Влияние ИИ на акции SaaS: анализ Salesforce, ServiceNow и Snowflake

Сборка и оформление: Shenchao TechFlow

Гость: Нико

SaaS-акции в эпоху ИИ-кошмара: CRM против NOW против SNOW — кто действительно является недооцененной возможностью для удвоения? Десятитысячный разбор следующей волны возможностей в секторе программного обеспечения

Источник подкаста: Nico Frontier Alpha

Время трансляции: 21 мая 2026 года

За последние полгода Уолл-стрит описала жесткий обвал как «конец SaaS»: Salesforce, ServiceNow и Snowflake потеряли более половины своей максимальной стоимости, а модель перегруженности JP Morgan показала, что институциональные позиции в полупроводниковом секторе достигли 99,3%, тогда как в программном обеспечении — всего 22,8%, что свидетельствует об историческом расколе настроений. Инвестор Нико на этом этапе выдвинул суждение, противоположное доминирующей нарративной линии: ИИ не убивает программную индустрию, а вытесняет компании, продающие только функциональные интерфейсы, и вознаграждает платформы, предлагающие инфраструктуру и управление; хотя текущая деловая активность в секторе программного обеспечения ниже, чем в аппаратном, соотношение риска и вознаграждения здесь выше.

Самая ценная часть этого выпуска — это сравнительный анализ трех компаний в рамках единой оценочной модели: Salesforce (впереди PE 13–14 раз, свободный денежный поток 14,4 млрд долларов, авторизация на выкуп акций на 50 млрд долларов) — «сторонник безопасной маржи», ServiceNow (повествование об AI Control Tower, поддержка Дженнифера Хуанга в течение трех лет подряд) — «наиболее четкое повествование об ИИ», и Snowflake (оплата по объему использования, RPO вырос на 42% в годовом выражении, но по GAAP по-прежнему убыточна) — «высокая эластичность, высокий риск». 27 мая Salesforce и Snowflake опубликуют отчеты в один и тот же день, вслед за этим последуют ежегодная конференция Snowflake и конференция Microsoft Build — эти катализаторы создадут краткосрочный наблюдательный окно.

«Судный день SaaS» и экстремизация рыночных настроений

• Блок программного обеспечения был жестко разгромлен — это не проблема одной компании, а то, что весь сектор программного обеспечения приговорен рынком к смерти.
• Модель перегруженности JPMorgan показывает, что уровень институционального владения в секторе полупроводников достиг 99,3%, в то время как в секторе программного обеспечения он составляет всего 22,8% — это исторический разрыв настроений.
• Хорошая новость о аппаратном сегменте в том, что все уже купили, и это уже учтено рынком; плохая новость о программном сегменте в том, что все уже продали, и есть потенциал для роста. В ближайшие три месяца, если смотреть только на деловую активность отрасли, аппаратный сегмент будет сильнее; но если смотреть на потенциал роста, соотношение риска и доходности и ценность, программный сегмент может оказаться лучше.

Влияние ИИ на модель бизнеса SaaS

• Многие функциональные интерфейсы, на которых ранее основывалась оплата SaaS-компаний, теперь с помощью ИИ можно создать рабочий прототип за очень короткое время, совершенно без опыта программирования. Реальная озабоченность рынка заключается в том, что редкость и конкурентное преимущество функционального уровня SaaS разрушаются.
• Если AI-агент может выполнять работу десяти человек, то компании, которая раньше покупала 1000 аккаунтов, теперь достаточно 100. Именно это Уолл-стрит недавно называет сжатием мест — Seat compression.
• Агенту не нужен интерфейс, не нужна панель управления, не нужен красивый интерфейс — ему нужны только данные и API. Это означает, что SaaS-программное обеспечение подверглось снижению уровня конкуренции со стороны ИИ: оно перестало быть основной точкой входа в корпоративные рабочие процессы и превратилось в фоновую систему хранения данных.

Преобразование и оценка Salesforce

• Покупка Salesforce — это не ставка на историю высокого роста с оценкой в десятки раз, и не надежда на успешную трансформацию в области ИИ, а взвешивание на основе сравнения внутренней стоимости и фактической цены — в настоящее время она действительно находится на относительно заниженном уровне.
• Agentforce перевела логику взимания платы с [количества сотрудников] на [задачи]: ранее доход зависел от числа сотрудников, а в будущем доход будет зависеть от общего объема работы. Если логика взимания платы за задачи будет успешно реализована, Salesforce сможет плавно перейти от экономики мест к экономике задач.
• Dynamics 365 от Microsoft в сочетании с Copilot представляет собой наибольшую долгосрочную угрозу для Salesforce. Если в будущем продавцы вообще не будут открывать Salesforce, а будут поручать Copilot автоматически обновлять записи о клиентах в Outlook или Teams, Salesforce может превратиться из входной точки в фоновую базу данных.

Стратегия AI Control Tower от ServiceNow

• ServiceNow не стремится создать еще один ChatGPT, а хочет стать уровнем управления, оркестрации и исполнения для корпоративных AI-агентов. Независимо от того, какую ИИ-систему использует компания, если этот ИИ интегрирован в бизнес-процессы, взаимодействует с корпоративными системами или выполняет корпоративные задачи, он должен проходить через ServiceNow для управления и оркестрации.
• Эта модель похожа на Apple iOS — Apple не создает каждое приложение самостоятельно, но все приложения работают на iOS. ServiceNow также стремится следовать этому пути в будущем.
• Слова Хуань Ренъюнь: «ServiceNow по сути является корпоративной операционной системой эпохи ИИ».

Парадокс модели потребления Snowflake

• Самое страшное для Snowflake — это не то, что клиенты не используют её, а то, что клиенты используют её слишком хорошо. Когда компании обнаруживают, что счёт за Snowflake слишком высок, они побуждают инженерные команды оптимизировать запросы, сжимать хранилище и даже заменять часть низкоценных задач открытым программным обеспечением — вот в чём двойственность модели потребления.
• Чистый коэффициент удержания доходов Snowflake снизился с 131% до 126%, а затем до последних 125% — это по-прежнему здоровый показатель, но нисходящая тенденция указывает на то, что расширение базы существующих клиентов замедлилось.
• Snowflake — это компания с наибольшим темпом роста среди трех, с наиболее прямолинейной логикой AI-инфраструктуры для данных и естественно не подверженная влиянию традиционной модели бизнеса SaaS; однако она также имеет самую высокую оценку, наиболее ожесточенную конкуренцию и наименее качественную прибыль. Высокий потенциал дохода, высокий риск.

Исторические аналогии и окончательное суждение

• Этот нарратив о том, что ИИ убивает программное обеспечение, чрезмерно упрощен. То, что действительно происходит, — это то, что ИИ вытесняет программное обеспечение, которое продает только интерфейс функций, но в то же время вознаграждает платформы, предлагающие инфраструктуру и управление. Не все программные решения будут颠覆.
• Когда в 2000 году лопнул интернет-пузырь, доминирующей тенденцией на рынке было то, что «интернет уничтожит все традиционные компании», но в итоге выжили не только интернет-компании, но и те традиционные компании, которые первыми приняли интернет и интегрировали эти инструменты в свои бизнес-процессы. Через 20 лет логика нынешней волны ИИ такая же.

В начале нового года 2026 года нарратив «ИИ убивает индустрию программного обеспечения» взорвал весь американский фондовый рынок. С тех пор весь сектор программного обеспечения оказался под тенью кошмара о том, что его потрясет ИИ. Даже лидер сектора — Microsoft — не избежал ударов: в течение года акции упали более чем на 25%, а если считать от исторического максимума, максимальная просадка приблизилась к 40%, что сопоставимо с падением на рынке США в 2022 году. За последние несколько лет популярные акции программного обеспечения, такие как Salesforce, ServiceNow и Snowflake, потеряли более половины своей рыночной капитализации. Это не проблема одной компании — весь сектор программного обеспечения был приговорен рынком к смерти. Уолл-стрит назвала это событие «Судным днем для SaaS».

В течение последних почти полугода как розничные, так и институциональные инвесторы занимались одним и тем же: покупали аппаратное обеспечение и продавали в шорты программное обеспечение, в результате чего сектор программного обеспечения был серьезно подавлен. Однако недавно появились несколько необычных сигналов. Модель перегруженности JPMorgan показывает, что уровень перегруженности институциональных позиций в полупроводниковом секторе достиг 99,3%, в то время как уровень перегруженности в секторе программного обеспечения составляет всего 22,8% — это исторически значимое расхождение настроений. В это же время президент США Трамп тайно инвестировал несколько миллионов долларов в акции программного обеспечения; Уильям Акман, самый известный хедж-фондовый менеджер Уолл-стрит по покупке на дне, одновременно значительно увеличил свою позицию в Microsoft — крупнейшей компании в секторе программного обеспечения; генеральный директор Nvidia, самой дорогой компании в мире по рыночной капитализации, Хуань Жэньсюнь, в третий год подряд лично прилетел в Лас-Вегас, чтобы поддержать одну из программных компаний.

Так что же такое ИИ — убийца всей индустрии программного обеспечения или возможность для покупки раз в десятилетие? В этом видео я подробно разберу три наиболее представительных программных компании: Salesforce, ServiceNow, Snowflake.

О том, как ИИ убил отрасль SaaS и акции программного обеспечения рухнули, стоит начать с января этого года. 30 января Anthropic (компания, стоящая за крупной моделью Claude) тайно опубликовала на GitHub 11 плагинов под названием Claude Cowork — простой репозиторий кода и одна блог-запись. Однако в течение 48 часов после публикации акции программного обеспечения по всему миру обвалились. Согласно оценкам рынка, капитализация сектора программного обеспечения сократилась на 285 миллиардов долларов США.

Почему все так паникуют? Журналист CNBC провел эксперимент, от которого у всех топ-менеджеров SaaS-компаний не спится. Он за один час с помощью Claude Code воссоздал веб-сайт под названием Monday.com, потратив всего 5–15 долларов. Monday.com — это публично торгуемая на американской бирже компания по разработке программного обеспечения для управления проектами, рыночная капитализация которой составляет миллиарды долларов. Журналист за один час и за несколько долларов создал демонстрационную версию управления проектами, внешне почти неотличимую от Monday.com.

Конечно, это не значит, что он действительно скопировал публичную компанию — настоящий Monday.com обладает корпоративными правами, безопасностью данных, экосистемой интеграций и каналами продаж, что невозможно воспроизвести за один час с помощью ИИ — на это требуется время для накопления и развития. Но самое пугающее в этом эксперименте — то, что многие функциональные интерфейсы, на которых ранее основывалась оплата SaaS-компаний, теперь можно создать с помощью ИИ в крайне короткие сроки, совершенно без какого-либо опыта программирования. За этой историей скрывается настоящая тревога рынка: редкость и защитные барьеры на уровне функций SaaS разрушаются. Традиционная модель SaaS, основанная на оплате по числу пользователей, может перестать существовать под ударом ИИ. Это также отражает амбиции производителей базовых ИИ-моделей: они больше не ограничиваются улучшением производительности крупных моделей, а напрямую выходят на уровень приложений, чтобы отхватить эту огромную долю рынка.

SaaS расшифровывается как Software as a Service (программное обеспечение как услуга). Суть его проста: традиционное локальное программное обеспечение, установленное на корпоративных серверах, перемещается в облако, а клиенты платят ежемесячно или ежегодно за право использования программного обеспечения. За последние 20 лет эта модель стала крупнейшим источником богатства в индустрии программного обеспечения.

Основная модель ценообразования для всех SaaS-компаний почти всегда основана на количестве пользователей. Если компании с 1000 сотрудниками нужно использовать это программное обеспечение, ей необходимо приобрести 1000 аккаунтов и регулярно оплачивать подписку — от десятков до сотен долларов в год за каждый аккаунт. Чем чаще и дольше его используют, тем выше лояльность клиентов, поскольку все рабочие процессы и данные компании накапливаются в этой SaaS-системе, и стоимость перехода на другое решение в краткосрочной перспективе очень высока. Именно это и является фундаментальной причиной, по которой легким SaaS-бизнесам удается зарабатывать без особых усилий, а также основной причиной, по которой Уолл-стрит в течение последних 20 лет оценивала SaaS-компании в десятки и сотни раз выше их прибыли.

Но с всплеском волны ИИ, особенно после перехода в эпоху агентов, основы этой логики начали подрываться. Основные опасения рынка по поводу отрасли SaaS имеют два аспекта.

Первый уровень: сжатие мест (Seat compression)

Самая прямая форма паники — это замена сотрудников агентами, что приводит к резкому снижению количества подписок на SaaS и падению выручки и прибыли. SaaS-компании взимают плату за человека: компания покупает столько лицензий, сколько сотрудников используют сервис. Однако с наступлением эпохи агентов эта логика полностью изменилась: если один ИИ-агент может выполнять работу десяти человеков, то компания, которая раньше покупала 1000 лицензий, теперь достаточно приобретает 100. Именно это Уолл-стрит недавно называет «Seat compression» (сжатие лицензий).

Формула дохода SaaS-компании: «количество клиентов × количество мест на клиента × цена за место». В течение последних 20 лет все три переменные росли, однако под ударом агентов впервые возникла структурная угроза снижения показателя «количество мест на клиента». Рынок опасается, что бизнес-модель SaaS-компаний может быть разрушена ИИ.

Второй уровень: рабочий процесс агента обходит интерфейс SaaS

Более глубокий уровень паники связан с тем, что под рабочими процессами агентов SaaS-программное обеспечение напрямую обходится и становится второстепенным. Именно это является ключевой причиной настоящего взрыва на рынке. Традиционная бизнес-модель SaaS предполагает, что программное обеспечение предназначено для использования людьми. Salesforce разрабатывает интерфейс, красивые дашборды и рабочие процессы — по сути, все это направлено на формирование привычек пользователей и повышение их лояльности. Но агентам не нужны интерфейсы, дашборды или красивые визуальные элементы — им требуются только данные и API.

Когда Claude сможет напрямую подключаться к плагинам Salesforce, Notion, Google Drive и Slack, рабочие процессы кардинально изменятся. Раньше продавцы открывали Salesforce, чтобы проверять данные клиентов, отслеживать контракты и анализировать послепродажное обслуживание — их повседневная работа практически не обходилась без интерфейса Salesforce. Теперь продавцы могут просто открыть Claude и выполнить все эти рутинные задачи: Claude через API обращается к Salesforce, считывает и записывает данные, и продавцам совершенно не нужно взаимодействовать с интерфейсом Salesforce.

Это означает, что программное обеспечение SaaS подверглось разрушительному удару со стороны ИИ: оно перестало быть основной точкой входа в корпоративные рабочие процессы и превратилось в фоновую систему хранения данных. Ужасающая сторона этого процесса заключается в том, что он напрямую меняет цепочку распределения ценности. Раньше пользователи больше всего взаимодействовали с программным обеспечением SaaS, а теперь они тратят всё больше времени на взаимодействие с агентами. Там, где пользователи проводят больше всего времени, сосредоточена наибольшая власть над ценообразованием. В таких условиях программное обеспечение SaaS превращается в второстепенную роль по отношению к ИИ-агентам. Раньше главным конкурентным преимуществом SaaS были долгосрочные пользовательские привычки и накопленные рабочие процессы, основанные на предпосылке, что «люди интенсивно используют интерфейсы». Но агенты именно это меняют. Этого достаточно, чтобы вызвать масштабную панику на рынке.

В то же время напряженная макроэкономическая среда процентных ставок и почти полное направление капитальных расходов крупных технологических компаний на инфраструктуру ИИ привели к постоянному сжатию бюджетов на закупку программного обеспечения предприятиями, что наиболее сильно сократило оценки долгосрочных акций программного обеспечения. С начала этого года весь сектор программного обеспечения значительно отстал от S&P и NASDAQ за тот же период, и на рынке сложилась поляризованная ситуация: все слепо покупают акции оборудования и продают в шорт акции программного обеспечения.

Анализ уровня перегруженности от JPMorgan показывает, что уровень перегруженности в полупроводниковом секторе достиг исторического максимума — 99,3%, что означает, что практически все инвесторы держат позиции в одном направлении. Более примечательно то, что короткие позиции в программном обеспечении постоянно растут, и индикатор риска сжатия достиг экстремального уровня в 100%. Когда паника достигает своего пика, часто появляются критические точки рынка и обратные сигналы.

Эти данные не означают, что капитал немедленно покинет аппаратный сектор и перейдет в программный сектор. Это скорее сигнал риска: аппаратный сектор стал самым перегруженным сегментом для розничных и институциональных трейдеров, и выгодность слепого покупания аппаратного сектора постепенно снижается, поэтому капитал естественным образом стремится перераспределиться между секторами — от высокотехнологичного аппаратного сектора к низкотехнологичному программному сектору, что эквивалентно переходу из чрезвычайно перегруженного и в полной мере учтенного в краткосрочной перспективе сектора в сектор, все еще подавляемый слухами, но с потенциалом улучшения фундаментальных показателей.

Хорошая новость для аппаратного сегмента в том, что все уже купили, и это уже учтено рынком; плохая новость для программного сегмента в том, что большинство уже продали, и есть потенциал для роста. Мое мнение по этому вопросу однозначно: в течение следующих трех месяцев, если смотреть только на уровень деловой активности отрасли, аппаратное обеспечение будет сильнее; однако если рассматривать потенциал роста, соотношение риска и доходности и ценность, программное обеспечение может оказаться даже лучше. Другими словами, аппаратное обеспечение остается главной темой ИИ, но в краткосрочной перспективе оно уже слишком перегружено; программное обеспечение — это направление для догоняющего роста, и в ближайшие три месяца оно обладает большей гибкостью и более выгодным соотношением риска и доходности.

В основном это связано с тем, что программный сектор за последние несколько месяцев был сильно подавлен. На фоне паники по поводу ИИ произошел широкий и неизбирательный сброс акций программных компаний: рынок сначала продавал, а потом уже задавал вопросы — это привело к тому, что многие качественные программные компании, обладающие барьерами для входа, накопившие данные и активно внедряющие ИИ, были несправедливо проданы.

Кроме того, в ближайшие десятки дней в секторе программного обеспечения будет множество катализаторов. Например, 27 мая Salesforce и Snowflake одновременно опубликуют свои последние отчеты, которые ответят на ключевой вопрос: поглощает ли ИИ SaaS или переоценивает его? Затем, с 1 по 4 июня, Snowflake проведет свою ежегодную конференцию в Сан-Франциско с темой «Инфраструктура данных и внедрение корпоративного ИИ»; с 2 по 3 июня Microsoft проведет конференцию Build, основными темами которой станут AI Agent, Copilot, рабочие процессы разработчиков и корпоративные приложения ИИ. Совокупное воздействие этих катализаторов может усилить тенденцию к восстановлению акций программного обеспечения. Если рынок начнет верить, что AI Agent не уничтожает программное обеспечение, а использует его платформы для реализации, то акции ServiceNow, Salesforce и Snowflake могут извлечь из этого выгоду.

Информация о компании

Код Salesforce — CRM, что совпадает с названием его бизнеса. Это крупнейшая в мире компания по производству программного обеспечения для управления взаимоотношениями с клиентами и одна из самых символичных компаний эпохи SaaS. Проще говоря, она помогает компаниям управлять клиентами. Но здесь «управление клиентами» означает не просто, чтобы продавцы открывали веб-страницу и вводили несколько записей о клиентах — ее истинная ценность заключается в том, чтобы стать центральной системой учета клиентских данных компании.

Кто является клиентом, какие сотрудники взаимодействовали с ним, какие продукты он приобретал, на каком этапе находится договор, были ли жалобы на послепродажное обслуживание, сколько раз происходило маркетинговое взаимодействие — все эти ключевые данные жизненного цикла клиента накапливаются в Salesforce. Это самые ценные клиентские активы компании. ИИ может помочь вам генерировать письма, резюмировать встречи и автоматически составлять рекламные тексты, но без надежной базы данных о клиентах ИИ не сможет выполнять эти задачи — именно в этом заключается ключевая роль Salesforce. ИИ может затронуть функциональность Salesforce на фронтенде, но вряд ли сможет уничтожить ее ядро.

Salesforce с одной стороны является типичной традиционной SaaS-компанией, которая напрямую сталкивается с сокращением позиций агентов; с другой стороны, она служит основой для данных многих корпоративных клиентов и не является простым инструментом, который можно легко заменить. Именно это является нашей ключевой точкой анализа Salesforce: является ли она компанией программного обеспечения старой эпохи, которая вот-вот будет разрушена ИИ, или же это денежная машина, чья цена на рынке чрезмерно пессимистична?

Salesforce в настоящее время имеет более 150 000 корпоративных клиентов — от стартапов до компаний из списка Fortune 500. Компания была основана Марком Бениоффом в 1999 году. Бениофф начал свою карьеру в Oracle, где был самым молодым вице-президентом и одним из первых учеников основателя Oracle Ларри Эллисона. Позже он основал собственный бизнес и предложил тогдашнюю крайне смелую идею: корпоративное программное обеспечение не должно продаваться на компакт-дисках для установки на серверах клиентов, а должно работать в облаке и предоставляться по подписке ежемесячно или ежегодно.

Эта идея в 1999 году была очень революционной. В то время такие традиционные гиганты, как Microsoft, Oracle и SAP, использовали основную модель продажи программного обеспечения компаниям, которые сами развертывали его на локальных серверах. Тогда Бениофф один выступил с лозунгом «No Software», и впоследствии модель SaaS действительно победила, а Salesforce стала синонимом SaaS-индустрии.

Особенность Бениоффа — его отличное чутьё и умение угадывать направление. Когда он впервые назвал Agentforce год назад, весь рынок считал это маркетинговым ходом, но за последние кварталы Agentforce действительно показал впечатляющие результаты. Согласно последним данным, ARR Agentforce достиг 800 миллионов долларов, что на 169% больше, чем в прошлом году. Таким образом, верите ли вы в то, что Salesforce сможет успешно пройти трансформацию в области ИИ, во многом зависит от того, верите ли вы в самого Бениоффа.

Продуктовая матрица

Многие считают, что Salesforce — это просто инструмент CRM, но за более чем 20 лет роста и поглощений он превратился в огромную корпоративную программную платформу.

Самым основным продуктом является Sales Cloud — это продукт, с которого всё началось, и он помогает командам продаж управлять клиентами, возможностями и воронкой продаж. Системы продаж огромного количества компаний по всему миру построены именно на этом продукте. После Sales Cloud Salesforce расширил свои возможности, выпустив Service Cloud, специально предназначенный для обслуживания клиентов и поддержки после продажи: звонки клиентов с жалобами, электронные письма с запросами, онлайн-чаты, распределение и обработка тикетов в бэкенде — всё это работает на Service Cloud. Далее, Marketing Cloud отвечает за цифровой маркетинг, помогая компаниям осуществлять точечную рассылку, email-маркетинг и отслеживать эффективность рекламных кампаний; Commerce Cloud отвечает за электронную коммерцию, помогая компаниям продавать товары онлайн.

Вместе эти четыре компонента охватывают все этапы взаимодействия Salesforce с клиентами — от привлечения клиентов и заключения сделок до послепродажного обслуживания и повторных покупок, обеспечивая полный цикл.

Но амбиции Salesforce не ограничиваются этим. За последние несколько лет он потратил огромные средства на поглощения. Были приобретены MuleSoft (занимается интеграцией систем — внутри компании может одновременно использоваться десятки программных решений, а MuleSoft отвечает за объединение данных между этими системами), Tableau (занимается визуализацией данных и бизнес-аналитикой, превращая данные о клиентах из CRM в графики и инсайты), Slack (обеспечивает внутреннюю коммуникацию и сотрудничество в компаниях, аналогично китайским офисным приложениям Feishu или DingTalk); в прошлом году была приобретена Informatica (занимается корпоративным управлением данными, помогая компаниям очищать, интегрировать и управлять данными, рассеянными по различным источникам).

Соединив эти приобретения вместе, Salesforce фактически создал полноценную экосистему вокруг данных клиентов, где CRM является ядром, а вокруг нее слоями расположены интеграция, анализ, сотрудничество и управление данными. Самой новой и ключевой частью бизнеса Salesforce является Agentforce — платформа AI-агентов, запущенная Salesforce в прошлом году и являющаяся ее самым важным ответом на вызовы ИИ.

Бизнес-модель: от экономики мест до экономики задач

Модель бизнеса Salesforce — это классический SaaS-подход с оплатой по количеству пользователей. Компания покупает столько аккаунтов, сколько у неё продавцов, использующих CRM; каждый аккаунт стоит около 100 долларов в месяц, с оплатой по годовому контракту. На первый взгляд, стоимость одного аккаунта кажется небольшой, но если крупная компания имеет тысячи или десятки тысяч сотрудников в отделах продаж, обслуживания клиентов и эксплуатации, сумма накапливается и превращается в очень стабильный регулярный доход. Именно это было основным источником прибыли Salesforce за последние более 20 лет.

Однако после появления ИИ эта логика «пассивного заработка» начала ослабевать. Если агент ИИ может автоматически проводить исследование клиентов, писать письма, управлять воронкой продаж и взаимодействовать с клиентами, то нужны ли компании столько же продавцов? Именно это вызывает наибольшую озабоченность на рынке — сжатие рабочих мест. Salesforce — одна из компаний, которую рынок чаще всего использует в качестве примера для обсуждения.

Бениофф сам осознал эту проблему. Начиная с прошлого года Salesforce начал радикальную, но крайне важную трансформацию своей бизнес-модели: сохранив плату за места, компания добавила новый продукт, ориентированный на эпоху ИИ, под названием Agentforce. Проще говоря, традиционная модель — «вы платите за количество купленных аккаунтов», а новая модель — «вы платите в зависимости от количества задач, выполненных вашими AI-агентами». Salesforce называет этот объем использования Agentic Work Units (единицы измерения работы, выполненной AI-агентом).

Логика этой новой модели очень умна. Если ИИ действительно сможет заменить часть человеческого труда, традиционное количество рабочих мест может сократиться, но одновременно количество задач, выполняемых ИИ-агентами, может значительно возрасти: раньше один продавец мог обрабатывать 20 клиентов в день, а в будущем один ИИ-агент сможет одновременно обслуживать 200 клиентов. Число человеческих рабочих мест сократится, но количество задач, выполняемых ИИ, может увеличиться вдвое или даже в десять раз. Если модель оплаты по задачам будет успешно реализована, Salesforce сможет плавно перейти от экономики мест к экономике задач, и доход на одного клиента может значительно вырасти. Раньше доход зависел от числа сотрудников, а в будущем он будет зависеть от общего объема работы. Именно в этом заключается важнейший смысл Agentforce — он может перестроить всю логику ценообразования и бизнес-модель Salesforce.

Конечно, эта история пока не полностью реализовалась. Хотя ARR Agentforce уже достиг 8 миллиардов долларов и растет очень быстро, его доля по сравнению с годовым доходом Salesforce в 41,5 миллиарда долларов все еще менее 2%. При этом давление на сокращение числа лицензий, с которым сталкивается Salesforce, может быть серьезнее, чем у любой другой SaaS-компании, поскольку Salesforce продает лицензии для продавцов, сотрудников службы поддержки и маркетологов — компания с 10 000 сотрудников может приобрести от 3000 до 5000 аккаунтов Salesforce, а именно эти должности являются первыми, которые AI-агенты способны заменить: написание писем, сопровождение клиентов, создание рекламных текстов и ответы на вопросы клиентов — все это идеально подходит для крупных языковых моделей ИИ. Быть способным компенсировать падение традиционных лицензий за счет новой бизнес-линии в 2% — чрезвычайно сложная задача.

Тогда почему я говорю, что Salesforce все еще заслуживает внимания? Не потому, что я верю, что новая бизнес-модель Agentforce обязательно обгонит доходы старой SaaS-модели, а потому, что текущая оценка Salesforce составляет всего 13–14 раз впереди по P/E, что уже учло пессимистические ожидания. У компании также есть 14,4 млрд долларов свободного денежного потока и 50 млрд долларов на покупку собственных акций.

Таким образом, покупка Salesforce по сути не является ставкой на историю высокого роста с оценкой в десятки раз, на то, что компания успешно пройдет трансформацию в области ИИ, а основана на сопоставлении внутренней стоимости и текущей цены — Salesforce действительно находится на относительно недооцененном уровне. Конечно, эта защитная маржа не безусловна: если ИИ действительно приведет к значительному снижению доходов традиционных направлений, а Agentforce не сможет их компенсировать, оценка Salesforce может продолжить сжиматься. Но пока основной бизнес стабилен, а выкуп акций продолжается, даже частичная реализация потенциала Agentforce может заставить рынок переоценить компанию, и цена акций восстановится.

Барьеры для входа

Самым мощным конкурентным преимуществом Salesforce являются огромные объемы данных, накопленных клиентами за последние более 20 лет. Компания, использующая CRM-систему в течение 10 лет, может хранить миллионы записей о клиентах, десятки тысяч бизнес-процессов продаж и десятки тысяч пользовательских полей. Перенос всех этих данных эквивалентен полному разрушению и повторной сборке цифровой основы всего предприятия — стоимость миграции намного превышает стоимость продолжения оплаты.

Где слабые стороны Salesforce? Microsoft Dynamics 365 в сочетании с Copilot — это наибольшая угроза для Salesforce в долгосрочной перспективе. Как крупнейшая в мире программная компания, Microsoft уже проникла своими корпоративными офисными продуктами в подавляющее большинство крупных предприятий по всему миру. Dynamics 365 — это CRM-продукт Microsoft, напрямую конкурирующий с основной деятельностью Salesforce, и в последние годы его темпы роста постоянно превышали 20%. Самое важное — Dynamics 365 глубоко интегрирован с офисным пакетом, включающим Copilot, Teams и Outlook, и основные точки входа для сотрудников компаний находятся именно у Microsoft. Если в будущем продавцы вообще не будут открывать Salesforce, а будут полагаться на Copilot в Outlook или Teams для автоматического обновления записей о клиентах, Salesforce может превратиться из входной точки рабочего процесса в фоновую базу данных. Это именно то, чего больше всего боится Бенйофф, и наибольшая неопределенность для Salesforce в долгосрочной перспективе.

Последние финансовые отчеты

За последний квартал прошлого финансового года показатели были следующими: годовой доход составил 41,5 млрд долларов США, что на 10% больше по сравнению с предыдущим годом; общая сумма RPO достигла 72 млрд долларов США, рост на 14%; свободный денежный поток — 14,4 млрд долларов США, рост на 16%; за год компания вернула акционерам 14,3 млрд долларов США, из которых 12,7 млрд было направлено на выкуп акций, а 1,6 млрд — на дивиденды. Кроме того, Salesforce недавно одобрила программу выкупа акций на сумму до 50 млрд долларов США. ARR нового направления Agentforce составил 800 млн долларов США, что на 169% больше по сравнению с прошлым годом, и было заключено 29 000 сделок.

Однако здесь нужно внести уточнение: 29 000 транзакций не равны 29 000 крупным клиентам и не означают, что все они являются крупными контрактами. Эти данные лишь свидетельствуют о быстром масштабировании продукта, но истинное определение оценки — это способность повысить доход на одного клиента и коэффициент удержания чистого дохода в будущем. На этом отчетном заседании компания также повысила целевой показатель выручки на финансовый год 2030 до 63 миллиардов долларов США.

В целом, фундаментальные показатели Salesforce действительно очень прочны. Кроме того, на прошлой конференции по результатам отчетности сам генеральный директор Бенйофф заявил, что это самый успешный год в истории компании и самый успешный год за всю историю программной индустрии, и добавил, что сейчас — отличная возможность для маркетинга и покупки, поэтому компания планирует увеличить полномочия на выкуп акций до 50 миллиардов долларов. Этот тон явно указывает на то, что руководство довольна отчетностью и прямо опровергает рыночные настроения, считая, что рынок чрезмерно пессимистичен и что акции Salesforce недооцениваются.

Когда я снимал видео, цена акций Salesforce составляла всего 180 долларов США, а перспективное соотношение цены и прибыли — 13–14 раз. По сравнению с прошлыми годами, когда в бул-рынке программного обеспечения оценки часто достигали 30–40 раз и выше, это явное сжатие, и сейчас это самое низкое значение за последние годы.

Катализаторы и риски

Причины для бычьего настроя просты: его оценка низкая, денежные потоки стабильны, текущие объемы выкупа акций очень велики, и новый бизнес Agentforce активно растет. Отчет Salesforce за 27 мая стоит особого внимания — это самый прямой катализатор в краткосрочной перспективе.

Причины для медвежьего настроения: темпы роста составляют всего 10%, что не является высоким показателем в сфере программного обеспечения; сомнения в том, что бизнес-модель может быть разрушена ИИ, пока не устранены; новое направление Agentforce по-прежнему сопряжено с высокой неопределенностью. Главный вопрос рынка: сможет ли Agentforce вырасти достаточно, чтобы значительно увеличить выручку и прибыль компании и помочь ей полностью перейти на ИИ? Все это еще предстоит проверить временем.

На отчете за 27 мая обратите внимание на следующие пункты: во-первых, сохранит ли Agentforce свой годовой темп роста ARR выше 100%. Если темп роста замедлится, это будет указывать на определенные риски в процессе AI-трансформации — важно понять, как менеджмент прокомментирует этот момент.

Во-вторых, появились ли явные признаки сокращения бизнеса, связанного с абонентской платой за SaaS? Если возникнут подобные ситуации, следует быть осторожными — рынок может продолжить раздувать нарратив «ИИ поглощает SaaS».

Кроме того, важно обратить внимание на то, сохраняет ли компания оптимистичные прогнозы на будущее и будет ли руководство продолжать позитивно реагировать на влияние ИИ на бизнес-модель SaaS.

Если смотреть только на финансовый отчет за прошлый квартал, я считаю, что руководство четко и оптимистично выражает свою позицию: оно не считает, что ИИ уничтожит Salesforce, а наоборот, полагает, что ИИ позволит Salesforce перейти от компании SaaS-приложений к платформе корпоративных агентов. Однако с точки зрения данных эта история все еще находится на ранней стадии проверки. Для меня лично нет необходимости преждевременно делать выводы о том, был ли Salesforce颠覆ирован ИИ или успешно осуществил переход на ИИ-бизнес. Я больше обращаю внимание на то, что его оценка находится на самом низком уровне за последние годы, и в сочетании с прочной фундаментальной базой компании текущая цена предлагает высокую ценность и выгодное соотношение риска и вознаграждения. Однако долгосрочная основная повествовательная линия все еще связана с ИИ — сможет ли Salesforce выдержать испытание ИИ, предстоит проверить временем.

Информация о компании

Компания ServiceNow — это именно та программная компания, которую я упомянул в начале, которую Хуан Реньюнь лично посещал в Лас-Вегасе в течение трех лет подряд. Если Salesforce управляет отношениями компании с внешними клиентами, то ServiceNow управляет сотрудниками и процессами внутри компании. Проще говоря, это центральная нервная система внутренней работы предприятия.

Многие процессы внутри компании, требующие утверждения, передачи, выполнения и документирования, могут быть реализованы на ServiceNow. Если сломался компьютер — нужно подать тикет в ИТ; при приеме нового сотрудника — создать учетную запись, выдать компьютер, пройти процедуры отдела кадров; при сбое системы — выполнить реагирование на инцидент; при получении предупреждения о безопасности — распределить, повысить приоритет и устранить проблему. Таким образом, это не просто система управления ИТ-тикетами, а скорее единая платформа для управления различными рабочими процессами внутри компании.

ServiceNow была основана в 2004 году и имеет штаб-квартиру в Санта-Кларе, Калифорния. Текущий генеральный директор — Билл Макдермотт, бывший глобальный генеральный директор SAP, имеющий десятилетия опыта в индустрии корпоративного программного обеспечения. После официального принятия руководства ServiceNow в 2019 году Макдермотт продолжил расширять компанию с позиции поставщика программного обеспечения для IT-заявок в направлении «платформы для рабочих процессов всей компании». Его стиль очень ярко выражен: он отлично умеет рассказывать масштабные истории, заключать крупные сделки и работать с крупными клиентами. В эпоху ИИ этот подход стал преимуществом.

Продуктовая матрица

Самой основной бизнес-направленностью является ITSM, которую корпоративные ИТ-отделы используют для управления тикетами, реагированием на инциденты, внедрением изменений, управлением ИТ-активами и запросами на услуги. На этом рынке ServiceNow является безусловным лидером во всем мире. На этой основе компания расширилась до ITOM (управление ИТ-эксплуатацией): ITSM больше ориентирована на решение вопросов «как действовать после возникновения проблемы», тогда как ITOM предполагает мониторинг систем заранее, выявление проблем и максимально автоматическое устранение.

Дальнейшее расширение бизнеса включает HR Service Delivery: все процессы, начиная с приема на работу, увольнения, отпусков и перевода, а также различные запросы сотрудников, могут быть выполнены в ServiceNow. Также существует бизнес-направление Customer Service Management (организация корпоративного обслуживания клиентов, частично пересекающееся с Salesforce Service Cloud, но ServiceNow больше ориентирован на сложные B2B-сценарии, такие как крупное оборудование, корпоративные клиенты и межотделочные заявки на послепродажное обслуживание); Security Operations — реагирование на инциденты безопасности; Strategic Portfolio Management — помощь CIO в управлении портфелем проектов и принятие решений о том, какие IT-проекты следует финансировать, а какие прекратить.

Глядя на это в совокупности, ServiceNow превратился из простого программного обеспечения для управления ИТ-услугами в платформу для бизнес-процессов внутри компании. Именно это является основной причиной того, что его коэффициент продления подписки достигает 97%, поскольку, как только компания переносит на ServiceNow процессы ИТ, HR, безопасности и службы поддержки, замена этой системы становится не просто сменой программного обеспечения, а необходимостью перестроить всю внутреннюю систему функционирования компании — что связано с очень высокими затратами.

Последние ключевые приобретения

Помимо собственных продуктов, ServiceNow за последний год совершила несколько ключевых приобретений.

Первая сделка — Moveworks, которая разрабатывает AI-помощника для сотрудников. Сотрудникам больше не нужно искать различные точки входа для решения вопросов — они могут просто задать вопрос ИИ, который поможет проверить политики, создать заявку, отследить статус и даже автоматически решить часть задач. После завершения поглощения возможности Moveworks были интегрированы в ServiceNow EmployeeWorks.

Вторая — Veza, которая специализируется на управлении идентичностью и правами доступа. В эпоху AI-агентов вопрос «кто может получить доступ к каким данным» становится чрезвычайно важным: ограничения касаются не только людей, но и прав агентов. Veza решает именно эту проблему.

Третья сделка — это приобретение Armis, которая занимается визуализацией активов в реальном времени в области кибербезопасности. Armis может видеть, сколько устройств находится в корпоративной сети, какие из них уязвимы и какие находятся в процессе обмена данными.

Все три сделки по приобретению направлены на подготовку к массовому внедрению AI-агентов в предприятия. Чтобы агенты могли эффективно работать в компании, им необходимо знать, что спрашивают сотрудники, кто имеет доступ к каким данным и какие активы существуют в сети. Эти три сделки дополняют каждую из этих трех ключевых способностей. Конечно, проведение нескольких сделок подряд в краткосрочной перспективе несет риски интеграции, особенно крупная сделка по приобретению Armis за 7,75 млрд долларов — о рисках мы подробно расскажем позже.

Ключевая стратегия ИИ: AI Control Tower

Самой ключевой стратегией ServiceNow в области ИИ является AI Control Tower (ИИ-контрольная башня). Эту концепцию нужно понимать исходя из очень реальной проблемы. В будущем компании не будут использовать ИИ только от одного поставщика: возможно, они будут применять GPT от OpenAI для обслуживания клиентов, Claude от Anthropic для проверки договоров, Copilot от Microsoft для совместной работы с документами, Gemini от Google для анализа данных, а также разрабатывать множество собственных ИИ-агентов.

Возникает вопрос: кто будет управлять всеми этими AI Agent, одновременно работающими внутри компании? Кто решает, какие данные им разрешено доступать, а какие — нет? Кто гарантирует, что они не будут совершать действия за пределами своих полномочий? И как назначать ответственность в случае инцидента? Именно这些问题 решает AI Control Tower.

ServiceNow не стремится создать еще один ChatGPT, а хочет стать уровнем управления, оркестрации и исполнения для корпоративных AI-агентов, отвечая за безопасное, соответствующее нормативным требованиям и аудитируемое функционирование этих ИИ в бизнес-среде. Именно в этом заключается различие между ServiceNow и многими другими компаниями, работающими в сегменте SaaS. Многие компании задаются вопросом: «Сможем ли мы сами создать AI-агента, чтобы конкурировать с ChatGPT, Claude и Gemini за доступ к прикладному уровню?» ServiceNow проявил мудрость, выбрав другой путь: «Я не буду конкурировать с вами за базовые модели, а буду управлять процессами исполнения этих моделей после их внедрения в корпоративную среду».

Цель ServiceNow заключается в том, чтобы независимо от того, какую ИИ-систему использует предприятие, любой ИИ, который интегрируется в бизнес-процессы, вызывает системы предприятия или выполняет его задачи, должен управляться и оркестрироваться через ServiceNow.

Почему именно ServiceNow?

Это возвращается к фундаментальным возможностям, накопленным ServiceNow за более чем 20 лет. У нее есть такой инструмент, как CMDB (база данных конфигурационного управления). Проще говоря, это полная карта IT-активов и связей между системами компании. Здесь записано, какие серверы есть в компании, какие приложения на них работают и какие права доступа имеют пользователи. У нее также есть движок процессов, работающий уже более десятилетия: все цепочки утверждений, выполнения и взаимодействия в компании функционируют на платформе ServiceNow. Кроме того, у нее есть полные аудиторские журналы, в которых система фиксирует, кто что сделал, когда это было сделано и какие изменения были внесены.

После внедрения ИИ-агента ему необходимы три ключевых элемента: необходимо знать, какие системы в компании можно использовать, выполнять задачи в соответствии с установленными процессами и фиксировать аудиторские записи для каждого шага, предпринятого агентом. Кроме того, ServiceNow дополнил проверку идентичности и прав доступа с помощью Veza, а также обеспечил визуализацию активов в реальном времени с помощью Armis.

На конференции Knowledge в этом году этот вопрос был продвинут дальше: ServiceNow выпустила Action Fabric. Эта технология позволяет любым сторонним AI-агентам — будь то Claude, GPT, Gemini или Copilot — вызывать движок управления ServiceNow для выполнения корпоративных задач. «Мне без разницы, какую модель ИИ вы используете, но выполнение и управление должны проходить через мой уровень» — эта логика похожа на подход Apple к iOS: Apple не создает каждое приложение сама, но все приложения работают на iOS. ServiceNow также планирует идти по этому пути.

Поддержка Хуань Рэньсюнь

Наиболее убедительное подтверждение этой позиции дал Хуан Юнсюнь. Генеральный директор NVIDIA в третий год подряд присутствует на ежегодной конференции ServiceNow — это не просто взаимная поддержка партнеров, NVIDIA также является клиентом ServiceNow. Внутренняя система калькуляции суперкомпьютеров NVIDIA работает на платформе ServiceNow: раньше для создания полного коммерческого предложения требовалось пять дней, а после внедрения AI-рабочего процесса это занимает всего пять минут.

Оригинальные слова Хуэньсюна: «ServiceNow по сути является операционной системой предприятия в эпоху ИИ». В этом году компании совместно запустили Project Arc: NVIDIA предоставляет безопасную песочницу для ИИ-вычислений, а ServiceNow — корпоративное управление, что свидетельствует о глубокой интеграции между ними. Это говорит о том, что AI Control Tower от ServiceNow — это не изолированная программная концепция, а элемент, который начинает входить в стратегии внедрения ИИ-партнеров, таких как NVIDIA, OpenAI, Google и Anthropic.

Последние финансовые данные

В первом квартале этого года совокупный доход составил 3,77 млрд долларов США, что на 22% больше по сравнению с прошлым годом; доход от подписок составил 3,671 млрд долларов США, также на 22% больше по сравнению с прошлым годом, что превысило верхнюю границу прогноза; совокупный обязательный доход (RPO) составил 27,7 млрд долларов США, что на 25% больше по сравнению с прошлым годом; коэффициент продления подписки клиентами составил 97%. Эти цифры свидетельствуют о том, что фундаментальные показатели ServiceNow в порядке: это программная платформа с ростом около 20%, коэффициентом продления подписки 97%, высокой маржой и высоким денежным потоком.

Сторона ИИ показала более впечатляющие результаты. Компания повысила цель по ACV (годовая стоимость контрактов), связанной с ИИ, с 1 миллиарда долларов в начале года до 1,5 миллиарда долларов. Обратите внимание, что это показатель стоимости контрактов, а не текущих доходов; они постепенно превратятся в реальные поступления. Но повышение цели на 50% за один квартал говорит о том, что продукты ИИ действительно пользуются спросом у клиентов и демонстрируют быстрый рост.

Его цена акций снизилась более чем на 50% по сравнению с историческим пиком, а перспективное соотношение цены к прибыли сейчас составляет примерно 21–24 раза. Для компании с быстрым ростом, работающей в сфере программного обеспечения с низкими капитальными затратами, это действительно относительно заниженный уровень.

Катализаторы и риски

Причины для бычьего настроя на ServiceNow очевидны. Во-первых, его повествование об ИИ очень четкое: AI Control Tower — это операционная система предприятий в эпоху ИИ; чем больше спрос на ИИ, тем больше компаниям нужна платформа для управления, аудита, контроля доступа и исполнения. Во-вторых, его новые ИИ-бизнесы действительно продолжают расти: AI ACV вырос с 1 до 1,5 миллиарда долларов, и эта история реально реализуется. В-третьих, его экосистема партнеров очень сильна: OpenAI, Google Gemini, Claude и NVIDIA интегрируются или тесно сотрудничают с ServiceNow, что укрепляет его стратегическую позицию как «корпоративного ИИ-контрольного башни».

Однако необходимо четко обозначить риски, с которыми сталкивается ServiceNow. После публикации последнего квартального отчета, несмотря на превышение ожиданий рынка, акции упали более чем на 10% после закрытия торгов, что свидетельствует о крайнем пессимизме на рынке и указывает на то, что текущая рыночная тенденция еще не изменилась: инвесторы по-прежнему скептически относятся к бизнес-модели SaaS-компаний и их трансформации в сфере ИИ. Кроме того, ServiceNow осуществила три крупных приобретения в короткий срок, особенно значительная сделка по покупке Armis за 7,75 млрд долларов США требует времени для интеграции; рынок внимательно проанализирует, какая часть повышенных прогнозов выручки обусловлена приобретениями, а какая — органическим ростом. Внешним риском является геополитическая напряженность на Ближнем Востоке: в прошлом квартале некоторые крупные проекты были отложены, что негативно повлияло на рост подписного дохода примерно на 75 базисных пунктов.

Что касается ServiceNow, я лично к нему относюсь довольно позитивно. Это единственная из трех компаний, чья история вокруг ИИ наиболее логична, прозрачна и легко воспринимается рынком. Позиционирование их AI Control Tower не только не пострадает от развития ИИ, но и получит выгоду от его распространения, что делает его потенциально ключевой программной платформой для внедрения корпоративного ИИ. Кроме того, с точки зрения оценки, за последний год цена акций упала вдвое с пиковых уровней, а коэффициент P/E на переднем плане оказался очень низким — как у Salesforce — и теперь находится на относительно выгодном уровне. Текущее соотношение цены и стоимости, а также потенциал доходности выглядят весьма привлекательно.

Информация о компании

Проще всего описать эту компанию как супер-хранилище корпоративных данных. Если Salesforce управляет клиентами, а ServiceNow — процессами, то Snowflake управляет данными. Все данные компании — такие как продажи, поведение пользователей, финансовые отчеты и системные логи — загружаются в Snowflake, после чего можно проводить анализ, строить модели и запускать AI-задачи на этом супер-хранилище данных.

Продуктовая матрица

Самой важной основой Snowflake остаются хранилище данных и озеро данных: компании загружают в них структурированные и полуструктурированные данные, выполняют SQL-запросы и проводят анализ данных — это основа Snowflake и основной источник дохода. На этой основе Snowflake создала Snowpark, позволяющую разработчикам писать код непосредственно в Snowflake на Python, Java и Scala для создания конвейеров данных и моделей машинного обучения, не перемещая данные за пределы платформы — весь процесс от обработки данных до обучения моделей происходит внутри платформы.

Далее идет набор Cortex AI, который Snowflake активно продвигала в течение последнего года. В него входят два ключевых продукта. Snowflake Intelligence ориентирован на бизнес-пользователей и позволяет взаимодействовать с данными с помощью естественного языка; он автоматически запрашивает, анализирует и генерирует инсайты на основе структурированных и неструктурированных данных в Snowflake, а также может самостоятельно выполнять многошаговые задачи, выступая в роли корпоративного AI-агента. Cortex Code предназначен для разработчиков и отличается от обычных программных помощников тем, что является нативным AI-агентом для кодирования в Snowflake, способным понимать структуру данных, настройки прав доступа и вычислительную среду Snowflake; он может напрямую помогать вам создавать конвейеры данных, отлаживать запросы и разрабатывать AI-приложения — его функциональность чрезвычайно мощна.

Таким образом, функции этих двух продуктов четко разделены: Snowflake Intelligence предназначен для бизнес-пользователей, позволяя даже тем, кто не знает SQL, напрямую задавать вопросы данным, использовать данные и заставлять ИИ действовать на основе данных; Cortex Code предназначен для технических команд, позволяя разработчикам и инженерам по данным быстрее создавать приложения для данных, конвейеры данных и ИИ-приложения.

Помимо продуктов ИИ, у Snowflake есть две другие уникальные возможности. Snowflake Marketplace — это рынок обмена и торговли данными, где компании могут напрямую покупать и продавать наборы данных, а также напрямую использовать сторонние данные для анализа. Data Clean Rooms обеспечивают совместную работу с данными между организациями с защитой конфиденциальности: две компании могут проводить совместный анализ, не раскрывая свои исходные данные. Это может использоваться в рекламной индустрии для кросс-платформенной атрибуции, в фармацевтической отрасли — для совместных клинических исследований и в финансовой сфере — для совместной борьбы с мошенничеством. Эти две возможности представляют собой труднокопируемые конкурентные преимущества.

Глядя на это в целом, Snowflake переходит от инструмента для хранения данных к платформе для данных с ИИ: в основе лежат хранилище и вычисления, посередине — инструменты разработки и ИИ-движок, а сверху — интеллектуальные помощники и рынок данных для бизнес-пользователей. Snowflake стремится не просто помогать компаниям хранить и запрашивать данные, а позволять им анализировать, обмениваться данными, разрабатывать приложения и интегрировать ИИ непосредственно в свои бизнес-данные на единой управляемой платформе. На данный момент у Snowflake более 13 300 корпоративных клиентов, а платформа обрабатывает 6,3 миллиарда запросов к данным ежедневно.

Бизнес-модель

Это главное отличие Snowflake от двух предыдущих компаний. Основная модель оплаты Salesforce и ServiceNow основана на количестве мест: клиенты ежегодно платят фиксированную подписную плату. Snowflake же работает совершенно иначе: оплата производится на основе фактического потребления ресурсов — сколько запросов было выполнено, сколько вычислительной мощности использовано и сколько данных сохранено — сумма оплаты рассчитывается по формуле платформы.

Эта модель имеет как плюсы, так и минусы. С одной стороны, в эпоху ИИ потребление данных компаниями растет экспоненциально: каждая задача ИИ требует вычислительных мощностей и запросов к данным, поэтому доход Snowflake естественным образом возрастает вместе с ростом нагрузки от ИИ-задач. С другой стороны, если компании сокращают бюджет или оптимизируют рабочие нагрузки, доход Snowflake также снизится.

Однако за последние два года Snowflake также активно продвигает долгосрочные контракты на обязательства по расходам. RPO в последнем отчете составил 9,77 млрд долларов США, что на 42% выше прошлогоднего показателя, что свидетельствует о том, что крупные клиенты начинают фиксировать свои бюджеты на вычислительные ресурсы на несколько лет вперед, и отношения с ними уже не являются полностью «уйди, когда захочешь».

Барьеры для входа и конкурентная среда

Его сильная сторона — в высокой степени привязки данных. После загрузки данных в Snowflake все аналитические модели, скрипты запросов и конвейеры данных настраиваются на этой платформе, и стоимость миграции становится очень высокой. Это и есть самая важная конкурентная защита Snowflake. Кроме того, его Data Clean Rooms хорошо разработаны для защиты конфиденциальности и межорганизационного взаимодействия, что делает их трудными для копирования.

Слабое место заключается в чрезвычайно острой конкуренции. Главным конкурентом является Databricks, чья последняя годовая выручка достигла 54 миллиардов долларов США с ростом на 65% в годовом исчислении — более чем вдвое быстрее, чем у Snowflake, которая показала 29%. Последняя оценка Databricks превысила 100 миллиардов долларов США. Databricks сильнее в области машинного обучения и рабочих нагрузок ИИ. Если Databricks в будущем выйдет на биржу, она, скорее всего, станет одним из самых внимательно наблюдаемых IPO на рынке корпоративного программного обеспечения, и тогда Snowflake будет вынуждена столкнуться с прямым сравнением на публичном рынке.

Помимо Databricks, угрозу представляют и три крупных облачных провайдера: AWS Redshift, Google BigQuery и Azure Synapse постоянно развиваются и естественным образом интегрированы в свои собственные облачные экосистемы. Они одновременно являются партнерами Snowflake и потенциальными альтернативами. Ниже находятся такие открытые или новые инструменты, как DuckDB и ClickHouse, которые занимают ниши на рынке в специфических сценариях, таких как локальный анализ, анализ в реальном времени и низкозатратные запросы. Таким образом, конкурентная среда Snowflake немного сложнее, чем у Salesforce и ServiceNow.

Неинтуитивные риски модели потребления

Еще один контринтуитивный факт: Snowflake больше всего боится не того, что клиенты не используют её, а того, что клиенты используют её слишком хорошо. Поскольку Snowflake работает по модели потребления, чем больше клиенты запрашивают, вычисляют и хранят, тем выше её доход; однако, когда компании замечают чрезмерно высокие счета за Snowflake, они побуждают инженерные команды оптимизировать запросы, сжимать хранилище и даже заменять часть низкодоходных задач открытым программным обеспечением.

Это двойственная природа модели потребления: когда рост идет быстро, доход автоматически растет вместе с объемом использования клиентами; но как только клиенты начинают оптимизировать объем использования, темпы роста дохода также замедляются. Эта тенденция уже отражена в данных: коэффициент удержания чистого дохода Snowflake снизился с 131% до 126%, а затем до последних 125%. Этот показатель все еще остается на здоровом уровне, что свидетельствует о том, что существующие клиенты продолжают увеличивать свои расходы ежегодно, однако нисходящая тенденция указывает на то, что темпы расширения деятельности существующих клиентов уже не такие высокие, как раньше. За этим стоят как естественное замедление после достижения больших базовых объемов, так и влияние оптимизации затрат клиентами и замедления темпов потребления.

Таким образом, Snowflake больше похожа на высокорастущую, высокогибкую, но чрезвычайно конкурентную платформу для данных на базе ИИ. Это и наибольшая привлекательность Snowflake, и ее наибольший риск.

Последние финансовые данные

Годовой доход от продуктов составил 4,47 млрд долларов США, что на 29% больше по сравнению с прошлым годом — самый высокий темп роста среди этих трех компаний. Доход от продуктов за последний квартал составил 1,23 млрд долларов США, что на 30% больше по сравнению с прошлым годом, немного превысив годовой темп роста. RPO составил 9,77 млрд долларов США, увеличившись на 42% в годовом выражении. За последний квартал чистое количество новых клиентов составило 740, что на 40% больше по сравнению с прошлым годом. Кроме того, компания заключила самый крупный в истории одноразовый контракт на сумму более 400 млн долларов США. Все эти данные свидетельствуют о том, что спрос на Snowflake не ослабевает; напротив, крупные клиенты продолжают заключать все более крупные долгосрочные контракты.

Однако проблема также очевидна. В соответствии с GAAP Snowflake за весь год все еще понесла убыток в размере примерно 1,33 млрд долларов США и является единственной из этих трех компаний, которая еще не достигла прибыли по GAAP. Квартальные расходы на акционерное вознаграждение составляют более 400 млн долларов США, а за год — более 1,7 млрд долларов США, что создает значительное давление на разбавление акций.

Однако Snowflake остается самой дорогой из трех компаний, ее коэффициент EV/Продажи по прогнозируемым доходам составляет около 9 раз, что значительно выше, чем у Salesforce.

Катализаторы и риски

С позитивной стороны, у Snowflake есть несколько ключевых моментов. Во-первых, Snowflake не следует традиционной модели SaaS, а использует модель оплаты по объему использования, что естественным образом выгодно при росте рабочих нагрузок ИИ. В краткосрочной перспективе, чем больше ИИ используется, тем больше зарабатывает Snowflake. Во-вторых, RPO вырос на 42% в годовом выражении, что свидетельствует о том, что крупные клиенты продолжают заключать более крупные долгосрочные контракты, что обеспечивает высокую предсказуемость будущих доходов. В-третьих, Snowflake Intelligence и Cortex Code активно расширяются, и более 9100 аккаунтов уже используют функции ИИ.

Кроме того, у Snowflake в последнее время было еще два важных события: 27 мая состоится публикация отчета, а сразу после, с 1 по 4 июня, в Сан-Франциско пройдет ежегодная конференция Snowflake. Эти два катализатора следуют друг за другом, и, на мой взгляд, положительные факторы перевешивают отрицательные. В это время волатильность акций, вероятно, будет высокой.

Также необходимо заранее ознакомиться с рисками. Во-первых, постоянные убытки по GAAP — это главный недостаток. В условиях, когда рынок предпочитает прибыль и денежные потоки, Snowflake будет испытывать большее давление на оценку по сравнению с Salesforce и ServiceNow. Во-вторых, Databricks является самым сильным конкурентом Snowflake на данный момент; его будущее IPO может перестроить конкурентную среду всего сегмента платформ для данных. Если после выхода на биржу Databricks покажет более высокие темпы роста, более сильную повествовательную линию в области ИИ и более привлекательную оценку, капитал может переместиться из Snowflake в Databricks. Кроме того, судебные иски акционеров и продажи акций внутренними лицами — эти факторы, связанные с корпоративным управлением, также влияют на настроения рынка, однако они не являются основным фокусом в данный момент.

Snowflake можно описать одной фразой: самая быстрорастущая из трёх, с наиболее прямолинейной AI-инфраструктурой для данных и естественной независимостью от традиционной SaaS-модели, но при этом самая дорогая по оценке, с самым жёстким конкурентным давлением и наименее качественной прибыльностью — высокий потенциал дохода, высокий риск.

После анализа этих трех компаний я поделюсь своими личными субъективными мнениями.

Если вы цените безопасную маржу и предпочитаете подход к инвестированию, основанный на стоимости, то Salesforce является относительно самой стабильной акцией: мультипликатор P/E на уровне нескольких десятков, свободный денежный поток в 14,4 млрд долларов США, авторизация на выкуп акций на 50 млрд долларов США и стабильная прибыльность обеспечивают значительную безопасную маржу при покупке и удержании. Однако темпы роста составляют всего 10%, поэтому потенциал резкого роста цены может быть ограниченным.

Если вы согласны с логикой управленческого уровня AI Control Tower, ServiceNow, возможно, является компанией с самым четким AI-повествованием среди трех, с ростом более чем на 20%, коэффициентом продления контрактов 97%, передовой коэффициентом P/E в 22 раза и поддержкой Дженнифера Хуанга, который лично выступал за нее три года подряд — текущая цена предлагает высокую ценность для покупки. Однако前提是 вы готовы принять риски интеграции после интенсивных поглощений и колебания цены акций в краткосрочной перспективе.

Если вы стремитесь к максимальной гибкости и готовы выдержать наибольшую волатильность, Snowflake — это ставка с высоким коэффициентом выплаты; основной риск заключается в том, что компания не достигнет прибыльности, продолжит нести убытки и ее коэффициент удержания чистого дохода будет снижаться, а также то, что будущий IPO конкурента Databricks может переопределить оценочные ориентиры всего сектора платформ для данных. Волатильность рисков действительно высока.

Помимо этих трех компаний, если вы ищете самый стабильный якорь в программном обеспечении, то Microsoft остается лучшим выбором — это наиболее сильно недооцененный крупнокапитализационный программный актив в этом цикле. Однако я хочу подчеркнуть, что это лишь моя собственная рамка оценки и не является инвестиционной рекомендацией. Каждый должен принимать соответствующие инвестиционные решения на основе своего реального портфеля и после рационального анализа.

В конце концов, мы возвращаемся к вопросу, заданному в начале: убьет ли ИИ всю индустрию программного обеспечения или предоставит нам возможность купить на дне, которая случается раз в десятилетие?

Мое мнение, что повествование о том, что ИИ убивает программное обеспечение, чрезмерно упрощено. То, что действительно происходит, — это то, что ИИ вытесняет программное обеспечение, которое продает только интерфейс функций, но одновременно вознаграждает платформы, которые предлагают инфраструктуру и управление. Не все программные решения будут颠覆.

Это похоже на крах интернет-пузыря в 2000 году, когда основной тренд на рынке был таким: «Интернет уничтожит все традиционные компании», но в итоге выжили не только интернет-компании, но и те традиционные компании, которые первыми приняли интернет и интегрировали эти интернет-инструменты в свои бизнес-процессы, успешно пройдя переход на интернет-платформу. Спустя 20 лет логика та же самая и в отношении нынешней волны ИИ. Наибольшими победителями останутся программные компании, обладающие настоящими барьерами для входа, накопленными данными и способные выступать в роли инфраструктурной платформы для ИИ. А сейчас они, возможно, как раз стоят на пороге нового цикла роста.