ии

В контексте снижения технологического рынка США в марте 2026 года кризис бизнес-модели SaaS (программное обеспечение как услуга) перешел из стадии теоретических опасений в фазу активной рыночной переоценки. Инвесторы начали массово выходить из акций традиционных облачных гигантов, пересматривая их долгосрочную жизнеспособность. Российский инвестор может учиться на чужом примере, а не как всегда.

1. Угроза замещения: от «инструментов» к «результатам». 
Основная проблема заключается в том, что ИИ-агенты начинают выполнять работу вместо предоставления интерфейса для её выполнения.

Пример в маркетинге (HubSpot vs. AI Agents), если раньше компании платили за CRM-систему (например, HubSpot), чтобы сотрудники вручную настраивали цепочки писем, то теперь автономные ИИ-агенты могут самостоятельно анализировать базу, писать персонализированные офферы и вести переговоры. В этом случае подписка на сложный интерфейс CRM становится избыточной — компании нужен только «агент-продавец», а не «софт для продаж». 

Спойлер: шансы почти 50/50 😄

Нефтяные ⛽️ шоки:

🔻 1973 (Йом-Кипур, нефтяное эмбарго)
Конфликт быстро превратился из геополитического события в системный энергетический кризис: страны ОПЕК сознательно ограничили поставки, нефть выросла примерно в 4 раза, что запустило цепную реакцию — инфляция вышла из-под контроля, экономика замедлилась, ФРС сначала недооценила ситуацию, а затем усилила её ужесточением политики. В результате рынок сначала упал примерно на −16%, но затем снижение продолжилось уже по макро причинам, приведя к полноценному медвежьему циклу с восстановлением только через несколько лет.

🔻1990 (Ирак–Кувейт)
Вторжение Ирака вызвало резкий скачок нефти и страх перебоев поставок, что привело к падению S&P 500 примерно на −15.9%. Однако в отличие от 1973 года это оказался не структурный кризис, а шок неопределённости: предложение нефти было достаточно быстро компенсировано, устойчивого дефицита не возникло, и рынок понял, что экономика не переходит в новый режим. В результате падение оказалось краткосрочным, а восстановление заняло всего несколько месяцев.

Дмитрий Иванов, директор по работе с инвесторами FabricaONE.AI, выступил на IV Российском Форуме Финансового Рынка, где рассказал о стратегии компании в контексте ключевых трендов российской IT‑отрасли: 

🔹 Компании уже не ограничиваются точечными решениями, а заинтересованы в глубокой интеграции технологий в бизнес‑процессы.

✔️ Наша бизнес‑модель полного цикла (по аналогии с Accenture) отвечает на этот запрос. Мы осуществляем управленческий консалтинг, обучение сотрудников, заказную разработку под задачи клиентов, готовим для корпоративных клиентов специалистов, которые будут работать с нашими продуктами. Мы не конкурируем с платформами, а выстраиваем долгосрочные бизнес‑партнёрства.

🔹 Крупные компании отказываются от внутренних IT‑отделов в пользу аутсорса. Сегодня рынок заказной разработки оценивается в 164 млрд рублей, с почти двукратным потенциалом роста в ближайшие пять лет.

✔️ Уже сейчас в нашем портфеле более 1 100 корпоративных клиентов. Это практически все крупные российские компании и многие государственные институты.

Искусственный интеллект может увеличивать маржинальность бизнеса, проводить медицинские консилиумы и клинические испытания, помогать в инвестициях, но и представлять опасность.

Об этом говорили участники сессии про искусственный интеллект на инвестиционном форуме ВТБ «РОССИЯ ЗОВЕТ! Екатеринбург».

🔹 Оценить эффективность внедрения ИИ одной цифрой невозможно

Алексей Субботин, директор по связям с инвесторами «Яндекса»:

Не надо ждать чудес, надо работать ежедневно с инструментарием. Использование искусственного интеллекта не приведёт к тому, что одна компания мгновенно вытеснит конкурентов с рынка.

Реальный эффект выражается в росте маржинальности на 2–3 процентных пункта. Но на горизонте 5–10 лет именно эти несколько процентов могут стать решающими и обеспечить компании лидерство. Это не резкий прорыв, а системная работа — постоянное внедрение новых технологий во все бизнес‑процессы.

🔹 Банки — в лидерах по применению ИИ

Александр Алексеев, управляющий директор Департамента брокерского обслуживания Банка ВТБ:

Искусственный интеллект может увеличивать маржинальность бизнеса на 2-3%, проводить медицинские консилиумы и клинические испытания, помогать инвестировать на фондовом рынке, но в руках мошенников способен наносить ущерб. Об этом говорили участники сессии Инвестиционного форума ВТБ «РОССИЯ ЗОВЕТ! Екатеринбург», посвященной искусственному интеллекту.

Посчитать эффективность внедрения ИИ одной цифрой невозможно.

«Не надо ждать чудес, надо работать ежедневно с инструментарием», — говорит Алексей Субботин, глава по связям с инвесторами «Яндекса».

По его словам, в частности, это позволило увеличить эффективность рекламных технологий на 40-50%.

«Это позволило показать финансовый рост — доход компании за 2025 год составил порядка 73 млрд рублей. Теперь о макроэффекте. Использование искусственного интеллекта не приведёт к тому, что одна компания мгновенно вытеснит конкурентов с рынка. Реальный эффект выражается в росте маржинальности на 2-3 процентных пункта. Но на горизонте 5-10 лет именно эти несколько процентов могут стать решающими и обеспечить компании лидерство. Это не резкий прорыв, а системная работа — постоянное внедрение новых технологий во все бизнес процессы», — указывает спикер.

 
Интересная картина получается, если разложить всё по связям. 

Крупнейшие компании – Microsoft, Amazon, Nvidia, Oracle, OpenAI по сути инвестируют друг в друга.

Деньги ходят по кругу.
Контракты замыкаются внутри одной экосистемы.
Выручка частично создаётся друг для друга.

На этом фоне:
– растут оценки
– растут ожидания
– растут обещания

Менеджмент регулярно выходит на рынок и говорит про кратный рост выручки и прибыли на горизонте 5–10 лет.

По сути формируется замкнутая система капитала, где рост поддерживается внутренними потоками капитала и взаимными контрактами.
Похожая конструкция уже была в период доткомов.
Тогда компании тоже разгоняли оценки через ожидания будущего роста, а не через устойчивую прибыль.

Когда цикл замедляется, схлопываются оценки и начинается резкая переоценка.

Ничего хорошего из этого, как правило, не выходит.