Эпоха после SaaS: конец аренды программного обеспечения? Как генеративный ИИ радикально снижает ИТ-затраты – от «как услуга» к «как собственность»

От арендатора к собственнику: почему мы скоро снова станем собственниками нашего программного обеспечения.

Конец экономики подписки: почему генеративный ИИ разрушает основы концепции «программное обеспечение как услуга».

Более двух десятилетий в цифровой экономике действовало неписаное правило: программное обеспечение не покупается, а берется в аренду. Модель «программное обеспечение как услуга» (SaaS) обещала компаниям гибкость, а таким провайдерам, как Salesforce, HubSpot и Adobe, — фантастическую прибыль за счет бесконечных абонентских платежей. Но в 2024 году масштабные коррекции цен у бывших фаворитов фондового рынка показывают, что этот золотой век начинает рушиться. Это не просто циклический спад на рынке, а предвестник фундаментальных структурных изменений.

Причиной этих перемен является стремительный рост генеративного искусственного интеллекта. Если SaaS-сервисы предназначены для сдачи в аренду стандартизированных решений миллионам пользователей, то ИИ теперь позволяет делать прямо противоположное: создавать программное обеспечение на заказ «по запросу». Зачем компаниям продолжать платить дорогостоящие ежемесячные взносы за раздутые пакеты функций, когда они могут создавать собственные оптимизированные инструменты за считанные секунды, используя большие языковые модели (LLM)?

Мы находимся в начале «пост-SaaS эры». На этом новом этапе программное обеспечение трансформируется из услуги обратно в собственный актив. Акцент смещается с централизованных платформ на децентрализованную, управляемую искусственным интеллектом внутреннюю разработку. Это обещает не только резкое снижение ИТ-затрат и большую независимость от технологических монополий, но и заставляет весь рынок капитала переосмыслить значение создания цифровой ценности.

В приведенном ниже анализе, состоящем из 17 пунктов, освещается, как этот разрыв в парадигме программного обеспечения изменит рынки, почему «цифровая собственность» переживает возрождение и какие стратегии компаниям необходимо разработать, чтобы выжить в мире, где программное обеспечение больше не приобретается по подписке, а создается самостоятельно.

Разрыв в парадигме программного обеспечения

За последние два десятилетия модель «программное обеспечение как услуга» (SaaS) доминировала в мире цифрового бизнеса, как практически ни одна другая модель. Она обещала предсказуемые доходы для поставщиков, гибкую интеграцию для пользователей и демократизацию передовых функций программного обеспечения. Однако с 2024 года появляются все больше признаков того, что эта модель достигает своих экономических и структурных пределов. Динамика акций таких компаний, как HubSpot (-45% с начала года), Monday.com (-33% с начала года) и Salesforce (-20% с начала года), служит индикатором более глубокого процесса изменений, а не просто циклических рыночных коррекций.

Причины многогранны. Модель SaaS процветает за счет регулярных платежей, высокой валовой прибыли и экономии за счет масштаба благодаря централизованной инфраструктуре. Однако эти ключевые элементы все чаще подвергаются давлению из-за достижений в области генеративного искусственного интеллекта, автоматизированной разработки и локальных вычислительных мощностей. Компании начинают задаваться вопросом, стоит ли им продолжать платить арендную плату за программное обеспечение, которое можно генерировать или настраивать с помощью инструментов ИИ.

Экономический рецепт успеха SaaS — и его ахиллесова пята

SaaS возник как эволюционный ответ на неэффективность традиционного лицензионного программного обеспечения. Вместо высоких первоначальных затрат и сложных платежей за обслуживание была создана модель подписки, предлагающая регулярные обновления, доступ к облаку и удобную масштабируемость. Эта модель способствовала огромной рыночной капитализации: Salesforce, Adobe, Atlassian и ServiceNow достигли таких показателей рентабельности, которые ранее можно было объяснить только сетевыми эффектами платформ.

Однако экономическое преимущество — «механизм подписки» — также сопряжено с рисками. Поставщики услуг зависят от постоянного добавления новых функций, чтобы оправдать повышение цен и обеспечить лояльность клиентов. В то же время ценовое давление усиливается: почти все ведущие SaaS-компании за последние пять лет удвоили свои затраты на привлечение клиентов (CAC), в то время как показатели удержания клиентов снижаются. Это означает, что модель зрелая, но становится все более дорогостоящей и насыщенной.

Генерация программного обеспечения с помощью ИИ может выявить эту структурную слабость — подобно тому, как SaaS когда-то вытеснил классическую модель лицензирования.

Возникновение «генеративной производственной экономики»

Примерно с 2023 года начала формироваться новая логика программного обеспечения: генерация кода по запросу с поддержкой ИИ вместо централизованного развертывания. Базовые модели, такие как GPT-4, Claude, и системы с открытым исходным кодом, такие как Mistral или Llama 3.2, позволяют осуществлять автономную генерацию кода, структурирование данных, проектирование пользовательского интерфейса и интеграцию в корпоративную инфраструктуру с минимальным участием человека.

Например, средняя компания теперь может использовать генеративный ИИ для разработки, создания и развертывания внутренней CRM-системы всего за несколько часов — полностью интегрированной в ERP-системы и системы связи, без подписки на внешнее SaaS-решение. Эта трансформация имеет серьезные экономические последствия.

Создание ценности смещается от лицензионных и сервисных сборов к разовому, целевому созданию. Программное обеспечение снова становится капитальным активом – чем-то, чем компания владеет, а не арендует. Экономическая основа этого парадигматического сдвига заключается в снижении транзакционных издержек, устранении централизованного ценообразования и радикальной индивидуализации цифровых инструментов.

Преимущество персонализированного программного обеспечения в плане структурной стоимости.

Традиционная модель SaaS ориентирована на обычных пользователей: она предлагает единый набор функций для широкой целевой группы. Это неизбежно приводит к сложности, накладным расходам и раздуванию функциональности. Компании часто платят за модули, которые они никогда не используют, в то время как необходимые настройки возможны только через дорогостоящие корпоративные тарифные планы или интеграции.

Генерация программного обеспечения на основе ИИ решает именно эту проблему. Системы анализируют конкретные сценарии использования, бизнес-процессы и структуры данных, а затем генерируют специализированные инструменты без лишних функций. В результате получаются цифровые «легковесные» системы с более высокой производительностью, меньшей зависимостью и лучшим управлением.

С экономической точки зрения, это ключевой момент: если компании платят только один раз за каждое приложение, то пожизненная ценность клиента (CLV) у традиционных поставщиков SaaS резко снижается. В то же время появляются новые модели маржи – например, для технического обслуживания, обучения и предоставления локальных вычислительных ресурсов – которые, однако, имеют совершенно иную структуру прибыли.

От «программного стека» к «программному потоку»

Традиционная ИТ-архитектура построена по многоуровневой модели: инфраструктура, платформа, приложение. Каждый уровень требует затрат и управления. SaaS-решения позиционируют себя на уровне приложений, абстрагируя сложность и обеспечивая стабильный денежный поток за счет подписки.

В мире после SaaS эти уровни сливаются. Генеративный ИИ не только генерирует код, но и динамически управляет инфраструктурой (например, AWS, Azure, локальными серверами). Приложения больше не устанавливаются, а синтезируются по мере необходимости. Идея компании, поддерживающей фиксированные контракты на программное обеспечение, в этом сценарии кажется анахронизмом.

Под «потоком программного обеспечения» подразумеваются гибкие, ситуативно генерируемые инструменты, возникающие на основе данных и моделей – недолговечные, но точно оптимизированные для конкретной цели. Эта изменчивость противоречит традиционному мышлению ИТ-отделов, но в долгосрочной перспективе снижает общую стоимость владения (TCO).

Влияние на корпоративные стратегии и рыночные механизмы

Когда программное обеспечение снова становится проприетарным продуктом, баланс сил между поставщиками и пользователями меняется. Компании восстанавливают контроль над его дизайном, но одновременно теряют доступ к коллективным инновациям, которые SaaS обеспечивал благодаря своей общей базе данных.

Для SaaS-провайдеров это означает необходимость переориентации — от организаторов продуктов к организаторам платформ. В будущем они будут продавать не программное обеспечение, а возможность настраивать, поддерживать и защищать генераторы программного обеспечения на основе ИИ. Таким образом, конкуренция смещается от сложности функций к экспертным знаниям в области моделей и суверенитету данных.

На рынке это приводит к разукрупнению устоявшихся технологических монополий. Множество небольших моделей ИИ или специализированных систем с открытым исходным кодом берут на себя функции, которые ранее были централизованы. Это снижает барьеры для входа на рынок, но также создает более фрагментированные экосистемы. Сетевые эффекты остаются актуальными, но в большей степени в сфере данных и моделей, чем на уровне конкретных приложений.

Воспользуйтесь преимуществами обширного пятистороннего опыта Xpert.Digital в комплексном пакете услуг | НИОКР, XR, PR и оптимизация цифровой видимости — Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц

Искусственный интеллект как фактор производства в экономике программного обеспечения

Революция после SaaS: как генераторы искусственного интеллекта изменят модели владения программным обеспечением и бизнес-модели к 2035 году

Экономисты все чаще говорят о «капитале автоматизации знаний» — новой форме капитала, которая систематически воспроизводит знания. Искусственный интеллект становится фактором производства, который не заменяет труд, но экспоненциально увеличивает интеллектуальный потенциал. В этом смысле разработка программного обеспечения является формой автоматизации самих знаний.

Это означает, что компании больше не инвестируют в первую очередь в ИТ-персонал, а в экспертизу в области искусственного интеллекта и сети передачи данных. В будущем ценность компании будет измеряться в большей степени ее способностью преобразовывать внутренние процессы в программное обеспечение с использованием машинного интеллекта. В результате традиционная ИТ-инфраструктура теряет свою центральную роль, а граница между разработкой программного обеспечения и бизнес-стратегией размывается.

Роль движения за открытый исходный код

Открытый исходный код — это невидимая архитектурная основа этого нового этапа. Такие модели, как Llama, Mistral и Falcon, позволяют осуществлять локальный контроль над процессами генерации кода, тем самым значительно снижая барьеры для входа. Инновации, внедряемые сообществом, все чаще заменяют проприетарные фреймворки, которые были встроены в зависимости SaaS.

С экономической точки зрения это создает парадокс: открытый исходный код позволяет создавать огромную ценность, не принося при этом прямой прибыли. В то же время, системы, предоставляемые бесплатно, вынуждают традиционных поставщиков сосредоточиться на качестве обслуживания, архитектуре безопасности и интеграции — аспектах, которые ранее были второстепенными, а теперь являются ключевыми конкурентными преимуществами.

Это также смещает акцент в конкуренции: от функционального разнообразия к экономике, основанной на доверии. Программное обеспечение, созданное с помощью ИИ, станет пригодным для массового внедрения только в том случае, если пользователи смогут понимать, проверять и контролировать его поведение при воспроизведении.

Экономика инфраструктуры и энергетики в эпоху искусственного интеллекта

Часто недооцениваемый аспект: инфраструктурные издержки этого нового мирового порядка. Хотя поставщики SaaS-услуг получили выгоду от централизованных центров обработки данных, развитие искусственного интеллекта приводит к новой динамике в энергетике.

Обучение больших моделей по-прежнему требует больших ресурсов, но вывод результатов — применение этих моделей — становится все более эффективным. Локальные вычислительные мощности (граничные вычисления) и персонализированные модели снижают требования к пропускной способности, повышают конфиденциальность данных и уменьшают затраты.

Это может привести к формированию новых региональных цепочек создания стоимости: локальных центров обработки данных, оптимизированных для средних предприятий, специализированных компиляторов ИИ, автоматизированных систем тестирования и энергетических партнерств. В экономическом плане это создаст децентрализованный сектор производства ИИ, сравнимый с промышленной революцией 1880-х годов, когда производство электроэнергии было локализовано и демократизировано.

Рынки труда и изменения в навыках

Переход от SaaS к генеративному программному обеспечению также имеет масштабные последствия для политики на рынке труда.

– Традиционные роли администраторов ИТ-систем становятся менее важными, поскольку инфраструктура масштабируется автоматически.
– Разработчики программного обеспечения переходят от написания кода к проектированию процессов и управлению качеством для генеративных систем.
– Бизнес-аналитики приобретают все большее значение, поскольку их экспертные знания могут быть напрямую преобразованы в генеративные подсказки.

Это создаёт гибридный рынок труда, сочетающий техническую сферу и стратегическое мышление. Образовательные системы, ориентированные на обучение линейному программированию, должны будут адаптироваться: отказаться от синтаксиса и перейти к пониманию систем, этике, мониторингу и оперативной архитектуре.

Рынки капитала и логика оценки

Рынки капитала уже начинают учитывать этот сдвиг в своих ценах. Компании, работающие в сфере SaaS, теряют оценочные мультипликаторы, поскольку инвесторы ожидают, что переход к инструментам, созданным с помощью ИИ, ослабит стабильность маржи.

В то время как традиционные SaaS-компании достигли мультипликатора EV/Sales в 8–12 раз, для многих поставщиков с 2024 года этот показатель упал ниже 6. Одновременно мы наблюдаем рост оценок стартапов в области инфраструктуры ИИ, специализирующихся на оркестрации, мониторинге моделей или генерации кода.

Это свидетельствует о том, что капитал больше не стремится лишь к получению регулярного дохода, а скорее к контролю над логикой производства в будущем.

Цифровая собственность: возвращение прав собственности

Убедительным элементом повествования является возвращение концепции цифровой собственности. В системе SaaS компании платили за использование, а не за владение. Генеративный ИИ меняет это: когда компания создает собственный инструмент, она владеет кодом, структурой данных и функциональной логикой.

Это открывает новые возможности для торговли программными активами, внутреннего управления интеллектуальной собственностью и монетизации отдельных компонентов кода. Программное обеспечение снова становится товаром массового потребления – индивидуализированным, уникальным и взаимозаменяемым.

Экономисты могли бы говорить здесь о «повторной приватизации цифрового капитала». Вместо монополий платформ возникают тысячи микроэкосистем специализированных инструментов. Эта тенденция противоречит предыдущим стратегиям развития платформ и в долгосрочной перспективе может привести к демонтажу централизованной власти в сфере технологий.

Регулирование, безопасность и институциональные изменения

Чем более персонализированным и децентрализованным становится программное обеспечение, тем сложнее становится его управление. Защита данных, контроль качества, ответственность и лицензионное законодательство — все это требует переосмысления. Когда программное обеспечение создается искусственным интеллектом, возникает вопрос: кто несет ответственность за функциональные ошибки?

Регулирующие органы — от ЕС до Министерства торговли США — начинают разрабатывать новые категории: «Ответственность за программное обеспечение, созданное с помощью ИИ», «Типовой закон о прозрачности», «Структура кодекса, подлежащего аудиту». Эти стандарты в конечном итоге могут определять доступ на рынок.

У Европы здесь есть потенциальное преимущество: ее акцент на защите данных, отслеживаемости и справедливости может стать основой для надежных, экспортируемых стандартов производства ИИ.

Стратегический сценарий будущего до 2035 года

Вероятный сценарий на 2035 год:

1. В компаниях используются внутренние генераторы искусственного интеллекта, которые синтезируют программные приложения по запросу.
2. Универсальные функции SaaS (CRM, HRM, совместная работа) лицензируются как модели, а не как платформы.
3. Техническое обслуживание, безопасность и оптимизация энергопотребления становятся новыми отраслями сферы услуг.
4. Разработка программного обеспечения осуществляется на проектной основе, временно и итеративно.
5. Суверенитет данных и экспертные знания в области моделирования вытесняют лояльность к бренду в качестве ключевого фактора успеха.

Это не означает конец SaaS, а лишь его трансформацию: от «как услуга» к «как собственность».

Макроэкономические долгосрочные последствия

Переход рынка программного обеспечения от подписных моделей к моделям владения также влияет на макроэкономические показатели.

• Корпоративные инвестиции в нематериальные активы растут, в то время как операционные расходы снижаются.
• В национальную статистику инноваций следует включать программное обеспечение, созданное с помощью ИИ, в качестве основного капитала.
• Цифровая экономика смещает процесс создания добавленной стоимости от платформ, ориентированных на США, к региональному, распределенному производству.

Эта динамика схожа с переходом от производственной экономики к экономике знаний – только на этот раз в нематериальной сфере.

Социальный аспект: Автономия вместо зависимости.

В долгосрочной перспективе речь идет не только об эффективности. Эпоха после SaaS символизирует возвращение цифровой самоопределенности. Когда организации, муниципалитеты или отдельные лица снова могут создавать и владеть программным обеспечением самостоятельно, возникает новая форма технологического суверенитета.

Это также политический вопрос: кто определяет цифровые инструменты, кто контролирует обновления, доступ к данным и интеграцию? Программное обеспечение, созданное с помощью ИИ, возвращает нас к децентрализованному, демократизированному контролю над технологиями – при условии, что оно снова не будет монополизировано посредством проприетарных моделей.

От аренды до строительства собственного дома

SaaS не исчезнет, ​​но теряет свой неприкосновенный статус. Сочетание давления со стороны затрат, автоматизации с помощью ИИ и растущего стремления к гибкости бросает вызов основам существующего облачного капитализма.

Через десять лет программное обеспечение может стать тем, чем оно было когда-то: инструментом, созданным по индивидуальному заказу – только на этот раз генерируемым, а не написанным вручную.

Компании, которые внедряют эту логику на раннем этапе, могут не только сократить расходы, но и обрести стратегическую независимость. Для инвесторов, регулирующих органов и технологов это знаменует начало нового этапа в цифровой экономике: эры, в которой программное обеспечение больше не арендуется, а производится — ситуативно, интеллектуально и автономно.

Независимые платформы ИИ как стратегическая альтернатива для европейских компаний — Изображение: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: наиболее гибкие решения AI-Tailor, которые снижают затраты, улучшают свои решения и повышают эффективность

Независимая платформа искусственного интеллекта: интегрирует все соответствующие источники данных компании

• Быстрая интеграция AI: специально разработанные решения для ИИ для компаний в течение нескольких часов или дней вместо месяцев
• Гибкая инфраструктура: облачный или хостинг в вашем собственном центре обработки данных (Германия, Европа, свободный выбор местоположения)

• Самая высокая безопасность данных: использование в юридических фирмах является безопасным доказательством
• Используйте в широком спектре источников данных компании
• Выбор ваших собственных или различных моделей искусственного интеллекта (DE, EU, USA, CN)

Подробнее об этом здесь:

• Независимые ИИ-платформы против гиперскейлеров: какое решение подойдет именно вам?

☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!

Konrad Wolfenstein

Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса/маркетинг/PR/выставки.