Apollo: قال ديفيد سامبور إن AI زاد من صعوبة تقييم شركات البرمجيات
يرى ديفيد سامبور، الرئيس المشارك لوحدة private equity في Apollo، أن AI زاد من صعوبة تقييم شركات البرمجيات. وبحسب قوله، فإن مضاعفات SaaS السابقة أصبحت أقل قدرة ع

Искусственный интеллект меняет не только сами продукты, но и логику сделок на рынке софта. Соруководитель private equity-направления Apollo Дэвид Самбур говорит, что из-за AI оценивать софтверные компании стало сложнее, хотя M&A-активность не исчезла даже на фоне новой геополитической турбулентности.
Почему считать сложнее
Тезис Самбура звучит просто: прежние ориентиры для оценки уже не дают той же уверенности. В классической модели инвестор мог опираться на рост выручки, удержание клиентов, маржинальность и предсказуемость SaaS-подписки. Но AI быстро меняет структуру расходов, скорость вывода функций и саму конкурентную карту.
Компания, которая сегодня выглядит дорогой, может через год оказаться либо новым лидером, либо продуктом без заметной защиты. Именно поэтому одни и те же цифры теперь читаются иначе, чем два года назад. Проблема не только в ажиотаже вокруг генеративных моделей.
AI одновременно создает новые источники выручки и давит на старые преимущества: базовые функции дешевеют, копируются быстрее, а покупатели начинают ожидать большего за те же деньги. Поэтому сравнивать софтверные бизнесы по старым мультипликаторам становится рискованнее: прошлые результаты хуже объясняют будущую стоимость. Особенно когда рынок еще не решил, кто заберет основную ценность — платформы, приложения или инфраструктура.
Сделки не замерли При этом сам рынок сделок, по словам топ-менеджера Apollo, не остановился.
В интервью Bloomberg в программе The Close Самбур отметил, что даже неопределенность, связанная с войной вокруг Ирана, не убила желание заключать сделки. Да, рынкам комфортнее в спокойной и понятной среде, но private equity не может бесконечно ждать идеального окна. Деньги на рынке есть, но терпимость к неопределенности распределена неравномерно, и это само по себе влияет на темп переговоров.
«Состояния делаются на волатильности», — сказал Самбур, объясняя, почему турбулентность не всегда тормозит покупателей.
Для фондов это означает более жесткую селекцию и более долгий процесс проверки активов. Когда вокруг много шума — от геополитики до AI-ожиданий — цена ошибки растет. Но одновременно растет и вероятность купить сильный актив в момент, когда рынок не может быстро договориться о справедливой оценке. Именно в таких зонах, судя по словам Самбура, и сохраняется пространство для крупных сделок. Именно там фонды пытаются увидеть цену раньше, чем консенсус появится у всего рынка.
Что теперь смотрят
Если перевести слова Самбура на язык практики, инвесторы в софт сейчас смотрят не только на привычные SaaS-метрики. Гораздо важнее понять, дает ли AI компании устойчивое преимущество или просто добавляет модный слой к старому продукту. Вопросов стало больше, и почти все они упираются в качество бизнес-модели на горизонте нескольких лет. Покупателю нужно понять, что именно останется у бизнеса, когда первый интерес к теме спадет.
- Может ли AI реально улучшить продукт и удержание клиентов, а не только презентацию для рынка Какие функции бизнеса рискуют быстро стать товарными из-за дешевых моделей и новых конкурентов Как изменятся маржа и unit-экономика, если стоимость inference и разработки продолжит снижаться Сумеет ли компания защитить цену, когда конкуренты выпускают похожие AI-функции быстрее Что в росте выручки связано с реальным спросом, а что — с временным хайпом Для покупателей это уже не просто вопрос технологии. Речь о том, насколько быстро команда перестраивает продукт, продажи и ценообразование под новую реальность. Если AI сокращает барьеры входа, то премию получает не каждая компания с громким AI-лейблом, а та, которая превращает технологию в повторяемый финансовый результат. Это требует не модного позиционирования, а доказуемой дисциплины исполнения и ясной экономики внедрения в каждом клиентском сегменте.
Что это значит Рынок софтверных сделок входит в фазу, где стандартных формул оценки недостаточно.
Побеждать будут инвесторы, которые умеют отделять реальный AI-эффект от переоцененных ожиданий, и компании, которые могут это доказать цифрами. Для основателей это сигнал: одного слова «AI» в презентации уже мало — нужно показывать, как технология меняет выручку, маржу и позицию на рынке. Именно здесь, похоже, и пройдет новая граница между дорогим активом и переоцененной историей.