кмк сегодня разница между saas, ai-агентом, saas с fde или даже небольшой вертикальной нео-лабой со своей slm стёрлась. везде ты хочешь, чтобы клиент свайпал карту, а ты ему давал какой-то цифровой продукт.
раньше ты это делал с нулевыми маржинальными издержками. ну а сегодня из-за инференса это в среднем 23% выручки. но это всё еще application layer, а значит инвесторы оценивают риски по выручке.
1/ открылись категории, которые раньше считались стрёмными для saas-инвесторов. legal, healthcare, стройка и тд.
- harvey стоит $11b при ~$300m arr
- legora (шведский legal ai, запустились в конце 2024-го) — $5.6b при ~$150m. до $100m arr дошли за 18 месяцев, быстрее cursor и wiz
- openevidence, медицинский поисковик для врачей, подняли series b при $3.5b и примерно 35x выручки. используют больше 40% американских врачей
раньше TAM считали по тратам на софт, иногда добавляли туда зарплаты людей. сейчас это весь knowledge work целиком.
да, после 2023 AI сделал возможность чарджить за outcome. и прекарсно, что мы больше не увидим, как юристы или консультанты чарджат за свои непрозрачные часы.
но за outcome, то есть за результат у клиента: (закрытый тикет, забронированная встреча, спасённая подписка) берут деньги около 10% стартапов
остальные чарджат за использование(токены, вызовы, действия агента) и за output, за единицу сделанной работы: сгенерированный документ, инвойс, диалог, независимо от того, помог он или нет.
имхо мешает не технология, а аттрибуция: настоящий success-based billing не работает для большинства продуктов, потому что непонятно, AI дал результат или клиент сам. а «подними конверсию на 50% и возьми 10% от прироста» концептуально рационально, но ломает sales comp: ценность аккаунта не измерить в момент продажи.
я же по extruct вижу, что ситы продаются в 2026-м лучше, если ты придумаешь, как свести свою математику.
2/ сейчас все в invest mode.общий тезис -- не важно, сколько денег нужно, мы должны make ai happen и все что важно это рост == они разобрались быстрее, как make ai happen. все рассуждения про moat или фундаментальную аналитику каждый месяц разбиваются об камень (привет, lovable рейзит под $30b наверное сейчас).
3/ рынок только учится относиться к выручке ai-saas. пока это выглядит так: инвесторам нравится arr-составляющая (со всеми странностями репортинга), а низкий retention признают частью инноваций, все смотрят на рост. в altimeter придумали для этого термин experimental runrate revenue: ai-выручка, которую купили как эксперимент, почти без обязательств.
4/ то же самое про маржу. в saas это было предсказуемо. сейчас есть нюансы. iconiq считает среднюю динамику gross margin ai b2b 41% → 45% → 52% с 2024-го по 2026-й. но на другом спектре сидит replit у которого маржа за год гуляла от −14% до +36%.
на самом деле инференс cogs это новый cac
дай доступ на неделю бесплатно к топовой моделе на фри плане и получи приток пользователей.
5/ почему это ещё привлекательно? такой возможности для switching cost не было раньше. только 28 центов из каждого нового доллара на ai это net-new it-бюджет. остальные 72 цента вынимаются из того, что уже есть в стеке. что-то тут отъедают лабы, что-то новые тулы.
6/ аргумент, что стоимость софта сегодня 0 - шум. сама разработка в saas всегда оценивалась в 0, если ты не показал выручку или потенциал этой выручки.
ну да, можно что-то завайбкодить и не покупать с рынка или покупать у fde-shops (kirkland & ellis, крупнейшая юрфирма мира, вкладывает полмиллиарда в собственную ai-платформу с palantir вместо того, чтобы купить harvey или legora). ок, сегодня это готово на 80%, но кому-то всё равно нужно это поддерживать и давать результат.
7/ ну даже если это списать на инерцию и сказать, что самописные фабрики