სტარტაპების ARR იმაზე ნაკლებად სტაბილურია, ვიდრე ოდესმე — ახალი კვლევის შედეგები

ხელოვნურმა ინტელექტმა (AI) კორპორაციულ IT სექტორში უამრავი მანამდე არნახული ცვლილება გამოიწვია. კომპანიები, რომლებიც ისტორიულად სიფრთხილით გამოირჩეოდნენ და ტექნოლოგიურ შესყიდვებს გრძელვადიან პერსპექტივაში გეგმავდნენ, IDC-ის პროგნოზით, 2026 წლისთვის ტექნოლოგიებზე 4.25 ტრილიონ დოლარს დახარჯავენ. ამ ზრდის მთავარი მამოძრავებელი ძალა თითქმის სრულად AI-ია.

ვენჩურული კაპიტალის ფირმა Madrona-ს ახალი კვლევა აჩვენებს, რომ გამოკითხული 150 IT პროფესიონალიდან 74% მომდევნო 12 თვის განმავლობაში AI ბიუჯეტის გაზრდას გეგმავს, დანარჩენები კი ხარჯების შენარჩუნებას აპირებენ. მიუხედავად ამისა, თავად ეს საწარმოები აღიარებენ, რომ მათი საპილოტე AI პროექტების ნახევარზე ნაკლები აღწევს სრულ წარმოებამდე. თუმცა, ეს მაინც წინ გადადგმული ნაბიჯია გასულ წელთან შედარებით, როდესაც MIT-ის მონაცემებით, კორპორაციული AI პროექტების 95% წარუმატებელი აღმოჩნდა ინვესტიციის უკუგების (ROI) თვალსაზრისით. წარმატების 50%-ზე ნაკლები მაჩვენებელი დაბალია, თუმცა 5%-იან შედეგთან შედარებით პროგრესი აშკარაა.

Madrona-ს ანგარიშის ყველაზე საგულისხმო მიგნება ის არის, რომ მაშინაც კი, როდესაც კომპანია წარმატებით ნერგავს AI ტექნოლოგიას, ის არ ჩქარობს გრძელვადიანი ვალდებულებების აღებას. კომპანიების დაახლოებით 77% საკუთარ AI მომწოდებლებს ყოველ ექვს თვეში ერთხელ ან მუდმივ რეჟიმში გადასინჯავს.

„სწრაფი შესვლა, სწრაფი გამოსვლა“ — ახალი რეალობა

Madrona-ს ანგარიშის მიხედვით, იქმნება დინამიკა, რომელიც ფუნდამენტურად განსხვავდება ტრადიციული კორპორაციული SaaS მოდელისგან. ადრე მრავალწლიანი კონტრაქტები ერთგვარ „ინერციის დამცავ ბარიერს“ ქმნიდა. კორპორაციულ AI-ში კი გადასვლის ხარჯები დაბალია, ხოლო ხელახალი შეფასების ტემპი — დაუნდობელი.

ამ ტენდენციას ფართო გავლენა აქვს სტარტაპების წლიური განმეორებადი შემოსავლის (ARR) სწრაფად მზარდ მაჩვენებლებზე. 2025 წლის AI ბუმი სწორედ კორპორაციული საცდელი ბიუჯეტებით იყო სტიმულირებული. მიმდინარე წელი უნდა ყოფილიყო პერიოდი, როდესაც მსხვილი კლიენტები საბოლოოდ ჩამოყალიბდებოდნენ და AI სტარტაპებთან გრძელვადიან ხელშეკრულებებს გააფორმებდნენ. სწორედ კორპორაციული კონტრაქტები აძლევს ბევრ სტარტაპს საშუალებას, განაცხადოს შემოსავლების ასტრონომიულ ზრდაზე — მაგალითად, სამ თვეში 0-დან 10 მილიონ დოლარამდე ასვლაზე.

თუმცა, პირველად ისტორიაში, კორპორაციული შემოსავლები დაუცველი რჩება მაშინაც კი, როდესაც სტარტაპის AI პროდუქტი საპილოტე ფაზას ლახავს და კომპანიის მიერ სრულად აითვისება.

ფასწარმოების მოდელების ტრანსფორმაცია

პრობლემის ნაწილი იმაში მდგომარეობს, რომ ბევრ AI სტარტაპს ჯერ კიდევ არ აქვს ჩამოყალიბებული კორპორაციული კლიენტებისთვის ფასწარმოების ოპტიმალური მოდელი. Andreessen Horowitz-ის (a16z) კვლევამ, რომელშიც 50 ტექნიკური AI შემსყიდველი მონაწილეობდა, აჩვენა, რომ მათი ნახევარზე მეტი უპირატესობას ანიჭებს გადასახადის მიბმას შესრულებულ სამუშაოზე ან სხვა შედეგებზე და არა მოხმარებაზე (მაგალითად, გამოყენებული ტოკენების რაოდენობაზე).

ტოკენების მიხედვით ანგარიშსწორება, არსებითად, SaaS ეპოქის ბიზნეს მოდელია. როდესაც კომპანიამ იცის, რომ სჭირდება ელექტრონული ფოსტა, HR პროგრამული უზრუნველყოფა ან ღრუბლოვანი საცავი, საკითხი მხოლოდ იმაში მდგომარეობს, თუ რამდენი თანამშრომლისთვის ან რა მოცულობის მონაცემებისთვის უნდა გადაიხადოს. AI-ის შემთხვევაში კი, ფასის განსაზღვრა „აღქმადი სამუშაოს“ გარშემო სტარტაპს ეხმარება, დაუმტკიცოს კლიენტს საკუთარი ღირებულება.

როდესაც გადასახადი დამოკიდებულია, მაგალითად, დამუშავებული ანგარიშების, დახურული ქეისების ან გენერირებული „ლიდების“ რაოდენობაზე, პროდუქტი ეკონომიკურად მომგებიანი ხდება ორივე მხარისთვის. a16z-ის პარტნიორების, ტუგჩე ერტენისა და სარა ვანგის თქმით, ეს მოდელი პროდუქტს ორივე მხარისთვის ღირებულს ხდის.

ყოველივე ეს ნიშნავს, რომ ხელოვნურმა ინტელექტმა კორპორაციული ექსპერიმენტების ახალი ეპოქა დაამკვიდრა. ეს ერთის მხრივ კარს უხსნის სტარტაპებს — კომპანიები უფრო მეტად არიან მზად მათი ტექნოლოგიების გამოსაცდელად — მაგრამ, მეორეს მხრივ, კორპორაციული კონტრაქტი აღარ ნიშნავს გარანტირებულ გრძელვადიან შემოსავალს. ჯერჯერობით უცნობია, დაუბრუნდებიან თუ არა საწარმოები ოდესმე შესყიდვების ძველ, გრძელვადიან ჩვევებს.

სტატიაში მოცემული ბმულების მეშვეობით შესყიდვის შემთხვევაში, შესაძლებელია გამომუშავებულ იქნას მცირე საკომისიო, რაც გავლენას არ ახდენს სარედაქციო დამოუკიდებლობაზე.