Тогда и пузыри на рынке были бы невозможны. Инвесторы ведь не заинтересованы в том чтобы пузырь лопнул, но в реальности они все равно продолжают в него инвестировать.
В случае с сингулярностью, то скорее всего она не будет частью экономики вообще а будет ее побочным продуктом. Экономика это про услуги людей друг другу а не про плату за доступ к дарам технологий. Посмотрите, сколько обычный человек платит за доступ к интернету, за базовую модель телефона, или доступ к chat GPT. Это мизер по сравнению с платой за услуги других людей. Если технологии начнут воспроизводить сами себя без участия людей, то на конкурентном рынке они быстро упадут в цене до стоимости подписки на нетфликс. Этих денег будет достаточно чтобы кто то был заинтересован в их развитии, чтобы выйти в окончательную сингулярность в которой поменяются все принципы, пока непонятно как.
Это конечно все справедливо если возможности AI действительно будут дальше быстро развиваться.
Вы хотели поставить киловатный ограничитель на счетчик. Просто с водой ситуация смешнее чем с электричеством, если представить как с таким потоком принимать душ, или смывать в унитазе два раза подряд.
Я имел ввиду, что средняя солнечная батарея выдает в среднем за год 15 процентов энергии по отношению к энергии которую она могла бы выдать если бы работала на всю паспортную мощность всегда.
Потребность 1 кВт постоянно генерируемой мощности на человека - это о средняя мировая статистика. В развитых странах эта цифра больше, а в бедных меньше.
Реальная средняя мощность это 15 процентов от установленной. Для покрытия всех текущих потребностей в энергии (в среднем, включая перевод транспорта и отопления на электричество, и учитывая бедные страны почти не потребляющие энергию) нужно около 1 кВт на человека. Значит солнечная энергетика обеспечивает энергией около 450 млн человек.
Странно, вот уже несколько лет все подряд, начиная от Дарио Амодеи и заканчивая комментаторами на Хабре, всё время рассказывают, как ИИ уже делает всё-всё и через полгода нас всех заменят.
Я говорю только по своему ощущению. В 2026 началась магия. До того я придерживался мнения примерно как автор статьи - новый инструмент для кодинга и не более.
То есть в данный момент экономической выгоды от внедрения нет?
В данный момент выгода в том, что можно уволить две трети программистов и закрыть те же задачи. Но мало кто это делает надеясь на появление новых задач.
Нигде в мире не стали релизить больше.
Ну, я работаю в средней отсталости американском проекте и мы побежали ощутимо быстрее. И штат стал сокращаться, увы. При том что заказчики стали тоже платить меньше. Пока деньги куда то перетекают.
Хороший вопрос. Я бы предположил такое объяснение.
Во первых, модели стали работать по настоящему эффективно примерно с начала 2026. Это значит, что только самые прогрессивные команды успели наработать достаточно опыта чтобы закончить с экспериментами и работать эффективно.
Во вторых, рынок имеет инерцию, он не готов потреблять в несколько раз больше софта чем раньше прямо через несколько месяцев.
В третьих, х.з. что там происходит на рынке в США, похоже что они бегут вперёд и ещё как. Российский рынок банально тормозится санкциями и трудной доступностью флагманских моделей.
Но где в статье или моем сообщении шла речь про "вайбкодера"?
Стандартная команда в стандартном аутсорсе работающая с гринфилда сейчас ставит какой нибудь BMAD и подымает продукт в 5 раз быстрее. При этом эти ваши "вайбкодеры" которые формируют с агентами спецификации там называются "архитекторы". Чистые девелоперы почти перестают быть нужны. А человеческое ревью полностью сводится к ревью архитектуры в коде. И как то у них всё работает.
Писали мы с агентом энд-ту-энд тесты с реальной тестовой набранной руками базой.
Он спрашивает - "могу я запустить тесты", а я помечаю - "можно запускать без разрешения".
Он запускает, говорит пайплайн не работает. Я его останавливаю и говорю - в соседнем проекте работоспособный пайплайн, сравни. Он сравнивает и пишет "ага, разница видна, здесь просто пропущена команда очистки базы, добавляю очистку, теперь запущу тесты и проверю...". А я базу только три дня руками правил и ещё даже дамп не снял. Тут я дрожащими руками его торможу на последней секунде, как в кино.
Конкретно мой опыт с агентами - средние относительно рутинные задачи. Типа добавить новые возможности во внутренний язык запросов для получения данных из базы с динамической схемой (когда все значения одного типа пихают в одну таблицу). Или переделать аутентификацию в сервисе под новые тенденции в проекте. Люди вокруг вайбкодят много чего покруче и много чего проще.
Смотрите, что я на самом деле написал в своем сообщении, если читать его как мнение программиста работающего с AI а не вброс "а теперь вас всех уволят": 1. Посыл статьи ошибочен, точность формулировок это не то что нужно для эффективного програмирования с AI. Про это сейчас говорят все. Только сегодня видел прямо это утверждение в новостях от создателя Claude Code. 2. Агенты понятливы - С этитм я вообще не знаю кто может спорить. Только наверно тот кто запустил китайскую модель, помучался пол часа и бросил. 3. Агентам свойствнен здравый смысл - Да, если агент знает все о проблеме, он крайне редко может принять глупое решение, скорее всего решение будет сбаллансированным. Человек часто находится под влиянием психологии - жалко выбрасывать уже проделанную работу, хочется применить заумное решение и показать всем что ты умный, хочется опробовать новую технологию. Ничего из этого не свойственно AI. 4. "От человека на данный момент нужно общее стратегическое понимание как все будет работать - какого рода алгоритмы, примерно что за данные, что будут проверять тесты, и определенная доля внимательности к деталям, чтобы не попасть на бессмысленно раздутую кодовую базу и неоптимальные по быстродействию решения." - это в точности то, что вы написали - волшебной кнопки пока нет, надо прилагать усилия. С лучшими моделями типа фабла этих усилий все меньше, это факт. 5. "Безопасность LLM уже анализируют на экспертном уровне" - Я не сказал что LLM пишет безопасные приложения. Я сказал что если его попросить найти уязвимости в коде, он сделает это лучше человека. Где я не прав?
Я вообще удивлен, что столь очевидное и распространенное в каких нибудь американских стартапах мнение воспринимается здесь как троллинг.
Разве то что вы описали не приведёт к обратному эффекту? Когда люди станут легкозаменяемым и дешевым придатком к машине, энтузиасты станут уже не просто не нужны, но и нежелательны,
Там где люди станут легкозаменяемым придатком к машине заменят и людей тоже. Но экономика по своей сути требует чтобы люди все ещё оказывали услуги друг другу, потому что то что делает чисто машина стоит около 0 денег и не является частью экономики.
Кроме того, это все не собирается существовать к каком то стабильном состоянии. Напротив, все меняется постоянно и чем дальше тем быстрее.
И если в этой изменяющейся среде понимать ее немного лучше чем другие (быть энтузиастом), то вполне можно чувствовать себя свободно и хорошо.
Например, люди-винтики появились в IT как раз во времена относительного застоя, когда скорость работы процессоров почти перестала расти и технологии создания продуктов устоялись. Если бы посадить команду пилить продукт в 2015 или в 2024, то разница была нет так велика для 10 лет. А сейчас пойди найди специалиста, который знает как организовать разработку когда все вайбкодят.
Понятно, что все это теории и что будет на самом деле никто не знает.
Ну, не совсем так. AI в отличии от человека хорошо фокусируется на коде и поэтому вы никогда не увидите в коде AI типичных для человека багов, когда перепутан знак равно и не-равно или забыта проверка или сложное условие содержит грубую логическую ошибку. Вместо этого AI срезает углы, закидывая решениями на отцепись там, где надо было остановиться и обсудить детали с программистом. Но эти косяки как раз не так сложно обнаружить. Хуже когда решение учитывает почти все, но не совсем все. Тут как в случае человека, так и в случае AI помогает хорошее покрытие всех случаев тестами. А еще я делал даже так. Делаю быстро на питоне MCP для созданного сервиса, подключаю клод к этому MCP и предлагаю тестить все мыслимое и немыслимое пока не обнаружит странное поведение или баг. Обычно находит баги прилично эффективнее тестировщиков. Хотя так проверять можно конечно не каждый модуль.
Сначала я работал начальником отдела автоматизации в госсекторе и одновременно в команде с друзьями. И сам выбирал что именно хочу программировать за те небольшие деньги. Потом работал в маленькой фирме за небольшую зарплату и потому тоже сам выбирал что и как мы будем писать. Потом работал в большом проекте, в который меня взяли за редкую экспертизу в предметной области. И опять деньги были так себе и я имел почти полную свободу написать наконец то что всю жизнь хотел по своему профилю.
И вот к 50 я переезжаю в ЕС, нахожу работу на галере и теперь уже деньги моя единственная мотивация... И тут да, плавно начинается ненависть к работе. Но потом я попадаю в команду которая пилит довольно интересное MCP решение и теперь оно опять не так плохо. Пока.
Это вы слишком глубоко копнули. Я как раз надеюсь, что каким то чудом потребность в ультра дешёвом и ультра эффективном софте вырастет на порядок, раздутые войтишниками компании по-сдуются без халявных денег, в отрасли останутся энтузиасты и я снова смогу выбирать что мне нравится вайбкодить, не сильно оглядываясь на деньги, как это было в тучные времена.
Значит потом нужно еще проверить то, что агент нам предложил. Сомнительная оптимизация, особенно если надо рассматривать взаимодействие функций систему в целом. Чем выше уровень - тем труднее проверять.
Опять таки. Спросите у агента и он разжует - агент может прекрасно критиковать свои решения. Кроме того, агент крайне редко предложит совсем плохое решение. В итоге предполагается, что мы выйдем на сходное качество как было, но с кратно меньшими затратами.
Первое когда пишем одиночный промпт для не рассуждающий модели. Опыт показывает, что множество ограничивающих требований модель просто игнорит. А одно общее объяснение зачем все это использует эффективнее.
На втором уровне агентного кодинга аналогично. Если начать описывать каким должен быть код, результат бывает хуже чем если описывать каков должен быть результат и для чего, позволяя модели самой запланировать каким должен быть код.
На третьем уровне например, мы реализуем функцию, но не уверены что сделали все хорошо. Зовём фабла, чтобы он провел аудит, предложил что улучшить и запускаем доработки. Здесь модель по коду и нашим объяснениям понимает какую задачу решаем. И сама думает как ее решать лучше. От нас требуется понять ее решение, выбрать из вариантов но не формализовать.
Т .е. развитие использования АИ все время идёт по одной и той же логике - делегируется чем дальше тем больше. Нету никакой необходимости останавливаться и ограничивать АИ работой внутри формальных требований. Все развитие напротив идёт к схеме когда на стороне человека будет задача понимать что нужно и понимать правда ли то что предлагаем агент, это то что нужно.
Тогда и пузыри на рынке были бы невозможны. Инвесторы ведь не заинтересованы в том чтобы пузырь лопнул, но в реальности они все равно продолжают в него инвестировать.
В случае с сингулярностью, то скорее всего она не будет частью экономики вообще а будет ее побочным продуктом. Экономика это про услуги людей друг другу а не про плату за доступ к дарам технологий. Посмотрите, сколько обычный человек платит за доступ к интернету, за базовую модель телефона, или доступ к chat GPT. Это мизер по сравнению с платой за услуги других людей. Если технологии начнут воспроизводить сами себя без участия людей, то на конкурентном рынке они быстро упадут в цене до стоимости подписки на нетфликс. Этих денег будет достаточно чтобы кто то был заинтересован в их развитии, чтобы выйти в окончательную сингулярность в которой поменяются все принципы, пока непонятно как.
Это конечно все справедливо если возможности AI действительно будут дальше быстро развиваться.
Вы хотели поставить киловатный ограничитель на счетчик. Просто с водой ситуация смешнее чем с электричеством, если представить как с таким потоком принимать душ, или смывать в унитазе два раза подряд.
Я имел ввиду, что средняя солнечная батарея выдает в среднем за год 15 процентов энергии по отношению к энергии которую она могла бы выдать если бы работала на всю паспортную мощность всегда.
Потребность 1 кВт постоянно генерируемой мощности на человека - это о средняя мировая статистика. В развитых странах эта цифра больше, а в бедных меньше.
Реальная средняя мощность это 15 процентов от установленной. Для покрытия всех текущих потребностей в энергии (в среднем, включая перевод транспорта и отопления на электричество, и учитывая бедные страны почти не потребляющие энергию) нужно около 1 кВт на человека. Значит солнечная энергетика обеспечивает энергией около 450 млн человек.
Я говорю только по своему ощущению. В 2026 началась магия. До того я придерживался мнения примерно как автор статьи - новый инструмент для кодинга и не более.
В данный момент выгода в том, что можно уволить две трети программистов и закрыть те же задачи. Но мало кто это делает надеясь на появление новых задач.
Ну, я работаю в средней отсталости американском проекте и мы побежали ощутимо быстрее. И штат стал сокращаться, увы. При том что заказчики стали тоже платить меньше. Пока деньги куда то перетекают.
Хороший вопрос. Я бы предположил такое объяснение.
Во первых, модели стали работать по настоящему эффективно примерно с начала 2026. Это значит, что только самые прогрессивные команды успели наработать достаточно опыта чтобы закончить с экспериментами и работать эффективно.
Во вторых, рынок имеет инерцию, он не готов потреблять в несколько раз больше софта чем раньше прямо через несколько месяцев.
В третьих, х.з. что там происходит на рынке в США, похоже что они бегут вперёд и ещё как. Российский рынок банально тормозится санкциями и трудной доступностью флагманских моделей.
Но где в статье или моем сообщении шла речь про "вайбкодера"?
Стандартная команда в стандартном аутсорсе работающая с гринфилда сейчас ставит какой нибудь BMAD и подымает продукт в 5 раз быстрее. При этом эти ваши "вайбкодеры" которые формируют с агентами спецификации там называются "архитекторы". Чистые девелоперы почти перестают быть нужны. А человеческое ревью полностью сводится к ревью архитектуры в коде. И как то у них всё работает.
Писали мы с агентом энд-ту-энд тесты с реальной тестовой набранной руками базой.
Он спрашивает - "могу я запустить тесты", а я помечаю - "можно запускать без разрешения".
Он запускает, говорит пайплайн не работает. Я его останавливаю и говорю - в соседнем проекте работоспособный пайплайн, сравни. Он сравнивает и пишет "ага, разница видна, здесь просто пропущена команда очистки базы, добавляю очистку, теперь запущу тесты и проверю...". А я базу только три дня руками правил и ещё даже дамп не снял. Тут я дрожащими руками его торможу на последней секунде, как в кино.
Конкретно мой опыт с агентами - средние относительно рутинные задачи. Типа добавить новые возможности во внутренний язык запросов для получения данных из базы с динамической схемой (когда все значения одного типа пихают в одну таблицу). Или переделать аутентификацию в сервисе под новые тенденции в проекте. Люди вокруг вайбкодят много чего покруче и много чего проще.
Смотрите, что я на самом деле написал в своем сообщении, если читать его как мнение программиста работающего с AI а не вброс "а теперь вас всех уволят":
1. Посыл статьи ошибочен, точность формулировок это не то что нужно для эффективного програмирования с AI. Про это сейчас говорят все. Только сегодня видел прямо это утверждение в новостях от создателя Claude Code.
2. Агенты понятливы - С этитм я вообще не знаю кто может спорить. Только наверно тот кто запустил китайскую модель, помучался пол часа и бросил.
3. Агентам свойствнен здравый смысл - Да, если агент знает все о проблеме, он крайне редко может принять глупое решение, скорее всего решение будет сбаллансированным. Человек часто находится под влиянием психологии - жалко выбрасывать уже проделанную работу, хочется применить заумное решение и показать всем что ты умный, хочется опробовать новую технологию. Ничего из этого не свойственно AI.
4. "От человека на данный момент нужно общее стратегическое понимание как все будет работать - какого рода алгоритмы, примерно что за данные, что будут проверять тесты, и определенная доля внимательности к деталям, чтобы не попасть на бессмысленно раздутую кодовую базу и неоптимальные по быстродействию решения." - это в точности то, что вы написали - волшебной кнопки пока нет, надо прилагать усилия. С лучшими моделями типа фабла этих усилий все меньше, это факт.
5. "Безопасность LLM уже анализируют на экспертном уровне" - Я не сказал что LLM пишет безопасные приложения. Я сказал что если его попросить найти уязвимости в коде, он сделает это лучше человека. Где я не прав?
Я вообще удивлен, что столь очевидное и распространенное в каких нибудь американских стартапах мнение воспринимается здесь как троллинг.
Имеются ввиду не целевые показатели типа быстродействия или требуемых функций а скорее микроменеджмент на пути достижения результата.
Типа такого https://www.businessinsider.com/anthropic-claude-code-prompting-tips-boris-cherny-micromanaging-ai-2026-7?IR=T
Вот кстати прямо из Гугл ленты
https://www.businessinsider.com/anthropic-claude-code-prompting-tips-boris-cherny-micromanaging-ai-2026-7?IR=T
Там где люди станут легкозаменяемым придатком к машине заменят и людей тоже. Но экономика по своей сути требует чтобы люди все ещё оказывали услуги друг другу, потому что то что делает чисто машина стоит около 0 денег и не является частью экономики.
Кроме того, это все не собирается существовать к каком то стабильном состоянии. Напротив, все меняется постоянно и чем дальше тем быстрее.
И если в этой изменяющейся среде понимать ее немного лучше чем другие (быть энтузиастом), то вполне можно чувствовать себя свободно и хорошо.
Например, люди-винтики появились в IT как раз во времена относительного застоя, когда скорость работы процессоров почти перестала расти и технологии создания продуктов устоялись. Если бы посадить команду пилить продукт в 2015 или в 2024, то разница была нет так велика для 10 лет. А сейчас пойди найди специалиста, который знает как организовать разработку когда все вайбкодят.
Понятно, что все это теории и что будет на самом деле никто не знает.
С год назад он действительно так делал. Но последние пол года я не припомню таких фокусов. Или модели починили, или мой опыт стал больше.
Эти пол года работал только с опус 4.8
Ну, не совсем так. AI в отличии от человека хорошо фокусируется на коде и поэтому вы никогда не увидите в коде AI типичных для человека багов, когда перепутан знак равно и не-равно или забыта проверка или сложное условие содержит грубую логическую ошибку. Вместо этого AI срезает углы, закидывая решениями на отцепись там, где надо было остановиться и обсудить детали с программистом. Но эти косяки как раз не так сложно обнаружить. Хуже когда решение учитывает почти все, но не совсем все. Тут как в случае человека, так и в случае AI помогает хорошее покрытие всех случаев тестами.
А еще я делал даже так. Делаю быстро на питоне MCP для созданного сервиса, подключаю клод к этому MCP и предлагаю тестить все мыслимое и немыслимое пока не обнаружит странное поведение или баг. Обычно находит баги прилично эффективнее тестировщиков. Хотя так проверять можно конечно не каждый модуль.
Сначала я работал начальником отдела автоматизации в госсекторе и одновременно в команде с друзьями. И сам выбирал что именно хочу программировать за те небольшие деньги. Потом работал в маленькой фирме за небольшую зарплату и потому тоже сам выбирал что и как мы будем писать. Потом работал в большом проекте, в который меня взяли за редкую экспертизу в предметной области. И опять деньги были так себе и я имел почти полную свободу написать наконец то что всю жизнь хотел по своему профилю.
И вот к 50 я переезжаю в ЕС, нахожу работу на галере и теперь уже деньги моя единственная мотивация... И тут да, плавно начинается ненависть к работе. Но потом я попадаю в команду которая пилит довольно интересное MCP решение и теперь оно опять не так плохо. Пока.
Это вы слишком глубоко копнули. Я как раз надеюсь, что каким то чудом потребность в ультра дешёвом и ультра эффективном софте вырастет на порядок, раздутые войтишниками компании по-сдуются без халявных денег, в отрасли останутся энтузиасты и я снова смогу выбирать что мне нравится вайбкодить, не сильно оглядываясь на деньги, как это было в тучные времена.
Опять таки. Спросите у агента и он разжует - агент может прекрасно критиковать свои решения. Кроме того, агент крайне редко предложит совсем плохое решение. В итоге предполагается, что мы выйдем на сходное качество как было, но с кратно меньшими затратами.
Не про точность.
Я бы выделил эту концепцию на трёх уровнях.
Первое когда пишем одиночный промпт для не рассуждающий модели. Опыт показывает, что множество ограничивающих требований модель просто игнорит. А одно общее объяснение зачем все это использует эффективнее.
На втором уровне агентного кодинга аналогично. Если начать описывать каким должен быть код, результат бывает хуже чем если описывать каков должен быть результат и для чего, позволяя модели самой запланировать каким должен быть код.
На третьем уровне например, мы реализуем функцию, но не уверены что сделали все хорошо. Зовём фабла, чтобы он провел аудит, предложил что улучшить и запускаем доработки. Здесь модель по коду и нашим объяснениям понимает какую задачу решаем. И сама думает как ее решать лучше. От нас требуется понять ее решение, выбрать из вариантов но не формализовать.
Т .е. развитие использования АИ все время идёт по одной и той же логике - делегируется чем дальше тем больше. Нету никакой необходимости останавливаться и ограничивать АИ работой внутри формальных требований. Все развитие напротив идёт к схеме когда на стороне человека будет задача понимать что нужно и понимать правда ли то что предлагаем агент, это то что нужно.
То есть понимать а не формализовать.
Ну так она проверит API, обломается и найдет существующее. А кожаные вообще в гороскопы верят.