Владан Гейниц: старые методы оценки компаний устарели — вот 7 новых критериев

Чешский предприниматель и инвестор Владан Гейниц предложил пересмотреть подход к оценке компаний в эпоху искусственного интеллекта. По его мнению, классическая модель, опирающаяся на прошлые результаты и прогноз будущих доходов, безнадёжно устарела и требует замены новым набором параметров.

Гейниц не понаслышке знает, о чём говорит: он не раз участвовал в сделках по продаже бизнеса — как продавец и как покупатель. И каждый раз оценка строилась на двух опорах — истории компании и прогнозе выручки. Но сегодня, отмечает инвестор, этот подход разрушается на глазах, особенно в сфере софтверных и сервисных компаний.

В качестве доказательства он приводит данные портала Multiples: медианная оценка публичных горизонтальных SaaS-компаний в августе 2026 года упала примерно до 2,2 их годовой выручки — против десятикратного мультипликатора, к которому рынок привык в 2020–2021 годах. При этом разброс между секторами колоссальный: devops оценивается в 8,7 выручки, а adtech — всего в 0,9. Это явление уже прозвали «SaaS-апокалипсисом»: рынок обесценил софтверные компании на сотни миллиардов, а то и триллионы долларов — не потому, что они перестали расти, а потому, что инвесторы перестали верить прогнозам.

По словам Гейница, наступает время, когда крупные компании будут разоряться гораздо быстрее, а стартапы — стремительно превращаться в средний бизнес благодаря ИИ, который позволяет масштабироваться через системы, а не через найм людей. Он ссылается на исследование консалтинговой компании Huron: средний срок пребывания компании в индексе S&P 500 сократился с 23 лет в 1965 году до 20 лет в 1990-м и движется к отметке в 15 лет.

Одновременно с этим малые компании показывают взрывной рост без раздутого штата. Стартап Cursor (позже купленный SpaceX) прошёл путь от первого миллиона до ста миллионов долларов годовой выручки примерно за год. Шведская Lovable добилась того же результата, имея всего 45 сотрудников. Десять лет назад для такого рывка потребовались бы сотни работников и несколько раундов инвестиций.

Гейниц указывает и на новую логику сделок M&A: крупные игроки всё чаще покупают не продукт или прибыль, а команду и её способность адаптироваться. Так, Microsoft заплатил около 650 миллионов долларов за Inflection ради Мустафы Сулеймана и его команды исследователей. Google отдал 2,7 миллиарда долларов за неисключительную лицензию Character.AI и двух её основателей, а годом позже — ещё 2,4 миллиарда долларов, чтобы переманить в DeepMind CEO Windsurf Варуна Мохана вместе с ядром научной команды. Ни одну из этих сделок, подчёркивает инвестор, нельзя объяснить традиционными мультипликаторами EBITDA или прогнозом выручки — покупалась именно способность команды создавать новое.

По мнению Гейница, финансовым моделям ещё предстоит научиться измерять эту гибкость и адаптивность бизнеса. Возможно, именно из таких размышлений родится новый набор из семи параметров, по которым в будущем будут оценивать перспективность компаний — включая рост выручки на одного сотрудника и способность бизнеса вовремя «убивать» неработающие продукты и направления.