AI obniża koszt tworzenia oprogramowania i podważa część założeń, na których polskie VC budowało swoje portfele. Fundusze muszą ponownie ocenić, za jaką przewagę płacą i co mogą zaoferować założycielom firm, którzy coraz większą część drogi są w stanie przejść samodzielnie.
Zdecydowanie większa część polskiego rynku Venture Capital zbudowała swoje portfele i kompetencje wokół oprogramowania. Wszechobecna teza miała swoje uzasadnienie w rzeczywistości: dobry polski zespół, relatywnie niski koszt tworzenia produktu, globalna sprzedaż i wysoka marża. W tym modelu pracowaliśmy wszyscy.
Jednak rozwój sztucznej inteligencji każe dziś ponownie przyjrzeć się jego założeniom. Jeżeli stworzenie produktu wymaga mniej czasu, ludzi i pieniędzy, zmienia się zarówno potencjalna przewaga spółki, jak i rola samego inwestora. Fundusze mogą stanąć przed koniecznością odpowiedzi na pytanie, za co właściwie płacą i dlaczego przedsiębiorca nadal miałby potrzebować ich kapitału oraz kompetencji.
Teza software i jej sukcesy
Przez lata oprogramowanie było fundamentem wielu wyjść z inwestycji na polskim rynku technologicznym. Applica trafiła do Snowflake, Neptune.ai do OpenAI, CallPage do SaaS Labs, a Piwik PRO do Cookie Information. Mavie kupiło Telemedico, a Etteplan przejął Skyrise.tech. W tę historię wpisują się również nasze doświadczenia w Unfold.vc, gdzie wraz z zespołem uczestniczyłem w sprzedaży Primetric do BigTime Software i transakcji przejęcia większościowego pakietu Brand24 przez Semrush. Jednakże SaaS (Software as a Service), software house i platforma usług medycznych to różne biznesy, które mimo że łączy je oprogramowanie i siła polskiego programisty, mają inne marże i potencjał skalowalności.
W przypadku typowego SaaS, czyli oprogramowania oferowanego jako usługa, argumenty za inwestycją były szczególnie atrakcyjne. Produkt można sprzedawać globalnie, obsługa kolejnego klienta nie wymaga proporcjonalnego zwiększania zespołu, a abonament daje powtarzalność przychodów. Do tego, Polska miała mocne zaplecze techniczne i konkurencyjne koszty. „Polscy programiści” byli niemal obowiązkowym elementem prezentacji funduszu.
Założenia inwestora były proste, spółka szybko zwiększy skalę, a przyszły kupujący nadal będzie gotów zapłacić premię za jej wzrost i przewidywalność biznesu z wysoką marżą. Ten model przynosił sukcesy. Dzisiaj trzeba sprawdzić, które z jego założeń nadal się bronią.
Rzeczywistość w liczbach
W przeanalizowanej przeze mnie bazie inwestycji funduszy wspieranych przez PFR Ventures, obejmującej 1010 spółek, w które inwestycji dokonały podmioty typu Venture Capital, Corporate Venture Capital bądź Aniołowie Biznesu, ponad 65 proc. zaklasyfikowałem jako firmy sprzedające własne oprogramowanie lub rozwijające produkt albo usługę, których kluczowym fundamentem jest software.Wynik pokazuje udział w liczbie analizowanych spółek, nie w wartości zainwestowanego kapitału. Sama obecność software w produkcie nie mówi też, jak łatwo AI pozwoli odtworzyć przewagę konkretnej firmy. Pokazuje jednak, jak duże miejsce zajmuje oprogramowanie w portfelach funduszy.
Za taką strukturą inwestycji idą określone kompetencje zarządzających. Przez lata uczyliśmy się oceniać wszystkie metryki SaaS, w tym tempo wzrostu, utratę klientów, retencję przychodów i koszt sprzedaży. Co jednak gdy potencjalni klienci są w stanie, niskimi zasobami, tworzyć wewnętrznie szyte na miarę aplikacje, a potencjalni konkurenci rosną jak grzyby po deszczu? Warunki sukcesu zmieniają się, ale też maleje potencjalna jego skala.
Co właściwie tanieje
AI obniża koszt tworzenia i testowania produktów software, szczególnie na etapie prototypu i pierwszych wersji. Skala tej zmiany zależy od produktu, ale jej kierunek jest istotny. Aplikacje, które kiedyś budowało się dziesięcioma osobami w kilka miesięcy, powstają w tygodnie przy udziale kilku deweloperów. Jeśli główną przeszkodą dla konkurenta było zatrudnienie zespołu i napisanie podobnych funkcjonalności, ta przeszkoda zanika.
Dla przedsiębiorcy to dobra wiadomość. Może wcześniej sprawdzić pomysł i dojść do pierwszych klientów przy mniejszym finansowaniu. Dla funduszu oznacza to konieczność dokładniejszej oceny, co pozostanie trudne do skopiowania, gdy budowa produktu, ograniczenia techniczne, nie będą problemem.
W wielu firmach o sile biznesu decydują dystrybucja, dostęp do unikalnych danych, integracje z procesami klienta i zaufanie budowane przez lata. Skopiowanie ekranu aplikacji nie daje dostępu do jej klientów. Wygenerowanie kodu nie oznacza jeszcze, że duża organizacja zgodzi się powierzyć nowemu dostawcy istotny proces. Takie przewagi buduje się stopniowo.
To samo dotyczy przewagi polskiego programisty. Z AI korzysta zarówno programista w Nowym Jorku, jak i we Wrocławiu. Różnica kosztów nie znika automatycznie. Maleje natomiast jej znaczenie tam, gdzie napisanie kodu stanowi coraz mniejszą część wysiłku potrzebnego do zbudowania firmy.
Co to znaczy dla inwestorów? Zmianę oczekiwanego tempa rozwoju od spółki, położenia jeszcze większego akcentu na sprzedaż, branding oraz szybkość dowożenia oczekiwań klienta. Przy czym, te oczekiwania już były wcześniej, teraz są kilkukrotnie większe. Szybko zdobyta nisza albo nowy rynek mogą pozwolić utrzymać pozycję. Należy pamiętać, że przy niskim koszcie przełączenia się na nowe rozwiązanie, wciąż może to nie być receptą. Jako inwestor, oceniający aplikację biznesową bądź konsumencką, rzadziej myślę o tym czy ten biznes rośnie, a coraz częściej czy jeszcze za rok tutaj będzie.
Wyceny wystawiają tezę software na próbę
Zmianę oczekiwań inwestorów dobrze pokazuje Miro. W 2022 r. spółkę wyceniano na 17,5 mld USD. W październiku 2026 r. Bending Spoons przejęło ją w transakcji wyceniającej jej akcje na około 1,79 mld USD, niewiele ponad 10 proc. wcześniejszej wartości.
Presję na wyceny widać również na giełdzie. Według Dealroom mediana relacji wartości przedsiębiorstwa do prognozowanych przychodów kolejnych 12 miesięcy w analizowanej grupie spółek business software spadła z 2,9x we wrześniu 2025 r. do 2,2x rok później. Tej mediany nie można wprost przenosić na startupy. Warto jednak zapytać: czy cena, którą dziś płacimy za spółkę, broni się również przy niższym mnożniku na wyjściu?
Nie przypisuję całej tej zmiany AI. Koszt kapitału, tempo wzrostu spółek i korekta wcześniejszych oczekiwań również mają znaczenie. AI dokłada jednak kolejne pytanie: jak trwałe będą przyszłe przychody i marże, skoro łatwiej tworzyć konkurencyjne produkty? Niższe mnożniki mogą oznaczać bolesną rewizję wartości naszych istniejących portfeli.
Przy nowych inwestycjach możemy próbować uwzględnić ten scenariusz już w cenie wejścia. Osobiście, nie wierzę w śmierć SaaS. Widzę natomiast znacznie większe ryzyko w płaceniu wysokiej ceny za przychody, których trwałości nie potrafimy dobrze uzasadnić.
Po co założycielowi fundusz
Założyciel firmy potrzebuje mniej kapitału na start, jest w stanie zwalidować projekt szybciej, jest również większe prawdopodobieństwo, że nie będzie w ogóle potrzebował inwestorów instytucjonalnych do realizacji swojej wizji. Kapitał nadal może być mu potrzebny do globalnej sprzedaży i wejścia w trudny rynek. Akcent budżetu inwestycyjnego spółki software, przejdzie z działu technicznego, na sprzedaż, branding i obsługę klienta.
Oczekiwania względem funduszy, w tej kategorii inwestycji mogą się mocno zmienić. Inwestor, który chce pracować z mocnym założycielem może być przez niego zapytany, o to do jakich klientów otwiera drzwi, jaką część drogi jest w stanie skrócić, i kogo pomóc rekrutować . Przedsiębiorca, który część drogi może przejść samodzielnie, ma powód, żeby dokładniej sprawdzać wszystkie deklaracje funduszu.
Inne kompetencje buduje się latami
Co w takim razie mogą zrobić fundusze Venture Capital? Deep tech jest jedną z możliwych odpowiedzi. Zaawansowana technologia może tworzyć barierę, której nie usuwa tańsze kodowanie. Widać to choćby u OTB Ventures, które ma kilka inwestycji związanych z kosmosem w tym świetny ICEYE.
Zmiana specjalizacji technologicznej wymaga jednak więcej niż zmiany opisu strategii. Dziesięć lat analizowania ARR, churnu i retencji aplikacji nie daje automatycznie umiejętności oceny reaktora, czipa czy biologicznej cząsteczki, ani też nie tworzy sieci kontaktów w tych obszarach. Takie kompetencje buduje się latami, z ludźmi, którzy rozumieją technologię i jej komercjalizację. Do tego dochodzi finansowanie dalszego rozwoju i horyzont inwestycji. Trudny technologicznie projekt wymaga zdecydowanie większego kapitału i cierpliwości, a jego sukces rynkowy nadal pozostaje niepewny.
Sama trudność nie zapewnia dobrego zwrotu. Fundusz musi umieć ocenić, czy rozwiązywany problem jest wystarczająco ważny, kto za rozwiązanie zapłaci i jak sfinansować drogę do tego momentu. Nowej drogi nie da się po prostu opisać nową prezentacją funduszu.
Vinod Khosla, założyciel Khosla Ventures powiedział kiedyś, że aby wytrenować inwestora potrzeba 7 lat i 30 milionów dolarów. Pojawia się pytanie, czy ten koszt jestesmy w stanie ponieść?. Przed funduszami, które zbudowały swoją przewagę na finansowaniu i ocenie relatywnie taniego tworzenia software, stoi zadanie udowodnienia, dlaczego ich kompetencje i kapitał pozostaną potrzebne.
Rafał Sobczak
były partner i inwestor funduszu Unfold.vc (wcześniej Venture INC), odpowiedzialny za inwestycje m.in. w Brand24.com, Infermedica.com, Primetric.com, timecamp.com )
