Хуан Женьсюнь різко оцінив Anthropic: "Нерозумно"

Чи зможе програмне забезпечення відновитися?

Чи може всього лише кілька абзаців оновлення продукту викликати випаровування ринкової капіталізації на 300 мільярдів доларів? Це звучить абсурдно, але саме це щойно відбулося в індустрії програмного забезпечення, яскраво продемонструвавши вразливість і надмірну чутливість капітальних ринків до руйнівної сили AI.

Згідно з колонкою Bloomberg, нещодавній випуск Anthropic інструменту для юридичного аудиту був швидко розтлумачений ринком як загроза виживанню професійних компаній-розробників ПЗ, а аналітики Jefferies навіть назвали це “кінцем SaaS”. Панічні настрої призвели до масового розпродажу акцій багатьох гігантів програмного забезпечення, включаючи британську Relx, ірландську Experian, а також німецьку SAP, американські ServiceNow і Synopsys. Нині ринок широко побоюється, що навіть якщо ці компанії не будуть повністю витіснені, AI-інструменти істотно вдарять по їхній прибутковості.

Втім, ця паніка з точки зору провідних фахівців індустрії виглядає надто поспішною та позбавленою бізнес-логіки. Дженсен Хуанг вважає таку реакцію ринку “найбільш нелогічною річчю у світі”. Він зазначає, що хоча універсальний штучний інтелект стає дедалі потужнішим, це не означає, що попит на професійне програмне забезпечення зменшиться. Якщо зараз вважати, що AI може здійснювати контроль ризиків, управління робочими потоками, механізми відповідальності та підтримку клієнтів лише тому, що він швидко переглядає юридичні документи, то це явне перебільшення. Коли система виходить з ладу або виникає спір, компаніям потрібна спеціалізована команда підтримки, а не універсальний чат-бот.

Хуанг також навів яскраву аналогію: чи будете ви користуватися вже готовою викруткою, чи винаходитимете нову, з тими ж функціями, лише щоб закрутити гвинт?

На думку Bloomberg, Хуанг каже, що для Anthropic спроба замінити цих галузевих гігантів не є розумною. Значно мудрішим і швидшим шляхом до прибутку є продаж AI-можливостей цим компаніям, дозволяючи їм стати клієнтами Anthropic і отримувати прибуток шляхом підсилення існуючого програмного забезпечення.

Насправді такі платформи, як Canva і Replit, вже демонструють майбутній напрям, інтегруючи AI-функціонал як допоміжний інструмент і навіть безпосередньо використовуючи базову модель Anthropic для підвищення ефективності.

Bloomberg далі зазначає, що подібна паніка на Wall Street траплялася і раніше. Згадати хоча б часи, коли Amazon оголошував про вихід у сферу медицини чи рітейлу, і відповідні сегменти ринку також переживали обвали. Коли Facebook запустив функцію знайомств, ринкова капіталізація Match Group миттєво скоротилася на 20%. Останнім часом подібне відбулося і в ігровій індустрії: коли Google анонсував інструмент Project Genie, акції ігрових компаній впали на 40 мільярдів доларів, а ціна Take-Two знизилась майже на 8%. Ринок, здається, вважає, що поява AI-інструменту знецінює творчий колектив гри Grand Theft Auto — це так само абсурдно, як звільнити режисера Спілберга через винайдення нової камери.

Як зазначають аналітики JP Morgan, акції ПЗ зараз “засуджують ще до розгляду справи”, і Wall Street явно бракує спокою у нову AI-еру, ринок кидається між крайнощами паніки і нерозсудливого оптимізму.

Jason вважає, що якщо ми цілком погодимося з тезою про неминучу заміну SaaS AI-рішеннями, то логічно, що AI з часом замінить усе: програмне забезпечення, робочу силу, креативність і навіть саму капітальну структуру. Але тоді виникає питання: чому інші галузі не зазнали такого жорсткого відторгнення? Невже лише тому, що індустрія ПЗ більш вразлива чи швидше піддається змінам? Якщо ринок справді так вважає, то саме це твердження вже містить у собі суперечності.

По-перше, на рівні коду професійність ПЗ дійсно може бути під загрозою з боку AI — наприклад, створення схожого ПЗ за допомогою AI-інструменту. Але бар'єри B2B-бізнесу — це не лише код, а й люди, інсайти та відповідальність. Коли мова йде про тисячі корпоративних клієнтів, публічні компанії надають не просто інструмент, а сервіс на основі галузевого досвіду. Як зазначено в статті, при збої критичних систем чи складних проблемах сумісності підприємства потребують швидкої реакції спеціалізованої команди, а не нескінченних тестів із AI у чаті у пошуках багу.

По-друге, хмарна архітектура і колабораційна екосистема професійного ПЗ — це те, що AI не може так просто замінити. Наприклад, мультихмарне розгортання даних Snowflake чи хмарна колаборація Adobe мають велику цінність завдяки безпечному обміну та співпраці між регіонами. Чи може це зробити AI? Він може створити програму, навіть клон на 90% функціоналу, але як таке ПЗ пройде аудит безпеки? Як гарантувати інтеграцію у складні корпоративні хмарні середовища? І ще потрібно забезпечити міжплатформену й міжрегіональну співпрацю у реальному часі — ці архітектурні виклики неможливо вирішити лише генерацією коду.

Крім того, питання відповідності та ризиків авторського права — це червоні лінії, які великі компанії ігнорувати не можуть. Одна з основних вимог підприємств до закупівлі ПЗ — уникнення ризиків. Якщо AI-створене ПЗ може дати певний результат, то чи не порушує його ядро патентів? Чи відповідає робочий процес галузевим нормам? Це величезна невизначеність, яку важко стандартизувати чи вирішити. Для великих міжнародних компаній перехід від зрілої, відповідної екосистеми до AI-генерованого ПЗ у разі юридичних проблем може коштувати набагато дорожче, ніж підписка на ПЗ.

Звісно, я не заперечую, що у B2C або легких сценаріях можуть використовувати генеративне ПЗ, бо там ризики і вимоги до професійності значно нижчі. Але у професійних сферах роль AI — підсилювати, а не замінювати. Наприклад, раніше корпоративні дані зберігалися у SAP ERP, у переписці Teams, у телефонії Cisco та документах Office.

Але зараз Microsoft, інтегруючи Copilot у Dynamics 365, досягла міжсистемної та міждепартаментської інтеграції. Наприклад, можна прямо сказати Copilot’у надіслати фінансовий звіт Xbox за минулий квартал Наделлі та проаналізувати, чи варто випускати новий продукт у 2026 році. Раніше для цього потрібно було кілька кроків і міждепартаментна співпраця. Тепер достатньо одного універсального запиту природною мовою — це і є приріст ефективності завдяки AI.

Уявіть — чи може програмне забезпечення, згенероване у чаті, досягти такого рівня? Чи зможе воно подолати бар'єри коду, патентів, безпеки й досвіду? Я думаю, це малоймовірно, і більшість лідерів SaaS активно використовуватимуть AI для побудови ще вищих бар'єрів.

Тому я вірю, що короткостроковий шум зрештою вщухне, як це було з DeepSeek наприкінці січня минулого року, і ринок зрозуміє: поки архітектура Transformer по суті є ймовірнісним прогнозуванням, вона не зможе замінити галузеве програмне забезпечення, яке вимагає 100% визначеності. Тільки якщо у майбутньому з’явиться архітектура, що перевершує Transformer і надасть AI справжнє людське логічне мислення, тоді можна буде хвилюватися за існування ПЗ. Але можливо, тоді вже програмне забезпечення й бізнес не будуть у центрі уваги, а суспільна етика та структура людського управління стануть ключовими точками конфлікту.