Хуан Жэньсюнь резко прокомментировал Anthropic: "Неразумно"

Сможет ли программное обеспечение отыграть падение?

Может ли пара абзацев с обновлениями продукта привести к испарению рыночной капитализации в 300 миллиардов долларов? Это звучит абсурдно, но именно это недавно произошло в индустрии программного обеспечения, наглядно демонстрируя, насколько нервно и чувствительно ведёт себя капитал на фоне разрушительной силы AI.

По данным колонки Bloomberg, недавно выпущенный Anthropic инструмент для правовой экспертизы был рынком мгновенно воспринят как угроза существованию профильных софтверных компаний, и даже был назван аналитиками Jefferies “концом SaaS”. Волна паники привела к масштабной распродаже акций ведущих софтверных гигантов, включая британскую Relx, ирландскую Experian, а также немецкую SAP, американские ServiceNow и Synopsys. Сейчас на рынке широко опасаются, что даже если этим компаниям удастся избежать полного вытеснения, AI-инструменты серьезно ударят по их уровню прибыльности.

Однако, по мнению ведущих экспертов отрасли, такая паника выглядит поспешной и лишённой деловой логики. Дженсен Хуанг считает эту реакцию рынка “самой нелогичной вещью в мире”. Он отмечает, что хотя возможности искусственного интеллекта становятся всё шире, это вовсе не означает, что спрос на профильное программное обеспечение в компаниях будет снижаться. Если AI способен быстро просматривать юридические документы — это ещё не значит, что он сможет обеспечить контроль рисков, управление рабочими процессами, механизмы ответственности и послепродажную поддержку. Когда система даёт сбой или возникает спор, компании нужен профессиональный саппорт, а не универсальный чат-бот.

Дженсен Хуанг также привёл яркую аналогию: вы бы воспользовались уже готовой отвёрткой, или решили бы изобрести новую, которая выполняет ту же функцию, только ради того, чтобы закрутить винт?

По мнению Bloomberg, Хуанг говорит о том, что попытка Anthropic заменить этих отраслевых гигантов не выглядит разумной. Куда более разумный и прибыльный путь — продавать AI-решения этим компаниям, превращая их в клиентов Anthropic и позволяя существующему софту приносить прибыль за счёт новых возможностей.

На самом деле такие платформы, как Canva и Replit, уже демонстрируют направление на будущее: они интегрируют функции AI как вспомогательные инструменты и даже напрямую используют базовые модели Anthropic для повышения эффективности.

Bloomberg далее отмечает, что подобные панические реакции на Уолл-стрит случаются не впервые. Если вспомнить историю, когда Amazon объявил о выходе на рынок медицины или продуктов питания, соответствующие секторы также пережили обвалы. Когда Facebook запустил функцию знакомств, капитализация Match Group мгновенно сократилась на 20%. Похожий сценарий недавно был и в игровой индустрии: после анонса Google инструмента Project Genie акции игровых компаний упали на 40 миллиардов долларов, а котировки Take-Two просели почти на 8%. Рынок будто бы решил, что с появлением AI-инструментов креативная команда Grand Theft Auto становится никому не нужна — это всё равно что уволить Спилберга только потому, что изобрели новую кинокамеру.

Как справедливо отмечают аналитики J.P. Morgan, акции софтверных компаний оказываются “осуждёнными до разбирательства”, а Уолл-стрит явно не хватает выдержки, чтобы адекватно реагировать на реальность AI — инвесторы мечутся между паникой и нерациональным оптимизмом.

Джейсон считает: если мы примем как аксиому, что SaaS в итоге будет уничтожен AI, то по логике AI должен уничтожить всё — софт, рабочую силу, креатив и даже саму капиталовую структуру. Возникает вопрос: почему тогда другие отрасли не подвергаются такому же тотальному отторжению? Дело только в том, что программная индустрия слабее и быстрее поддаётся разрушению? Если рынок действительно придерживается такого мнения, то эта логика сама себе противоречит.

Во-первых, на уровне кода профессиональность действительно может быть подорвана AI — например, когда AI-инструмент генерирует аналогичное программное обеспечение. Но барьеры B2B-бизнеса — это не только код, но и люди, инсайты, ответственность. Для тысяч корпоративных клиентов публичные софт-компании предлагают не просто инструменты, а сервис на базе отраслевого опыта. Как справедливо отмечается, при сбое критически важных систем или сложных проблемах совместимости компаниям нужен быстро реагирующий коллектив специалистов, а не чат с AI, в котором приходится наугад искать баги.

Во-вторых, облачная архитектура и экосистема коллаборации профильных программных решений — это то, что AI не сможет просто так заменить. Возьмите, например, мультиоблачные решения Snowflake или функции облачного сотрудничества Adobe: их ключевая ценность — в защищённом обмене данными и кросс-региональном взаимодействии в облаке. Может ли AI это обеспечить? Он может сгенерировать программное обеспечение, даже создать клон на 90% по функциям, но как это ПО пройдёт аудит безопасности? Как его интегрировать в сложную корпоративную облачную среду? И как обеспечить кроссплатформенное взаимодействие в режиме реального времени? Архитектурные сложности здесь намного глубже, чем просто генерация кода.

Кроме того, вопросы комплаенса и рисков нарушения авторских прав — это красная линия для крупных компаний. Одна из главных задач корпоративных клиентов при покупке софта — снижение рисков. Если AI-сгенерированный софт даёт какой-то результат, кто проверит, нет ли в ядре кода патентных нарушений? Соответствует ли workflow отраслевым регуляциям? Всё это остаётся крайне неопределённым и сложно стандартизируемым. Для крупных транснациональных компаний переход из зрелой, проверенной экосистемы к AI-софту может привести к юридическим рискам, которые многократно превысят стоимость подписки.

Разумеется, я не отрицаю, что для лёгких пользовательских сценариев или на C2C-рынке генерация софта может стать заменой — требования к рискам и профессионализму здесь ниже. Но в профессиональной среде роль AI — это усиление, а не замещение. Например, раньше данные компании были разбросаны по ERP от SAP, логам общения в Teams, телефонным системам Cisco и документам Office.

Сейчас же Microsoft, интегрируя Copilot в Dynamics 365, обеспечивает сквозную интеграцию между системами и отделами. Теперь можно просто попросить Copilot отправить Наделле отчёт о затратах Xbox за прошлый квартал и проанализировать, стоит ли выводить новое поколение продукта в 2026 году. Раньше это требовало множества шагов и межотделочного взаимодействия, а теперь — достаточно одной команды на естественном языке. Вот он, прирост эффективности благодаря AI.

Теперь представьте, сможет ли сгенерированное в чате ПО достичь такого уровня? Преодолеть барьеры кода, патентов, безопасности, отраслевого опыта? Думаю, что вряд ли. И убеждён, что большинство ведущих SaaS-компаний будут активно использовать AI для формирования ещё более высоких барьеров.

Поэтому я уверен, что краткосрочный шум скоро утихнет — как это было в конце января прошлого года с DeepSeek, — и рынок поймёт: пока архитектура Transformer по сути остаётся вероятностной моделью, она не заменит профильные софт-решения, где критична 100%-ная определённость. Беспокоиться за судьбу софта стоит только в том случае, если появится новая, превосходящая Transformer архитектура, дающая AI по-настоящему человеческое логическое мышление. Впрочем, возможно к тому времени важнее будут не софт и бизнес, а вопросы этики и устройства человеческого общества.