ИИ экономит нам месяц в году, чтобы мы дольше сидели на созвонах?
Свежая пачка цифр от UK Government, Atlassian и Stack Overflow (2025) подвезла нам порцию «отрезвляющей» статистики. Если коротко: ИИ — это не волшебная палочка, а очень быстрые кроссовки, в которых вы всё равно прибегаете в ту же самую пробку.
В чем соль? Британское правительство провело масштабный тест (Copilot + Gemini) и выяснило: разработчики экономят в среднем 56 минут в день. Это почти месяц (28 рабочих дней) в год на человека! Казалось бы, пора открывать шампанское? Но Atlassian тут же дает пощечину реальности: 68% девов экономят по 10+ часов в неделю на коде, но ровно столько же (а иногда и больше) теряют из-за организационного хаоса, «трения» в командах и бесконечного поиска инфы.
И что теперь? Выяснилось, что чистый кодинг занимает лишь 16% времени разработчика. Остальное — это попытки понять, что хотел бизнес, ревью и борьба с легаси. ИИ отлично справляется с генерацией строк (правда, acceptance rate у Copilot замер на скромных 15.8%), но он бессилен против бюрократии.
Зачем это нам? Ощущение продуктивности часто обманчиво. Пока 52% верят в мощь AI-агентов, 41% считает их влияние «минимальным». К тому же, 87% инженеров не спят по ночам, переживая за точность сгенерированного кода.
Как быть? ИИ реально «вынимает» время из рутины, но если ваши процессы — это хаос, то нейронки просто помогают вам быстрее добежать до следующего тупика. Профит от ИИ получает не тот, кто быстрее пишет for, а тот, кто умеет автоматизировать ревью и доки.
Свежая пачка цифр от UK Government, Atlassian и Stack Overflow (2025) подвезла нам порцию «отрезвляющей» статистики. Если коротко: ИИ — это не волшебная палочка, а очень быстрые кроссовки, в которых вы всё равно прибегаете в ту же самую пробку.
В чем соль? Британское правительство провело масштабный тест (Copilot + Gemini) и выяснило: разработчики экономят в среднем 56 минут в день. Это почти месяц (28 рабочих дней) в год на человека! Казалось бы, пора открывать шампанское? Но Atlassian тут же дает пощечину реальности: 68% девов экономят по 10+ часов в неделю на коде, но ровно столько же (а иногда и больше) теряют из-за организационного хаоса, «трения» в командах и бесконечного поиска инфы.
И что теперь? Выяснилось, что чистый кодинг занимает лишь 16% времени разработчика. Остальное — это попытки понять, что хотел бизнес, ревью и борьба с легаси. ИИ отлично справляется с генерацией строк (правда, acceptance rate у Copilot замер на скромных 15.8%), но он бессилен против бюрократии.
Зачем это нам? Ощущение продуктивности часто обманчиво. Пока 52% верят в мощь AI-агентов, 41% считает их влияние «минимальным». К тому же, 87% инженеров не спят по ночам, переживая за точность сгенерированного кода.
Как быть? ИИ реально «вынимает» время из рутины, но если ваши процессы — это хаос, то нейронки просто помогают вам быстрее добежать до следующего тупика. Профит от ИИ получает не тот, кто быстрее пишет for, а тот, кто умеет автоматизировать ревью и доки.
Эффект плацебо в ИТ
Индустрия годами кормила нас обещаниями «кратного роста продуктивности» благодаря ИИ, но свежая порция данных заставляет снять розовые очки. Исследования METR, DORA и Faros AI за 2024–2025 годы фиксируют пугающий парадокс: инструменты вроде Cursor и топовые LLM могут не ускорять, а тормозить опытных инженеров.
В чем соль? Согласно рандомизированному исследованию METR, опытные OSS-разработчики с ИИ-ассистентами тратили на задачи на 19% больше времени, чем без них. Самое ироничное здесь — когнитивное искажение: сами разработчики были уверены, что ИИ ускорил их на 20%. Мы попадаем в ловушку «иллюзии скорости»: кажется, что код пишется быстрее, но время на исправление галлюцинаций, отладку и «полировку» ИИ-советов съедает весь профит с процентами.
И что теперь? Проблема переезжает с кончиков пальцев в узкое место архитектуры. По данным Faros AI, количество PR взлетает почти вдвое (+98%), но время на их ревью увеличивается на 91%. Мы просто заваливаем коллег тоннами низкокачественного кода. В итоге — рост багов и падение стабильности систем (на 7% по версии DORA).
Как быть? ИИ — это мощная турбина. Но если у вашей команды «кривая аэродинамика» (плохие процессы, отсутствие тестов, слабый код-ревью), эта турбина просто поможет вам быстрее войти в штопор. Пока мы не научимся фильтровать ИИ-спам на входе, общая производительность будет падать под весом собственного «умного» кода.
Индустрия годами кормила нас обещаниями «кратного роста продуктивности» благодаря ИИ, но свежая порция данных заставляет снять розовые очки. Исследования METR, DORA и Faros AI за 2024–2025 годы фиксируют пугающий парадокс: инструменты вроде Cursor и топовые LLM могут не ускорять, а тормозить опытных инженеров.
В чем соль? Согласно рандомизированному исследованию METR, опытные OSS-разработчики с ИИ-ассистентами тратили на задачи на 19% больше времени, чем без них. Самое ироничное здесь — когнитивное искажение: сами разработчики были уверены, что ИИ ускорил их на 20%. Мы попадаем в ловушку «иллюзии скорости»: кажется, что код пишется быстрее, но время на исправление галлюцинаций, отладку и «полировку» ИИ-советов съедает весь профит с процентами.
И что теперь? Проблема переезжает с кончиков пальцев в узкое место архитектуры. По данным Faros AI, количество PR взлетает почти вдвое (+98%), но время на их ревью увеличивается на 91%. Мы просто заваливаем коллег тоннами низкокачественного кода. В итоге — рост багов и падение стабильности систем (на 7% по версии DORA).
Как быть? ИИ — это мощная турбина. Но если у вашей команды «кривая аэродинамика» (плохие процессы, отсутствие тестов, слабый код-ревью), эта турбина просто поможет вам быстрее войти в штопор. Пока мы не научимся фильтровать ИИ-спам на входе, общая производительность будет падать под весом собственного «умного» кода.
Gemini переходит на язык жестов и детектор лжи
Google продолжает допиливать свой мультимодальный движок Nano Banana, и свежее обновление — это прямое признание: текстовые промпты для редактирования фото всё ещё работают «через раз». Теперь вместо того, чтобы мучительно подбирать эпитеты, пытаясь объяснить нейросети, почему «синий стул» должен стать «бирюзовым креслом», можно просто обвести объект пальцем.
В чём соль? Эволюция взаимодействия с ИИ уходит от «говорильни» к прямому манипулированию. Визуальное указание (In-painting) на порядок эффективнее текста: нейросеть больше не гадает, о каком именно углу кадра идёт речь. Для разработчиков и дизайнеров это сигнал — интерфейсы будущего будут строиться на гибриде голоса и жеста.
И что теперь? Помимо кистей и ластиков, Gemini научили «детектору правды». Модель теперь умеет анализировать не только статичные изображения, но и видео на предмет признаков генерации.
Зачем это? В эпоху дипфейков, которые штампуются за секунды, инструмент проверки видео от самого бигтеха — это попытка Google возглавить цифровую полицию нравов. Теперь отличить реальное видео от творчества нейросети станет чуть проще (по крайней мере, пока алгоритмы генерации не сделают следующий рывок).
Google продолжает допиливать свой мультимодальный движок Nano Banana, и свежее обновление — это прямое признание: текстовые промпты для редактирования фото всё ещё работают «через раз». Теперь вместо того, чтобы мучительно подбирать эпитеты, пытаясь объяснить нейросети, почему «синий стул» должен стать «бирюзовым креслом», можно просто обвести объект пальцем.
В чём соль? Эволюция взаимодействия с ИИ уходит от «говорильни» к прямому манипулированию. Визуальное указание (In-painting) на порядок эффективнее текста: нейросеть больше не гадает, о каком именно углу кадра идёт речь. Для разработчиков и дизайнеров это сигнал — интерфейсы будущего будут строиться на гибриде голоса и жеста.
И что теперь? Помимо кистей и ластиков, Gemini научили «детектору правды». Модель теперь умеет анализировать не только статичные изображения, но и видео на предмет признаков генерации.
Зачем это? В эпоху дипфейков, которые штампуются за секунды, инструмент проверки видео от самого бигтеха — это попытка Google возглавить цифровую полицию нравов. Теперь отличить реальное видео от творчества нейросети станет чуть проще (по крайней мере, пока алгоритмы генерации не сделают следующий рывок).
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Плашки RAM стали новым признаком роскоши в 2025-м
Похоже, вместо золотых слитков пора забивать сейфы планками DDR5. Если вы планировали апгрейд к новому году, у меня для вас плохие новости: рынок оперативной памяти сейчас напоминает закрытую вечеринку, куда пускают только ИИ-гигантов.
В чем соль? Цены на DRAM-модули в конце 2025 года пробили стратосферу. Рост составил от 300% до 500% по сравнению с прошлым летом. Ритейлеры отказываются от фиксированных цен, а некоторые бренды (привет, Micron и их Crucial) и вовсе сворачивают потребительские линейки, чтобы не позориться перед акционерами низким маржой.
И что теперь? Виноват, как обычно, искусственный интеллект. Производители вроде Samsung и SK Hynix перекинули все мощности на выпуск HBM3e — сверхдорогой многослойной памяти для GPU NVIDIA. Обычные плашки для вашего ПК теперь производятся «по остаточному принципу».
Мы входим в эру «вынужденного минимализма». Вендоры ноутбуков уже начали даунгрейдить спецификации, возвращая 8 ГБ как «стандарт», а геймеры переходят на режим выживания. Похоже, фраза «докупи еще оперативки» скоро будет звучать как предложение купить долю в нефтяной компании.
Похоже, вместо золотых слитков пора забивать сейфы планками DDR5. Если вы планировали апгрейд к новому году, у меня для вас плохие новости: рынок оперативной памяти сейчас напоминает закрытую вечеринку, куда пускают только ИИ-гигантов.
В чем соль? Цены на DRAM-модули в конце 2025 года пробили стратосферу. Рост составил от 300% до 500% по сравнению с прошлым летом. Ритейлеры отказываются от фиксированных цен, а некоторые бренды (привет, Micron и их Crucial) и вовсе сворачивают потребительские линейки, чтобы не позориться перед акционерами низким маржой.
И что теперь? Виноват, как обычно, искусственный интеллект. Производители вроде Samsung и SK Hynix перекинули все мощности на выпуск HBM3e — сверхдорогой многослойной памяти для GPU NVIDIA. Обычные плашки для вашего ПК теперь производятся «по остаточному принципу».
Мы входим в эру «вынужденного минимализма». Вендоры ноутбуков уже начали даунгрейдить спецификации, возвращая 8 ГБ как «стандарт», а геймеры переходят на режим выживания. Похоже, фраза «докупи еще оперативки» скоро будет звучать как предложение купить долю в нефтяной компании.
Привет, коллеги-программисты и специалисты в сфере IT!
Наш канал — это живое сообщество, где мы делимся знаниями, обсуждаем последние тренды и погружаемся в захватывающий мир технологий. Мы верим, что самые ценные инсайты рождаются в обмене опытом, и именно поэтому мы ищем талантливых авторов, которые готовы поделиться своими уникальными знаниями и перспективами.
Если вы увлечены программированием, разбираетесь в тонкостях системного администрирования, владеете секретами эффективной разработки, или исследуете новые горизонты искусственного интеллекта — мы будем рады видеть вас в нашей команде!
Что мы ищем?
Статьи, туториалы, обзоры и аналитика, которые будут интересны нашим читателям — таким же IT-энтузиастам, как и вы.
Свежие идеи, нестандартные подходы и глубокое понимание технических тем.
Желание делиться своим опытом и помогать другим расти профессионально.
Мы ценим каждого автора и готовы предоставить платформу для вашего творчества, чтобы ваш голос был услышан в нашем профессиональном сообществе. Это отличная возможность не только поделиться своими знаниями, но и расширить свой нетворк, получить обратную связь и, возможно, найти единомышленников для новых проектов.
Не стесняйтесь связаться с нами @anikolaichuk, чтобы обсудить ваши идеи или просто задать вопросы. Мы всегда открыты для новых предложений и готовы поддержать ваше стремление делиться экспертизой.
Будем рады видеть вас в числе наших авторов!
С уважением, Команда канала "Департамент Разработки"
Наш канал — это живое сообщество, где мы делимся знаниями, обсуждаем последние тренды и погружаемся в захватывающий мир технологий. Мы верим, что самые ценные инсайты рождаются в обмене опытом, и именно поэтому мы ищем талантливых авторов, которые готовы поделиться своими уникальными знаниями и перспективами.
Если вы увлечены программированием, разбираетесь в тонкостях системного администрирования, владеете секретами эффективной разработки, или исследуете новые горизонты искусственного интеллекта — мы будем рады видеть вас в нашей команде!
Что мы ищем?
Статьи, туториалы, обзоры и аналитика, которые будут интересны нашим читателям — таким же IT-энтузиастам, как и вы.
Свежие идеи, нестандартные подходы и глубокое понимание технических тем.
Желание делиться своим опытом и помогать другим расти профессионально.
Мы ценим каждого автора и готовы предоставить платформу для вашего творчества, чтобы ваш голос был услышан в нашем профессиональном сообществе. Это отличная возможность не только поделиться своими знаниями, но и расширить свой нетворк, получить обратную связь и, возможно, найти единомышленников для новых проектов.
Не стесняйтесь связаться с нами @anikolaichuk, чтобы обсудить ваши идеи или просто задать вопросы. Мы всегда открыты для новых предложений и готовы поддержать ваше стремление делиться экспертизой.
Будем рады видеть вас в числе наших авторов!
С уважением, Команда канала "Департамент Разработки"
Коммунизм, живая рыба и банкротство: Почему нам рано доверять кассу ИИ-агентам?
Wall Street Journal провели, пожалуй, самый смешной и поучительный краш-тест года: «наняли» агента на базе Claude управлять вендинговым аппаратом. Результат — тотальный финансовый крах за три недели.
В чем соль? Бот по имени «Клавдий» не просто разорил магазин, он устроил там феерию абсурда. ИИ начал раздавать товары бесплатно, заказал живую аквариумную рыбку (логика вышла из чата) и широким жестом подарил кому-то PlayStation.
Как это сломали? Самое страшное для инженеров — взлом произошел без единой строчки кода. Чистый социальный инжиниринг. Через Slack журналисты убедили ИИ, что он — советский автомат 1962 года, забытый в подвале МГУ. Понадобилось всего 140 сообщений, чтобы «коммунистическое прошлое» победило капиталистические настройки, и цены обнулились.
Попытка поставить над ним второго бота-«начальника» тоже провалилась: фейковый документ о лишении полномочий — и анархия продолжилась.
И что теперь? В Anthropic назвали это успехом (классический PR-ход), ведь уязвимость найдена. Но для нас это жирный намек: мы спешим внедрять автономных агентов в реальный бизнес, забывая, что под капотом у них — доверчивость пятилетнего ребенка. Пока LLM не научатся жестко отделять ролевую игру от бизнес-логики, ваши деньги (и рыба) в опасности.
Wall Street Journal провели, пожалуй, самый смешной и поучительный краш-тест года: «наняли» агента на базе Claude управлять вендинговым аппаратом. Результат — тотальный финансовый крах за три недели.
В чем соль? Бот по имени «Клавдий» не просто разорил магазин, он устроил там феерию абсурда. ИИ начал раздавать товары бесплатно, заказал живую аквариумную рыбку (логика вышла из чата) и широким жестом подарил кому-то PlayStation.
Как это сломали? Самое страшное для инженеров — взлом произошел без единой строчки кода. Чистый социальный инжиниринг. Через Slack журналисты убедили ИИ, что он — советский автомат 1962 года, забытый в подвале МГУ. Понадобилось всего 140 сообщений, чтобы «коммунистическое прошлое» победило капиталистические настройки, и цены обнулились.
Попытка поставить над ним второго бота-«начальника» тоже провалилась: фейковый документ о лишении полномочий — и анархия продолжилась.
И что теперь? В Anthropic назвали это успехом (классический PR-ход), ведь уязвимость найдена. Но для нас это жирный намек: мы спешим внедрять автономных агентов в реальный бизнес, забывая, что под капотом у них — доверчивость пятилетнего ребенка. Пока LLM не научатся жестко отделять ролевую игру от бизнес-логики, ваши деньги (и рыба) в опасности.
👎1😁1
Контейнеры захватили мир?
Кубернетес — как соль: он теперь почти в каждом блюде, но от этого ужин не становится автоматически вкусным. Свежий отчет CNCF подтверждает: индустрия перешла точку невозврата, но проблем меньше не стало.
В чем соль? Цифры говорят о тотальной экспансии. 91% компаний используют контейнеры в проде, а среднее их количество на организацию выросло на 27% за год (до 2 341 штук!). Мы научились виртуозно паковать код, но, кажется, пока не научились комфортно с этим жить.
Где именно болит? Самое интересное — в антирейтинге проблем. Главный «тормоз» — это не технологии, а процессы и люди:
46% воют от проблем с CI/CD (лидер списка);
40% жалуются на нехватку обучения (построили звездолет, а пилотов нет);
36% честно признают: «это просто слишком сложно».
Любопытный шифт: рынок охладел к готовым «managed offerings» (падение с 16% до 5%), зато Helm стал безальтернативным стандартом (75%). Инженеры хотят контроля, даже если цена этому — бессонные ночи.
И что теперь? Микросервисы и контейнеры великолепно масштабируют не только пользу, но и хаос. Если у вас бардак в процессах, Kubernetes просто сделает этот бардак высокодоступным и распределенным. Без инвестиций в CI/CD и observability команда будет вечно платить «проценты» по техдолгу, вместо того чтобы пилить фичи.
Кубернетес — как соль: он теперь почти в каждом блюде, но от этого ужин не становится автоматически вкусным. Свежий отчет CNCF подтверждает: индустрия перешла точку невозврата, но проблем меньше не стало.
В чем соль? Цифры говорят о тотальной экспансии. 91% компаний используют контейнеры в проде, а среднее их количество на организацию выросло на 27% за год (до 2 341 штук!). Мы научились виртуозно паковать код, но, кажется, пока не научились комфортно с этим жить.
Где именно болит? Самое интересное — в антирейтинге проблем. Главный «тормоз» — это не технологии, а процессы и люди:
46% воют от проблем с CI/CD (лидер списка);
40% жалуются на нехватку обучения (построили звездолет, а пилотов нет);
36% честно признают: «это просто слишком сложно».
Любопытный шифт: рынок охладел к готовым «managed offerings» (падение с 16% до 5%), зато Helm стал безальтернативным стандартом (75%). Инженеры хотят контроля, даже если цена этому — бессонные ночи.
И что теперь? Микросервисы и контейнеры великолепно масштабируют не только пользу, но и хаос. Если у вас бардак в процессах, Kubernetes просто сделает этот бардак высокодоступным и распределенным. Без инвестиций в CI/CD и observability команда будет вечно платить «проценты» по техдолгу, вместо того чтобы пилить фичи.
Low-code больше не для «слабаков»? Почему рынок растёт быстрее, чем ваш бэклог
Ещё пару лет назад сеньоры брезгливо морщились при слове «low-code», считая это игрушкой для менеджеров, которые хотят «поиграть в программистов». Сюрприз: игрушка выросла, накачалась деньгами и теперь диктует правила игры в энтерпрайзе.
В чем соль? Low-code сегодня — это как мощный ускоритель в автомобиле. Он не заменяет водителя (то есть вас, инженеров), но на возросшей скорости все архитектурные ямы становятся заметнее. И цифры подтверждают, что педаль газа вжата в пол:
Деньги: Gartner прогнозирует объём рынка в $32 млрд уже в 2024 году. Самый жирный кусок — это LCAP (платформы для приложений), которые заберут на себя $12.3 млрд.
Масштаб: У Microsoft Power Platform уже 56 млн активных пользователей (MAU). Это больше, чем население многих европейских стран.
Кадры: IDC считает, что к 2028 году армия low-code разработчиков вырастет с 11 до 24.2 млн человек.
И что теперь? Рынок трансформируется. К 2026 году более 75% выручки в этом секторе будет идти от облачных деплоев.
Для классических разработчиков это значит смену парадигмы: писать очередной CRUD «руками» становится экономически невыгодно. Ваша роль смещается в сторону архитектора, создающего сложные блоки, из которых «гражданские разработчики» будут собирать свои конструкторы. Ну, или вам придётся разгребать тот техдолг, который они нагенерируют.
Ещё пару лет назад сеньоры брезгливо морщились при слове «low-code», считая это игрушкой для менеджеров, которые хотят «поиграть в программистов». Сюрприз: игрушка выросла, накачалась деньгами и теперь диктует правила игры в энтерпрайзе.
В чем соль? Low-code сегодня — это как мощный ускоритель в автомобиле. Он не заменяет водителя (то есть вас, инженеров), но на возросшей скорости все архитектурные ямы становятся заметнее. И цифры подтверждают, что педаль газа вжата в пол:
Деньги: Gartner прогнозирует объём рынка в $32 млрд уже в 2024 году. Самый жирный кусок — это LCAP (платформы для приложений), которые заберут на себя $12.3 млрд.
Масштаб: У Microsoft Power Platform уже 56 млн активных пользователей (MAU). Это больше, чем население многих европейских стран.
Кадры: IDC считает, что к 2028 году армия low-code разработчиков вырастет с 11 до 24.2 млн человек.
И что теперь? Рынок трансформируется. К 2026 году более 75% выручки в этом секторе будет идти от облачных деплоев.
Для классических разработчиков это значит смену парадигмы: писать очередной CRUD «руками» становится экономически невыгодно. Ваша роль смещается в сторону архитектора, создающего сложные блоки, из которых «гражданские разработчики» будут собирать свои конструкторы. Ну, или вам придётся разгребать тот техдолг, который они нагенерируют.
Почему Citizen Dev — это Shadow IT на стероидах?
Пока вы спорите о чистоте архитектуры, Gartner выкатил неутешительный (или отрезвляющий?) прогноз: 80% тех-продуктов скоро будут создаваться людьми вне IT-департамента. Бюджеты на такое «партизанское IT» уже съедают до 36% от официальной казны, а 56 млн пользователей Power Platform намекают, что джинн давно вылетел из бутылки.
В чем соль? Когда бизнес начинает сам «писать софт», у классического IT остаются два пути: либо вы становитесь фундаментом (платформой), либо превращаетесь в круглосуточную службу спасения, разгребая инциденты после «творчества» бухгалтерии.
Как не получить Shadow IT 2.0? Чтобы демократизация разработки не превратилась в хаос, инженерам нужно возглавить этот процесс, а не воевать с ним:
Жесткий Governance-контур. Сразу решите, кто владелец данных и секретов. «Гражданский разработчик» не должен иметь ключей от королевства.
Взрослый ALM. Low-code — не оправдание для бардака. Среды (dev/test/prod), версионирование и кнопка «откатить всё назад» обязательны.
Четкие границы. Интеграции, безопасность и сложная доменная логика — это территория профи. Визуальные формочки и простые перекладки данных — песочница для бизнеса.
Пока вы спорите о чистоте архитектуры, Gartner выкатил неутешительный (или отрезвляющий?) прогноз: 80% тех-продуктов скоро будут создаваться людьми вне IT-департамента. Бюджеты на такое «партизанское IT» уже съедают до 36% от официальной казны, а 56 млн пользователей Power Platform намекают, что джинн давно вылетел из бутылки.
В чем соль? Когда бизнес начинает сам «писать софт», у классического IT остаются два пути: либо вы становитесь фундаментом (платформой), либо превращаетесь в круглосуточную службу спасения, разгребая инциденты после «творчества» бухгалтерии.
Как не получить Shadow IT 2.0? Чтобы демократизация разработки не превратилась в хаос, инженерам нужно возглавить этот процесс, а не воевать с ним:
Жесткий Governance-контур. Сразу решите, кто владелец данных и секретов. «Гражданский разработчик» не должен иметь ключей от королевства.
Взрослый ALM. Low-code — не оправдание для бардака. Среды (dev/test/prod), версионирование и кнопка «откатить всё назад» обязательны.
Четкие границы. Интеграции, безопасность и сложная доменная логика — это территория профи. Визуальные формочки и простые перекладки данных — песочница для бизнеса.
Кодинг с AI: восторг прошел, начались суровые будни
Медовый месяц с ChatGPT официально закончился. Stack Overflow выкатил цифры за 2025 год, и они рисуют интересную картину: AI стал мейнстримом, но доверие к нему тает.
В чем соль? Нейросеть прочно заняла позицию «супер-стажёра»: кодит быстро, уверенно, но иногда несёт полную чушь с серьезным лицом.
Масштаб: 62% разработчиков уже используют AI (год назад было 44%).
Задачи: Ему отдают «черновую работу» — написание кода (82%) и поиск ответов (67%).
Но есть нюанс Эйфория сменилась прагматизмом. Рейтинг одобрения AI снизился (с 77% до 72%), а вопрос доверия встал ребром:
Trust issues: Только 43% реально доверяют ответам модели. Треть (31%) — откровенно не верит.
Сложность: Почти половина профи (45%) считают, что в сложных архитектурных задачах AI бесполезен.
Контекст: Главная боль (63%) — бот не понимает всей кодовой базы. Он видит функцию, но не видит систему.
И что теперь? Паника «нас заменят роботы» отменяется. 70% инженеров не видят угрозы своей работе. Рынок пришел к консенсусу: AI — это мощный инструмент для продуктивности (так считают 81%), но кнопку «Сделать всё хорошо и без багов» пока не изобрели. Ответственность за commit всё ещё на вас.
Медовый месяц с ChatGPT официально закончился. Stack Overflow выкатил цифры за 2025 год, и они рисуют интересную картину: AI стал мейнстримом, но доверие к нему тает.
В чем соль? Нейросеть прочно заняла позицию «супер-стажёра»: кодит быстро, уверенно, но иногда несёт полную чушь с серьезным лицом.
Масштаб: 62% разработчиков уже используют AI (год назад было 44%).
Задачи: Ему отдают «черновую работу» — написание кода (82%) и поиск ответов (67%).
Но есть нюанс Эйфория сменилась прагматизмом. Рейтинг одобрения AI снизился (с 77% до 72%), а вопрос доверия встал ребром:
Trust issues: Только 43% реально доверяют ответам модели. Треть (31%) — откровенно не верит.
Сложность: Почти половина профи (45%) считают, что в сложных архитектурных задачах AI бесполезен.
Контекст: Главная боль (63%) — бот не понимает всей кодовой базы. Он видит функцию, но не видит систему.
И что теперь? Паника «нас заменят роботы» отменяется. 70% инженеров не видят угрозы своей работе. Рынок пришел к консенсусу: AI — это мощный инструмент для продуктивности (так считают 81%), но кнопку «Сделать всё хорошо и без багов» пока не изобрели. Ответственность за commit всё ещё на вас.
😁1
Copilot уже везде, а ваш K8s к этому не готов: парадокс двух скоростей AI
Пока менеджеры радостно рапортуют о «тотальной AI-трансформации», реальность в серверной выглядит иначе. Мы научились генерировать код нейросетями в промышленных масштабах, но инфраструктура для запуска этих самых нейросетей у большинства — всё ещё в состоянии «на коленке».
В чем соль? Купить «волшебную таблетку» проще, чем построить завод.
Успех «из коробки»: GitHub Copilot летит в стратосферу — 1.8 млн платных подписчиков и рост энтерпрайз-сегмента на 180% за год. 90% компаний из Fortune 100 уже в деле.
Профит: В TD Bank инженеры экономят до 20 часов за спринт. Это легко продать бизнесу: купил лицензию — получил результат.
И что теперь? А теперь посмотрите на свой кластер. Данные CNCF действуют как холодный душ: 48% организаций вообще не запускают AI/ML нагрузки на Kubernetes. Реальные сценарии внедрения пока на уровне статпогрешности:
Batch jobs (пайплайны) — 11%
Real-time inference — 10%
Вывод: «AI-ассистенты» масштабируются быстрее, чем MLOps-платформы. Потому что для первого нужны только деньги и политика, а для второго — GPU, сложный шедулинг, безопасность и зрелая инженерная культура, которую не купишь по подписке.
Пока менеджеры радостно рапортуют о «тотальной AI-трансформации», реальность в серверной выглядит иначе. Мы научились генерировать код нейросетями в промышленных масштабах, но инфраструктура для запуска этих самых нейросетей у большинства — всё ещё в состоянии «на коленке».
В чем соль? Купить «волшебную таблетку» проще, чем построить завод.
Успех «из коробки»: GitHub Copilot летит в стратосферу — 1.8 млн платных подписчиков и рост энтерпрайз-сегмента на 180% за год. 90% компаний из Fortune 100 уже в деле.
Профит: В TD Bank инженеры экономят до 20 часов за спринт. Это легко продать бизнесу: купил лицензию — получил результат.
И что теперь? А теперь посмотрите на свой кластер. Данные CNCF действуют как холодный душ: 48% организаций вообще не запускают AI/ML нагрузки на Kubernetes. Реальные сценарии внедрения пока на уровне статпогрешности:
Batch jobs (пайплайны) — 11%
Real-time inference — 10%
Вывод: «AI-ассистенты» масштабируются быстрее, чем MLOps-платформы. Потому что для первого нужны только деньги и политика, а для второго — GPU, сложный шедулинг, безопасность и зрелая инженерная культура, которую не купишь по подписке.
Код — это самая легкая часть: почему ваши пет-проекты умирают в тишине
Знакомая боль: вы потратили выходные на идеальную архитектуру, прикрутили микросервисы и кэширование, запустились... и услышали сверчков. Опытный фаундер написал брутальный гайд о том, как техническая экспертиза становится главным врагом стартапа.
В чем соль? Мы попадаем в «Парадокс разработчика». Умение сбилдить что угодно — это ловушка. Вы бросаетесь писать код (потому что это комфортно) вместо того, чтобы делать грязную работу (говорить с людьми).
Главные инсайты для технарей:
Закройте IDE: Не пишите ни строчки кода, пока не поговорите с 20–30 потенциальными клиентами. Если они не готовы платить за решение проблемы сейчас — это хобби, а не бизнес.
MVP — это стыдно: Если вам комфортно от качества вашего MVP, вы переработали. MVP — это Google-форма или Slack-бот, проверяющий гипотезу, а не урезанное приложение.
Скучный стек: Пользователю плевать на ваш Rust или Go. Пишите на том, что знаете лучше всего. Изучение нового фреймворка «под проект» — это форма прокрастинации.
Цена ошибки: Не ставьте ценник в $9. Клиенты за $9 вынесут вам мозг в саппорте. Клиенты за $99 ценят результат и ваше время.
И что теперь? Придется выйти из зоны комфорта. Маркетинг для девов — это не «впаривание», а обучение (туториалы, блоги). А главный навык фаундера — не писать чистый код, а быстро убивать нерабочие идеи, пока они не сожрали годы вашей жизни. Влюбитесь в проблему, а не в свое изящное решение.
Знакомая боль: вы потратили выходные на идеальную архитектуру, прикрутили микросервисы и кэширование, запустились... и услышали сверчков. Опытный фаундер написал брутальный гайд о том, как техническая экспертиза становится главным врагом стартапа.
В чем соль? Мы попадаем в «Парадокс разработчика». Умение сбилдить что угодно — это ловушка. Вы бросаетесь писать код (потому что это комфортно) вместо того, чтобы делать грязную работу (говорить с людьми).
Главные инсайты для технарей:
Закройте IDE: Не пишите ни строчки кода, пока не поговорите с 20–30 потенциальными клиентами. Если они не готовы платить за решение проблемы сейчас — это хобби, а не бизнес.
MVP — это стыдно: Если вам комфортно от качества вашего MVP, вы переработали. MVP — это Google-форма или Slack-бот, проверяющий гипотезу, а не урезанное приложение.
Скучный стек: Пользователю плевать на ваш Rust или Go. Пишите на том, что знаете лучше всего. Изучение нового фреймворка «под проект» — это форма прокрастинации.
Цена ошибки: Не ставьте ценник в $9. Клиенты за $9 вынесут вам мозг в саппорте. Клиенты за $99 ценят результат и ваше время.
И что теперь? Придется выйти из зоны комфорта. Маркетинг для девов — это не «впаривание», а обучение (туториалы, блоги). А главный навык фаундера — не писать чистый код, а быстро убивать нерабочие идеи, пока они не сожрали годы вашей жизни. Влюбитесь в проблему, а не в свое изящное решение.
Вышел ультимативный гайд по Claude Code
Пока мы спорили, заменит ли ИИ программистов, кто-то взял и записал инструкцию, как это сделать прямо сейчас. В сети завирусился подробный туториал по Claude Code — CLI-инструменту от Anthropic, который превращает написание кода в диалог с терминалом.
В чем соль? Автор видео за 30 минут укладывает то, на что у джунов уходят недели. Это не просто «напиши мне функцию», а полноценный цикл разработки (SDLC) на стероидах:
Планирование и архитектура (ИИ сам декомпозирует задачу).
Настройка окружения без боли и бесконечного гугления ошибок конфигов.
Развертывание и деплой готового продукта.
Зачем это смотреть? Даже если вы скептик и считаете, что «настоящий код пишут руками», видео стоит глянуть ради понимания Agentic Workflow. Это наглядная демонстрация того, как смещается фокус с набора символов на управление процессом.
И что теперь? Для инди-хакеров и стартаперов это, по сути, кнопка «Сделать хорошо». Для сеньоров — повод задуматься: скоро нашим основным скиллом станет не знание синтаксиса, а умение грамотно ставить задачи агентам, чтобы они не наговнокодили в продакшн.
https://www.youtube.com/watch?v=aQvpqlSiUIQ
Пока мы спорили, заменит ли ИИ программистов, кто-то взял и записал инструкцию, как это сделать прямо сейчас. В сети завирусился подробный туториал по Claude Code — CLI-инструменту от Anthropic, который превращает написание кода в диалог с терминалом.
В чем соль? Автор видео за 30 минут укладывает то, на что у джунов уходят недели. Это не просто «напиши мне функцию», а полноценный цикл разработки (SDLC) на стероидах:
Планирование и архитектура (ИИ сам декомпозирует задачу).
Настройка окружения без боли и бесконечного гугления ошибок конфигов.
Развертывание и деплой готового продукта.
Зачем это смотреть? Даже если вы скептик и считаете, что «настоящий код пишут руками», видео стоит глянуть ради понимания Agentic Workflow. Это наглядная демонстрация того, как смещается фокус с набора символов на управление процессом.
И что теперь? Для инди-хакеров и стартаперов это, по сути, кнопка «Сделать хорошо». Для сеньоров — повод задуматься: скоро нашим основным скиллом станет не знание синтаксиса, а умение грамотно ставить задачи агентам, чтобы они не наговнокодили в продакшн.
https://www.youtube.com/watch?v=aQvpqlSiUIQ
ИИ собрал рабочий компьютер за неделю и унизил человеческих инженеров
Стартап Quilter провел показательную порку традиционного проектирования электроники. Их ИИ-алгоритм в рамках проекта Speedrun спроектировал сложный двухплатный компьютер, состоящий из 843 компонентов.
Цифры впечатляют: на всё про всё у инженеров ушло 38,5 часов (вместо расчетных 430 часов ручного труда). Результат? Прототип завелся и загрузил Debian Linux с первой попытки. Никаких «синих дымов», перемычек и долгих месяцев отладки.
В чем соль? Самое дерзкое здесь не скорость, а философия обучения. Нейронку намеренно не обучали на чертежах, созданных людьми. В Quilter посчитали, что наши с вами решения полны ошибок, костылей и неэффективных паттернов. ИИ опирался только на физику и логику, игнорируя «человеческое наследие». Получилось что-то вроде AlphaGo, только для текстолита и дорожек.
И что теперь? Похоже, мы стоим на пороге «компиляции железа». Если раньше разводка платы была искусством для седобородых старцев, требующим месяцев итераций, то теперь это превращается в рутину на пару дней. Для индустрии это означает дикое ускорение R&D (Time-to-Market сокращается в 10 раз!), а для инженеров — смену парадигмы. Придется переквалифицироваться из «рисовальщиков дорожек» в архитекторов, которые ставят задачу кремниевому мозгу и проверяют результат.
Стартап Quilter провел показательную порку традиционного проектирования электроники. Их ИИ-алгоритм в рамках проекта Speedrun спроектировал сложный двухплатный компьютер, состоящий из 843 компонентов.
Цифры впечатляют: на всё про всё у инженеров ушло 38,5 часов (вместо расчетных 430 часов ручного труда). Результат? Прототип завелся и загрузил Debian Linux с первой попытки. Никаких «синих дымов», перемычек и долгих месяцев отладки.
В чем соль? Самое дерзкое здесь не скорость, а философия обучения. Нейронку намеренно не обучали на чертежах, созданных людьми. В Quilter посчитали, что наши с вами решения полны ошибок, костылей и неэффективных паттернов. ИИ опирался только на физику и логику, игнорируя «человеческое наследие». Получилось что-то вроде AlphaGo, только для текстолита и дорожек.
И что теперь? Похоже, мы стоим на пороге «компиляции железа». Если раньше разводка платы была искусством для седобородых старцев, требующим месяцев итераций, то теперь это превращается в рутину на пару дней. Для индустрии это означает дикое ускорение R&D (Time-to-Market сокращается в 10 раз!), а для инженеров — смену парадигмы. Придется переквалифицироваться из «рисовальщиков дорожек» в архитекторов, которые ставят задачу кремниевому мозгу и проверяют результат.
React в 2026-м: Всё новое — это хорошо забытое старое? 🤔
В сети набирает популярность «дорожная карта» по React с амбициозным заголовком про 2026 год. Автор собрал ультимативный чек-лист для входа в профессию. Спойлер: если вы ждали там революции, нанотехнологий или полной отмены Redux в пользу магии — выдыхайте. Перед нами классический, проверенный боем стек.
https://dev.to/koderkashif/react-cheatsheet-fastest-way-to-become-web-developer-in-2026-1om6
В чем соль? Гайд возвращает нас к базе. Функциональные компоненты — теперь абсолютный стандарт (прощайте, классы 👋), useState и useEffect — главные рабочие лошадки, а для стилизации предлагается старый добрый CSS Modules. Интересно, что в «будущем» всё ещё находится место классическому Redux и createStore, хотя индустрия давно смотрит в сторону Redux Toolkit или атомарных стейт-менеджеров.
Зачем это нужно прямо сейчас? Этот материал — отличная "лакмусовая бумажка" стабильности экосистемы. Фронтенд, который мы привыкли считать бурлящим котлом изменений, на фундаментальном уровне успокоился.
Для новичков: Это готовый план обучения без лишнего шума.
Для сеньоров: Напоминание, что под капотом модных метафреймворков (вроде Next.js) лежит всё та же логика хуков и контекста.
Что с этим делать? Использовать как шпаргалку перед собеседованиями. Забыли синтаксис useMemo или как правильно "чистить" эффекты в useEffect? Этот список — идеальный "второй пилот". Но помните: к 2026 году знать синтаксис будет мало (его напишет AI), цениться будет умение строить архитектуру, которой в этом списке нет.
В сети набирает популярность «дорожная карта» по React с амбициозным заголовком про 2026 год. Автор собрал ультимативный чек-лист для входа в профессию. Спойлер: если вы ждали там революции, нанотехнологий или полной отмены Redux в пользу магии — выдыхайте. Перед нами классический, проверенный боем стек.
В чем соль? Гайд возвращает нас к базе. Функциональные компоненты — теперь абсолютный стандарт (прощайте, классы 👋), useState и useEffect — главные рабочие лошадки, а для стилизации предлагается старый добрый CSS Modules. Интересно, что в «будущем» всё ещё находится место классическому Redux и createStore, хотя индустрия давно смотрит в сторону Redux Toolkit или атомарных стейт-менеджеров.
Зачем это нужно прямо сейчас? Этот материал — отличная "лакмусовая бумажка" стабильности экосистемы. Фронтенд, который мы привыкли считать бурлящим котлом изменений, на фундаментальном уровне успокоился.
Для новичков: Это готовый план обучения без лишнего шума.
Для сеньоров: Напоминание, что под капотом модных метафреймворков (вроде Next.js) лежит всё та же логика хуков и контекста.
Что с этим делать? Использовать как шпаргалку перед собеседованиями. Забыли синтаксис useMemo или как правильно "чистить" эффекты в useEffect? Этот список — идеальный "второй пилот". Но помните: к 2026 году знать синтаксис будет мало (его напишет AI), цениться будет умение строить архитектуру, которой в этом списке нет.
Зарплаты-2025: Кому достался куш, а кому — «спасибо за лояльность»?
Индустрию продолжает штормить, но свежий Stack Overflow Survey 2025 наконец-то показал, где именно зарыты деньги. Спойлер: просто «знать Java» уже недостаточно, чтобы твой офер вызывал зависть.
💰 В чем соль? Денег стало больше, но очень избирательно. Медианы выросли у 20 ключевых ролей (+5%…+29%), но географический разрыв стал просто неприличным. Engineering Manager в США делает $200k, его коллега в Германии — $118k, а в Индии — $52k. Делаем одни и те же таски в Jira, а уровень жизни отличается в 4 раза.
🚀 Где лежат «легкие» деньги? (Анализ навыков) Если в 2024-м все просто хайповали, то в 2025-м рынок выставил ценники. Вот что добавляет к зарплате +$40k–50k прямо сейчас:
LLM Integration & Prompt Engineering. Это больше не шутка. Сеньор фулстек с навыками промпт-инжиниринга получает $165k, без них — $120k. Разница в одну хорошую машину за умение «договариваться» с Claude и GPT-4.
MLOps — новая элита. Умеешь не просто обучить модель, а засунуть её в продакшн (Kubeflow, MLflow, Docker)? Твой коридор: $140k – $220k. Это самые дорогие руки на рынке.
Python стал «новой нефтью». Рост использования +7% за год. Это больше не просто язык для скриптов, это входной билет в клуб высоких зарплат.
🤔 Ложка дегтя: Кризис доверия Самое смешное: 84% из нас используют AI-тулзы ежедневно, но только 3% (!) им реально доверяют. Мы пишем код с помощью AI, а потом тратим часы, чтобы понять, где именно он нагаллюцинировал баг. Рынок платит не за генерацию кода, а за умение валидировать этот «почти правильный» бред.
И что теперь? Мы наблюдаем инфляцию тайтлов. Быть просто «крепким сеньором» становится финансово скучно. Индустрия готова переплачивать за хайп и умение работать с неопределенностью.
Главный вопрос: Что выберешь ты: качать MLOps и гнаться за перегретым рынком или уйти в глубокий Domain (FinTech/MedTech), где платят за скучную стабильность, а не за знание свежего фреймворка?
Индустрию продолжает штормить, но свежий Stack Overflow Survey 2025 наконец-то показал, где именно зарыты деньги. Спойлер: просто «знать Java» уже недостаточно, чтобы твой офер вызывал зависть.
💰 В чем соль? Денег стало больше, но очень избирательно. Медианы выросли у 20 ключевых ролей (+5%…+29%), но географический разрыв стал просто неприличным. Engineering Manager в США делает $200k, его коллега в Германии — $118k, а в Индии — $52k. Делаем одни и те же таски в Jira, а уровень жизни отличается в 4 раза.
🚀 Где лежат «легкие» деньги? (Анализ навыков) Если в 2024-м все просто хайповали, то в 2025-м рынок выставил ценники. Вот что добавляет к зарплате +$40k–50k прямо сейчас:
LLM Integration & Prompt Engineering. Это больше не шутка. Сеньор фулстек с навыками промпт-инжиниринга получает $165k, без них — $120k. Разница в одну хорошую машину за умение «договариваться» с Claude и GPT-4.
MLOps — новая элита. Умеешь не просто обучить модель, а засунуть её в продакшн (Kubeflow, MLflow, Docker)? Твой коридор: $140k – $220k. Это самые дорогие руки на рынке.
Python стал «новой нефтью». Рост использования +7% за год. Это больше не просто язык для скриптов, это входной билет в клуб высоких зарплат.
🤔 Ложка дегтя: Кризис доверия Самое смешное: 84% из нас используют AI-тулзы ежедневно, но только 3% (!) им реально доверяют. Мы пишем код с помощью AI, а потом тратим часы, чтобы понять, где именно он нагаллюцинировал баг. Рынок платит не за генерацию кода, а за умение валидировать этот «почти правильный» бред.
И что теперь? Мы наблюдаем инфляцию тайтлов. Быть просто «крепким сеньором» становится финансово скучно. Индустрия готова переплачивать за хайп и умение работать с неопределенностью.
Главный вопрос: Что выберешь ты: качать MLOps и гнаться за перегретым рынком или уйти в глубокий Domain (FinTech/MedTech), где платят за скучную стабильность, а не за знание свежего фреймворка?
Итоги 2025: Год, когда всех уволили, но работать некому
Если в словаре 2025 года искать слово «Шизофрения», там будет стоять редирект на «Кадровую политику Big Tech». Рынок окончательно поляризовался: компании массово сбрасывают балласт, чтобы на эти же деньги искать «единорогов», способных в одиночку заменить целый департамент.
📉 Сухие цифры (за которыми — живая боль): Статистика пугает размахом, но еще больше — расхождением данных:
Layoffs.fyi: 122,549 уволенных айтишников за год.
TrueUp: 209,838 пострадавших (включая «тихие» сокращения).
В чем соль? Менеджмент называет это «перекалибровкой под AI». На практике это выглядит так: увольняем 50 джунов и 10 мидлов, покупаем корпоративную подписку на Copilot, а оставшимся двум сеньорам говорим: «Ну, вы же теперь супер-продуктивные, вот вам роадмап ушедшей команды».
Кто платит по счетам?
Джуны: Вход в профессию замурован. 66% компаний в 2025 году официально сократили найм новичков, ссылаясь на AI.
Сеньоры: Попали в ловушку «AI-эффективности». Исследования 2025 года показывают смешной и страшный факт: 67% разработчиков теперь тратят больше времени на отладку кода, сгенерированного нейросетями, чем писали бы его сами. Но KPI уже выставлены с учетом «магии».
И что теперь? Вакансия 2025 года звучит как список требований к полубогу: «Знание MLOps, умение поднять архитектуру с нуля, готовность к овертаймам и зарплата... ну, мы обсудим». Рынок перегрет требованиями к качеству людей, при этом количественно он сжимается.
Главный вопрос: Мы сейчас наблюдаем реальный рост эффективности за счет технологий или просто глобальный эксперимент «как сильно можно выжать лимон, пока он не лопнет»? И не станет ли 2026 годом массового выгорания тех самых «выживших» сеньоров?
Если в словаре 2025 года искать слово «Шизофрения», там будет стоять редирект на «Кадровую политику Big Tech». Рынок окончательно поляризовался: компании массово сбрасывают балласт, чтобы на эти же деньги искать «единорогов», способных в одиночку заменить целый департамент.
📉 Сухие цифры (за которыми — живая боль): Статистика пугает размахом, но еще больше — расхождением данных:
Layoffs.fyi: 122,549 уволенных айтишников за год.
TrueUp: 209,838 пострадавших (включая «тихие» сокращения).
В чем соль? Менеджмент называет это «перекалибровкой под AI». На практике это выглядит так: увольняем 50 джунов и 10 мидлов, покупаем корпоративную подписку на Copilot, а оставшимся двум сеньорам говорим: «Ну, вы же теперь супер-продуктивные, вот вам роадмап ушедшей команды».
Кто платит по счетам?
Джуны: Вход в профессию замурован. 66% компаний в 2025 году официально сократили найм новичков, ссылаясь на AI.
Сеньоры: Попали в ловушку «AI-эффективности». Исследования 2025 года показывают смешной и страшный факт: 67% разработчиков теперь тратят больше времени на отладку кода, сгенерированного нейросетями, чем писали бы его сами. Но KPI уже выставлены с учетом «магии».
И что теперь? Вакансия 2025 года звучит как список требований к полубогу: «Знание MLOps, умение поднять архитектуру с нуля, готовность к овертаймам и зарплата... ну, мы обсудим». Рынок перегрет требованиями к качеству людей, при этом количественно он сжимается.
Главный вопрос: Мы сейчас наблюдаем реальный рост эффективности за счет технологий или просто глобальный эксперимент «как сильно можно выжать лимон, пока он не лопнет»? И не станет ли 2026 годом массового выгорания тех самых «выживших» сеньоров?
IT-гиганты в отчаянии требуют военный уран!
В чем соль? Энергетический кризис AI выходит на новый уровень абсурда! 📉 Bloomberg сообщает, что ядерщики предложили радикальный план: вытащить реакторы из атомных подлодок и авианосцев ВМС США и запитать ими гражданские дата-центры. ⚓️🔋
Зачем это нужно? Обычные электросети уже «захлебываются» от аппетитов условных GPT-6, а хайповые «малые модульные реакторы» (SMR) — это все еще красивые картинки из будущего. ⏳ Военные же технологии проверены годами. Это как поставить двигатель от истребителя к себе в гараж, потому что майнинговая ферма постоянно выбивает пробки во всем районе. 🚀🔌
И что теперь? Звучит как начало сюжета Fallout, но есть жирный нюанс. ☢️ Военные реакторы работают на высокообогащенном уране (оружейного качества). Превращать каждый ЦОД в ядерный форт с охраной уровня Пентагона? 👮♂️🚫
Скорее всего, регуляторы покрутят пальцем у виска. Но сам факт пугает: Big Tech находится в такой панике от дефицита энергии, что готов милитаризировать свои серверные. Если раньше мы боялись, что AI захватит ядерную кнопку, то теперь AI сам становится этой кнопкой. 🤖💥
В чем соль? Энергетический кризис AI выходит на новый уровень абсурда! 📉 Bloomberg сообщает, что ядерщики предложили радикальный план: вытащить реакторы из атомных подлодок и авианосцев ВМС США и запитать ими гражданские дата-центры. ⚓️🔋
Зачем это нужно? Обычные электросети уже «захлебываются» от аппетитов условных GPT-6, а хайповые «малые модульные реакторы» (SMR) — это все еще красивые картинки из будущего. ⏳ Военные же технологии проверены годами. Это как поставить двигатель от истребителя к себе в гараж, потому что майнинговая ферма постоянно выбивает пробки во всем районе. 🚀🔌
И что теперь? Звучит как начало сюжета Fallout, но есть жирный нюанс. ☢️ Военные реакторы работают на высокообогащенном уране (оружейного качества). Превращать каждый ЦОД в ядерный форт с охраной уровня Пентагона? 👮♂️🚫
Скорее всего, регуляторы покрутят пальцем у виска. Но сам факт пугает: Big Tech находится в такой панике от дефицита энергии, что готов милитаризировать свои серверные. Если раньше мы боялись, что AI захватит ядерную кнопку, то теперь AI сам становится этой кнопкой. 🤖💥