В последние два дня софтверные акции пережили настоящий взлет.
За последние два торговых дня софтверный сектор опережал рынок (индекс S&P 500) более чем на 10 процентных пунктов. Это самый большой двухдневный избыточный доход за 25 лет. Среди них Snowflake за последние три торговых дня выросла на 60%, а Datadog - на 56%.
А всего полгода назад Уолл-стрит хором пророчила софтверным акциям упадок.
В мае этого года Goldman Sachs проанализировал портфели более 1000 активно управляемых хедж-фондов. По состоянию на конец первого квартала доля софтверных акций в портфелях составляла всего около 6%, что является самым низким уровнем с 2019 года.
Но прошло полгода, и сектор, который первым получил "смертный приговор" от ИИ, стал одним из наиболее растущих на американском фондовом рынке.
Что же произошло с софтверными акциями, превратившимися из непопулярных объектов в цель бешеного выкупа? Было ли с самого начала ошибочным мнение рынка о том, что "ИИ разрушит софтверную индустрию"?
01 Взлет на 21% за месяц, крупнейший рост за последние 5 лет
В только что прошедшем мае софтверные акции на американском рынке полностью взлетели.
iShares Expanded Tech-Software Sector ETF (IGV), этот ETF, специализирующийся на покупке североамериканских софтверных акций, в мае вырос примерно на 21%, показав лучший месячный результат с октября 2021 года. 1 июня он снова вырос примерно на 6%, и годовой рост снова стал положительным.
Если же посмотреть на показатели отдельных акций, все выглядит еще более впечатляюще. Например, Snowflake за месяц выросла на 87%, Datadog - на 58%, Figma - на 40%. Взглянув на весь софтверный сектор, месячный рост акций, легко превышающий 20%, встречается нередко.
У этого ралли софтверных акций всего две логики.
Во-первых, финансовые отчеты опровергли панику по поводу "влияния ИИ на софт".
В последние два года на рынке существовали опасения: по мере того, как OpenAI, Anthropic и другие постоянно повышают возможности своих моделей, ИИ сам сможет писать код, анализировать данные, генерировать отчеты - тогда какая ценность остается у таких софтверных компаний, как Snowflake, Datadog, Salesforce?
Но сезон отчетов дал прямо противоположный ответ.
Snowflake стала одной из важнейших искр этого восстановления.
27 мая компания не только повысила прогноз по годовому продуктному доходу, но и подписала с AWS долгосрочное соглашение о сотрудничестве на общую сумму 6 миллиардов долларов, сосредоточенное на инфраструктуре для генеративного ИИ и агентов.
После объявления этой новости акции Snowflake взлетели более чем на 36% за один день.
Что еще более важно, руководство компании четко заявило, что все больше компаний развертывают рабочие процессы ИИ на платформе Snowflake. Рынок первоначально опасался, что ИИ обойдет софт стороной. Оказалось, что ИИ, наоборот, требует еще больше программного обеспечения.
Похожая история произошла и с поставщиком услуг по управлению идентификацией и доступом Okta. В первом квартале выручка компании составила 765 миллионов долларов, превысив ожидания рынка в 752 миллиона долларов, а скорректированная прибыль на акцию составила 0,91 доллара, также превысив ожидаемые 0,85 доллара. В тот же день акции Okta взлетели на 30%.
Фактически, эта точка зрения уже упоминалась кем-то в марте, но не получила достаточного внимания.
Тогда Deutsche Bank заявил, что, хотя рынок и обсуждал, как ИИ может навредить софтверным компаниям, на данный момент они не обнаружили ни одной крупной софтверной компании, которая прогнозировала бы существенное негативное влияние ИИ на выручку в этом году.
Напротив, рост прибыли в американской софтверной отрасли по-прежнему близок к 30%, а прогнозы по прибыли на следующий год даже продолжают пересматриваться в сторону повышения.
Второй логикой является крайне низкая доля софтверных акций в портфелях институциональных инвесторов.
Недавно Goldman Sachs проанализировал портфели более 1000 активно управляемых хедж-фондов. По состоянию на конец первого квартала доля полупроводников в портфелях приблизилась к 10%, а доля софтверных акций составляла всего около 6%, что является самым низким уровнем с 2019 года.
Когда финансовые отчеты доказали, что софт не был уничтожен ИИ, эти средства с низкой долей в секторе были вынуждены срочно наращивать позиции. Таким образом, восстановление быстро превратилось в сжатие коротких позиций (short squeeze).
Что еще интереснее, по мере роста цен акций мнение рынка о софтверных акциях также начало меняться.
Недавно Goldman Sachs публично заявил, что хайп вокруг аппаратного обеспечения ИИ подошел к концу, и прибыль начинает перетекать от железа к софту.
Логика Goldman Sachs в основном сводится к двум пунктам: софтверные компании начинают находить бизнес-модели для монетизации, в ближайшее время ускорятся процессы получения прибыли, и доходы от ИИ переместятся от железа к софту; облачные гиганты, учитывая вопросы денежных потоков, в будущем сократят капитальные затраты, что ударит по аппаратному обеспечению.
Тогда возникает вопрос: с начала года, когда "ИИ съест софт", и до сегодняшнего коллективного контрудара софтверных акций - как же нам следует заново осмыслить влияние ИИ на софтверную отрасль?
02 ИИ тоже нуждается в софте
Прежняя паника рынка была основана на предположении: когда агенты станут достаточно мощными, людям больше не понадобится программное обеспечение.
Но события последних полугода все больше указывают в другом направлении.
ИИ-агенты не сокращают использование софта, а, наоборот, могут стать новыми пользователями программного обеспечения.
Основатель Every Дэн Шиппер высказал очень интересную точку зрения: прошлый софт в основном обслуживал людей, будущий софт, вероятно, будет одновременно обслуживать и людей, и тысячи агентов.
Раньше сотрудник мог кликать по интерфейсу программы всего несколько десятков раз в день; в будущем агент может вызывать API, запрашивать базы данных, выполнять рабочие процессы каждую минуту.
Программное обеспечение не исчезает, частота его использования, наоборот, становится выше.
Дэн Шиппер упомянул, что даже в такой высокоавтоматизированной ИИ-компании, как Every, расходы на SaaS продолжают расти.
Okta является типичным примером. Раньше рынок считал, что по мере того, как агенты становятся умнее, важность аутентификации и управления правами доступа будет снижаться.
Но реальность оказалась прямо противоположной. Сотрудникам нужно управление идентификацией, агентам тоже нужно управление идентификацией.
В будущем в компании может быть 1000 сотрудников и одновременно работать 10 000 агентов. Какие данные могут получить эти агенты, к каким системам иметь доступ, какие операции выполнять, как отслеживать проблемы в случае их возникновения - все это требует новых систем управления.
Другими словами, эпоха агентов не только не ослабила ценность Okta, но и расширила ее рыночное пространство.
Вот почему Дженсен Хуанг (основатель NVIDIA) в последнее время постоянно подчеркивает, что агенты не уничтожат софтверные компании.
Причина проста: самим агентам нужен софт, нужны базы данных, CRM, системы управления идентификацией, платежные системы, системы мониторинга и различные отраслевые инструменты. В будущем задача софтверных компаний будет состоять не только в обслуживании пользователей-людей, но и в том, чтобы стать инфраструктурой, которую агенты смогут вызывать и с которой смогут взаимодействовать.
03 Расстояние от интеллекта к результату - вот истинный ров софтверных компаний
Даже если возможности моделей продолжат расти, компании, разрабатывающие большие модели, не обязательно смогут напрямую поглотить весь прикладной слой. Это точка зрения, недавно высказанная партнером a16z Джо Шмидтом.
Он считает, что компании, разрабатывающие модели, такие как OpenAI и Anthropic, будут проникать во все больше прикладных сценариев. Особенно в таких областях, как генерация кода, написание текстов, генерация изображений - чем мощнее модель, тем лучше, как правило, пользовательский опыт.
Но мир корпоративного софта гораздо сложнее этих сценариев. Многие бизнес-процессы не сводятся к простому вызову нескольких инструментов, а затрагивают множество систем, взаимодействие нескольких людей, процессы согласования, исторические правила, отраслевой опыт и нормативные требования.
Особенно это касается таких отраслей, как юриспруденция, страхование, финансы, здравоохранение, операционный продаж. Значительная часть ключевых знаний накапливается в рабочих процессах, формирующихся при долгосрочной работе компании, обработке исключений, человеческих суждениях и исторической обратной связи.
На данный момент между универсальной моделью и реальным бизнесом по-прежнему существует значительное расстояние. И это расстояние как раз и представляет возможность для компаний, создающих приложения на базе ИИ.
Это расстояние в основном исходит из трех аспектов.
Первый - опыт. Многие наиболее ценные знания в отрасли циркулируют в реальных бизнес-процессах предприятий.
Почему заявка на страхование была отклонена? Почему продажная заявка в итоге привела к сделке? Почему определенный вопрос службы поддержки обязательно требует эскалации? Этот опыт превращается в возможности системы только после накопления большого количества реальных случаев.
Система, обработавшая тысячи случаев страхования, и новый продукт, только что вошедший в отрасль, очевидно, не будут находиться на одном уровне понимания проблемы.
Второй - стоимость. Реальные предприятия не будут для всех задач использовать самую мощную и дорогую модель. Зрелые ИИ-приложения обычно используют совместную работу нескольких моделей, распределяя задачи в зависимости от бизнес-потребностей.
Например, для сложных задач используется большая модель, для стандартных задач - средняя модель, для повторяющихся задач - менее затратные маленькие модели.
В этом процессе компании, разрабатывающие большие модели, предоставляют универсальный интеллект, а компании, создающие ИИ-приложения, отвечают за превращение этого интеллекта в устойчивые и прибыльные бизнес-процессы.
Третий - управление и контроль. Чем ближе к основному бизнесу предприятия, тем больше компания заботится об управляемости. Например, в медицине есть требования к конфиденциальности, в финансах - регуляторные требования, в юриспруденции - профессиональные нормы.
Предприятия заботятся не только о том, может ли ИИ выполнить задачу, но и о том, к каким данным он получил доступ, какие операции выполнил, как нести ответственность в случае возникновения проблем.
Поэтому конечным продуктом многих компаний, создающих ИИ-приложения, является не просто набор возможностей модели, а целый комплекс рабочих механизмов, которые могут быть приняты и которым может доверять предприятие.
Продажи - типичный пример. На первый взгляд, ИИ-продажи - это всего лишь поиск клиентов, написание писем, отправка сообщений. Но после реального внедрения это быстро превращается в целый комплекс сложных процессов.
Отбор клиентов, дополнение информации, исследование фона, выбор каналов, темпы взаимодействия, обратная связь по результатам - каждый этап влияет на итоговую конверсию. Истинная ценность ИИ-приложения заключается в том, чтобы связать эти этапы и постоянно их оптимизировать.
Итак, когда мы заново оцениваем влияние ИИ на софтверную отрасль, мы, возможно, заметим интересное явление:
Компании не станут платить только потому, что модель стала умнее. То, что действительно заставляет предприятия платить, - это способность стабильно превращать интеллект в результат. А между интеллектом и результатом по-прежнему лежат сложные бизнес-процессы, отраслевой опыт и организационные правила.
Полгода назад рынок в панике спрашивал: убьет ли ИИ софт?
Оглядываясь назад, ответ уже очевиден. ИИ не убьет софт, но переопределит его. И те компании, которые смогут первыми завершить это переопределение, станут самыми большими победителями в следующем цикле.
Статья из официального аккаунта WeChat "硅基观察Pro", автор: 硅基君
