Мир разработки программного обеспечения переживает крупнейшую трансформацию со времён появления open-source кодирования. Искусственные интеллектуальные ассистенты, которые раньше вызывали скептицизм у профессиональных разработчиков, стали незаменимыми инструментами на мировом рынке разработки ПО стоимостью $736,96 миллиардов.Одним из продуктов, ведущих эту сейсмическую смену, является Claude от компании Anthropic — модель AI, которая привлекла внимание разработчиков со всего мира и вызвала ожесточённую борьбу среди технологических гигантов за доминирование в области кодирования на основе AI.
Внедрение Claude стремительно возросло в этом году, и компания сообщила VentureBeat, что её доходы от кодирования увеличились на 1000% всего за последние три месяца. Разработка программного обеспечения теперь составляет более 10% всех взаимодействий с Claude, что делает её наиболее популярным случаем использования модели. Этот рост помог Anthropic достичь стоимости в $18 миллиардов и привлечь более $7 миллиардов инвестиций от таких гигантов отрасли, как Google, Amazon и Salesforce.
Успех не остался незамеченным конкурентами. OpenAI запустила свою модель o3 на прошлой неделе с улучшенными возможностями кодирования, в то время как Google с Gemini и Meta с Llama 3.1 удвоили усилия на разработку инструментов для разработчиков.
Эта усиливающаяся конкуренция знаменует значительный сдвиг в фокусе индустрии AI — от чат-ботов и генерации изображений к практическим инструментам, которые приносят немедленную деловую ценность. В результате произошло быстрое ускорение возможностей, что приносит пользу всей индустрии программного обеспечения.
Алекс Альберт, руководитель отдела работы с разработчиками в Anthropic, объясняет успех Claude его уникальным подходом. «Мы увеличили наши доходы от кодирования примерно в 10 раз за последние три месяца», — сказал он в эксклюзивном интервью VentureBeat. «Модели действительно находят отклик у разработчиков, потому что они видят гораздо больше ценности по сравнению с предыдущими моделями».
То, что отличает Claude, — это не только способность писать код, но и способность мыслить как опытный разработчик. Модель может анализировать до 200,000 токенов контекста — эквивалент около 150,000 слов или небольшой кодовой базы — и при этом сохранять понимание на протяжении всей сессии разработки.
«Claude — одна из немногих моделей, которую я видел, способных поддерживать согласованность на всём этом пути», — объясняет Альберт. «Она может работать с несколькими файлами, вносить изменения в правильные места и, что самое важное, знать, когда удалить код, а не просто добавить больше».
Этот подход привёл к значительному повышению производительности. По данным Anthropic, GitLab сообщает об улучшении эффективности на 25-50% среди своих команд разработчиков, использующих Claude. Sourcegraph, платформа для анализа кода, зафиксировала увеличение темпов вставки кода на 75% после перехода на Claude в качестве основной модели AI.
Возможно, самое значительное, что Claude меняет, кто может писать программное обеспечение. Теперь маркетинговые команды создают свои собственные инструменты автоматизации, а отделы продаж адаптируют свои системы без ожидания помощи от IT. То, что когда-то было техническим узким местом, стало возможностью для каждого отдела самостоятельно решать свои проблемы. Это изменение представляет собой фундаментальный сдвиг в том, как работают компании, — технические навыки больше не ограничиваются программистами.
Альберт подтверждает это явление, говоря VentureBeat: «У нас есть канал в Slack, где люди от рекрутинга до маркетинга и продаж учатся кодировать с помощью Claude. Дело не только в повышении эффективности разработчиков — речь идёт о том, чтобы сделать каждого разработчиком».
Однако эта быстрая трансформация вызвала опасения. Центр безопасности и новых технологий Джорджтаунского университета (CSET) предупреждает о возможных рисках безопасности, связанных с кодом, созданным AI, в то время как трудовые группы задаются вопросом о долгосрочном влиянии на рабочие места разработчиков. Stack Overflow, популярный сайт вопросов и ответов для программистов, сообщил о поразительном снижении числа новых вопросов с начала широкого внедрения помощников по кодированию на основе AI.
Однако растущая волна AI-помощников в кодировании, похоже, не устраняет рабочие места разработчиков — она поднимает их на новый уровень. Поскольку AI берёт на себя рутинные задачи кодирования, разработчики могут сосредоточиться на архитектуре системы, качестве кода и инновациях.
Этот сдвиг отражает предыдущие технологические преобразования в разработке программного обеспечения: так же, как высокоуровневые языки программирования не устранили необходимость в разработчиках, AI-помощники становятся ещё одним слоем абстракции, который делает разработку более доступной, создавая новые возможности для экспертизы.
Эксперты отрасли прогнозируют, что AI фундаментально изменит способ создания программного обеспечения в ближайшем будущем. Gartner прогнозирует, что к 2028 году 75% корпоративных разработчиков программного обеспечения будут использовать помощников по кодированию на основе ИИ, что представляет собой значительный скачок по сравнению с менее чем 10 процентами в начале 2023 года.
Anthropic готовится к этому будущему с новыми функциями, такими как кэширование запросов, которое снижает стоимость API на 90%, и возможности пакетной обработки, обрабатывающие до 100,000 запросов одновременно.
«Я думаю, что эти модели всё больше будут использовать те же инструменты, что и мы», — прогнозирует Альберт. «Нам не нужно будет так сильно менять наши рабочие привычки, как модели адаптируются к тому, как мы уже работаем».
Влияние помощников по кодированию на основе AI выходит далеко за рамки отдельных разработчиков, и крупные технологические компании сообщают о значительных преимуществах. Например, Amazon использовал своего помощника по разработке программного обеспечения на основе AI, Amazon Q Developer, для миграции более 30,000 производственных приложений с Java 8 или 11 на Java 17. Это усилие привело к экономии, эквивалентной 4,500 годам разработки, и сокращению годовых затрат на $260 миллионов благодаря улучшениям производительности.
Однако эффекты от помощников по кодированию на основе AI не являются равномерно положительными в масштабах всей отрасли. Исследование Uplevel не выявило значительных улучшений производительности для разработчиков, использующих GitHub Copilot.
Ещё более тревожно, исследование зафиксировало увеличение количества ошибок на 41% при использовании инструмента AI. Это указывает на то, что, хотя AI может ускорить выполнение определённых задач разработки, он также может ввести новые вызовы в области качества кода и его поддержки.
Тем временем, ландшафт образования в области программирования меняется. Традиционные коды-лагеря фиксируют снижение числа заявок, в то время как программы развития, ориентированные на AI, набирают популярность. Тенденция указывает на будущее, где техническая грамотность станет столь же фундаментальной, как чтение и письмо, но с AI, выступающим в роли универсального переводчика между человеческими намерениями и машинными инструкциями.
Альберт видит эту эволюцию как естественную и неизбежную. «Я думаю, что это просто будет продолжать подниматься вверх по цепочке, как мы не работаем на ассемблере всё время», — говорит он. «Мы создали абстракции поверх этого. Мы перешли к C, а затем к Python, и я думаю, что это просто продолжает подниматься всё выше и выше».
Возможность работать на разных технических уровнях останется важной, добавляет он. «Это не значит, что вы не можете спуститься на эти более низкие уровни и взаимодействовать с ними. Я просто думаю, что слои абстракции будут продолжать накапливаться, делая это проще для более широкой массы людей, которые первоначально входят в эту область».
В этом видении будущего границы между разработчиками и пользователями начинают стираться. Похоже, что код — это только начало.
Источник
Источник новости: habr.com
