Краткое содержание анализа
Недавно акции компаний, работающих в сфере SaaS (предоставления корпоративных программных решений на базе облачных технологий), резко выросли в цене — такие компании, как американские Snowflake и ServiceNow, а также китайская Kingdee. Однако это не означает, что вся индустрия программного обеспечения стала безопасной. На рынке началось “разделение” SaaS-компаний на две категории: те, у которых есть приватные данные, необходимые для работы с AI, и которые могут создать эффективные системы обработки данных (так называемые “данные-колеса”), получают увеличение своей ценности благодаря использованию технологий AI; в то время как компании, которые занимаются лишь хранением и отображением данных без использования ключевых информационных ресурсов, сталкиваются с сокращением своей ценности. Провоцирующим фактором стал отчет Snowflake о финансовых результатах: компания добилась превзошедших ожиданий благодаря инструменту Cortex Code, встроенному в свою платформу для работы с данными. Этот инструмент обладает уникальными возможностями — он способен понимать контекст использования данных клиентами (например, исторические ошибки в работе с проектами, способы их оценки), что делает его более эффективным по сравнению с общедоступными инструментами AI.
Детальный анализ
#### 1. Что скрывается в отчете Snowflake?
Snowflake занимается управлением данными через SaaS-сервисы; в этом отчете объем выручки вырос более чем на 30%, а прибыль — почти на 70%, что значительно превышает ожидания рынка. Однако ключевым моментом является заявление финансового директора о том, что именно инструмент Cortex Code стал основной движущей силой такого роста.
Cortex Code не является отдельным инструментом для программирования на основе AI (например, подобным ChatGPT), а является частью самой платформы Snowflake для работы с данными. Многие компании хранят свои бизнес-данные в Snowflake и используют эту платформу для анализа. Поэтому инструмент Cortex Code не “вторгается” извне в рабочий процесс клиентов, а возникает непосредственно на их собственных данных — клиенты предпочитают использовать его при работе с данными, хранящимися в Snowflake, поскольку он лучше понимает особенности этих данных.
#### 2. Почему общедоступные инструменты AI уступают тем, которые используют собственные данные?
Хотя такие инструменты, как Codex и Claude Code, действительно мощны, при работе с давними бизнес-проектами главная проблема заключается не в написании кода, а в понимании контекста использования данных:
– Почему данный формат таблицы был выбран именно так?
– Как определен способ расчета показателей (например, ежемесячные продажи)?
– С какими ошибками приходилось сталкиваться ранее?
Общедоступные AI-инструменты не имеют доступа к такой информации, в то время как Cortex Code, будучи частью системы Snowflake, может получать эти важные сведения напрямую. Например, при анализе исторических данных о продажах Cortex Code знает их исход и возможные ошибки, что позволяет создавать более эффективный код; в то время как код, написанный общедоступными инструментами AI, может быть логичным, но не соответствовать реальной ситуации в компании и требовать дополнительной корректировки.
#### 3. В эпоху AI защитный барьер SaaS-компаний становится “данным-колесом”?
Не все данные имеют ценность; важны только те, которые необходимы для работы с AI:
– Традиционные данные из CRM (имена клиентов, контакты) малоценны;
– Актуальные данные о визитах к клиентам, изменениях в стратегиях продаж, исторических ошибках в работе с проектами — вот то, что нужно AI (например, для анализа намерений клиентов или предотвращения повторных ошибок).
Более важным является создание эффективной системы обработки данных: чем больше клиенты используют продукты компании, тем больше данных поступает для работы с AI, тем лучше работают инструменты компании, и тем сложнее становится конкуренция. Например, чем больше данных хранятся в Snowflake, тем лучше Cortex Code понимает бизнес-процессы клиентов, и тем сильнее они заинтересованы в продолжении использования сервисов Snowflake.
#### 4. Какие SaaS-компании находятся под угрозой?
Рынок начинает отсеивать тех компаний, у которых нет ключевых данных:
– Например, инструменты, занимающиеся лишь хранением и отображением информации (простые формы, базовые системы управления задачами), могут быть заменены AI (например, ChatGPT может помочь создавать формы или управлять задачами);
– Компании, у которых нет процессов, необходимых для работы с AI, также находятся в угрозе (например, инструменты для легкой координации действий могут быть интегрированы в чат-приложения без дополнительных настроек).
Ценность таких компаний сокращается из-за использования технологий AI, и они могут быть заменены.
#### 5. Что значит этот рост цен акций SaaS-компаний?
Этот рост не означает окончания кризиса в индустрии, а начала ее дифференциации:
Ранее существовали опасения, что AI может уничтожить SaaS-компании, но теперь рынок показывает, что происходит разделение на компании с ключевыми данными и те, у которых их нет. В будущем ценность SaaS-компаний будет определяться двумя факторами:
– Дают ли они AI необходимые данные для работы?
– Могут ли они создать эффективные системы обработки данных?
Компании, обладающие этими возможностями, получат увеличение своей ценности; те, у которых их нет, столкнутся с большими трудностями. Следовательно, этот рост не является признаком восстановления индустрии, а результатом отбора наилучших компаний для работы в условиях эпохи AI.
Вывод
AI не является противником SaaS-компаний — он служит механизмом их селекции: те, у кого есть защитные барьеры в виде данных, станут более ценными, а те, у кого их нет, окажутся на обочине рынка. При оценке акций SaaS-компаний важно не только смотреть на их рост цен, но и на наличие данных, необходимых для работы с AI, а также на способность компаний создавать эффективные системы обработки данных.