SaaSpocalypse: як GenAI ламає економіку сегменту SaaS

Ще два роки тому SaaS-ринок залишався символом стабільності цифрової економіки: передбачувані підписки, масштабування без значних капітальних витрат і модель зростання, що десятиріччями приваблювала інвесторів. Але стрімкий розвиток генеративного штучного інтелекту змусив переглянути саму логіку software-бізнесу.

Те, що донедавна було конкурентною перевагою - зручний інтерфейс, швидкість впровадження, готові шаблони функцій - почало перетворюватися на commodity. Саме на цьому тлі в аналітичному середовищі з'явився термін SaaSpocalypse - гіперболізована, але симптоматична реакція на глибоку трансформацію ринку SaaS під впливом GenAI. Не як буквальний «кінець SaaS», а як метафора структурної переоцінки моделі в умовах зміни економіки продукту. Попри загрозливу назву, йдеться радше про еволюцію, аніж про колапс — аналогічно до того, як перехід у хмару чи мобільна революція змінили, але не знищили програмне забезпечення.

На початку лютого 2026 року цей термін набув нової гостроти: за даними Forrester, лише за один тиждень з ринкової капіталізації софтверних компаній було стерто майже 1 трильйон доларів, через побоювання інвесторів, що традиційний SaaS програє битву за агентний штучний інтелект.

За уточненими даними Bessemer Venture Partners у звіті «The State of AI 2025», медіанний мультиплікатор EV/Revenue для публічних SaaS-компаній стабілізувався в діапазоні 6–7x, що значно нижче пікових 12x у 2021 році, але свідчить про формування нових «галактик» цінності. Це не просто корекція після пандемічного буму, а фундаментальна переоцінка того, як створюється додана вартість. Сара Тавел (Sarah Tavel), партнер Benchmark Capital, зазначає, що ми увійшли в епоху «Першого світла» (First Light) після Великого вибуху АІ, де традиційні SaaS-компанії змушені радикально переглянути свою модель прибутковості (unit economics). Питання вже не в тому, чи інтегрувати AI, а в тому, як зробити це так, щоб маржинальність залишалася життєздатною в умовах, коли витрати на обчислення (compute) замінюють витрати на код. Тобто коли частина собівартості переходить із майже фіксованої моделі у змінну - залежну від кількості inference-запитів, складності моделей і вартості GPU-ресурсів.

Десятиліття зростання SaaS виглядало майже лінійним: передплата, передбачуваний ARR, масштабування без пропорційного зростання витрат, валова маржа 70–80%. Ринок винагороджував стабільність, а інвестори - передбачуваність, де ключовими метриками були ARR, NDR (net dollar retention) та CAC. Протягом 2010–2020 років глобальний ринок зростав стабільно, але поява GenAI порушила цю інерцію. Біл Герлі (Bill Gurley), венчурний інвестор Benchmark, стверджує, що SaaS була найбільш елегантною бізнес-моделлю в історії, де маржинальна вартість обслуговування клієнта прямувала до нуля. Проте вже у 2025 році стало очевидно, що АІ-суперцикл змінює цей баланс оскільки у AI-додатках кожна додаткова одиниця використання може генерувати додаткові витрати, якщо не оптимізовано модель або не застосовано власні SLM-рішення. Згідно зі звітом Battery Ventures за грудень 2025 року, хмарні провайдери AWS, Google Cloud та Azure продемонстрували прискорення зростання до 29% саме завдяки АІ-навантаженням, що відображає структурний перерозподіл ІТ-бюджетів на користь інфраструктури та обчислювальних ресурсів, витягуючи частину коштів із прикладного програмного забезпечення.

Поява GenAI порушила звичну логіку, оскільки раніше SaaS продавав доступ до функціональності, а тепер з'явився інструмент, здатний виконувати завдання автономно. Дослідження McKinsey Digital 2025 року підкреслює, що прірва між «зрілими» у використанні АІ компаніями та рештою ринку стрімко зростає. Хоча 92% бізнесів планують збільшити інвестиції в AI у 2026 році, лише 1% досягли повної інтеграції. Під «повною інтеграцією» мається на увазі масштабне впровадження на рівні всієї організації, а не окремі пілотні проєкти. Також варто додати, що є варіативність цього показника між галузями. Йдеться про масштабне впровадження на рівні всієї організації, тоді як більшість перебуває на стадії пілотів або окремих кейсів. Це означає, що користувачі переходять від кліків у меню до опису завдань у промптах. Змінюється точка взаємодії: від навігації по інтерфейсу до формулювання наміру, що потенційно знижує цінність складних UI-шарів. Сатія Наделла (Satya Nadella), CEO Microsoft, проводить паралель із пошуком: хто контролює інтерфейс взаємодії з агентом, той контролює точку монетизації, а отже, перерозподіл влади може відбутися на рівні платформи, а не прикладного SaaS.

Класична SaaS-модель трималася на ідеї, що код дешевий у масштабі, а додатковий користувач не збільшує собівартість. Проте GenAI руйнує це припущення, оскільки LLM-інфраструктура має значну змінну вартість (кожен запит до моделі має конкретну ціну inference, що без оптимізації може знижувати валову маржу). Morgan Stanley у прогнозі на 2025–2026 роки вказує, що хоча доходи від GenAI можуть перевищити 1,1 трильйона доларів до 2028 року, маржинальність залишається під тиском. У 2024 році ROI від штучного інтелекту часто був від'ємним, але за підсумками 2025 року очікується вихід на позитивну маржу близько 34%. Але коректніше говорити про перехід до позитивної рентабельності у зрілих проєктах, тоді як середні показники істотно відрізняються між галузями. Бен Томпсон (Ben Thompson) із Stratechery пояснює, що проблема полягає в очікуванні користувачами AI-функціоналу як базового набору, що створює цінову компресію: клієнти не готові платити премію за функцію, яку сприймають як стандарт, тоді як вендори несуть значні витрати на токени та інфраструктуру.

Об'єднуючи економічні та структурні виклики, варто зазначити, що у 2026 році GenAI сформував новий вертикальний стек вартості - від чипів і дата-центрів до моделей і прикладних агентів де частка вартості зміщується вниз по стеку, у бік інфраструктури та обчислень. Gartner прогнозує зростання витрат на сервери та центри обробки даних більш ніж на 30%, тоді як темпи зростання програмного забезпечення залишаються на рівні близько 13%, що свідчить про тимчасову асиметрію в розподілі бюджетів між залізом та софтом.

Паралельно змінюється динаміка переговорів і сприйняття цінності. Клієнти дедалі частіше вимагають доказів ROI, а не просто маркетингових обіцянок про наявність AI-функцій Інвестиції в штучний інтелект переходять із категорії «експеримент» у категорію «капітальний проєкт із вимірюваною віддачею». Закупники великих корпорацій використовують автоматизацію як аргумент для перегляду контрактів, що створює тиск на NDR у горизонтальних вендорів, особливо там, де функціональність легко відтворюється конкурентами.

Термін SaaSpocalypse у 2026 році також описує горизонтальну загрозу з боку так званого «вайб-кодингу», коли завдяки GenAI нові стартапи можуть копіювати складні функції існуючих платформ за лічені тижні, знижуючи бар'єр входу в окремі категорії SaaS. Це змушує великих гравців, таких як Salesforce або Workday, еволюціонувати у бік агентських платформ, посилюючи роль API та інтеграцій як ключового активу. Приклад успішної адаптації: Salesforce Agentforce як платформа для створення автономних агентів, ServiceNow AI Agents для IT-автоматизації. Горизонтальні point-рішення перебувають під найбільшою загрозою усунення посередництва, тоді як вертикальні рішення з глибокою галузевою експертизою мають вищі шанси на стійкість.

Найбільш радикальним зсувом 2025–2026 років є поява агентних систем, де АІ не просто відповідає на запити, а планує та виконує багатокрокові процеси в різних системах, фактично перетворюючи SaaS із «інтерфейсу роботи» на «двигун виконання». Для SaaS-вендорів це означає необхідність перебудови архітектури на API-first, оптимізованої для машинних викликів, оскільки дедалі більше взаємодій відбувається не між людиною і UI, а між агентом і системою.
Критичним аспектом 2026 року є перегляд моделі per-seat pricing. Коли один AI-агент виконує роботу кількох співробітників, модель оплати за робоче місце втрачає частину економічної логіки, що стимулює перехід до usage- або outcome-based підходів, хоча цей перехід не є одномоментним і супроводжується волатильністю виручки.

У світі, де код стає доступним, єдиним справжнім захисним бар'єром (moat) залишаються унікальні дані та глибокий контекст. Якщо ваші дані можна зібрати з відкритих мереж, у бізнесу майже немає довгострокової переваги. Стійкість формується навколо пропрієтарних наборів даних, інтеграцій і накопиченої історії взаємодії. Компанії з унікальними наборами даних демонструють премію до ринку та вищу валову маржу, що підтверджує зсув цінності від інтерфейсу до контексту.
Попри тривожність терміну SaaSpocalypse, 2026 рік не означає кінець SaaS. Це радше фаза його глибокої еволюції, аналогічна попереднім структурним зрушенням - переходу в хмару або мобільній трансформації, але з більшою зміною unit-економіки. Але слід додати й контраргумент: деякі аналітики, зокрема з Andreessen Horowitz, стверджують, що занепокоєння передчасні - AI може насправді покращити маржу через автоматизацію підтримки та зменшення операційних витрат. Загальний обсяг ринку ПЗ продовжує зростати, проте розподіл маржі змінюється на користь тих, хто здатен оптимізувати compute, накопичити контекст і перебудувати модель монетизації. 

Резюмуючи, слід відзначити, що SaaSpocalypse - це не знищення SaaS як моделі, а його переродження в інтелектуальну інфраструктуру. Компанії, що залишаться в парадигмі «інтерфейсу з AI-кнопкою», ризикують втратити частину маржі. Ті ж, хто перебудує архітектуру, юніт-економіку та pricing під агентні реалії, зможуть не лише зберегти позиції, а й очолити наступний цикл зростання, оскільки ключовою стає здатність перетворити AI з витрати на структурний актив. 

Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI