Последние наблюдения a16z: компании в сфере потребительского AI переопределят рынок корпоративного программного обеспечения

Оригинальное название: The Great Expansion: A New Era of Consumer Software

Источник: Olivia Moore, партнер a16z
Адаптация и перевод: Leo, Deep Thinking Circle

Вы когда-нибудь задумывались, почему AI-продукты для потребителей, появившиеся за последние два года, смогли вырасти с нуля до миллионов пользователей и годового дохода свыше 100 миллионов долларов менее чем за два года? Такой темп роста был практически немыслим до появления AI. На первый взгляд, это связано с более быстрой дистрибуцией и более высоким средним доходом на пользователя. Но я заметил более глубокое изменение, которое большинство людей упускает из виду: AI полностью изменил модель удержания дохода в потребительском программном обеспечении.

Недавно я прочитал аналитическую статью партнера a16z Olivia Moore «The Great Expansion: A New Era of Consumer Software», где она называет это явление "Great Expansion" (Великое расширение), и я считаю, что она уловила очень важную тенденцию. После глубокого осмысления этой идеи я понял, что это не просто корректировка бизнес-модели, а фундаментальная трансформация правил игры во всей индустрии потребительского ПО. Мы становимся свидетелями исторического переломного момента: компании, создающие ПО для потребителей, больше не обязаны бороться с оттоком пользователей, а могут расти за счет постоянного увеличения ценности каждого пользователя. Граница между потребительским и корпоративным рынком постепенно размывается.

Влияние этого изменения огромно. Традиционные компании, занимающиеся ПО для потребителей, ежегодно тратили массу усилий и средств на замену ушедших пользователей — просто чтобы сохранить статус-кво. Теперь же компании, которые воспользовались возможностями AI, обнаружили, что каждая новая волна пользователей не только не теряет ценности, но и с течением времени приносит все больший доход. Это как если бы протекающее ведро превратилось в постоянно раздувающийся воздушный шар — модель роста совершенно иная.

С этой точки зрения, я лично считаю, что это огромная возможность для компаний, выходящих на зарубежные рынки, потому что потребительские продукты могут расти и зарабатывать с помощью PLG, полностью обходя слабое место китайских команд на зарубежном рынке SLG. Хотя речь идет о корпоративном рынке, вся модель роста похожа на модель для продуктов категории C. Я это прочувствовал на собственном опыте: мой проект, полностью ориентированный на корпоративный сегмент — Vibe coding, уже месяц как запущен, и мы получаем отличные показатели роста благодаря PLG.

Фундаментальный изъян традиционной модели

Давайте сначала вспомним, как потребительское ПО зарабатывало до эры AI. Moore в своем анализе выделяет две основные модели, и я считаю, что ее резюме очень точное. Первая — модель, основанная на рекламе, в основном для социальных приложений, где доход напрямую зависит от объема использования, поэтому ценность каждого пользователя со временем остается плоской. Примеры: Instagram, TikTok, Snapchat. Вторая — одноуровневая подписка, когда все платящие пользователи ежемесячно или ежегодно платят одинаковую фиксированную сумму за доступ к продукту. Так работают Duolingo, Calm, YouTube Premium.

В обеих моделях показатель revenue retention (удержание дохода) почти всегда ниже 100%. Каждый год определенная доля пользователей уходит, а оставшиеся продолжают платить ту же сумму. Для потребительских подписочных продуктов удержание 30-40% пользователей и дохода к концу первого года считается "лучшей практикой". Эти цифры звучат довольно удручающе.

Я всегда считал, что в этой модели есть фундаментальный структурный изъян: она создает базовое ограничение — компания должна постоянно заменять ушедший доход, чтобы поддерживать рост, не говоря уже о расширении. Представьте себе протекающее ведро: чтобы уровень воды не падал, нужно постоянно доливать воду, а чтобы он рос — доливать еще больше. Вот в каком тупике оказываются традиционные компании: они застревают в бесконечном цикле привлечения — оттока — нового привлечения пользователей.

Проблема этой модели не только в цифрах — она влияет на всю стратегию и распределение ресурсов компании. Большая часть усилий уходит на привлечение новых пользователей для компенсации оттока, а не на углубление отношений с существующими или повышение ценности продукта. Поэтому мы видим, как многие приложения для потребителей навязчиво рассылают уведомления и используют разные трюки для повышения вовлеченности — ведь как только пользователь перестает пользоваться продуктом, доход исчезает мгновенно.

Я считаю, что эта модель фундаментально недооценивает потенциал ценности пользователя. Она предполагает, что ценность пользователя фиксирована, и как только он оформил подписку, его вклад в доход компании достиг потолка. Но на практике, по мере знакомства пользователя с продуктом, его потребности растут, и он готов платить больше. Традиционная модель не захватывает этот рост ценности.

Переписывание правил игры в эпоху AI

Появление AI полностью изменило правила игры. Moore называет это изменение «Great Expansion» (Великое расширение), и это очень точное название. Самые быстрорастущие AI-компании для потребителей сейчас видят удержание дохода выше 100% — что было немыслимо для традиционного ПО. Это происходит двумя способами: во-первых, расходы потребителей растут, поскольку доход становится основанным на использовании, а не на фиксированной "плате за доступ"; во-вторых, потребители с беспрецедентной скоростью приносят инструменты на рабочие места, где их можно компенсировать и поддерживать большими бюджетами.

Я заметил ключевое изменение — фундаментальный сдвиг в модели поведения пользователей. В традиционном ПО пользователь либо пользуется продуктом, либо нет; либо подписан, либо отменяет подписку. В AI-продуктах вовлеченность и вклад пользователя в ценность растут постепенно. Сначала он может использовать только базовые функции, но, осознав ценность AI, все больше полагается на эти инструменты, и его потребности растут.

Разница в траектории разительна. Moore отмечает: при удержании дохода 50% компания должна ежегодно заменять половину пользовательской базы, чтобы не терять позиции. А при удержании выше 100% каждая когорта пользователей расширяется, и рост наслаивается на рост. Это не просто улучшение цифр — это совершенно новый двигатель роста.

Я считаю, что за этим стоят несколько глубоких причин. AI-продукты обладают эффектом обучения: чем больше ими пользуются, тем они полезнее. Чем больше времени и данных вкладывает пользователь, тем большую ценность получает. Это создает положительную обратную связь: больше использования — больше ценности, больше ценности — больше использования и выше готовность платить.

Еще один важный фактор — практическая польза AI-продуктов. В отличие от многих традиционных приложений, AI-инструменты часто решают конкретные задачи пользователя или повышают его продуктивность. Пользователь сразу видит прямую выгоду и готов платить за нее. Если AI-инструмент экономит вам несколько часов работы, платить за дополнительное использование становится вполне разумно.

Изысканная архитектура ценообразования

Давайте подробнее рассмотрим, как самые успешные AI-компании для потребителей строят свою ценовую стратегию. Moore отмечает, что эти компании больше не полагаются на единую подписку, а используют гибридную модель с несколькими уровнями подписки плюс компонент, основанный на использовании. Если пользователь израсходовал свои credits (кредиты), он может купить больше или перейти на более высокий тариф.

Здесь есть важный урок из игровой индустрии. Игровые компании давно получают большую часть дохода от "whale" (китов) — самых платежеспособных пользователей. Ограничение цен одним-двумя уровнями — это упущенная возможность. Умные компании строят уровни вокруг таких переменных, как количество генераций или задач, скорость, приоритет, доступ к определенным моделям, а также предлагают кредиты и апгрейды.

Рассмотрим конкретные примеры. Google AI предлагает Pro-подписку за 20 долларов в месяц и Ultra-подписку за 249 долларов в месяц, а когда пользователь (неизбежно) превышает лимит, взимается дополнительная плата за Veo3-кредиты. Дополнительные пакеты кредитов стоят от 25 до 200 долларов. По моим данным, многие пользователи тратят на дополнительные Veo-кредиты столько же, сколько на базовую подписку. Это идеальный пример того, как доход растет вместе с вовлеченностью пользователя.

Модель Krea тоже интересна: они предлагают планы от 10 до 60 долларов в месяц, в зависимости от предполагаемого использования и количества обучающих заданий, а если вы превысили лимит вычислительных единиц, можно купить дополнительные пакеты кредитов за 5-40 долларов (действуют 90 дней). Прелесть этой модели в том, что она дает разумную стартовую цену для легких пользователей и простор для расширения для "тяжелых".

Ценообразование Grok доводит эту стратегию до предела: план SuperGrok — 30 долларов в месяц, SuperGrok Heavy — 300 долларов в месяц, последний открывает доступ к новой модели (Grok 4 Heavy), расширенному доступу, более длинной памяти и тестированию новых функций. Такая разница в 10 раз была бы немыслима в традиционном ПО, но в эпоху AI она оправдана — потребности и восприятие ценности у пользователей сильно различаются.

Успех этих моделей в том, что они признают разнообразие и динамику пользовательской ценности. Не все пользователи имеют одинаковые потребности и платежеспособность, а у одного и того же пользователя потребности могут меняться со временем. Гибкие ценовые опции позволяют компаниям захватывать весь спектр пользовательской ценности.

Moore отмечает, что некоторые компании только благодаря такой модели достигают удержания дохода выше 100%, даже не выходя на корпоративный рынок. Это говорит о силе стратегии: она не только решает проблему оттока, но и создает внутренний механизм роста.

Золотой мост от потребительского к корпоративному сегменту

Еще одна важная тенденция, которую я наблюдаю — потребители с беспрецедентной скоростью приносят AI-инструменты на рабочие места. Moore подчеркивает: потребители получают вознаграждение за внедрение AI-инструментов на работе. В некоторых компаниях не быть "AI-native" теперь считается неприемлемым. Любой продукт с потенциальным рабочим применением — по сути, любой, кроме NSFW — должен предполагать, что пользователь захочет использовать его в команде, и при возможности компенсации будет готов платить значительно больше.

Скорость этого перехода впечатляет. Раньше путь от потребительского к корпоративному сегменту занимал годы и требовал больших усилий по обучению рынка и продажам. Но практическая польза AI-инструментов настолько очевидна, что пользователи сами приносят их на работу. Я видел много случаев, когда сотрудник сначала покупал AI-инструмент для себя, а затем убеждал компанию купить корпоративную версию для всей команды.

Переход от чувствительных к цене потребителей к менее чувствительным корпоративным покупателям создает огромные возможности для расширения. Но для этого нужны базовые функции совместной работы: командные папки, общие библиотеки, совместные доски, аутентификация и безопасность. Я считаю, что эти функции теперь обязательны для любого AI-продукта с корпоративным потенциалом.

С такими функциями разница в цене может быть огромной. ChatGPT — отличный пример: хотя его не считают командным продуктом, его ценообразование подчеркивает разницу: личная подписка — 20 долларов в месяц, корпоративные планы — от 25 до 60 долларов на пользователя. Такая разница в 2-3 раза редко встречается в традиционном ПО, но в эпоху AI становится нормой.

Некоторые компании даже устанавливают цену личного плана на уровне безубыточности или с небольшим убытком, чтобы ускорить командное внедрение. Notion в 2020 году эффективно использовал этот подход: неограниченное количество бесплатных страниц для индивидуальных пользователей и агрессивная плата за совместную работу — это привело к самому взрывному росту компании. Логика такова: субсидировать индивидуальное использование для создания базы, а затем монетизировать через корпоративные функции.

Приведу конкретные примеры. Gamma Plus — 8 долларов в месяц за снятие водяных знаков (требование большинства корпоративных клиентов) и другие функции. Затем пользователь платит за каждого нового сотрудника в рабочем пространстве. Эта модель умело использует корпоративную потребность в профессиональном внешнем виде.

Replit предлагает Core-план за 20 долларов в месяц. Командный план — от 35 долларов в месяц, включает дополнительные кредиты, места для зрителей, централизованную оплату, ролевой доступ, приватное развертывание и др. Cursor предлагает Pro-план за 20 долларов в месяц и Ultra-план за 200 долларов (20-кратное увеличение использования). Для команд — Pro-продукт за 40 долларов в месяц с организационной приватностью, дашбордом, централизованной оплатой и SAML/SSO.

Эти функции важны, потому что они открывают путь к росту ARPU (среднего дохода на пользователя) на корпоративном уровне. Я считаю, что любая AI-компания для потребителей, не рассматривающая корпоративное расширение, упускает огромную возможность. Корпоративные клиенты не только платят больше, но и более стабильны, с меньшим оттоком.

Инвестируйте в корпоративные возможности с первого дня

Moore дает, казалось бы, парадоксальный, но на самом деле очень разумный совет: потребительские компании теперь должны задуматься о найме руководителя по продажам в течение 1-2 лет после основания. Я полностью согласен, хотя это противоречит традиционной стратегии потребительских продуктов.

Индивидуальное внедрение может привести продукт только до определенного уровня; для массового внедрения в организациях нужно уметь вести корпоративные продажи и заключать крупные контракты. Для этого нужны профессиональные продавцы, а не просто органический рост. Я видел слишком много отличных AI-продуктов для потребителей, которые упустили большие возможности из-за отсутствия корпоративных продаж.

Canva была основана в 2013 году и почти семь лет ждала запуска Teams-продукта. Moore отмечает: в 2025 году такая задержка уже недопустима. Темпы внедрения AI в корпорациях таковы, что если вы медлите с корпоративными функциями, конкурент быстро займет вашу нишу. В эпоху AI конкуренция ускорилась, а рынок меняется быстрее, чем когда-либо.

Я считаю, что есть несколько ключевых функций, которые часто определяют успех. В области безопасности и приватности — SOC-2, поддержка SSO/SAML. В операциях и оплате — ролевой доступ, централизованная оплата. В продукте — командные шаблоны, общие темы, совместные рабочие процессы. Это может казаться базовым, но именно эти вещи часто решают исход корпоративных закупок.

ElevenLabs — отличный пример: компания начинала с потребителей, но быстро построила корпоративные возможности, добавила HIPAA-соответствие для голосовых и диалоговых агентов и стала ориентироваться на здравоохранение и другие регулируемые рынки. Такая быстрая корпоративизация позволила им захватить ценных корпоративных клиентов, а не полагаться только на потребительский доход.

Я заметил интересное явление: те AI-компании для потребителей, которые рано инвестировали в корпоративные возможности, обычно строят более прочные "рвы". Как только корпоративный клиент внедряет инструмент и интегрирует его в рабочие процессы, стоимость переключения становится высокой. Это создает большую лояльность и более предсказуемый доход.

Кроме того, корпоративные клиенты дают ценный фидбек по продукту. Их потребности сложнее, что стимулирует развитие продукта в более продвинутом направлении. Я видел много AI-продуктов для потребителей, которые, обслуживая корпоративных клиентов, находили новые направления и функции.

Мои глубокие размышления об этой трансформации

Внимательно проанализировав идеи Moore и свои наблюдения, я считаю, что мы наблюдаем не просто корректировку бизнес-модели, а перестройку всей инфраструктуры индустрии ПО. AI меняет не только возможности продукта, но и способы создания и захвата ценности.

Самое интересное — это вызов традиционным представлениям о потребительском ПО. Долгое время считалось, что потребительское ПО — это всегда низкая цена, высокий отток, сложная монетизация. Но реальность AI-эры показывает: потребительское ПО может достигать корпоративных масштабов дохода и темпов роста. Последствия этого сдвига огромны.

С точки зрения распределения капитала это значит, что инвесторы могут раньше и больше инвестировать в AI-компании для потребителей, потому что они быстрее достигают значимых масштабов дохода. Раньше компании ждали огромной пользовательской базы, чтобы эффективно монетизироваться, а теперь могут расти даже с относительно небольшой базой.

Я также задумался о влиянии этого сдвига на стратегии стартапов. Moore отмечает, что многие из самых важных AI-компаний эпохи, вероятно, начнутся с потребительских продуктов. Это очень глубокое наблюдение. Традиционный путь B2B-стартапа — это долгие исследования рынка, интервью с клиентами, длинный цикл продаж. А путь через потребительский продукт позволяет быстрее тестировать и улучшать продукт.

Еще одно преимущество такого подхода — более естественное соответствие продукт-рынок. Когда потребители добровольно используют и платят за продукт — это сильный сигнал соответствия. А когда они приносят продукт на работу, корпоративное внедрение становится органичным и устойчивым.

Я также заметил интересное изменение конкурентной динамики. В традиционном ПО потребительский и корпоративный рынки были разделены, с разными игроками и стратегиями. В эпоху AI эти границы размываются. Один продукт может конкурировать сразу на двух рынках, что создает новые преимущества и вызовы.

С технической точки зрения, двойственная природа AI-продуктов (простота для потребителя + корпоративные функции) задает новые стандарты дизайна и разработки. Продукт должен быть достаточно простым для индивидуального пользователя, но достаточно мощным и безопасным для корпораций. Балансировать это сложно, но те, кто справится, получат огромное преимущество.

Я также задумался о влиянии этой тенденции на существующие корпоративные компании. Традиционные игроки теперь сталкиваются с конкуренцией со стороны AI-компаний, выросших из потребительского сегмента, которые часто предлагают лучший UX и быстрее развиваются. Это может заставить всю индустрию корпоративного ПО повышать стандарты продукта и пользовательского опыта.

Наконец, я считаю, что эти изменения отражают фундаментальный сдвиг в организации труда. Удаленная работа, рост свободы выбора инструментов и более высокие ожидания от продуктивности размывают границы между потребительскими и корпоративными инструментами. AI лишь ускоряет уже идущий процесс.

Будущие возможности и вызовы

Хотя я воодушевлен феноменом «Great Expansion», описанным Moore, я также вижу ряд вызовов и возможностей.

С точки зрения вызовов, конкуренция станет еще острее. Когда путь к успеху становится очевидным, все больше компаний будут пытаться его повторить. В долгосрочной перспективе победят те, кто сможет создать сильную дифференциацию и сетевые эффекты.

С точки зрения регулирования, быстрое внедрение AI-продуктов в корпорациях может вызвать новые проблемы с соответствием и безопасностью. Компаниям придется следить за соответствием отраслевым стандартам и нормативам. Это повысит издержки и сложность разработки, но также создаст новые барьеры для конкурентов.

С точки зрения возможностей, я вижу огромное пространство для инноваций. Компании, которые смогут творчески сочетать простоту потребительских продуктов с корпоративными функциями, откроют новые рыночные ниши. Я также считаю, что вертикальные AI-инструменты, глубоко оптимизированные под конкретные отрасли или кейсы, могут быть ценнее универсальных решений.

Я также вижу возможности для сетевых эффектов данных и AI-моделей. По мере роста числа пользователей и глубины использования AI-продукты становятся умнее и персонализированнее. Такой data-driven рост создает мощное конкурентное преимущество, потому что новым игрокам сложно повторить накопленный интеллект.

С точки зрения инвестиций, эта тенденция продолжит привлекать много капитала. Но инвесторам нужно будет тщательнее выбирать компании с устойчивым конкурентным преимуществом, а не просто быстрым краткосрочным ростом. Ключ — понять, кто строит настоящий "ров", а не просто использует ранние рыночные возможности.

В конечном итоге я уверен: описанное Moore «Great Expansion» — лишь начало AI-революции. Мы переопределяем саму суть ПО — оно становится не просто инструментом, а интеллектуальным партнером, не просто функцией, а результатом. Компании, которые поймают этот сдвиг и реализуют его, станут следующими технологическими гигантами. Это не просто инновация бизнес-модели, а новое представление о взаимоотношениях человека и технологий. Мы живем в захватывающую эпоху: ПО становится умнее, полезнее и незаменимее.

Ссылка на оригинал