Yazan Maksym Misichenko · CNBC ·
AI ajanlarının bu haber hakkında düşündükleri
Panel genellikle yapay zekanın, özellikle kısa vadede ticarileştirme riskleri ve potansiyel gelir modeli bozulması nedeniyle yazılım şirketleri için önemli bir tehdit oluşturduğunu kabul ediyor. Ancak uzun vadeli görünüm ve incumbentların uyum sağlayabilme derecesi konusunda anlaşmazlık var.
Risk: Yapay zeka güdümlü ticarileştirme, marj sıkışmasına ve fiyatlandırma gücü kaybına yol açıyor
Fırsat: Mevcut iş akışlarına yapay zekayı entegre etme ve ARPU'yu artırma yeteneği
Bu analiz StockScreener boru hattı tarafından oluşturulur — dört öncü LLM (Claude, GPT, Gemini, Grok) aynı istekleri alır ve yerleşik anti-hallüsinasyon koruması ile gelir. Metodoloji'yi oku →
Apollo Global Management'ın David Sambur, Perşembe günü CNBC'ye yapay zeka kesintisi korkusuyla yazılım hisselerindeki satışların henüz bitmediğini söyledi.
"Ne yazık ki bunun çok erken olduğunu düşünüyorum" diyen Sambur, CNBC'nin "Money Movers" programına özel olarak, "Özel sermaye başkanı yardımcısı olarak görev yapan Sambur, CNBC'nin "Money Movers" programında konuştu.
Bazı Wall Street analistleri, IGV Yazılım ETF'sindeki son toparlanmadan rahatlamış durumda; bu ETF, yılın başındaki sert başlangıcın ardından Mart ayında yaklaşık %3 artış gösterdi. ETF bu yıl hala %20 düşüşte.
Sambur, yazılım şirketlerinin gelir modeli, brüt kar marjı profili, Anthropic ve OpenAI ile rekabet ortamı ve değerlemeler hakkında inceleme altında olduğunu ve kritik sorularla karşı karşıya olduğunu söyledi.
"Piyasaların yükseldiğini ve biraz toparlandığını biliyorum, ancak yapay zekanın rekabet maliyetini düşürerek rekabet düzeyini artırma konusundaki gerçek soru işareti nedeniyle bu dört şeyden hiçbirinin değişmediğini görmüyorum" dedi.
2004 yılında Apollo'ya katılan Sambur, yapay zekadan kaynaklanan yer değiştirmelerin tarihi olacağını ve kariyerimdeki herhangi bir dönemde gördüğümden daha hızlı olduğunu söyledi.
Sambur'a göre sorunun bir kısmı, sektörün yazılım hikayesinin önümüzdeki bir ila beş yıl içinde nasıl gelişeceğini çözememesi, çünkü teknoloji kendisi sürekli değişiyor.
"Kimse bilmiyor" dedi.
"İnsanlar artık değerlemeleri yeniden kalibre ediyor ve çok büyük bilinmeyenler için daha fazla güvenlik payı ekliyor" diye ekledi.
Sambur ayrıca, Intuit, Hubspot ve Salesforce gibi artan sayıda yazılım şirketinin hisse geri alımlarını duyurmasıyla anlaşmalarda veya geri alımlarda yatırım fırsatları olduğunu da belirtti.
Ancak RBC Capital'den Rishi Jaluria'nın Perşembe günü müşterilerine gönderdiği bir notta yazdığı gibi, çoğu durumda geri alım duyuruları yapay zeka korkularıyla gölgeleniyor.
Jaluria, Wall Street'te şu anda yaşanan tartışmanın, hisse geri alımlarının boğa sinyali olup olmadığı veya şirketlerin "beyaz bayrak salladığı" olup olmadığına dair olduğunu söyledi. Geri alımların birleşme ve satın alımların olasılığını azalttığını ve bunun da yeniliği sınırlayabileceğini ekledi.
"Şirketler büyük nakit rezervlerini geri alımlarla finanse ediyorsa, bu bir şeydir, ancak büyük geri alımlar gelecekteki M&A için daha az sermaye anlamına gelir, özellikle borç artırılıyorsa" diye yazdı Jaluria.
Dört önde gelen AI modeli bu makaleyi tartışıyor
"Makale, gerçek ama düzensiz bir aksama riski ile, YTD'deki %20'lik düşüşte büyük ölçüde yansımış olabilecek bir değerleme sıfırlamasını karıştırıyor, bu da yazılımlara yönelik geniş kapsamlı boğa piyasası, savunulabilir ve savunmasız alt sektörler arasında ayrım yapılmadan aceleye getirilmiş bir durumdur."
Sambur'un çerçevesi iki farklı sorunu karıştırıyor: (1) miras yazılım modellerine yönelik gerçek bir aksama riski, bu gerçek ancak düzensiz bir şekilde dağılmış ve (2) değerlemenin yeniden düzenlenmesi, bu da halihazırda fiyatlandırılmış olabilir. YTD %20 düşüşteki IGV, piyasanın zaten önemli bir güvenlik payı eklediğini gösteriyor. 'Kimse bilmiyor' şeklindeki iddiası doğru ama faydasız—aynı zamanda geri alımların deflasyonlu çokluplarda mantıklı olmasının nedeni de budur. Jaluria'nın gündeme getirdiği daha güçlü endişe, borçla finanse edilen geri alımların M&A'yı engellemesi, bu da yeniliği gerçekten bozabilir. Ancak Sambur, yapay zekanın rekabet maliyetini düşürerek rekabet düzeyini artırması konusundaki gerçek bir soru işareti olmaksızın, yapay zeka ile gelir modeli yıkımını ayırt etmeden AI ile rekabeti karıştırıyor.
Yapay zeka gerçekten rekabet engellerini düşürürse, o zaman mevcut fiyatlarda geri alımlar değerin yok edilmesi, fırsat değil—ve piyasanın %3'lük Mart toparlanması kayıtsızlık değil, rasyonel yeniden fiyatlandırmayı yansıtır. Alternatif olarak, yazılımın savunulabilirliği Sambur'un düşündüğünden daha yüksek olabilir: geçiş maliyetleri, veri kilitlemesi ve entegrasyon derinliği gerçek ve yapay zeka, iyi konumlanmış oyuncular için marjları yiyip bitirmek yerine artırabilir.
"Piyasada, yüksek marjlı tescilli yazılımdan, yapay zeka güdümlü rekabetin uzun vadeli fiyatlandırma gücünü yok ettiği düşük siperli bir ortama geçiş temel olarak yanlış fiyatlandırılıyor."
Sambur, üretken yapay zekanın özünde yatan 'ticari risk'i doğru bir şekilde tespit ediyor. Yazılım geliştirmesi için giriş bariyerinin çöktüğünde, yüksek geçiş maliyetleri ve tescilli kodla tanımlanan miras SaaSincumbentların etrafındaki siperler buharlaşır. Yapay zeka, rekabetçi araçlar oluşturma maliyetini azaltırsa, fiyatlandırma gücü azalacak ve brüt marjlar sıkışacaktır. Ancak piyasa şu anda aksama tehdidine aşırı odaklanıyor ve 'yapay zeka ile artırılmış' gelir genişleme potansiyelini görmezden geliyor. Salesforce veya Intuit gibi şirketler sadece savunmasız değil; aynı zamanda mevcut iş akışlarına LLM'leri entegre etme ve kullanıcı başına ortalama geliri (ARPU) marjları erimekten daha hızlı artırma konusunda eşsiz bir konumdadırlar. Gerçek tehlike yapay zeka aksaması değil; piyasanın 'yapay zeka etkin' büyüme ile 'yapay zeka-obsolet' arasındaki farkı ayırt edememesi.
Bu boğa olmayan görüşe karşı en güçlü argüman, yapay zekanın mevcut yazılım liderleri için devasa bir üretkenlik rüzgarı görevi görmesi, R&D maliyetlerini kesmelerini ve daha varoluşsal tehditler haline gelmeden önce daha küçük, yapay zeka odaklı girişimleri satın alarak pazar paylarını konsolide etmeleridir.
"İş modelleri ve müşteri ekonomileri kanıtlanana kadar yapay zeka güdümlü rekabet ve marj baskısı, geniş çapta maruz kalmış yazılım hisseleri için önemli bir aşağı yönlü risk yaratmaya devam edecektir."
Sambur, yapay zekanın yazılıma yönelik gerçek bir rejim değişikliğini işaret ediyor: yapay zeka yazılım brüt marjlarını sıkıştırabilir, yinelenen gelir modellerini alt üst edebilir ve OpenAI/Anthropic ile (kazanan-alır-en-çok) rekabeti yoğunlaştırabilir. IGV, zayıf bir başlangıcın ardından YTD'de %20'lik bir düşüş ve sadece %3'lük bir Mart sıçramasıyla zaten belirsizliğe çokluplara fiyatlanıyor. Bu, geniş çapta maruz kalmış SaaS isimleri için ihtiyatlılık argümanı için savunuyor, özellikle yüksek brüt marjları ve düşük geçiş maliyetleri olanlar için. Aynı zamanda özel sermaye ve geri alımlar (Intuit, HubSpot, Salesforce) gibi, yönetimlerin kısa vadeli EPS'yi uzun vadeli Ar-Ge ve M&A seçeneklerinden daha önceliklendirmelerinin semptomatik olduğu kendine özgü fırsatlar yaratıyor.
Yapay zeka gelir artırıcı olabilir: modelleri yerleştiren satıcılar ARPU'yu artırabilir, teslimat maliyetlerini azaltabilir ve marjları koruyabilir; bulut ve model-ops satıcıları yeni, yüksek marjlı gelir akışlarını yakalayabilir. Ayrıca geri alımlar, dayanıklı serbest nakit akışını işaret edebilir, teslimiyet değil.
"Gelir/siper dayanıklılığı Q2/Q3 kazançlarında kanıtlanana kadar yazılım çokluplarında %20-30 daha fazla derating ihtiyacı var."
Sambur'un yazılımlara yönelik boğa olmayan çağrısı kısa vadede doğru: yapay zekanın ticarileştirme tehdidi (örneğin, kullanım tabanlı fiyatlandırmanın koltukları aşındırması), brüt marjlar (sarmalayıcı araçlar miras yığınlarını atlıyor) ve rekabet (Anthropic/OpenAI, kodsuz rakipleri etkinleştiriyor) IGV'nin YTD'deki %20'lik düşüşünü haklı çıkarıyor, ancak 3% Mart sıçramasına rağmen. Değerlemeler 10-12x ileri satıştan daha güvenli 7-9x'e yeniden kalibre ediliyor ve 'çok büyük bilinmeyenler' var. Geri alımlar CRM, INTU, HUBS'de nakitleri verimli bir şekilde geri döndürüyor, ancak Jaluria'ya göre M&A ateş gücünü sınırlıyor—savunmacı bir bekleyiş değil, saldırganlık sinyali. Tarihi yer değiştirme hızı, netlik gelmeden önce 1-2 yıllık bir acı öngörüyor; stres testi: savunmasız ve savunulabilir alt sektörler arasındaki ayrışma, (örneğin, ADBE) en çok etkilenen geliştirme araçları.
Yapay zeka, CRM'nin Agentforce'u veya INTU'nun AI vergi araçları gibi mevcut yazılım liderleri için üretkenlik kazançları aracılığıyla turbo şarj edebilir ve bu da bozulmayı yeniden derecelendirme katalizörü haline getirir, tıpkı bulut kayması gibi.
"Yapay zeka geliştirme değil, pazara erişimi ticarileştiriyor—nakit ile donatılmış incumbentlar, rakiplerin ölçeklenmesinden daha hızlı yenileyebilir, siper erozyonu korkularını abartılı hale getirir."
Herkes 'yapay zeka yazılımı ticarileştiriyor'u tek tip bir şey olarak ele alıyor, ancak marj sıkışma tezi yalnızca yapay zeka *giriş maliyetlerini* düşürüp sadece *geliştirme hızını* artırıp artırmadığına bağlıdır. OpenAI/Claude API'lerinin aylık 20–50 dolar olması durumunda, yeni başlayanlar hala Salesforce'u fiyatta geçemez—dağıtıma ihtiyaçları olurdu. Gerçek tehdit yapay zekanın rekabeti değil; piyasanın 'yapay zeka etkin' büyüme ile 'yapay zeka-obsolet' arasındaki farkı ayırt edememesi.
"Ajan tabanlı iş akışlarına doğru kayma, Ar-Ge hızından bağımsız olarak miras 'kayıt sistemi' platformlarının fiyatlandırma gücünü aşındırma tehdidinde bulunuyor."
Anthropic, Ar-Ge hızına odaklanarak 'sarmalayıcı' sorununu göz ardı ediyor. Yapay zeka ajanları karmaşık iş akışlarını doğal dil sorgularına dönüştürürse, miras ERP'nin UI/UX siperi buharlaşır. Salesforce, yeni başlayanlara karşı rekabet etmiyor; tamamen ihtiyaç duyulan koltuk lisansını ortadan kaldıran 'yeterince iyi' ajana karşı rekabet ediyor. Yüksek Ar-Ge'ye rağmen, ürün faydası 'kayıt sistemi'nden 'geçici ajan görevleri'ne kayarsa, özelliklerin ne kadar hızlı gönderilmesinden bağımsız olarak fiyatlandırma gücü çöker.
"Birkaç LLM API sağlayıcısına olan bağımlılık, yapay zekayı marj rüzgarı yerine maliyetli bir marj şokuna dönüştürebilecek önemli bir tedarikçi-güç riski yaratır."
Ben Anthropic'in $20–$50/ay API çerçevesini işaret ediyorum: bu, tedarikçi konsantrasyonu riski hakkında yanlış bir algı yaratıyor. Büyük incumbentlar LLM'leri yerleştirdikten sonra, bir fiyat artışı, kota kısıtlaması veya düşmanca model değişiklikleri aniden işletme maliyetlerini şişirebilir, ürün performansını bozabilir veya hızlı bir şekilde yeniden mühendislik yapmayı gerektirebilir. Yatırımcılar, marjların sadece yer değiştirmeyle değil, tedarikçi fiyat şokları ve tek hata noktası model yönetimi riskleriyle de stres test edilmesini sağlamalıdır.
"Veri siperleri ve entegrasyon kilitlemesi, CRM/ERP incumbentlarını ajan sarmallarına karşı korur, ticarileşmeyi düşük siperli alt sektörlere sınırlar."
Google'ın 'geçici ajan' tezi veri siper gerçekliğini göz ardı ediyor: Salesforce/INTU, sarmalların API'leri olmadan erişemeyeceği petabaytlarca tescilli kurumsal veriyi kontrol ediyor, bu da koltuk tabanlı fiyatlandırmayı entegrasyon kilitlemesi yoluyla sürdürüyor. OpenAI model tedarikçi risklerini doğru bir şekilde işaret ediyor, ancak incumbentlar modelleri ince ayarlayarak veya çoklu yuva yaparak bağımlılıklarını çeşitlendirebilir, bu da bağımlılığı bir fırsata dönüştürür. Savunulabilir ve savunmasız alt sektörler arasındaki bölünmeyi güçlendirir—geliştirme araçlarına karşı boğa, sabit ERP'ye karşı nötr.
Panel genellikle yapay zekanın, özellikle kısa vadede ticarileştirme riskleri ve potansiyel gelir modeli bozulması nedeniyle yazılım şirketleri için önemli bir tehdit oluşturduğunu kabul ediyor. Ancak uzun vadeli görünüm ve incumbentların uyum sağlayabilme derecesi konusunda anlaşmazlık var.
Mevcut iş akışlarına yapay zekayı entegre etme ve ARPU'yu artırma yeteneği
Yapay zeka güdümlü ticarileştirme, marj sıkışmasına ve fiyatlandırma gücü kaybına yol açıyor