В технологической отрасли разгорается дискуссия о том, как именно искусственный интеллект меняет «экономику софта»: одни считают, что эффект уже заметен и трансформирует бизнес-модели прямо сейчас, другие уверены, что главный сдвиг произойдёт лишь в ближайшие годы. Спор идёт не только о производительности алгоритмов, но и о том, кто и как будет зарабатывать на программных продуктах — в условиях, когда ИИ постепенно становится частью повседневной цифровой инфраструктуры.
Позиция Bernstein: эффект уже наступил
В заметке, опубликованной во вторник аналитиком Bernstein Ричардом Нгуеном, сделан однозначный вывод: компания относится к лагерю «приближающихся» изменений, то есть считает, что ИИ уже действует как фактор, который перестраивает сектор программного обеспечения, а не откладывает последствия на будущее.
В этой логике искусственный интеллект рассматривается как «game-changer» — то есть ключевой драйвер, способный изменить правила игры для всей отрасли. При этом важно учитывать разницу между сегментами: внедрение ИИ в корпоративном ПО в реальности идёт медленнее, чем в потребительских приложениях, но аналитики полагают, что именно в корпоративной среде отдача со временем будет более «структурной» и устойчивой.
Почему корпоративный эффект может быть «долговечнее»
Bernstein отмечает, что долгосрочная выгода от ИИ в бизнес-софте будет не просто временным всплеском интереса, а более системной и защищённой формой создания ценности. Иными словами, речь идёт о том, что ИИ становится не надстройкой «для экспериментов», а частью операционных процессов компаний.
В центре этой модели — переход от привычных программных приложений к тому, что аналитики называют «AI control planes». Термин «control plane» в ИТ обычно означает слой управления: набор инструментов и логики, которые координируют работу системы. Если раньше ПО продавалось преимущественно как набор конкретных функций или приложений, то теперь ценность смещается в сторону управления ИИ-оркестрацией и поведением автоматизированных процессов.
Как растут продажи: премиальные пакеты, агенты и тарификация по потреблению
По версии Bernstein, рост в софтовом секторе всё чаще будет обеспечиваться за счёт расширения «installed base» — то есть уже установленной у клиентов базы решений. Здесь появляются новые способы монетизации:
- premium AI bundles — премиальные пакеты, в которых ИИ-модули идут как часть расширенной подписки или лицензии;
- agents — программные агенты, способные выполнять задачи автономнее: планировать действия, формировать запросы и взаимодействовать с сервисами;
- consumption-based pricing — ценообразование по модели потребления, когда платёж зависит от фактического использования (например, количества запросов, выполненных операций или вычислительных ресурсов).
Возражения рынка: агенты не отменяют данные
Несмотря на оптимистичную оценку со стороны Bernstein, внутри отрасли звучат и более осторожные голоса. Критическую точку зрения высказал Идо Ариэли Нога, генеральный директор Yuki. Он не согласился с тезисом, что ИИ-агенты способны вытеснить платформы данных.
По словам Ноги, «agents не заменяют data platforms — они получают данные из них». Идея проста: даже когда агент выглядит «самостоятельным», в реальности ему нужны источники информации — хранилища, витрины, интеграции и качество данных. Поэтому роль платформ данных не исчезает, а нередко усиливается.
Более того, Нога считает, что рост использования агентов способен вести к увеличению спроса на инфраструктуру. Чем больше агентов задействовано, тем выше потребление ресурсов и тем больше требований к обработке, доступности и управлению данными.
Почему потребление может вырасти сильнее, чем ожидают
Глава Yuki подчеркнул: «больше агентов означает больше потребления, а не меньше». В его трактовке ИИ-системы способны генерировать запросы «на машинной скорости» — фактически непрерывно, 24/7. При этом, как утверждается, такие сценарии нередко не сопровождаются достаточной оптимизацией затрат.
Отсюда вытекает и ещё один спорный момент: по мнению Ноги, Уолл-стрит может слишком рано заложить в ожидания «дезорганизацию» рынка — то есть предположить, что привычные сегменты инфраструктуры начнут терять спрос. Вместо этого он предлагает смотреть на ситуацию иначе: стоит ожидать «скачок потребления, к которому большинство компаний не готово».
Совпадение частично: ИИ не уничтожает спрос, а меняет цену
В целом Bernstein также отмечает, что ИИ не обязательно обнуляет потребности клиентов. Скорее меняется структура спроса и то, как компании платят за услуги. В частности, аналитики обращают внимание на сферу IT-сервисов: там, по их оценке, «ИИ не устранил спрос, а изменил его цену».
Практический смысл этой формулировки в том, что даже если часть процессов автоматизируется, бизнес не «уходит» от услуг полностью. Он переходит к другим форматам потребления: больше внимания уделяется управлению ИИ, интеграциям, контролю качества, безопасности и настройке сценариев. Это может приводить к перераспределению бюджета — где-то снижаются одни статьи расходов, а где-то растут другие.
Технический контекст: что обычно скрывается за «агентами»
Чтобы точнее понимать суть спора, полезно уточнить терминологию. «AI agents» — это не просто чат-боты. Чаще всего под агентами понимают системы, которые могут выполнять цепочки действий: собирать информацию, формировать запросы, обращаться к инструментам и сервисам, а затем возвращать результат. Такой подход действительно способен ускорять работу, но он не отменяет необходимость в данных и инфраструктуре — он увеличивает потребность в них.
Что будет дальше
Таким образом, в центре противостояния — не вопрос «будет ли ИИ», а вопрос «как именно он будет монетизироваться и как трансформирует структуру затрат». Bernstein делает ставку на скорый и более устойчивый эффект, смещение к модели «AI control planes» и рост через премиальные пакеты, агентов и оплату по потреблению. Представители рынка, включая Идо Ариэли Ногу из Yuki, возражают, что ключевые инфраструктурные компоненты не исчезают, а спрос может даже увеличиться из-за непрерывного «машинного» потребления и отсутствия автоматической оптимизации расходов.
