прямо пишет: «Рынок ставит под сомнение защитный барьер и бизнес-модель программного обеспечения». Она подробно разбирает семь наиболее часто встречающихся пессимистичных аргументов, выставляя им риск-оценки от 1 до 5, и разделяет влияние на узкоспециализированное прикладное ПО или на более широкие инфраструктурные/безопасностные слои, а также на ROI, связанный с капиталовложениями облачных провайдеров.

Интересно, что Goldman Sachs не считает «полное замещение системного программного обеспечения ИИ» главным риском (оценка 1). Более острые опасения связаны с двумя направлениями: первое — перенос ценности с уровня системных записей (System of Record, SoR) в «агентные операционные системы/оркестрационные слои» (оценка 4); второе — скорость технологической итерации сама по себе делает финальную цену неопределённой (оценка 5), — трудно найти «пол» для оценки.

В этой неопределённости отчёт даёт ясные ориентиры: сосредоточиться на двух сигналах — во-первых, сможет ли программное обеспечение доказать, что «отраслевой опыт» действительно приводит к более качественным агентным результатам; во-вторых, сможет ли финансовая отчётность и фундаментальные показатели оставаться стабильными или даже улучшаться.

Эта волна коррекции в секторе ПО — рынок сосредоточен на «дебатах о конечной стоимости»

По мнению Goldman Sachs: в 2026 году эта волна падения сместила дискуссию с «краткосрочной кривой роста» на вопрос «будет ли AI размывать защитный барьер». Основной фокус — прикладное ПО, но также начинаются затрагиваться инфраструктурные/безопасностные слои и ROI, связанный с инвестициями облачных провайдеров.

Поэтому стиль отчёта больше похож на «разбор аргументов»: он последовательно разбирает семь аргументов медвежьего сценария, выставляя риск-оценки и пытаясь ответить на один и тот же вопрос — что ещё может поддержать конечную стоимость.

SoR вряд ли будет «сброшен со стола», но «вынос ценности за пределы» — более опасно

• A: Риск «замены SoR» очень низкий (оценка 1)

Первый аргумент — «разрыв и замена»: новые игроки используют ИИ для пересоздания слоя системных записей, делая устаревшими такие базовые системы, как ERP/CRM/HR. Goldman Sachs считает этот риск низким, потому что генеративный ИИ больше похож на движок анализа и генерации, а не на торговый движок; корпоративный ИИ требует большого объёма качественных, структурированных, прослеживаемых данных, а SoR — именно их контейнер и система управления.

Отчёт признаёт, что риск реальной замены всё же есть: если кто-то пересоздаст на SoR слой более современную, масштабируемую архитектуру с меньшими затратами, это может подтолкнуть к миграции. В качестве примера приводится обновление SAP S/4HANA в облаке: крупные компании обычно требуют 18–36 месяцев на многоэтапную миграцию, что дорого и долго, — создавая пространство для более дешёвых и быстрых альтернатив.

Защитные меры Goldman Sachs — это архитектурные изменения: SoR должен перейти от пассивной книги учёта к «системе рассуждений (system of reason)», от «ИИ с внешним модулем (AI powered)» к «встроенному ИИ (AI native)». В отчёте упоминаются такие сигналы, как ребрендинг Salesforce в 2024 году, переход Workday к открытому API.

Другой важный фактор — границы корпоративных данных. Если компании продолжат «ограждать» свои данные внутри существующих приложений (например, Salesforce в мае 2025 года ограничил API Slack, запретив обучение LLM и массовый экспорт данных), то базовые SoR останутся более стабильными, но прибыльные пузыри могут быть «вытащены» из новых слоёв.

• B: Ценность переходит от SoR к «агентным операционным системам/оркестрационным слоям» (оценка 4)

Goldman Sachs считает, что более реалистичный риск — не исчезновение SoR, а превращение его в «поддерживающую платформу для данных», где ценность сосредоточена в слое, способном к межсистемному рассуждению, вызову API и автоматическому выполнению рабочих процессов. Агент может читать и писать между несколькими SoR, сверять данные, пользователю больше не нужно напрямую заходить в исходные системы — защитный барьер, основанный на UI, процессах и привычках, ослабнет.

Отчёт использует образ «кто сидит сверху»: Sierra — поверх Salesforce, Anthropic Cowork — поверх Microsoft, и так далее. Goldman Sachs также напоминает, что рынок особенно чувствителен к этой линии, потому что в 2020–2021 годах, в условиях низких ставок, финансирование и расширение ряда приложений было слабым, и их защитные барьеры легко разрушались «деинтермедиацией».

Для традиционных поставщиков — шанс в «отраслевом опыте + контексте». В отчёте приводятся примеры компаний, объясняющих, почему «контекст ценен»:

• Microsoft подчёркивает, что оставаться в одной экосистеме снижает задержки, обеспечивает актуальность данных и даёт LLM больше контекста, а большие объёмы данных сложны и дороги для миграции;
• HubSpot отмечает, что ключевая проблема корпоративного ИИ — «недостаток контекста», а слой системных записей способен агрегировать историю клиента и совместную работу, уменьшая необходимость повторного «обучения ИИ»;
• Datadog на аналитическом дне 12 февраля показал, что модели, обученные на внутренних данных, дают более точные результаты при меньших затратах, подчеркивая, что «отраслевой опыт» превращается в дифференцирующий фактор.

Краткосрочно вертикальное ПО более устойчиво, но «удобство до уровня достаточности» может изменить ценовую власть (оценка 2)

Третий аргумент — «захват горизонтальными платформами вертикальных сегментов»: использование ИИ-инструментов для самостоятельной сборки отраслевых рабочих процессов, что подрывает ценовые барьеры вертикальных решений. Risk оценка — 2, так как барьеры у вертикальных решений остаются: отраслевые данные, глубокая интеграция в рабочие процессы, репутация, регуляторные барьеры.

В отчёте приводится пример Guidewire: среди клиентов около 775 млрд долларов по страховым премиям (P&C Insurance DWP) управляются хотя бы одним продуктом Guidewire, а накопленные данные — барьер, который трудно воспроизвести новым игрокам. Также подчёркнуто, что «клиенты дают время»: глубокая интеграция в вертикальные системы означает, что переход занимает годы, а не месяцы.

Но риск не игнорируется: в отчёте упоминаются новые вызовы — сотрудничество Palantir с AIG и Anthropic в страховании; запуск GenOS компанией Intuit, позволяющий легче создавать вертикальные рабочие процессы внутри горизонтальных бухгалтерских систем типа QuickBooks. Вопрос сводится к тому, что если AI-функции горизонтальных платформ будут «достаточно хороши», но не «явно лучше», — смогут ли они всё равно «забрать» клиентов за счёт простоты интеграции и меньшей фрагментации, что угрожает долгосрочной ценовой позиции вертикальных решений.

Дешёвый код — больше конкуренции, но создание продукта не равно созданию компании (оценка 2)

• Четвёртый аргумент — снижение стоимости кода. Goldman Sachs признаёт, что инструменты AI для кодирования снизят порог входа и привлекут новых участников, но риск — 2, потому что разработка — не только написание кода: инженеры тратят много времени на проектирование, отладку, оценку рисков, ревью; повышение эффективности инструментами не означает исчезновения рабочих мест.

В отчёте приводится статистика: исследование Faros по 10 тысячам разработчиков показывает, что команды с высоким уровнем AI используют его на 21% больше для выполнения задач, делают на 98% больше pull-запросов, но время ревью увеличилось на 91%. Эффективность — это хорошо, но узкие места смещаются в новые области, особенно в корпоративной доставке: безопасность, сопровождение, интеграция, автоматизация процессов, экосистемы и GTM остаются сложными задачами.

«Будущее — в кастомизации» — часть бюджета уйдёт туда, считает Palantir, превращая кастомизацию в платформу (оценка 3)

Пятый аргумент — «компании предпочитают строить внутри». Goldman Sachs делает вывод, что снижение стоимости кода не изменит принципиально баланс build vs buy, но компании всё же будут в некоторых случаях перераспределять бюджеты на внутренние разработки, риск — 3. Основная причина — долгосрочные издержки и ответственность, которые накапливаются: даже если агентные системы снизят издержки поддержки, профессиональные поставщики тоже снизят свои, и «передовая точка эффективности/затрат» всё равно останется у поставщиков.

Отчёт считает, что больше всего уязвимы те сегменты, которые находятся между классическими SoR, требуют междепартаментной координации и ранее плохо интегрировались с программным обеспечением.

Palantir в отчёте представлен как пример кастомизации: совместное создание с клиентами производственных кейсов AI, акцент на измеримый ROI. В отчёте приводятся показатели роста: в 2025 году — +109% по бизнесу в США, ожидается ускорение до более чем +115% в 2026. Также Palantir использует фронтовых инженеров для трансляции целей клиента в рабочие системы, а затем превращает их решения в повторяемые возможности; при сомнениях «программное или сервисное» модель сохраняет около 85% валовой маржи.

Goldman Sachs также предупреждает, что волна внутренней разработки может достигнуть «локального пика»: SaaS-провайдеры дополняют AI, развивают управление данными и безопасность (упоминаются A2A, MCP), IT-команды подтягиваются. ServiceNow уже заявил, что возвращает часть бюджета, уходившую на «самостоятельное создание».

«Налог на LLM» снизит валовую прибыль: в краткосрочной перспективе 12–24 месяца — более реально, в долгосрочной — ценовая власть (оценка 3)

Шестой аргумент — изменение структуры валовой прибыли. Goldman Sachs ожидает, что в течение 12–24 месяцев индустрия столкнётся с умеренным давлением на маржу: чтобы повысить adoption, компании сначала возьмут на себя расходы на GPU inference и API сторонних моделей. Потому что AI напрямую превращает «интенсивность использования» в издержки (токены, сложность моделей, частота запросов — всё это влияет на расходы), — SaaS переходит от фиксированного к «по потреблению» ценообразованию.

В отчёте цитируются наблюдения Bessemer: у некоторых самых быстрорастущих AI-native компаний маржа — около 25%, у многих — даже отрицательная; у более зрелых — около 60%, что всё равно ниже традиционного SaaS.

Но Goldman Sachs не считает это постоянным падением: в отчёте приводятся данные Epoch AI, что стоимость inference LLM снижается в среднем в 9–900 раз в год; цены на модели, близкие к GPT-4 по качеству, падают примерно на 40 раз ежегодно. В долгосрочной перспективе маржа может восстановиться, если удастся сохранить «ценовую власть = дифференциацию». Также подчёркнута структурная особенность Microsoft: вертикальная интеграция и сотрудничество с OpenAI позволяют захватывать прибыль на нескольких уровнях цепочки стоимости и снижать «налог на LLM» со стороны третьих сторон.

Самое сложное — скорость технологического прогресса: неопределённость сама по себе снижает оценки (оценка 5)

• Седьмой аргумент — самый рискованный, по оценке Goldman Sachs: технологический прогресс слишком быстрый, предсказать финал невозможно. В отчёте перечислены обновления с начала года — Anthropic (Cowork, Opus 4.6, вертикальные плагины), OpenAI (Frontier, OpenClaw), Google DeepMind (Deep Think), Meta (Avocado). Он цитирует мнение Bridgewater из ноябрьского белого документа 2025 года: закономерность расширения предобучения всё ещё действует; приводятся примеры последних обновлений моделей и бенчмарков (например, GPQA Diamond — более 90% по нескольким моделям).

Объяснение непредсказуемости — два «поворота» из «упаковочной ленты»: ChatGPT — массовое распространение благодаря простоте входа; Cowork — перенос возможностей на десктопный GUI, что позволяет не-техническим пользователям экспериментировать. В перспективе, по мнению отчёта и CEO Cloudflare Matthew Prince, распространение самоуправляемых агентов типа OpenClaw может повторить скорость распространения ChatGPT за последние три года, а краткосрочные ограничения — безопасность.

Непредсказуемость также может открыть новые рынки: пример — команда Microsoft MAI Superintelligence, которая в исследовании в «New England Journal of Medicine» достигла 85% успеха в диагностике; и оценка рынка — от 50 до 200 миллиардов долларов в год, если учесть входные параметры и начальные показатели.

Но главный вывод — не делать ставку на конкретный финальный сценарий, а признать, что неизвестность усложняет оценку конечной стоимости, а высокая неопределённость — обычно ведёт к заниженной оценке.

Ключевые сигналы «стабилизации» — подтверждение отраслевого опыта и стабильность фундаментальных показателей

Goldman Sachs сводит наблюдаемые стабильные сигналы к двум: во-первых, смогут ли компании из сегмента софта доказать, что отраслевой опыт действительно даёт более качественные агентные результаты; во-вторых, смогут ли их финансовые показатели оставаться стабильными или улучшаться. До этого он склонен считать «архитектурные защитные барьеры» — барьеры не только на уровне интерфейса и рабочих процессов, но и в более глубокой технологической и платформенной структуре.

Всё вышеизложенное — из отчёта Trading台.

Более подробный разбор, включая актуальные комментарии, исследования и аналитику — присоединяйтесь к 【**追风交易台▪年度会员**】

![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-405e5113af-27450a9e61-8b7abd-d8d215)

Риск-предупреждение и отказ от ответственности

Рынок обладает рисками, инвестиции требуют осторожности. Настоящий материал не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией и не учитывает особых целей, финансового положения или потребностей конкретного пользователя. Пользователи должны самостоятельно оценить, соответствуют ли любые мнения, взгляды или выводы их конкретной ситуации. Вкладываясь на основе данной информации, ответственность несёт только сам инвестор.