На фоне усиливающихся рисков, связанных с развитием искусственного интеллекта, компании в сфере кибербезопасности выглядят потенциальными «выигравшими» — при том что инвесторы становятся более требовательными, а мультипликаторы в софтверном секторе продолжают сжиматься. Такой вывод содержится в обзоре аналитиков Bank of America, которые связывают рост спроса на защитные решения с тем, что ИИ одновременно меняет ландшафт угроз и усложняет процессы атак.
Почему ИИ повышает спрос на защиту
В Bank of America полагают, что распространение практик использования ИИ в бизнесе напрямую подталкивает компании к покупке продуктов кибербезопасности. Логика проста: чем больше организаций внедряют ИИ-инструменты, тем больше уязвимостей появляется в цепочках обработки данных и автоматизации, а вместе с этим растет и вероятность более целенаправленных атак.
Отмечается, что новые угрозы могут включать:
- более сложные кибератаки, которые используют возможности ИИ для повышения эффективности и масштаба атак;
- усиление рисков, связанных с данными, включая утечки и несанкционированный доступ к информации;
- рост требований к защите инфраструктуры и контролю доступа, поскольку ИИ часто встраивается в ключевые бизнес-процессы.
Что именно волнует инвесторов: «свободный денежный поток» и устойчивый рост
При этом аналитики подчеркивают: рынок уже не так охотно реагирует на обещания высокой выручки без ясности по денежным потокам. В фокусе инвесторов — показатель free cash flow (свободный денежный поток), то есть деньги, которые компания получает после покрытия операционных расходов и капитальных затрат. Чем лучше компания демонстрирует способность превращать рост бизнеса в деньги, тем выше доверие к ее устойчивости.
Также внимание уделяется сustainable growth — устойчивости роста, когда расширение масштабов не сопровождается чрезмерной долговой нагрузкой или постоянным «размыванием» ожиданий инвесторов.
В таких условиях, даже при росте спроса на кибербезопасность, компании с более слабой предсказуемостью по свободному денежному потоку или с более длинными циклами продаж могут сталкиваться с давлением на оценку.
Сохранение рейтингов и пересмотр оценок
Bank of America не изменил рейтинги по ряду профильных игроков рынка кибербезопасности, включая Sailpoint (NASDAQ: SAIL), SentinelOne (NYSE: S) и Zscaler (NASDAQ: ZS). Однако одновременно были скорректированы valuation multiples — рыночные мультипликаторы, которые отражают, сколько инвесторы готовы платить за определенный показатель бизнеса. В отрасли ПО в целом наблюдается «multiple compression» — сжатие оценок, когда даже хорошие темпы роста могут оцениваться рынком более скромно, чем раньше.
Как изменились целевые цены
Одно из ключевых решений — пересмотр прогнозов по Zscaler. Аналитики снизили целевую цену акции компании до $175 с $335. В качестве причин названы:
- более медленные темпы роста биллингов (billings growth — показатель сумм, выставленных клиентам за период, который часто рассматривают как опережающий индикатор будущей выручки);
- увеличение длительности продаж, то есть более длинные sales cycles;
- усиление конкуренции со стороны крупных платформенных вендоров, которые объединяют безопасность в своих продуктах.
Снижение целевых ориентиров затронуло и другие компании:
- SailPoint: целевая цена уменьшена до $16 с $27,50;
- SentinelOne: целевой уровень снижен до $16 с $18.
По оценке аналитиков, рынок стал менее готов платить «премию» за софтверные бумаги, если свободный денежный поток слабее ожиданий или продажи идут дольше, чем инвесторы считают приемлемым.
Где еще растут возможности: CDN и спрос на AI inferencing
Помимо кибербезопасности, Bank of America обратил внимание на компании инфраструктурного уровня. Речь идет о content delivery network (CDN) — сетях доставки контента. Такие системы помогают ускорять загрузку данных и распределять трафик по географически распределенным узлам.
Аналитики считают, что ИИ создает новые точки роста для CDN-игроков, в частности для Akamai Technologies (NASDAQ: AKAM) и Fastly (NASDAQ: FSLY), за счет растущего спроса на AI inferencing. Под inferencing обычно понимают этап, когда модель уже обучена и используется для получения результата (например, распознавания, рекомендаций или генерации контента) — и именно на этот эксплуатационный этап приходится значимая нагрузка на вычислительные и сетевые ресурсы.
Краткий контекст: почему сейчас важны «оценки» и дисциплина по деньгам
На рынке софта в последние периоды усилился акцент на качестве финансовых показателей. Когда мультипликаторы сжимаются, инвесторы чаще сравнивают компании по способности генерировать деньги и по реалистичности прогнозов по продажам. В такой среде компании кибербезопасности могут сохранять спрос за счет объективного усиления угроз, но их оценка на бирже будет зависеть от того, насколько быстро и устойчиво они превращают рыночный интерес в денежный поток.
