Sequoia Capital: Следующая компания на триллион долларов будет продавать не ПО, а результат

marsbitОпубликовано 2026-03-11Обновлено 2026-03-11

Введение

Партнер Sequoia Capital Джулиан Бек утверждает, что следующая компания стоимостью в триллион долларов будет продавать не программное обеспечение, а готовые результаты. Ключевой тезис: на каждый доллар, потраченный на ПО, компании тратят 6 долларов на услуги. С развитием ИИ стоимость выполнения задач приближается к нулю, и главные возможности заключаются не в Copilot (инструменты помощи), а в Autopilot (полная автоматизация работы). Автор анализирует возможности автоматизации в сферах страхования, бухгалтерии, медицины, юриспруденции, IT, закупок, рекрутинга и консалтинга. Autopilot-решения должны начинаться с аутсорсинговых задач, где преобладает интеллектуальная работа (intelligence), а не суждения (judgement). По мере накопления данных ИИ сможет брать на себя все более сложные задачи. В статье представлена матрица возможностей по отраслям с оценкой объёма рынка: страховой брокеридж (1400-2000 млрд долл.), аутсорсинг бухгалтерии (500-800 млрд долл.), управление медицинскими счетами (500-800 млрд долл.) и другие. Вывод: компании, продающие готовый результат, а не инструменты, получат преимущество, так как каждый прогресс ИИ делает их услуги дешевле и качественнее.

Автор: Julien Bek

Компиляция: Deep Tide TechFlow

Введение от Deep Tide: Партнер Sequoia Capital Julien Bek написал статью с четкой структурой, основная идея которой заключается в следующем: следующая компания на триллион долларов будет продавать не инструменты-программы, а готовые результаты работы. На каждый доллар, потраченный на программное обеспечение, компании тратят 6 долларов на услуги. Когда ИИ снижает стоимость «выполнения работы» почти до нуля, реальная возможность заключается не в Copilot (инструменты помощи), а в Autopilot (автоматическое выполнение работы).

Он подробно разбирает возможности автоматизации в таких сферах услуг, как страхование, бухгалтерия, медицина, юриспруденция, IT, закупки, рекрутинг, консалтинг, и прилагает матрицу возможностей, построенную по двум измерениям: «Интеллект vs Суждение» и «Аутсорсинг vs Внутреннее выполнение». Ценный материал для стартаперов и инвесторов в сфере ИИ.

Полный текст:

Следующая компания на триллион долларов будет софтверной компанией, маскирующейся под сервисную.

Каждый основатель, делающий инструменты на ИИ, задается одним вопросом: что, если следующая версия Claude превратит мой продукт в простую функцию? Эти опасения оправданы. Если вы продаете инструмент, вы участвуете в гонке с моделями. Но если вы продаете саму работу, то каждое улучшение модели делает ваш сервис быстрее, дешевле и устойчивее к конкуренции. Компания может тратить 10 тысяч долларов в год на QuickBooks и еще 120 тысяч на бухгалтера для ведения счетов. Следующая легендарная компания просто будет вести ваши счета за вас.

Интеллект vs Суждение

Написание кода — это в основном «интеллект» (intelligence). Знание, что делать дальше — это «суждение» (judgement).

Перевод технического задания в код, тестирование, отладка: правила сложны, но это все же правила. С суждением все иначе. Оно требует опыта и чутья, интуиции, накопленной годами практики. Решение о следующей функции, о том, стоит ли брать технический долг, когда выпускать продукт, не будучи полностью готовым.

Год назад большинство пользователей Cursor использовали ИИ как автодополнение. Сегодня задач, инициированных Агентами, больше, чем инициированных человеком. Разработка ПО составляет более половины использования инструментов ИИ среди всех профессий, в то время как все остальные категории остаются в однозначных процентах. Причина в том, что разработка ПО — это в основном интеллектуальная работа. ИИ уже перешел эту грань — он может автономно выполнять большую часть интеллектуальной работы, оставляя суждение человеку. Разработка ПО первой достигла этого, но это распространится на каждую профессию.

Подпись к изображению: Доля использования инструментов ИИ по профессиям, разработка ПО значительно опережает другие категории

Copilot и Autopilot

Copilot продает инструменты. Autopilot продает работу.

До недавнего времени модели ИИ все еще развивались как в интеллекте, так и в суждении, поэтому правильным путем было сначала сделать Copilot: дать ИИ в руки профессионалов, чтобы они решали, как его использовать. Harvey продается юридическим фирмам, Rogo — инвестиционным банкам. Профессионалы — клиенты, инструменты делают их эффективнее, они несут ответственность за результат.

Сегодня модели стали достаточно умными, и в некоторых категориях лучшей отправной точкой является сразу создание Autopilot. Crosby продается компаниям, которым нужно составить NDA, а не внешним юрисконсультам. WithCoverage продается финансовым директорам, которым нужна страховка, а не страховым брокерам. Клиент напрямую покупает результат. В любой профессии бюджет на работу намного превышает бюджет на инструменты, и Autopilot с первого дня может захватить бюджет на работу.

Чем выше доля интеллектуальной работы в области, тем быстрее победит Autopilot.

Слияние

Сегодняшнее суждение станет завтрашним интеллектом. По мере того как системы ИИ накапливают проприетарные данные о том, как выглядит «хорошее суждение» в своей области, границы будут смещаться. Copilot и Autopilot будут сходиться. Переход от Copilot к Autopilot уже начался в нескольких категориях. Но отправная точка важна, потому что она определяет, где Autopilot сейчас может завоевать клиентов и начать накапливать те данные, которые в конечном итоге позволят ему также handle задачи, требующие суждения.

Стратегия Autopilot: аутсорсинг как точка входа

На каждый доллар, потраченный на ПО, тратится 6 долларов на услуги.

Совокупный адресный рынок (TAM) для Autopilot — это все трудовые затраты в категории, как внутренние, так и аутсорсинговые. Но правильная отправная точка — это там, где аутсорсинг уже существует.

Если задача уже отдана на аутсорсинг, это говорит о трех вещах. Во-первых, компания уже приняла, что эту работу можно выполнять извне. Во-вторых, есть готовая статья бюджета, которую можно чисто заменить. В-третьих, покупатель уже приобретает результат. Замена аутсорсингового контракта на провайдера услуг, основанного на ИИ, — это смена поставщика. Замена внутреннего сотрудника — это реорганизация.

Стратегия такова: начать с аутсорсинговых, интеллектуально насыщенных задач. Обеспечить дистрибуцию. По мере накопления данных ИИ расширяться на внутреннюю, требующую суждения работу. Аутсорсинговые задачи — это клин, внутренняя работа — долгосрочный TAM.

Crosby начала с NDA: четко определенная задача, в основном интеллектуальная работа, которую большинство компаний и так отдают внешним юристам. Бюджет готов, scope ясен, ROI мгновенный, замена без трения.

Карта возможностей

Если расположить каждую сервисную вертикаль по спектру от «Интеллекта к Суждению» и по соотношению «Аутсорсинг/Инсорсинг», получится карта приоритетов, в скобках указан TAM трудовых затрат. Список не исчерпывающий.

Подпись к изображению: Матрица возможностей Autopilot по сервисным вертикалям (распределение по соотношению Интеллект/Суждение и Аутсорсинг/Инсорсинг)

Страховой брокеридж (140-200 млрд долларов).

Самый большой рынок в этом списке. Стандартное коммерческое страхование высоко стандартизировано: ценность брокера по сути заключается в сравнении цен и заполнении форм у разных страховщиков, чисто интеллектуальная работа. Слой дистрибуции крайне фрагментирован, тысячи мелких брокеров запускают один и тот же процесс, ни один не контролирует отношения с клиентом. WithCoverage и Harper — интересные новые игроки.

Бухгалтерия и аудит (только аутсорсинг в США: 50-80 млрд долларов).

За последние пять лет США потеряли около 340 тысяч бухгалтеров, в то время как спрос рос. 75% CPA близки к пенсии, путь к лицензии долог, начальная зарплата отстает от технологий и финансов. Этот структурный дефицит заставляет бухгалтерские фирмы принимать ИИ быстрее, чем почти любые другие профессии. Rillet создает ERP на основе ИИ для прямого ведения счетов. Basis начинала с Copilot для бухгалтеров.

Управление доходным циклом в здравоохранении (аутсорсинг в США: 50-80 млрд долларов).

При слове «здравоохранение» думают, что требуется много суждений, но уровень биллинга — это почти чисто интеллектуальная работа. Медицинское кодирование — это перевод клинических заметок примерно в 70 тысяч стандартизированных кодов ICD-10. Правила сложны, но это правила. Аутсорсинг уже成熟, оплата по результатам. Autopilot只需要以更低的成本做同样的事. Autopilot нужно просто делать то же самое с меньшими затратами. Anterior продвинулась дальше всех.

Оценка ущерба по страховым случаям (включая TPA: 50-80 млрд долларов).

С другой стороны страхового полиса, оценка ущерба — это отдельная возможность для Autopilot. Урегулирование претензий по стандартным полисам заключается в определении ущерба в соответствии с языком полиса и установлении резервов по актуарным таблицам. Корпус оценщиков стареет, им нет замены. Рынок в значительной степени отдан на аутсорсинг независимым оценщикам и TPA, таким как Crawford, Sedgwick. Одна отрасль, как минимум две разные возможности для Autopilot. Pace делает Autopilot для обработки претензий, Strala создает TPA на основе ИИ.

Налоговое консультирование (30-35 млрд долларов).

Система лицензирования CPA создает регуляторный барьер, но 80%-90% базовой работы — интеллектуальная. Налоговый Autopilot углубляет data moat с каждой новой юрисдикцией. Сложность множественных юрисдикций — именно то, почему малый и средний бизнес отдает это на аутсорсинг, ведь ни один внутренний бухгалтер не может охватить все. TaxGPT — ранний игрок, в Европе — Skalar и Ravical.

Рутинная юридическая работа (20-25 млрд долларов).

Составление контрактов, NDA, регуляторные filing: высокая доля интеллекта, регулярный аутсорсинг. Результат работы достаточно стандартизирован, качество проверяемо, поэтому покупатель может доверять результату ИИ без глубоких юридических знаний. Harvey — восходящий лидер, быстро переходящий к Autopilot; Crosby и Lawhive — новые игроки, изначально Autopilot.

Управляемые IT-услуги (более 100 млрд долларов).

Каждая малая и средняя компания отдает IT на аутсорсинг. Патчи, мониторинг, настройка пользователей, triage оповещений: интеллектуальная работа выполняется снова и снова в тысячах одинаковых сред. Существующий софтверный слой (ConnectWise, Datto) продает инструменты MSP. Еще никто не продает компаниям напрямую результат — «ваш IT работает». Edra автоматизирует IT-процессы, Serval автоматизирует IT-поддержку.

Цепочки поставок и закупки (более 200 млрд долларов).

Большинство компаний серьезно договариваются только с топ-20% поставщиков. Длинный хвост поставщиков полностью игнорируется, потому что невыгодно поручать это людям. Утечка контрактов составляет 2%-5% общих закупочных расходов. Точка входа — это abandoned work: не нужно обосновывать статью бюджета, не нужно смещать действующего поставщика, только бесплатные деньги. Magentric занимается прямыми закупками на ИИ, AskLio — косвенными. Tacto одновременно создает систему записи и Copilot для среднего рынка.

Рекрутинг и кадровый лизинг (более 200 млрд долларов).

Самый большой рынок услуг в этом списке. Верхняя часть recruiting funnel (скрининг, matching, outreach) — чисто интеллектуальная работа, но закрытие сделок и оценка культурного соответствия — это суждение, накопленное годами распознавания patterns. Точка входа для Autopilot — массовые вакансии с низким уровнем суждения, где matching стандартизирован. Juicebox, Mercor, Jack & Jill — emerging лидеры, строящие полный спектр.

Управленческий консалтинг (300-400 млрд долларов).

Огромный рынок, но работа в основном требует суждения. Интересный вопрос: сможет ли ИИ разбить консалтинг на интеллектуальные компоненты (сбор данных, бенчмаркинг) и компоненты суждения (стратегические рекомендации), автоматизировав интеллектуальный уровень и оставив суждение человеку. Лучшие кандидаты待定 (в процессе определения).

Самые быстрорастущие компании ИИ в 2025 году — это Copilot. В 2026 году многие попытаются стать Autopilot. У них есть продукт и узнаваемость у клиентов. Но они также сталкиваются с дилеммой инноватора: продажа работы означает вытеснение их собственных клиентов из работы. Это и есть window of opportunity для чистых Autopilot-компаний.

Связанные с этим вопросы

QКакова основная идея статьи партнера Sequoia Capital Джулиана Бека о следующей компании-триллионере?

AОсновная идея заключается в том, что следующая компания стоимостью в триллион долларов не будет продавать программное обеспечение как инструмент (Copilot), а будет напрямую продавать результат работы (Autopilot). Это связано с тем, что ИИ снижает стоимость "выполнения задач" почти до нуля, и настоящая возможность заключается в автоматизации всей работы, а не просто в предоставлении инструментов для её выполнения.

QКакое различие между "интеллектом" (intelligence) и "суждением" (judgement) в контексте автоматизации работ?

A"Интеллект" относится к выполнению задач по чётким правилам, таких как перевод требований в код, тестирование или заполнение форм — это сложные, но стандартизированные процессы. "Суждение" требует опыта, интуиции и практики для принятия решений, например, определение следующего функционала или стратегических решений. ИИ сначала автоматизирует задачи с высоким содержанием интеллекта, а по мере накопления данных может брать на себя и некоторые аспекты суждения.

QПочему отправной точкой для Autopilot-компаний являются аутсорсинговые задачи?

AАутсорсинговые задачи являются идеальной отправной точкой по трём причинам: 1) Компании уже согласились, что эту работу можно выполнять извне. 2) На неё уже выделен готовый бюджет, который можно легко заменить. 3) Покупатель уже приобретает результат, а не процесс. Замена аутсорсингового контракта на AI-сервис — это простая смена поставщика, в то время как замена внутреннего сотрудника требует организационной реструктуризации.

QКакие отрасли услуг упоминаются в статье как наиболее перспективные для автоматизации по модели Autopilot?

AВ статье выделяются несколько отраслей с большим потенциалом: страховой брокеридж (1400-2000 млрд долларов), бухгалтерский учёт и аудит (500-800 млрд), управление доходами в здравоохранении (500-800 млрд), урегулирование страховых убытков (500-800 млрд), налоговое консультирование (300-350 млрд), юридическая работа (200-250 млрд), управляемые IT-услуги (более 1000 млрд), снабжение и закупки (более 2000 млрд), рекрутинг и кадровые услуги (более 2000 млрд), управленческий консалтинг (3000-4000 млрд).

QВ чём заключается стратегия "клина" (wedge strategy) для Autopilot-компаний?

AСтратегия "клина" заключается в том, чтобы начать с автоматизации узких, аутсорсинговых, интеллектуально-ёмких задач (клин), где легко доказать ценность и есть готовый бюджет. Завоевав доверие и накопив данные, компания затем расширяется на более сложные, внутренние задачи, требующие большей доли суждения. Таким образом, аутсорсинговая задача является точкой входа, а автоматизация внутренних процессов представляет собой долгосрочный общий адресуемый рынок (TAM).

Похожее

В результате взлома Coldcard, одного из крупнейших взломов биткоин-кошельков за последнее время, началась новая волна убытков! Убытки растут

В результате взлома Coldcard, одного из крупнейших взломов биткоин-кошельков за последнее время, произошла третья волна атак. Исследовательская компания Galaxy Research сообщает, что из кошельков, созданных на этих устройствах, было выведено еще 207,73 BTC. Общие потери теперь составляют около 1367 BTC (примерно 88,6 млн долларов США) по 4585 адресам. Первые две волны атак демонстрировали схожие черты, что указывало на одного злоумышленника. Однако третья волна отличается по методам: используются отдельные адреса для каждой жертвы, адреса P2WSH вместо P2WPKH, и атака нацелена на стандартный путь генерации. Это может означать либо модификацию инструментов первоначальным взломщиком, либо появление нового. Похищенные биткоины, общая стоимость которых оценивается в 88,6 млн долларов, пока не были потрачены злоумышленниками. Анализ показывает, что потери в основном пришлись на кошельки с небольшим балансом, что характерно для индивидуальных пользователей, а не институциональных сервисов. Уязвимое ПО Coldcard было выпущено 17 марта 2021 года, и все украденные средства были созданы после этой даты.

cryptonews.ru32 мин. назад

В результате взлома Coldcard, одного из крупнейших взломов биткоин-кошельков за последнее время, началась новая волна убытков! Убытки растут

cryptonews.ru32 мин. назад

Trump Media продаёт ещё 2628 BTC, запасы снижаются до 4261 BTC

Компания Trump Media & Technology Group (TMTG), стоящая за социальной сетью Truth Social, продолжает сокращать свои вложения в Bitcoin. По данным аналитической платформы Lookonchain, компания продала ещё 2628 BTC на сумму около 165 миллионов долларов через платформу Crypto.com. Это продолжение серии продаж, начавшихся семь месяцев назад. Всего за этот период TMTG продала 7281 BTC на общую сумму примерно 545 миллионов долларов по средней цене 74 855 долларов за монету. Первоначально компания приобрела 11542 BTC по средней цене 118 522 доллара. После последних транзакций её резервы сократились до 4261 BTC (около 269,8 миллиона долларов), что на 63% меньше изначальных холдингов. Эти продажи происходят на фоне усиленного внимания законодателей к криптовалютным интересам, связанным с Дональдом Трампом. В Конгрессе идут дебаты по закону CLARITY Act, который касается этических норм, владения цифровыми активами и потенциальных конфликтов интересов государственных лиц. Критики указывают на такие проекты, как мемкойны TRUMP и MELANIA, а также на токены World Liberty Financial, связывая политическое влияние с частными криптоинтересами.

cointelegraph52 мин. назад

Trump Media продаёт ещё 2628 BTC, запасы снижаются до 4261 BTC

cointelegraph52 мин. назад

Фуцзянь, Цзиньцзян: супер-единорог в сфере памяти тихо делает своё дело

В провинции Фуцзянь в городе Цзиньцзян, известном производством спортивной обуви, находится перспективная компания в области производства чипов памяти — Fujian Jinhua Integrated Circuit Co. (Jinhua). Основанная в 2016 году как часть национального плана по развитию полупроводниковой промышленности, компания столкнулась с серьёзными вызовами. В 2018 году она была внесена в санкционный список Министерства торговли США по обвинению в промышленном шпионаже в пользу американской компании Micron, что привело к остановке производственной линии. После пяти лет судебных разбирательств в феврале 2024 года федеральный суд в Сан-Франциско полностью оправдал Jinhua, сняв все обвинения. Несмотря на правовую победу, компания всё ещё остаётся в санкционном списке, а годы задержек серьёзно замедлили её развитие. Под руководством своего ключевого инженера Чэнь Чжэнкуня, известного как «мастер эффективности», компания сумела адаптировать производство, увеличив долю отечественного оборудования. В отличие от ChangXin Memory Technologies (CXMT) и Yangtze Memory Technologies (YMTC), которые продвинулись дальше в производстве DRAM и NAND-памяти соответственно, Jinhua сосредоточена на специализированной (нишевой) DRAM-памяти для потребительской электроники. Её текущая производственная мощность составляет около 40 000 пластин в месяц. Хотя её доход в 2023 году оценивался примерно в 2 млрд юаней, что значительно меньше, чем у конкурентов, компания остаётся важным игроком. История Jinhua тесно связана с амбициозной промышленной трансформацией города Цзиньцзян. Местные власти оказали компании полную поддержку, включая финансовые гарантии и создание кластера, что демонстрирует стратегическую важность проекта для региона. Несмотря на то, что Jinhua упустила первые годы бума на рынке памяти, её устойчивость в условиях санкций показывает потенциал для восстановления в новом цикле роста, движимом развитием искусственного интеллекта.

marsbit1 ч. назад

Фуцзянь, Цзиньцзян: супер-единорог в сфере памяти тихо делает своё дело

marsbit1 ч. назад

Почему биткойн-фермы внезапно стали новым входом для вычислительных мощностей ИИ на фоне дефицита электроэнергии в 38 ГВт?

Заголовок: Почему майнинговые фермы для биткоина внезапно стали новым входом для вычислительных мощностей ИИ на фоне дефицита электроэнергии в 38 ГВт? Краткое содержание: Когда конкуренция между центрами обработки данных ИИ сместилась с вопроса «кто купит больше GPU» к «кто раньше получит электроэнергию», некоторые майнинговые фермы для биткоина, ранее считавшиеся волатильными активами, начали трансформироваться в центры обработки данных для облачных провайдеров, используя свои готовые возможности подключения к сети, землю и трансформаторные подстанции. По расчетам Morgan Stanley, в период 2026-2028 годов в США может возникнуть дефицит электроэнергии для ЦОДов около 38 ГВт, и модернизация старых майнинговых ферм может обеспечить от 10 до 19 ГВт. Такие компании, как TeraWulf и Hut 8, переориентируются с добычи криптовалют на предоставление инфраструктуры («Powered Shell Provider»), предлагая клиентам из сферы ИИ критически важный ресурс — возможность быстрее конкурентов развернуть значительные вычислительные мощности. Ключевой ценностью становится не вычислительная мощность для майнинга, а дефицитный доступ к электросетям, получение которого «с нуля» в некоторых регионах США теперь может занять 5-7 лет.

华尔街日报1 ч. назад

Почему биткойн-фермы внезапно стали новым входом для вычислительных мощностей ИИ на фоне дефицита электроэнергии в 38 ГВт?

华尔街日报1 ч. назад

Майкл Сэйлор: «Мы никогда не говорили, что никогда не будем продавать биткоины»

Председатель стратегической комиссии Майкл Сэйлор прокомментировал сообщения о новом разрешении компании Strategy на продажу биткоинов. Он заявил, что данное разрешение не является новым — оно было объявлено ещё 29 июня в рамках системы управления капиталом компании. Соглашение позволяет продавать BTC на сумму до 5 миллиардов долларов для определённых целей, но не обязывает компанию к продаже. Сэйлор подчеркнул, что Strategy никогда официально не брала на себя обязательство никогда не продавать свои биткоины, хотя и рассчитывает оставаться чистым покупателем BTC в долгосрочной перспективе. Он назвал текущие новости «старыми», переподанными как новые, и подтвердил, что программа монетизации биткоинов компании не предполагает обязательной продажи её активов.

cryptonews.ru2 ч. назад

Майкл Сэйлор: «Мы никогда не говорили, что никогда не будем продавать биткоины»

cryptonews.ru2 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片