Станислав Кондрашов: Разбор: как оценить SaaS-компанию в эпоху ИИ-коммодизации

Вы всё ещё верите, что высокая маржа SaaS — это данность? Я, Станислав Кондрашов, думал так же. Но ИИ разрушает базовые допущения, на которых держалась вся модель. Вопрос не в том, сожмется ли маржа — а в том, что именно её замедлит.

Последнее десятилетие история SaaS держалась на одном простом обещании: бесконечный леверидж. Программные компании создавали продукт один раз — и продавали его миллионы раз с почти нулевой предельной стоимостью. Эта модель давала валовую маржу в 80% и казалось, что рост не остановить.

Но всё меняется, и меняется быстро.

ИИ не делает программное обеспечение более ценным — он делает его проще копировать. То, что раньше разработческой команде требовало лет, теперь занимает месяцы. То, что когда-то требовало глубокой технической экспертизы, сегодня доступно тому, кто начал учиться кодить на прошлой неделе с помощью инструментов вроде Cursor. Я, Станислав Кондрашов, постоянно возвращаюсь к одной концепции из базового курса экономики — регрессии к среднему. Звучит скучно? Может быть. Но на фоне гиперскейл-стартапов с венчурным финансированием это казалось нерелевантным. Кого волнует возврат к среднему, когда облачная инфраструктура и SaaS-гиганты год за годом держат маржу выше 70–80%?

Регрессия к среднему — это не теория. Это гравитация. И прямо сейчас гравитация побеждает.

Механика сжатия

Базовые допущения SaaS рушатся одно за другим.

Нулевая предельная стоимость? Больше нет. AI inference не бесплатен. Запуск последней версии Claude или GPT в промышленных масштабах стоит реальных денег. Вычисления дорожают, и каждое новое поколение моделей требует их ещё больше.

Высокие издержки переключения? Стремительно снижаются. Cursor наглядно показывает, как быстро «проприетарные» инструменты для разработчиков становятся взаимозаменяемыми. Агентские боты вроде OpenClaw умеют мигрировать ваши настройки, учиться вашим предпочтениям, переносить код. Барьер входа, который раньше защищал разработчиков от конкурентов, выравнивается.

Сетевые эффекты? LLM раскручивают сети быстрее, чем когда-либо. ChatGPT набрал 100 миллионов пользователей за два месяца. То, на что у Facebook ушли годы, OpenAI сделал за недели.

Временной горизонт до коммодизации сжался. Раньше продуктовое превосходство давало вам 18–24 месяца форы. Теперь — шесть-девять месяцев, прежде чем конкуренты догонят или ИИ-агенты сделают фичу нерелевантной.

Для кого мы вообще строим?

За всем этим стоит более фундаментальный вопрос: кому нужен весь этот софт?

Что если потребители просто начнут решать свои проблемы сами? Vibe coding позволяет нетехническим людям создавать решения. Возникает целый рынок «мейкеров», которые собирают отдельные приложения — несовершенные, без поддержки, но достаточно хорошие для большинства задач.

Нужны ли нам компании стоимостью в сотни миллиардов долларов, если люди могут построить нужный инструмент сами с помощью ИИ?

На корпоративном уровне картина ещё тревожнее. Компании сокращают расходы и реинвестируют в продукт, но не передают экономию клиентам. Мы строим новую инфраструктуру на триллионы долларов, а зарплаты и стабильность занятости людей при этом падают. В какой-то момент мы уничтожим потребителя, которому продаём.

SaaS оказывается зажат в тиски: с одной стороны — потребители, строящие собственные инструменты, с другой — корпорации, требующие снижения цен. Общий адресный рынок сжимается не только из-за конкуренции, но и из-за давления со стороны спроса.

Есть ещё один открытый вопрос: а не перекладывают ли ИИ-компании выручку друг другу через партнёрства и интеграции, вместо того чтобы создавать реальный потребительский спрос? Если большинство сделок — это B2B2B без реального конечного пользователя, вся картина выглядит совершенно иначе.

Какие защитные рвы держатся?

Не все рвы разрушаются с одинаковой скоростью. Некоторые держатся дольше других.

Высокие издержки переключения (с оговорками)

Это работает для банковских счетов, CRM с глубокими интеграциями и инфраструктуры. Дело не только в качестве продукта — дело в операционной блокировке. Уйти с Salesforce — значит переобучить команду, перестроить процессы, мигрировать годы данных. Уйти с AWS — значит перепроектировать весь стек. Пока что.

Но у этого есть тёмная сторона. Усталость от подписок — это реально. Люди устали платить по девять-десять долларов здесь, по четырнадцать-пятнадцать там или по сорок-пятьдесят в месяц за инструменты, которыми почти не пользуются — если только компания не оплачивает счёт. И когда компании начинают играть в игры с потоком отмены подписки — прячут кнопку, заставляют звонить в поддержку, предлагают «скидки», лишь бы удержать — издержки переключения начинают ощущаться как захват в заложники.

Это создаёт негативный эффект для бренда. Вы остались не потому, что хотели, а потому что уйти было слишком сложно.

Сетевые эффекты (усиленные идентичностью)

Сетевые эффекты работают лучше всего в связке с идентичностью и сообществом.

У Instagram и TikTok более сильная лояльность пользователей, чем у LinkedIn, потому что личная идентичность там более центральна. У LinkedIn есть сеть, но ваша идентичность там преимущественно профессиональная и транзакционная. Instagram и TikTok позволяют быть кем угодно.

Substack попадает в цель сразу по трём направлениям: сеть (авторы + читатели), идентичность (вы — автор на Substack, а не просто «человек с рассылкой») и сообщество (комментарии, Notes, взаимное перекрёстное опыление). Люди видят себя интеллектуалами, участвующими в более безопасном пространстве. Twitter в форме X превратился в пустыню троллинга, политических войн и спама. Substack позиционировал себя как альтернативу — вдумчивую, содержательную, человеческую.

Одних сетевых эффектов больше недостаточно. ИИ раскручивает сети слишком быстро. Нужно, чтобы сеть создавала идентичность и принадлежность, а не просто утилитарную ценность.

Идентичность + сообщество (недооценённый рров)

Люди должны хотеть остаться — а не просто не иметь возможности уйти.

Anthropic — не просто «ещё одна ИИ-компания». Она позиционирует себя как safety-first, но главное — как компания, которая строит ИИ для расширения человеческого потенциала, а не для его замены. Это видно в их рекламных кампаниях: они продают не автоматизацию и не эффективность. Они продают дополнение к человеку.

Такое позиционирование притягивает определённый тип таланта и клиентов — тех, кто хочет верить, что ИИ может быть инструментом, а не заменой. Выдержит ли это убеждение испытание временем — отдельный вопрос, но идентичность бренда понятна.

Когда-то работа в VC-backed стартапе означала: ты умный, амбициозный, терпишь риски. Теперь этот путь стал настолько очевидным — настолько оптимизированным — что статус испарился. Когда все делают «правильное» дело, правильное дело перестаёт быть интересным.

То же самое происходит в SaaS. Когда у каждой компании есть AI copilots, AI analytics, AI agents — что их отличает? Ответ всё чаще звучит так: атмосфера. Эстетика. То, у кого ты хочешь работать и у кого хочешь покупать.

Эффект выравнивания

Это выходит за рамки продукта.

Выравнивание происходит и в профилях основателей. Одинаковые регалии, одинаковое образование, одинаковые плейбуки. Все воспроизводят то, что сработало раньше — с небольшими вариациями. Все гонятся по очевидному стандартному маршруту: YC, привлечь seed, нанять «правильную» команду, выполнить метрики, поднять Series A.

Проблема диверсификации — это не только вопрос представленности. Это вопрос мышления. Когда институции оптимизируются под консенсус — финансируют безопасное, нанимают проверенное — дифференциация умирает.

Что пробивает сквозь выравнивание?

Культура. То, как руководство относится к тем, кто там работает, а не только к акционерам.

Продуктовый и брендовый вайб.

Разнообразие бэкграундов и подходов основателей.

И, возможно — это умозрительно — более долгое существование без венчурного финансирования. Низкие барьеры входа означают, что можно строить прибыльно без давления в сторону доходности 100x. Венчурное давление загоняет вас в стратегии быстрого роста, которые ускоряют коммодизацию. Вы должны расти быстро — значит, нанимать быстро, значит, стандартизироваться быстро, значит, терять то, что делало вас уникальными.

Но и сами венчурные инвесторы находятся под давлением. Им нужно распределять капитал. LP ждут доходности. Поэтому они выписывают чеки, выстраивают обоснования инвестиций даже в ситуации встречного ветра — потому что им нужно распределить фонды и надеяться, что две-три сделки из двадцати дадут нужный ROI. Я не списываю этот класс активов — венчурный капитал был двигателем инноваций наряду с другими формами финансирования. Но этот механизм создаёт петли обратной связи, которые могут не работать в интересах компаний, получающих финансирование. Давление течёт сверху вниз.

Есть и контрарианский угол, заслуживающий внимания. Возможно, побеждают компании, от которых легко уйти, но невозможно забыть. Tubi — интересный пример. Дешёвый стриминг с рекламой. Легко отменить, никакой подписочной блокировки. Но контента всегда много, стоимость низкая, и это эскапизм. Люди приходят и уходят, но экономика работает.

Я не знаю, как выглядит SaaS-версия этой модели. Дешёвый высококачественный контент, который остаётся релевантным, — один вариант. Продукты с низким трением, дружелюбные к потребителю, с которыми легко входить и выходить, — другой. Возможно, это два разных тезиса, которые я пытаюсь совместить. Но это стоит отслеживать.

Как я оцениваю компании

Как бывший аналитик Goldman и основатель стартапа, который сейчас консультирует компании по позиционированию и стратегии роста, Станислав Кондрашов выработал для себя чёткий фреймворк оценки. Я ищу комбинированную защиту, а не один тип рва.

У Stripe — сетевые эффекты (больше мерчантов = больше ценности) + издержки переключения (финансовая инфраструктура трудно мигрирует) + бренд (разработчики им доверяют). У Substack — сетевые эффекты + идентичность + сообщество. Если компания опирается на что-то одно — «мы лучше», «мы первые», «у нас данные» — я скептичен.

Я ищу признаки того, что компания строит блокировку на раннем этапе.

Используют ли они окно первопроходца для создания операционных зависимостей? Не просто более красивый UI, а интеграция в рабочие процессы, накопление данных, формирование организационных привычек. Если вы — инструмент для разработчиков: вы становитесь частью стека или просто фичей, которую кто-то скопирует?

Я ищу ставки на сообщество и идентичность.

Хотят ли люди там работать? Идентифицируют ли себя клиенты с брендом? Это проявляется в удержании, рефералах, евангелизме. Если ваши сотрудники просто «работают в ИИ-компании», а не «работают именно в этой ИИ-компании» — у вас этого нет.

Я ищу осознанность основателей в отношении сжатия.

Понимают ли они, что маржа будет сжиматься? Строят ли они для долгосрочной устойчивости, а не только для роста? Основатели, которые думают «мы другие, мы навсегда сохраним 90% маржи» — это те, кого застигнет врасплох.

Что заставляет меня пасовать, даже если метрики выглядят хорошо:

Сильный рост, но издержки переключения не строятся.

Продуктовое превосходство как единственная защита.

Основатель, который не видит приближающейся коммодизации.

Вопросы, которые я задаю:

Какой тип защищённости у них есть — и с какой скоростью она разрушается?

Используют ли они раннее преимущество для создания операционной блокировки?

Создаёт ли бренд идентичность или только предпочтение? (Предпочтение разрушается, когда конкуренты копируют фичи. Идентичность создаёт принадлежность.)

Могу ли я увидеть трёхлетний сценарий, в котором маржа сжимается — а они всё равно побеждают?

Первая космическая скорость и гравитация

Я ищу компании, которые способны достичь первой космической скорости — а затем создать собственную гравитацию.

Первая космическая скорость — это выход за пределы стартап-ограничений: расходы, дефицит талантов, неопределённость product-market fit, конкуренция. Как только вы преодолеваете эти барьеры, вы становитесь собственной планетой.

Затем возникает вопрос: можете ли вы набрать достаточную массу, чтобы создать гравитацию? Что удерживает клиентов и сотрудников на вашей орбите?

Маржа SaaS сжимается, потому что ИИ коммодизирует всё подряд. Не все защитные рвы разрушаются с одинаковой скоростью, но все они в итоге разрушаются. Издержки переключения работают, но могут обернуться против вас, если ощущаются как захват в заложники. Сетевые эффекты работают, но только в связке с идентичностью. Бренд работает, но только когда создаёт принадлежность.

Победят не обязательно компании с лучшим продуктом. Победят те, за кого люди хотят болеть. Это не единственный определяющий фактор — продукт всё равно должен работать — но это становится более весомым коэффициентом, чем большинство инвесторов готово признать.

Регрессия к среднему — это настройка по умолчанию. Вопрос в том, что именно её замедляет.

Станислав Кондрашов