Machine head - Александр О.

Чуть более детально по Anthropic. Медведи уже готовятся шортить прямо со старта размещения в листинге.

А теперь о главном.

Тренд понятен. Рынок в сторону коммодизации услуг цифрового интеллекта, где главный продукт не сама модель, а облачная инфраструктура вокруг неё. Поэтому засасывать к себе в облако будут активнее, а бабло трясти смелее.

Американцам "кровь из носу" нужно показывать устойчивый кратный рост выручки. Даже замедление может спровоцировать провал грядущих IPO и падение технологического сектора (а за ним неизвестно сколько всего упадет). Накачав рыночную оценку своих компаний по системе "голладский штурвал" и заняв 40% S&P500 шайка свидетелей AGI во главе с Хуангом может оказаться в сложном положении. Крепче всех может достаться Ларри Эллисону, который в свои 82 года зачем-то решил сходить в all-in.

В это время Трамп шатает геополитику так, что единственным надежным рынком становится внутренний, что явно не входило в планы OpenAI образца 2019 года, когда компания взяла курс на активную коммерциализацию и привлечение венчурного капитала из расчета подсадить на ИИ весь мир или хотя бы большую его часть.

Одновременно с этим, сам американский бизнес предчувствует время "затягивания поясов", в LinkedIn только и говорят об экспериментах над экономией токенов, деплое моделей с открытыми весами на собственной инфраструктуре.

Новости американского рынка расходятся эхом по всему миру, но что для нас это означает на практике?

Объективно, застряли в лимбе баснословных цен на железо и растущих цен на подписки (находящихся для нас под экспортными ограничениями, так-то), отчего в ближайшем будущем использование ИИ (фронтиров к которым мы привыкли) в ряде процессов (в частности программирования) перестанет быть экономически оправданым.

Проблема с железом начнет "относительно" решаться когда на рынок вывалится западный б/у из текущих объемов компьюта или вдруг китайцы завалят нас кастрированными ускорителями, рассчитанными под deepseek или qwen. (Что вряд ли, тк пока не видно насыщения их собственного потребления)

Поэтому, там где кодили руками, продолжат кодить руками. Там где кодили с ИИ, поумерят энтузиазм, сведя процессы к базовым вещам типа дополнительного ревью. Продолжит активный рост применение специализированных моделей и low cost llm в автоматизации всевозможных бизнес-процессов типа классификаций, распознаваний, скорингов и тд и тп, где не требуется топовый интеллект.

Несмотря на ощущение отставания, мы в данном случае почти ничем не рискуем. Но это тема для отдельного обсуждения поставьте 🔥 если интересно обсудить, почему это так.

Все что нужно знать об анонсах с OpenAI DevDay:

1. Dots - always-on агенты, которые сами ищут себе работу. Dot имеет собственный контекст и окружение, может работать без диалога, пользоваться mcp, тулзами, приложениями. Заявляют проактивный режим. Наверное тот, в котором модели постоянно куда-то сбегают и кого-то взламывают. Работает в облаке OAI.

2. Astra Ultrafast - режим 14х к скорости обнуления лимитов.

3. Самих лимитов станет меньше. План за $200 похудел с 20х до 10х. Подается как "лимитов меньше, но сделанной работы будет больше". Такой вот новояз. Элегантный трюк, чтобы следующем релизном цикле моделей, пользователь выбирал не между тарифами за 100 и 200, а за 200 и 500.

GPT-6 Astra вышла в паблик. Астрологи объявляют месяц активизации предсказателей будущего, свидетелей «Люди больше не нужны» и евангелистов церкви «Пришествия AGI».

Маркетинг AI гигантов окончательно утвердил консенсус - генерировать код лучше, чем писать руками. Увольнять всех программистов тоже страшно- кто-то же должен быть козлом отпущения нсли вдруг дерьмо хлынет через край.

Самое смешное, российскому энтерпрайзу сидеть бы да помалкивать насчет массовых внедрений AI в разработку, да не выёживаться с увольнениями, тщательно оберегая инженерную экспертизу. С кем гонка-то? На внутреннем рынке AI привел разве что к падению стоимости часа работы джуна в аутсорсе, которого годами ранее продавали как синьора. Весь фронтир под санкциями. Открытые модели местами хороши, но камон, нет у нас достаточно компьюта, чтобы построить хоть сколько-то жизнеспособную AI инфраструктуру для надежной устойчивой во времени генерации кода в масштабе замены даже 20% программистов на крупную компанию. Обвяз по экономии токенов резко снижает качество результата. Стоимость железа заоблачная. Тем не менее, каждый менеджер любого звена жаждит приобщиться к AI трансформации и набить ачивок на будущее, вопреки реальности и здравому смыслу.

Как гласит закон перехода из количественных изменений в качественные: изменения накапливаются постепенно, а реализуются скачкообразно. Куда именно скакнет продукт разрабатываемый ИИ, никто точно не знает, но опытный менеджер успеет и премии за мнимую эффективность получить и крайнего найти.

AI-код: премии менеджерам, говнокод инженерам

Ночной лонгрид на злобу дня. 👿

Шумиха вокруг AI в корпоративном мире постепенно закрепляет позицию бизнеса в отношении производства продукта и кода, как артефакта - качество больше это не имеет значения и приоритета над скоростью. Тут и там из залов панельных дискуссий звучат призывы агрессивнее внедрять ИИ заменяя ручной труд программистов. Откуда только столько экспертов взялось разом не ясно, видимо прикосновение к Claude Code делает из менеджера ИИ эксперта.

Прежде, инженеры из раза в раз расстраивали менеджеров заявлениями: нужно больше времени, чтобы спроектировать решение должным образом, отрефакторить или не дай Бог переписать на другом стеке/языке.

Бизнес расстраивался, но терпел. Эту боль можно было переносить - в равных условиях были все на рынке, технические консалтеры по архитектуре и аудиту качества кода потирали ручки в ожидании нового стартапа, которому на ходу надо перепрыгнуть из коллапсирующего монолита на питоне, в блестящую энтерпрайзную микросервисную джаву.

ИИ расшевелил осиное гнездо менеджеров, жадных до новых способов ускориться. И нет, вовсе не через поиск способов как не мешать программистам делать их работу бесконечными созвонами, не тратить время на бесполезные проекты, фичи, нужные только потому, что решение приняли 9 месяцев назад (а сейчас никто уже не помнит зачем), не на сокращение бюрократии или более тщательную валидацию целей и приоритетов. Всему виной код, который слишком медленно пишут эти неуправляемые разгяльдяи-программисты. Теперь код должны генерировать агенты. Яндекс вон прицелился 75% всего нового кода генерировать.

Позиция эта как всегда со звездочкой. Желание получать масштабируемое решение никуда не делось. Просто мы (программисты) в какой-то момент согласились с этой позицией, доверившись ИИ, получили молчаливое одобрение от менеджмента за быстро доставленную таску. Своего рода обучение с подкреплением.

Техлиды подтвердят: перегруженные ревью, оперативным затыканием дыр и бесконечными авралами, для них ИИ агент, который решит за 20 минут старый висяк и переведет его в тест - гора с плеч.

Да и без этого программистский мир терпит раскол, делясь на старичков, которых ИИ удержал от каминаута в выращивание кабачков, вдохновленных мидлов, с ИИ маскирующих потолок навыков и традицоналистов, любящих программирование как ремесло, чью фрустрацию от агентской разработки можно видеть в протестных манифестах на reddit.

Качество кода никогда не было фиксированной мерой. Только богатый многолетний опыт высококлассного инженера может калибровать «достаточный» уровень качества, исходя из оценки множества факторов, главный из которых - стоимость его достижения по отношению к потенциальному профиту. Если это не стартап с шансом загнуться через месяц, инженер держит в голове, что уровень техдолга должен быть приемлемый, дабы шиппить продукт балансируя между его накоплением и устранением.

ИИ наплевать на техдолг. Для него кодовая база в 10 тысяч и в 1 млн строк - одноразовая помойка, в которую он внесет столько изменений сколько скажут без оглядки на будущее. Для ИИ сложность кода не имеет никакого значения. Он готов усложнять до предела вычислительных ресурсов, игнорируя предел читабельности - где человек останавливается и принимает решение о действиях над улучшением кода как собственного продукта.

А на деле, ускорение производства кода в реальности не ускоряет бизнес. СТО по всему миру признают: «скорость бизнеса упирается не в скорость производства кода, а в организационную зрелость компании». Чтобы ускорить процесс инноваций по настоящему, российскому менеджменту придется обложить метриками самих себя и признать, что программисты никогда не были основным тормозом роста бизнеса.

Но мир шумит вокруг генерации кода, возбуждая фантазии и ожидания выпускников MBA и бизнес школ. Так как реального понимания куда бежать нет, оказаться в числе взнезапно отставших страшнее чем вполне реальная перспектива развалить и без того шаткие процессы еще большей неопределеностью.

Раньше мы писали на Assembler, но с современными языками нам не нужно знать как он работает!

"...пришло время писать на естественном языке, скармливать его AI и пофиг в какой код он превращается". Такая аргументация прозвучала от программиста в одной из жарких дискуссий, на утверждение "людям все равно нужно понимать как работает код".

Звучит убедительно на первый взгляд, не так ли? Но давайте разберемся.

За обработку естественного языка отвечает биологическая машина - наш мозг. Естественный язык формируется из картины мира и формирует ее. У нас бы не было проблем договариваться, не существовало фразы "Я тебя неправильно понял" если бы естественный язык на 100% был формален по отношению к сущности передаваемой информации. Он слишком емкий и полагается на многослойный контекст нашего опыта, убеждений, предпочтений и многое другое.

Современные языки программирования представляют собой формальный способ описать поведение машины. Компиляторы также подчиненны формальной логике. Один и тот же высокоуровневый код скомпилируется в один и тот же машинный (для конкретной архитектуры, естессно).

Таким образом, будь у нас компилятор, который случайно бы упустил пару строк или придумывал пару других, сделало бы написание надежных программ невозможным.

Возвращаясь к AI, даже речи нет, что каждый запрос на генерацию произведет каждый раз одинаковый код. Он будет разным в пределах отдельных запросов к одной модели, и кардинально другим при смене моделей. Одна модель склонна тяготеть к одним кодовым формам, следующая будет тяготеть к совсем другим.

Вы можете справедливо заметить - мы же пользуемся приемами формализации задачи в спецификации! Да, верно, мы сужаем (как умеем) естественный язык до некоего формального оптимума, комфортного людям разных специализаций. Но и он не лишен двусмысленности. То есть, чтобы AI создал нам определенный код с какой-то гарантией, нам нужно дать прямое указание на генерацию конкретного поведения программы вплоть до отдельных строк. Де-факто, это то же программирование, только без строго синтаксиса. Но даже в этом случае мы не можем (в данный момент) утверждать, что сгенерированный код соответствует ожиданиям.

Стартап широко известного в узких кругах Андрея Бреслава CodeSpeak пытается сыграть на этом поле. Его идея как раз в построчном описании генерируемого нейронкой результата. Application.cs.md по задумке должен превратиться в Application.cs, что должно дать выигрыш в уменьшении кодовой базы до нескольких раз и снятия требований к знанию синтаксиса конкретного языка для изменения программы - его смогут читать и понимать не только программисты. Идея интересная, но:
- как дебажить ошибки не связанные с требованиями? Так нам все еще нужно знать асинхронную модель Java или CLR?
- как, не проваливаясь к синтаксису ЯП, связать код объявленный в модуле А с кодом в модуле Б?
- как отлаживать поэтический стиль Пети, который генерирует код с ошибкой?

И масса других вопросов.

Если все это требует перехода к формализму синтаксиса ЯП, то выигрыша как будто бы и нет.

Перед тем как закруглиться, мне хотелось бы озвучить вот какую мысль. Умная генерация текста, это бесспорно хорошо, где-то мы становимся продуктивнее, очень неравномерно и совсем не в тех местах, о которых талдычат AI-фанатики на каждом углу, не создававшие ничего серьезнее прототипов с кодовым мусором внутри. Как программисты, создающие промышленный код, мы в той же точке, что и до. Чтобы наступило завтра, AI должен стать единственной программой с которой взаимодействуют люди и машины для выполнения любых задач. А изобилие программ и их написание должно уйти в прошлое. Только девайс и AI. Но боюсь это перспектива не ближайших лет.

Тизер. В следующем посте обсудим в каком на самом деле состоянии сейчас рынок труда. Оставайтесь на связи с MachineHead.