@zzz_nonameresearch · Post #1913 · 08/02/2026 09:40
#global#AI#software Возвращаясь к теме "Большие компании-разработчики ПО vs маленькие команды IT с LLM и AI agents", которую жестко расфорсили за последний месяц, в связи с выходом Claude Cowork и дополнительных плагинов к Cowork. За последний месяц оценки многих компаний, разрабатывающих программное обеспечение, заметно снизились. Если на пике 2021 года их 1fw P/E доходил до 40–50x, то сегодня он держится около 1fw P/E = 20-25x . Это снижение объясняется ростом опасений, что корпоративное ПО, создаваемое крупными игроками годами, может быть частично или даже полностью заменено продуктами, написанными небольшими командами разработчиков с помощью LLM и AI agents. Аналитики Goldman Sachs, сравнивая происходящее с прошлым опытом в табачной и издательской индустриях, отмечают интересную закономерность: обвалы котировок заканчивались лишь тогда, когда прекращалось падение прогнозов по прибыли. Иными словами, рынок стабилизировался не в момент снижения мультипликаторов до какого-то уровня, когда все думали - блять ну всё, теперь точно пиздец как дешево, я беру, а только когда появлялась уверенность, что прибыль бизнеса перестанет падать и реальное фундаментальное дно достигнуто. Сейчас ситуация на рынке ПО такая, что оценки падают, хотя прогнозы по выручке и чистой прибыли остаются стабильными. Это может означать одно из двух. Либо рынок ошибается и чрезмерно закладывает риск вытеснения разработчиков новыми технологиями, либо падение котировок — это предвестник того, что вскоре начнут снижаться и сами прогнозы, поскольку малые команды, вооружённые LLM-инструментами, смогут действительно отвоёвывать часть клиентской базы у больших компаний. Два взгляда о влиянии развития LLMна разработчиков ПО: 1) Предполагает, что небольшие команды с помощью LLM смогут быстро создавать аналоги сложных программ: ERP-систем, CRM-платформ, правовых и финансовых приложений. Из этого нарратива вытекает мысль, что гиганты вроде SAP, Salesforce или ServiceNow могут потерять конкурентное преимущество. Даже компании, предоставляющие отраслевые аналитические решения — например, Refinitiv или разработчики специализированного ПО для юристов и бухгалтеров — уже ощущают давление ожиданий и падение котировок. 2) Исходит из того, что нынешние возможности LLM и агентов сильно переоценены. Рекомендую чекнуть видео: https://youtu.be/WfjGZCuxl-U?si=wa3LKo8iF35MJpxY Хотя такие инструменты могут писать код, они часто создают нестабильные и плохо оптимизированные приложения. Ошибки в таком коде приходится исправлять вручную, а без человеческого контроля сложно добиться устойчивой работы продукта. На этом фоне даже в США разработчики шутливо называют подобные программы не «Software», а «Slopware», намекая на низкое качество. Подобная картина наблюдается и в прикладных областях: ни Copilot, ни Claude Work пока не способны формировать полноценные финансовые модели или автоматизировать сложные процессы без участия человека. Да, такие инструменты уже могут заместить часть младших сотрудников, но речь идёт не о полном, а о частичном эффекте, причём с рисками деградации качества. Также поднимается проблема, что чрезмерный фокус на разработке с помощью ИИ приведет к тому, что через 5-10 лет у нас возникнет дефицит ИТ-джунов, которые умеют сами писать код, что приведет к проблемам в будущем и нехватке кадров. Что СЕЙЧАС кажется МНЕ наиболее трезвой позицией: Как я уже ранее писал, текущий уровень технологий ещё не достиг предела. Новые поколения языковых моделей, ожидаемые во втором и третьем кварталах этого года, будут работать на более продвинутом оборудовании — с более мощными GPU, ИИ-ускорителями и чипами памяти, возможно на обновленных и модифицированных архитектурах (deepseek moment). Это вновь усилит нарратив о том, что заместить крупные компании, которые потратили десятки лет на разработку и доработку своего ПО будет возможно с помощью лишь небольшой команды синьор-ИТ и LLM+AI agents.