Актуальные тренды в развитии экосистем и прогноз их развития в России на 2024 год и среднесрочную перспективу

Итоги 2023 года дали основания утверждать, что основные российские экосистемы в целом завершили процессы адаптации к новым геополитическим и экономическим условиям, при этом ни одной из них эти изменения не нанесли существенного ущерба и не ослабили критически относительно конкурентов. В среднесрочной перспективе следует ожидать возвращения к обычной динамике развития, но с учетом новых возможностей и ограничений, практически одинаковых для всех игроков, в частности:

• продолжение импортозамещения на ряде рынков, таких как развлекательный контент и видеосервисы, различное программное обеспечение и цифровые сервисы, реклама, бронирование гостиниц, после ухода с них иностранных игроков;
• юридический перевод (редомициляция) компаний в Россию, а также оживление внутреннего рынка IPO, что открывает возможности по привлечению дополнительного финансирования как для крупных компаний, так и для относительно небольших. Это, с одной стороны, создает возможности, но с другой стороны повышает уровень конкуренции.

Отдельно необходимо отметить сегмент электронной коммерции, потенциал которого в России далеко не исчерпан (проникновение кратно ниже наиболее передовых в этом плане рынков, таких как, к примеру, Китай, Южная Корея, Великобритания), и два крупнейших игрока Wildberries и Озон могут вполне начать экспансию в новые для себя области, т.е. запустить формирование своих экосистем. Пример достаточно успешного продвижения банковских карт Озоном показывает потенциальную силу крупных маркетплейсов, а история развития Amazon в США может стать образцом для подражания в целом. Это движение в сторону экосистем может быть усилено тем, что состав продавцов и ассортимент лидирующих маркетплейсов будет сближаться, количество ПВЗ и постаматов, скорее всего, выровняется в среднесрочной перспективе, а ценовая конкуренция будет постоянной. Таким образом, вполне возможен вариант, при котором критического отрыва по масштабам бизнеса получить ни одному из маркетплейсов не удастся, что вызовет стремление выходить на новые рынки. Выход же на новые рынки может происходить достаточно быстро — на базе решений и инфраструктуры партнеров (например, модель fintech-as-a-service для реализации встроенных финансовых услуг, подход white label для сервисов покупки авиабилетов и путешествий и т.п.).

Ключевые векторы развития: технологические и бизнес-тренды

Касаясь тенденций в различных областях и бизнес-направлениях, актуальных для цифровых экосистемных компаний в мире, хотели бы отметить следующие моменты.

В телеком-области:

• 5G продолжает активно развиваться по всему миру, и в целом рост проникновения происходит быстрее, чем это было у предыдущих поколений связи. Но в то же время пока нигде внедрение этого нового стандарта не дало операторам дополнительных доходов. Таким образом, с коммерческой точки зрения бизнеса операторов 5G — это не революция, а эволюция.
• Технология eSIM также пока не стала массовой (по сравнению с ожиданиями) и не оказала влияния на конкурентную ситуацию на рынках мобильной связи.
• Вместе с тем возможны пертурбации не на самих рынках мобильной связи, а уровнем ниже, в сегменте телеком-оборудования. Здесь среди операторов набирает реальную популярность «открытый» подход Open RAN, несмотря на сопротивление и скепсис крупнейших поставщиков в отношении этой новой архитектуры сетей. Для России подход Open RAN особенно привлекателен в свете необходимости разработки и производства сетевого оборудования внутри страны.
• Текущее технологически успешное развитие Starlink пока больше влияет на рынок традиционной спутниковой связи (в странах присутствия), оказывая на него существенное ценовое давление. Однако начавшееся развертывание этой компанией спутников с функционалом DTC (direct to cell, прямая связь спутник-смартфон), с учетом ее масштабов и возможностей, создает предпосылки для массового внедрения в ряде стран данной услуги уже в ближайшие пару лет. При этом мы не ожидаем усиления конкуренции или появления существенных дополнительных доходов у мобильных операторов, скорее это будет PR-услугой для туристов и профессиональных потребителей.

В области «умных устройств» отметим следующее:

• Определенный кризис развития «умных колонок» и голосовых помощников, проявившийся в том числе в сокращении соответствующих инвестиций Amazon и Google. Фактически умные колонки остались достаточно узкофункциональными инструментами (прослушивание музыки, запрос погоды, новостей, поиск информации, будильник), а не стали ядром управления «умным» домом. Впрочем, есть шанс, что возможный прогресс голосовых помощников с внедрением LLM (см. ниже) увеличит популярность данного класса устройств.
• Проникновение Smart ТВ (существенно более высокое, чем у «умных» колонок) создает предпосылки того, что данный класс устройств будет центром не только домашнего потребления видеоконтента, как сейчас, но и собственно центром всего «умного» дома. Это может усилить конкуренцию на рынке «умных» телевизоров — в том числе через конкуренцию операционных систем для них.
• Разработчики AR- и VR-устройств по-прежнему пытаются найти реальные потребности для их массового применения: идея метавселенных пока так и осталась модным словом, а игры — слишком узкая ниша.

В области машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ):

• Зрелые решения на базе технологии машинного обучения уже сформировались в ряде областей, таких как распознавание изображений и видеоаналитика (включая биометрию).
• Фокус развития сейчас — генеративные модели, такие как Большие Языковые Модели (LLM, Large Language Models), модели «текст-в-картинку», комбинированные («мультимодальные») — за последние два года из интересной игрушки, с точки зрения широкой публики, превратились в «горизонтальную технологию», которая образует основу нового класса инструментов повышения производительности труда во многих отраслях, — что в историческом контексте, возможно, будет сравнимо с процессами автоматизации и компьютеризации.
• Дальнейшее наращивание возможностей генеративных моделей, в частности LLM, может замедлиться по ряду причин, таких как исчерпание качественных обучающих выборок и все большие потребности в вычислительных ресурсах для обучения моделей («убывающая отдача»).
• В то же время возможен «качественный» рост, за счет новых подходов и архитектурных инструментов (долговременная «память», автоматическое добавление релевантной запросу фактической информации, новые подходы к обучению и проч.), которые позволят сделать «поведение» моделей более предсказуемым (в том числе приемлемым в качестве бизнес-инструмента), а сами модели, возможно, более компактными (менее ресурсоемкими).
• В целом, хотя крупных игроков-разработчиков в мире и в России мало, риски монополизации данной технологии в интересах отдельных игроков не так велики: базовые модели (например, в виде open source — проектов) будут доступны всем, хотя, вероятно, отставая от передовых на одно-два поколения (что даст определенную фору на B2C-рынках соответствующим игрокам).