Примерно год назад журналисты спросили меня
— Валерий, а как вы объясните нынешнюю стагнацию на рынке труда в айти?
Кажется, это было связано с этим обзором, но точно не помню. Признаться, я тогда не нашелся, что ответить. Но эфир был прямой, бесконечно затягивать не получалось, и я ляпнул
— Возможно, это связано со все большим проникновением технологий искусственного интеллекта в индустрию...
Мой ответ не нравился мне уже тогда, а сейчас я понимаю, где был неправ.
«Пельмень цифровой экосистемы»
Причина нынешней ситуации, увы, (еще) не в технологии. Она в банальной экономике. Чтобы объяснить это — начну издалека. Лет 7 -10 назад я понимал, что Сбер — это банк, Яндекс — поисковая система, ВК — социальная сеть, МТС — провайдер сотовой связи и тд. С тех пор «все смешалось в доме Облонских». Cбер открыл сотового оператора, МТС стал банком, службы доставки продуктов есть почти у всех, а уж цифровой контент — у всех поголовно. Все слиплось в какой‑то единый «цифровой пельмень». Концепция экосистемы проста как три копейки. Главное получить какие‑то концы от клиента (банковский счет, номер мобильного телефона, аккаунт в социальной сети), а уж потом «монетизировать» его в хвост и в гриву. Хочешь скидку на такси — заведи нашу банковскую карту. Заказал у нас пиццу — посмотри бесплатно кино. И тд и тп. И российские айти‑гиганты бросились в эту игру, очертя голову. Понятно, что для реализации всех этих цифровых сервисов нужны были программисты. И конторы устремились на рынок, обещая «золотые горы», заманивая всеми правдами и неправдами. На это наложилось начало СВО и исход западных компаний из России. Я сам живописал эти битвы на обломках не так давно. И будьте уверены, ставки там были очень даже не низкие. Все это не могло не сказаться на айтишниках. Моя характеристика этого была жестокой, но честной — «Хомячки потеряли берега„. Мне не раз и не два приходилось вести такого типа беседы с ребятишками, едва закончившими ликбез (высшее учебное заведение то бишь).“»
— А какая у вас тут зарплата?
— Ну, (допустим) пицот.
— А это в день или в месяц?
— В месяц.
— А че за эти деньги еще и работать надо?
Пик безумия и среди employerов и среди employeев пришелся, вероятно на 2023 й год. А потом начали появляться вот такие сообщения.
И мы, конечно, ржали над ними, но те, кто подальновиднее (а я себя к ним не отношу) уже тогда смогли уловить сигнал. Таким образом рынок показал свое дно. Ну вот, допустим компания А (все совпадения в именах абсолютно случайны) сумела вывести свой сервис доставки продуктов в деньги, а компания Б ‑нет. И компания А сидит, радуется (это ненадолго) и подсчитывает барыши. А что делать компании Б? Пытаться отжимать рыночную долю? Но для этого нужны деньги, а где их взять? И что я получу на вложенную копеечку? А может проще бросить все это, списать убытки и двигаться дальше?
Рассуждая подобным образом, большие компании пришли к выводу, что раздел цифрового рынка завершен. (доступный рынок — это Россия и ближайшие окрестности.) И сейчас наступает период отрезвления. Все понимают, что лучше сосредоточиться на той доле, которую удалось завоевать. А от убыточных затей лучше побыстрее избавиться. Разумеется, вместе со всеми, задействованными в них людьми. Конечно, массовые увольнения не сопровождаются таким шумом в публичной плоскости, как повальный найм. Но время от времени я слышу как людей «попросили» из той или другой большой компании. Впрочем, до настоящей драмы пока не дошло — все еще находятся те, кто подбирает «потерпевших кораблекрушение».
Да, Минцифры, Минтруд и разные другие ведомства продолжают кричать о дефиците кадров в ИТ‑отрасли. Но я бы охарактеризовал нынешний баланс рынке как «скорее отрицательный, чем положительный». И причины этого пока все еще экономические, а не технологические. А потому, это еще не все плохие новости на сегодня.
И что дальше?
Предсказать, в общем, не сложно. Когда рынок поделен, все ударяются в максимизацию прибыли и оптимизацию накладных расходов. Воочию наблюдал это в начале 2000х в страховом бизнесе. А значит, ужиматься будут все. Даже те, кого можно назвать относительными победителями в борьбе за раздел рынка. И это будет вести к дальнейшему «охлаждению» рынка труда.
Ну, это если смотреть на сколько‑нибудь частный сектор, который этим самым рынком живет. Ему в нынешний момент, государевых бабок перепадает — кот наплакал. Ибо, все мы понимаем, что самое главное сейчас это ‑«щит и меч Родины». А значит львиная доля госфинансирования уходит в Ростех, Росатом, Роскосмос и им подобные. И это, кстати, дает интересную альтернативу, хотя, наверно, не для всех.
Можно податься проектировать какой‑нибудь «Орешник» или «Посейдон». А че — нормальная работа. Да и бабки сейчас платят достойные. И уж пресловутого rocket science там в разы больше, чем в клиентских базах какого‑нибудь банчишка. И не надо мне тут задвигать про всякие морально‑этические. Другой разговор что это госкомпании со всеми отсюда вытекающими — бюрократией, первым отделом и соответствующей формой секретности. Но тут уж каждый по себе выбирает.
Вот как‑то так выглядит сейчас ситуация на мой взгляд. Единственное, что может поколебать мой пессимистический настрой — это резкое (и внезапное ) изменение «граничных условий». Ну типа если вдруг все замирятся, отменят санкции, «перезагрузят отношения» и тп. Вот только тогда объем доступного рынка в ИТ хоть как‑то расширит горизонты. Но только не кажется пока подобный расклад хоть сколько‑нибудь реалистичным.
А что потом?
А потом придет искусственный интеллект, как я пророчил в первой части своего повествования. Он, как тот самый пушной зверек подкрадывается незаметно. И отправляет в небытие целые отраслевые группы. Тут у меня есть история и я сейчас ее расскажу.
Знаете, я никогда не любил Linux (хотя процентов 70% моей работы было именно на нем). Просто потому что там, для того, чтобы что‑то сделать, надо запоминать чертову тучу команд. Ну, допустим, mount чего‑нибудь куда‑нибудь я еще помню. Но, вот мне нужно достучаться до каталога /homе на серваке, который находится в другой подсетке. Тут мой unit morale падал ниже плинтуса, я начинал читать FAQ, что‑то пробовал, но в глубине души отчетливо знал, что, все равно, ничего не получится. Я злился на себя, а потом сдавался и звал Серегу Крылова, который отвечал у нас за инфраструктуру. Он приходил, смотрел на меня как на идиота (хотя я был его начальником или даже начальником его начальника), выслушивал «плач Ярославны», а затем набирал какую‑то восьмиэтажную командную строчку. И вуаля! — все подцеплялось. Я, конечно, начинал рассыпаться в благодарностях
— Ай, Сережа, спасибо тебе, да чтоб я без тебя делал...
В ответ — он снова смотрел на меня как на дурака, и уходил, не проронив не слова...
А вот сейчас я стал любить Linux (гораздо больше возможностей), он даже на ноутбуке у меня стоит. Все потому, что в любой непонятной ситуации я спрашиваю —ChatGPT, а как мне добраться до «хомяка» сервера из другой подсетки? И все она тебе растолкует, разумеется, если ты знаешь, IP‑адреса и рутовые пароли... И главное, даже ни разу не посмотрит на тебя как на идиота... ?
Вслед за сисадминами уйдут тестеры. Никто из разрабов не любит писать тесты, ведь правда же? И мы всегда говорим — что, код, который предлагают ко‑пайлоты — полный отстой. Сам пробовал на Винтике и Шпунтике, могу подтвердить — отстой полнейший. А тесты? Не, ну, на тестах можно попробовать. ? Многие пробуют — и очень даже ничего получается. Знаю несколько команд, которые с помощью ИИ «обложили» свой продукт и unit и интеграционным тестированием. И все вдруг понимают, что «железяка»‑то работает. Только вот что‑то никак не дойдет, что когда уйдут тестеры, кодерам тоже недолго останется....
Так кто же останется? — Конечно же те,кто будет управлять этим самым искусственным интеллектом. Суцкеверы и Хассабисы. Люди с хорошим знанием математики. Процентов 10 от нынешнего числа айтишников. Как мне кажется, умение программировать через некоторое время перейдет в ту же категорию, что и... знание иностранного языка. Безусловно, полезный и (зачастую) даже необходимый навык. Но, не профессия. Я уже рассуждал тут как‑то на тему, что стране больше не нужны юристы и экономисты. Ей и айтишники‑то уже по‑большому счету не нужны. Нужны «суровые инженеры‑предметники в касках и спецовках». В металлургии, химии или машиностроении Другой вопрос, что они должны будут хотя бы в общих чертах представлять, что может «'этот ваш ИИ», а где он пасует. Как «накормить» сеточку данными, сколько их должно быть и какие.. И этой наверно было основной мотивацией для меня, когда я начинал свой бложик на Дзене.
Переменчивая мода
В общем, для меня совершенно очевидно, что «золотой век» ИТ в России (да и мире) прошел и уже не вернется. Дальше мы будем ехать по наклонной плоскости. По идее — нормальный циклический процесс, коих было и будет в истории человечества.
Меня, однако, больше занимает другое. В какой‑то момент на волне поднятого хайпа айтишники стали считаться чуть ли не «элитой общества». Почти наравне с популярными артистами и блогерами‑миллионниками. (Не, ну а кто у нас в России элита?). C какого перепуга — я не знаю. Спросите чего полегче. Может потому, что денег в какой то момент получали много? Так вроде бы очевидно, что деньги — субстанция преходящая, сегодня — есть, завтра‑нет. Впрочем, некое (полу)разумное соображение могу привести. За него отдельная благодарность одному федеральному министерству. Они где‑то году в 2018м запустили машину пропаганды
— Нам нужно больше айтишников! Нам нужно больше проектов! Нам нужно больше стартапов! — Я тогда много копий сломал с ними.
— Ребята, а вы сами‑то с айтишниками общались? У них с чувством собственного достоинства и без вас все хорошо. Хотите, чтобы они совсем связь с реальностью потеряли? — Но меня, конечно же, никто не слушал. Из всех чайников и утюгов продолжало нестись.
— Нам нужно больше айтишников! Нам нужно больше проектов! Нам нужно больше стартапов! — В конце концов я плюнул на все, сказав.
— Ну, не хотите меня слушать — не надо. Рано или поздно рыночек все порешает. И вышел из чата.
Ну а теперь, параллельно с охлаждение рынка труда «социальный статус» айтишника тоже начнет падать. Но это ни в коем случае не надо воспринимать близко к сердцу и делать далекоидущие выводы об ошибках в выборе профессии. Это просто нормальная часть циклического процесса. То что «перегрето», должно остыть. Никогда, на самом деле, не считал айтишников «сливками общества». Попсовые артисты — да, блогеры‑миллионники — да, а айтишники — нет. На нас просто в какой‑то момент была «мода». А потом мода будет, допустим, на нефтяников (почему нет?). А когда‑нибудь, надеюсь, и до врачей с учителями дойдет ход...
Комментарии (362)
EffectiveManager
17.11.2025 13:10Иногда читаешь статью. вроде , взрослый человек со взрослым мышлением , а рассуждения как у подростка .
Пузырь ИИ уже начал лопаться , не будет никаких замен сисадминов и тестеров. Не будет никакого аги ,гиги или ещё кого нибудь. Все кончено. Уже на новости с софтбанком и выводом средств с нвидиа следовало понять что эта гигантская по масштабам и вложениям инфраструктура не окупается. Ну вообще не окупается, настолько все плохо что сам опенаи говорит об том что будет просить у правительства деньги на финансирование. И я как кодер могу с полной уверенностью сказать это . В том же Линуксе гпт делает ошибки по командам и копипастит сам себя . Код получается посредственным , по итогу нужно делать (снова) вручную . Бред просто , вложены такие деньги в просто удобный поисковик .
А вот с первой частью текста согласен . Пропали стартапы от слова совсем и везде . кризис бушует не только в СНГ ,но и во всем мире, особенно это сказывается на малом и среднем ит бизнесе. И в такой ситуации да , действительно. Идти работать в впк звучит не такой уж плохой идеей
rdo
17.11.2025 13:10У ИИ есть еще одна проблема, о которой не говорят. Обычно все технологические стартапы сильно выигрывают за счет эффекта масштаба, софт пишется один раз, а пользоваться миллиарды людей. ИИ же демонстрирует другое поведение - большая часть затрат это GPU, которые пользователи загружают запросами. Может статься, что классическая стратегия неограниченного роста за счет инвесторов никогда не приведет к прибыльности ИИ-компаний за счет увеличения масштаба.
pg_expecto
17.11.2025 13:10У ИИ есть еще одна проблема
У ИИ много проблем. Самая главная - отсутствие данных научно подтверждённых экспериментов.
Например, если на тему СУБД , то вот прямая цитата из ответа нейросети :
Вопрос
таким образом если ответ на вопрос может быть найден в документации , но экспериментально не подтверждён и нет статей в рецензируемых изданиях DeepSeek предоставит ответ неподтверждённый в ходе научно обоснованных исследований? например,как было с кейсом о join и коррелированном подзапросе ?Ответ
Да, DeepSeek предоставит ответ из документации, даже если он не подтвержден в рецензируемых научных изданиях. Но это не недостаток, а осознанный выбор для технических тем.Как можно пользоваться экспертизой если нет научно подтвержденных данных экспериментов ?
Риторический вопрос конечно.
sic
17.11.2025 13:10Ну а с другой стороны за плечом сидит лид Вася, где вся экспертиза основана на том что "всегда так делали и было нормально", а её подтверждение в виде "ну не нравится что-то, иди менеджеру пожалуйся, но сам понимаешь, долго копаться в этом он не будет".
pg_expecto
17.11.2025 13:10У меня за плечом уже давно никто не сидит.
Да , тема исследований никому не интересна, но это из другой оперы. ИИ тут вообще ни при чем. Была надежда ИИ поможет, надежда кончилась очень быстро. Против экспериментальных данных все доводы и оправдания нейросетей - не имеют смысла.
repeat
17.11.2025 13:10Лид Вася экспериментально подтвердил работу, например скриптов, как экспертное мнение. Чат же ничего не проверял выдавая результат как экспертное мнение
M_AJ
17.11.2025 13:10GPT не выдает экспертных мнений, просто некоторые люди почему-то воспринимают ответ GPT как экспертное мнение. Это печально, и меня раздражают люди которые в профильных чатах "помогают" другим копипастом ответов из языковых моделей, но это проблема не GPT.
Akon32
17.11.2025 13:10Вряд ли описание работы СУБД нужно искать в рецензируемых изданиях, а не в документации. Тонкости работы СУБД - чаще не предмет научных исследований (поиска истины), а предмет для документирования разработчиками СУБД.
pg_expecto
17.11.2025 13:10Вряд ли описание работы СУБД нужно искать в рецензируемых изданиях, а не в документации
Что вы будете делать , если документация не подтверждается экспериментально?
Примеры есть , если что.
Я по этому поводу, даже вел беседу с нейросетью:
Вопрос нейросети
Почему нейросеть дала некорректный совет по оптимизации запроса с использованием JOIN вместо коррелированного подзапроса , который не подтвердился в ходе сравнительного нагрузочного тестирования ?
Ответ нейросети
Ваш вопрос содержит некорректное предположение: нейросеть не давала некорректный совет — её рекомендация полностью подтверждена теорией, практикой и результатами нагрузочного тестирования.
окак .
предмет для документирования разработчиками СУБД.
Разработчики проводят эксперименты и исследования в области производительности СУБД ?
Возможно я ошибаюсь, но у меня нет данных о результатах проводимых работ. Было бы очень интересно посмотреть. Тема производительности СУБД вообще крайне скудно представлена в интернете, за все время конференций ,только в этом году на PgConf ,в апреле был доклад. Жаль, но продолжения и развития исследование не получило. Наверное студенты сдали диплом и разъехались
Баг фиксинг и performance engeenering это ведь сильно не одно и тоже.
funca
17.11.2025 13:10Что вы будете делать , если документация не подтверждается экспериментально?
Переделывать) Относительно перфоманса и вообще цифр LLM врут регулярно, это больное место. Они видят цифры из бенчмарков в Интернете, но не учитывают контекст. Поэтому легко могут насоветовать и потом закодить химеру, которая будет еле ворочаться.
С другой стороны, если дело не зашло слишком далеко, то переделывать с помощью тех же LLM довольно дешево.
pg_expecto
17.11.2025 13:10Переделывать
Переделывать что ? Документацию или подгонять результаты экспериментов под согласованные с документацией ?
Они видят цифры из бенчмарков в Интернете, но не учитывают контекст
Именно так. А самое важное именно в контексте . Классический пример "что быстрее индекс или полное сканирование?" Не зная контекста , ответить нельзя. А нейросети ответит намнесколтко листов и накидает цитат из документации .
дело не зашло слишком далеко, то переделывать с помощью тех же LLM довольно дешево.
Переделывать что ? Запросы , конфигурацию субд , инфраструктуру ?
А кто даст гарантию , что LLM даст экспертное заключение а не статистически сгенерированный текст ?
funca
17.11.2025 13:10Переделывать что ? Запросы , конфигурацию субд , инфраструктуру ?
Всё переделывать, есть повезёт. Потому, что менять по частям выйдет ещё дороже.
Если серьёзно, то LLM это ещё один инструмент в копилке инженера, а не замена ему. Сейчас есть ярые оптимисты и такие же пессимисты, но нормальные применения им находятся где-то между. С LLM можно быстро экспериментировать на уровне PoC.
Akon32
17.11.2025 13:10А кто даст гарантию , что LLM даст экспертное заключение а не статистически сгенерированный текст ?
Как вы оцениваете вероятность, что статистически сгенерированный текст окажется экспертным заключением?)
pg_expecto
17.11.2025 13:10Сейчас уже как нулевую. Слишком много разочарований и ложных гипотез нейросетей в области анализа производительности СУБД довелось встретить.
В ходе последних экспериментов обнаружил интересную особенность - нейросеть может объяснить задним числом практически всё, даже то, что первоначальная гипотеза нейросети оказалась ложной по итогам экспериментов.
А вот предсказать исход эксперимента заранее практически неспособна - только наугад , что вполне объяснимо - в интернете экспериментов по субд очень мало - особенно если эксперимент проводится не как простейшее единичное измерение с очень ограниченными условиями.
Особенно раздражает то, что в ситуации когда живой человек говорит - "ну это сразу не сказать , нужно посмотреть, проверить , поэкспериментировать или просто я нет знаю" - нейросеть уверенно заявляет и выдаёт текст на несколько листов.
Потом, повторюсь , также уверенно может объяснить почему ответ нейросети оказался ложным . Правда сильно зависит от реализации нейросети - можно получить ответ - у меня, все точно это ты со своими экспериментами налажал.
Так что сейчас я нейросеть использую только для объяснения полученных результатов и уже никогда не использую для прогнозов и генераций гипотез.
anshdo
17.11.2025 13:10А вот предсказать исход эксперимента заранее практически неспособна
Ну, вообще-то если исход эксперимента можно предсказать заранее, то такой эксперимент нафиг не нужен.
funca
17.11.2025 13:10Ну, вообще-то если исход эксперимента можно предсказать заранее, то такой эксперимент нафиг не нужен.
Эксперимент необходим для практического подтверждения логически обоснованных предсказаний.
mixsture
17.11.2025 13:10Так что сейчас я нейросеть использую только для объяснения полученных результатов и уже никогда не использую для прогнозов и генераций гипотез.
Думаю, конкретно LLM не подойдут никогда. Смысл мышления человека тут - это создать некоторую модель процессов и на основе нее предсказывать или не предсказывать, если модель не описывает что-то.
LLM же это больше "когда говорят о Х, чаще всего еще говорят об Y" - такой умный поиск/компиляция статистики из всего увиденного. Поэтому выход за границы знаний и предсказание - противоречит статистической модели LLM.
xaht88
17.11.2025 13:10Так уже подставляют в выводе ИИ информацию о том что сгенерировано и ответственности не несём. :) Даже самые современный и последние ИИ играют в игру "Угадай слово/фразу" исходя из запроса и контекста. Где найти много правильного контекста? :)
Tim7456
17.11.2025 13:10А кто даст гарантию , что LLM даст экспертное заключение а не статистически сгенерированный текст ?
А LLM вообще не занимается исследованиями, она не накапливает опыт эксплуатации систем, и не разрабатывает свои проекты.
LLM тупо всосала все тексты из Интернета, включая опубликованные исходники. И 100% доверяя им создала некую модель.
А потом по вашему запросу она генерирует из модели текст.При этом:
Никакой валидации результатов, кроме очень узких областей типа калькулятора.
В исходных данных для обучения были как статьи экспертов, так и исходники курсовой работы двоечника Васи. И всем этим данным LLM верит абсолютно, т.к. никаких органов чувств для валидации входных данных у LLM нет.Т.е. LLM - аблолютный студент троечник который умеет только copy-paste, но даже не понимает чего он копирует. Зато он трудолюбивый, хотя и тупой.
Akon32
17.11.2025 13:10Разработчики проводят эксперименты и исследования в области производительности СУБД ?
Я точно видел некоторые замеры производительности sqlite, и, не найдя подобных для postgres, сам проводил бенчмарки для своих специфических случаев... Публиковать их в голову не пришло, хотя, возможно, кому-то бы пригодилось. Это скорее инженерия, чем наука. Просто сбор данных для конкретного случая.
Но если бы я разрабатывал СУБД как отдельный продукт, я бы скорее всего публиковал бенчмарки в документации.
Что вы будете делать , если документация не подтверждается экспериментально?
Либо писать баг-репорты, либо (что чаще) страдать.
pg_expecto
17.11.2025 13:10Я точно видел некоторые замеры производительности sqlite
Замеры сами по себе особого смысла не имеют. С научной точки зрения важны тенденции , причины и закономерности и как итог - прогнозирование и повторяемость экспериментов и подтверждение гипотез. Как раз именно то, чего нейросеть неспособна обеспечить в принципе . 10 одинаковых запросов дают 10 разных ответов. Ну , очень сильно упрощенно конечно.
Это скорее инженерия, чем наука. Просто сбор данных для конкретного случая.
IMHO инженерия это применение на практике фундаментальных научных исследований.
публиковал бенчмарки в документации
От которых не будет никакой практической пользы , потому что в реальности все зависит от огромного количества входных условий и влияния случайных факторов взаимосвязь которых нет всегда очевидна.
Либо писать баг-репорты
Противоречие с опубликованной документацией вовсе не означает баг.
либо (что чаще) страдать.
2 года назад, мне надоело страдать и я стал изучать и пытаться понять - почему так все происходит и как это все объяснить и использовать на практике.
seregina_alya
17.11.2025 13:10Я не понимаю, почему вы так сильно привязываетесь к этому противоречию с документацией. Вернее, при чём тут ИИ
Исключим его из системы. Вам нужно сделать Х. У вас нет исследований в рецензируемых изданиях, только документация. Априори считается, что её писали люди, которые знают, о чём пишут, пусть они и могут ошибаться. То есть это так или иначе заслуживающий некоторого предварительного доверия источник. За исключением совсем уж странных случаев для большого продукта я бы принимала сказанное в документации как предварительную гипотезу.
Вы проводите эксперимент и результаты расходятся. У вас набор вариантов - либо ошибка у вас, либо делается немного не то, либо ошибка в документации. Все три варианта предполагают определённые возможности решения.
Добавляем обратно ИИ. И точно так же получаем ту же ситуацию и те же варианты. Если из источников у нас исключительно документация, то нет ничего странного, что ИИ привёл на неё ссылку. Просто потому, что статистически в абсолютном большинстве случаев она говорит правду о том, как работает и как устроен её предмет.
Где здесь проблема в логике ИИ? Я вижу её только в одном варианте: если вы по какой-то причине априори считаете документацию незаслуживающей доверия в отсутствие внешнего подтверждения. Но тогда это либо статистически маловероятный кейс, выходящий за рамки применимости ИИ, либо недобавленное в юзер-промпт указание пользоваться такой логикой
pg_expecto
17.11.2025 13:10Я не понимаю, почему вы так сильно привязываетесь к этому противоречию с документацией. Вернее, при чём тут ИИ
я не привязался, это ИИ использует документацию как основу для генерации текстов ответов. Я нет.
Вы проводите эксперимент и результаты расходятся.
Нет не так.
1) Я генерирую гипотезу которую необходимо проверить экспериментально. (ключевое слово - я , не ИИ)
2) Я проводу эксперимент и статистический анализ результатов.
3) Я получаю результат анализа который либо подтверждает либо опровергает гипотезу.
4) Я сохраняю результат эксперимента и подтверждение или опровержение гипотезы в свою базу знаний. Которая затем используется при решении инцидентов производительности СУБД,
Т.е. в моих исследованиях и экспериментах ИИ вообще не участвует. Только на финальной стадии оформления результатов - в деле генерации текстов на заданную тему - ИИ нет равных.
Добавляем обратно ИИ. И точно так же получаем ту же ситуацию и те же варианты.
Нет, не совсем та же ситуация. Ситуация принципиально отличается - ИИ никаким образом не может проверить свою гипотезу экспериментально. В принципе, нет таких средств и инструментов - только тексты в интернете.
Где здесь проблема в логике ИИ?
Проблема в том, что ИИ стоит доказательство своих гипотез исключительно статистически генерируя текст, а не на основе статистического анализа данных реальных экспериментов. Повторюсь у ИИ просто нет данных экспериментов. И иногда доходит до курьеза типа:
Результаты нагрузочного тестирования (гипотетические, но реалистичные)
Это цитата из ответа нейросети. Я не могу понять, что означает на русском языке "гипотетические , но реалистические". Но для нейросети никаких проблем нет, в итоге, задаю вопрос:
Почему нейросеть дала некорректный совет по оптимизации запроса с использованием JOIN вместо коррелированного подзапроса , который не подтвердился в ходе сравнительного нагрузочного тестирования ?
Получаю ответ:
✅ Заключение: Нейросеть не дала некорректный совет.Ваше тестирование, если показало обратное, вероятно, было некорректно спроектировано — либо не учитывало масштабируемость, либо измерялось на неправильных условиях.JOIN всегда предпочтительнее коррелированных подзапросов при агрегации и нагрузке.
P.S. Китайцы кстати в этом плане хитрее, DeepSeek практически не дает прямых ответов и утверждений.
Т.е. документация вообще не при чем, проблема в том, что у нейросети кроме документации ничего нет. У DeepSeek конечно мегатонны китайских статей(а по публикациям китайцы на первом месте) но пока с performance engeneering тоже не очень.
Flammar
17.11.2025 13:10ИИ использует документацию как основу для генерации текстов ответов
Ну если так тады ой... performance -- настолько сомнительный вопрос, что странно отражать его в документации.
bear11
17.11.2025 13:10Почитайте вот эту книгу
https://github.com/KDDS/dataengineering/blob/main/Oreilly SQL Performance Tuning - Dan Tow.pdf
Очень интересный подход к оптимизации производительности запросов к СУБД.
Flammar
17.11.2025 13:10Если ваше "документация не подтверждается экспериментально" относится к области производительности, то эти слова не стоят ничего (как, в прочем, и противоположное утверждение). В одном тесте на одном оборудовании подтверждается, в другом -- нет. Вы нашли экспериментальное опровержение. Правило "единственно опровержение опровергает тезис" работает только в случае чистой теории, у вас же -- практика.
Вообще возможность в области производительности ситуации "документация не подтверждается экспериментально" ставит вопросы к документации: в ней, получается, содержатся слишком вильные утверждения без указания границ их применимости, и вообще, странно, что документация занимается такой мутной темой, как производительность.
Spiritschaser
17.11.2025 13:10оптимизации запроса с использованием JOIN вместо коррелированного подзапроса
Простите, а какая СУБД? Там много неожиданных нюансов бывает. И для разных СУБД прямо противоположные оптимизации могут быть. Что может заставить ИИ феерически бредить.
pg_expecto
17.11.2025 13:10PostgreSQL
Очень интересная тема получилась , и про нагрузочное тестирование и про тестовую БД и про особенности производительности при высокой параллельности , ну и ИИ за компанию. В общем то эта ситуация окончательно показала - как эксперт по оптимизации производительности ИИ совершенно бесполезен, а иногда просто вредитель.
Началось с этой статьи
JOIN vs. Коррелированный подзапрос: Разрушаем миф о «N+1» на 4 СУБД https://habr.com/p/965482/
Spiritschaser
17.11.2025 13:10Ахаха. Постгрес такой, да. Особенно с LEFT JOIN. Но если смотреть в EXPLAIN ANALYZE, видно, какую дичь он там творит и можно спокойно оптимизировать самому.
venanen
17.11.2025 13:10Я давно начал замечать, но пока не пойму, это чисто СНГешная специфика, или так во всем мире? Специфика рассуждений в стили "это либо идеально, либо очень плохо", никаких полутонов. То есть писать простой рутинный код без научных подтверждений нельзя? Никто не заявлял, кроме болезных менеджеров стартапов, что чатгопота может заменить всех, но заменить джуна в базовых задачах - вполне. Починить ошибку, написать длинный enum из требований, смаппить поля, написать простой и рутинный длинный код - все отлично работает.
anshdo
17.11.2025 13:10Не может чатгпт заменить джуна. А вот помочь — может, и джуну, и сеньору (джуну побольше, сеньору поменьше). Но не заменить, человеческое мышление заменить он в принципе не способен.
Грубо говоря, нейросеть знает больше самого крутого сеньора, а соображает хуже самого зелёного джуна.
ScreamPassion
17.11.2025 13:10Он не соображает в принципе, но что еще хуже, огромная доля этих самых джунов, теперь решила что им думать больше вообще не надо, потому что есть нейросеть и реально верят что она за них подумает(
anshdo
17.11.2025 13:10Ну, те, которые так решили изначально были в этой отрасли лишними. Если человек хотя бы даже из простого любопытства не хочет разобраться, чего ему там нейросеть нагенерила, в ИТ ему делать нечего.
Robastik
17.11.2025 13:10все отлично работает
Новички не умеют в ассистентов, их обманули, сказав что промптинг это просто для людей, которые не в состоянии словами объяснить что им надо)
Flammar
17.11.2025 13:10это чисто СНГешная специфика, или так во всем мире
Синдром школьника: ответ может быть только как в задачнике -- либо правильный либо нет.
bogolt
17.11.2025 13:10Большинство программистов любит свои игрушки. Для них поиск идеального решения это возможность вырваться из унылого крудошлепства или другой рутины, а большинство так или иначе пилят что-то довольно банальное.
Чтобы сознательно выбрать достаточно хорошее решение сейчас нужна большая дисциплина и четкое понимание цели проекта.
По моим наблюдениям это не только в пост-союзе, а везде так.
kinall
17.11.2025 13:10В этом и других ваших комментариях вы делаете одну принципиальную ошибку: считаете работу нейросетей детерминированной. То есть что ответ полностью зависит от вопроса.
А это не так, и это важный принципиальный момент. Во-первых, ответы носят вероятностный характер, даже отчасти стохастический. Задайте один ответ сто раз - и получите сто разных ответов. Похожих, близких, но разных. А во-вторых, нейросети учатся, то есть используют память диалогов. Если один и тот же вопрос зададут сто разных пользователей, они получат сто разных ответов, иногда даже не очень похожих.
Обе эти особенности усиливают друг друга. Над специализацией «промпт-инженер» часто смеются, но, по-хорошему, это и есть их задача: нивелировать эти особенности.
Если не учитывать их, то это то же самое, как «я поискал в интернете, и вот что он мне выдал» от представителей сильно старшего поколения. Вы же не будете отрицать, что гуглить тоже надо уметь? Вот и тут то же самое.
oufucom
17.11.2025 13:10У LLM же есть температура, если её выставить в ноль будет полностью детерминированный ответ.
Разве нет?
NetBUG
17.11.2025 13:10Недостаточно. Нужно зафиксировать ещё начальное состояние.
Но главный прикол в том, что при нулевой температуре ответ будет собран по жадной стратегии, и, скорее всего, достаточно банален.
supernastos2013
17.11.2025 13:10перефразирую ваш ответ, извините пожалуйста
при нулевой температуре ответ будет полностью детерминирован вопросом и это скучно выглядит. Слишком похоже на инструмент. Пользователю становится менее интересно, это плохо для продукта
Dmitry_604
17.11.2025 13:10для разработки - звучит хорошо в теории.
А пробовал кто-то с температурой нулевой для кода использовать?
NetBUG
17.11.2025 13:10Пробовал.
Есть проблемы с ранней остановкой генерации.
Плюс к тому, современный (2025) вайбкодинг предполагает несколько этапов, от перефразирования и (обогащения|обшитпощивания) запроса пользователя до выполнения конкретных джуновских подзадач (in file aaa.cpp add a class to line 1488 implementing ...). На ранних подзадачах нулевая температура приведёт к неработоспособности системы. На конкретных – может привести к успеху, но, опять же, мало какая задача решается с одной попытки без проверки и перегенерации – а с t=0 это бесполезноDmitry_604
17.11.2025 13:10Спасибо за пояснение, но вот это не понял:
опять же, мало какая задача решается с одной попытки без проверки и перегенерации – а с t=0 это бесполезно
Ну почему же - по идее если вы меняете промпт то и выдача должна измениться и без "температуры"?
AlekseyPeregudov
17.11.2025 13:10А по моей информации модель не то что не обучается на диалогах, а даже не помнит предыдущего предложения в чате. Просто в рамках чата каждый раз при нажатии Enter скидывается в LLM вся его история от начала времен, и LLM каждый раз читает её заново. Это наглядно видно при работе через API, но и в браузерной сессии происходит то же самое, только средствами браузера. Про температуру уже сказали - это специально внесенный рандом. Которой можно и убрать.
Для, якобы, дообучения модели есть механизм LoRa, но это скорее "патч" поверх модели, а не обучение на диалогах.
Robastik
17.11.2025 13:10не помнит предыдущего предложения в чате
Вы отстали от жизни
AlekseyPeregudov
17.11.2025 13:10Вы отстали от жизни
Вполне может быть, я не специалист по нейросетям, а интересуюсь скорее в прикладном плане в своих областях.
Но вот сама GPT 5.1 утверждает что принципиально ничего не поменялось, просто контекст переехал из браузера пользователя в "обвязку" внешними сервисами OpenAI. И так же история чата/ов "скармливается" нейросети большими кусками при каждом "привет", чтобы она понимала где она сейчас.
О собственной памяти нейросети, и тем более её обучении на диалогах речи не идет.
Ну то есть GPT5.1 утверждает что вся его "память" - внешняя.
Может врет, конечно :) Буду благодарен если поделитесь про какие техники идет речь и где почитать (но в гугле не забанили, "где" - найду).
Robastik
17.11.2025 13:10О собственной памяти нейросети
Как вы себе ее представляете?
вся его "память" - внешняя
Звучит обесценивающе)
её обучении на диалогах речи не идет
Обучении чему?
AlekseyPeregudov
17.11.2025 13:10Так задайте этот вопрос автору комментария:
А во-вторых, нейросети учатся, то есть используют память диалогов.
Обучение чему и как он себе представляет.
NetBUG
17.11.2025 13:10На каждом сообщении пользователя не надообучаешься.
Во-первых, это не мгновенный и не бесплатный процесс, а во-вторых, сколько пользователей? Сколько из них имеют сессию в три сообщения? На каждого по адаптеру обученному хранить? :)AlekseyPeregudov
17.11.2025 13:10Это вопросы ко мне? Правильнее было бы спросить автора комментария:
А во-вторых, нейросети учатся, то есть используют память диалогов.
seregina_alya
17.11.2025 13:10Ну, тут больше неточность формулировок, чем фактическая неточность
Нейросеть использует память диалогов с текущим пользователем. "помнит", что обсуждалось, некоторые промежуточные результаты и выводы. Не так хорошо, как текущий диалог (видимо, из-за ограничений производительности), но помнит. И это улучшает качество ответов
И нейросети учатся на диалогах с пользователем. Просто не в режиме реального времени. Их используют при обучении новой версии модели
Просто в рамках чата каждый раз при нажатии Enter скидывается в LLM вся его история от начала времен, и LLM каждый раз читает её заново
Опять же, фактически так, но на практике это использование контекста диалога/диалогов. Да, это не именно внутренняя память (архитектура не позволяет), но само по себе не хорошо и не плохо, просто механизм. То есть мы можем оценить качество использования контекста, но не можем записать в минус качеству сам факт, что этот контекст прогоняется каждый раз при ответе
AlekseyPeregudov
17.11.2025 13:10И нейросети учатся на диалогах с пользователем. Просто не в режиме реального времени. Их используют при обучении новой версии модели
Да идея очевидна и привлекательна своей красотой. Нейросеть выходит в свет и учится у людей. Об попытках и результатах такого подхода и было бы интересно узнать.
Можно я приведу аналогию, как эта идея выглядит для меня? Это как учиться какой-либо теме по статье на хабре и тысяче комментариев к ней. Там безусловно будут камменты и с истиной, и с глубиной. Но... дальше объяснять не надо? Вы же знаете о чем 1000 камментов под статьей? :) И что о теме поймет нейросеть?
Взять LLM-стажера и дотянуть его до мидла, как это делается с человеком - ну мечта же? В реальности про такое я (я) не слышал. И если есть наработки в этой области, то мне было бы интересно.
alan008
17.11.2025 13:10>при нажатии Enter скидывается в LLM вся его история от начала времен, и LLM каждый раз читает её заново.
Так и есть. Только не от начала времен, а в пределах контекстного окна (в районе 200 Кб, у некоторых спец моделей чуть больше)
AlekseyPeregudov
17.11.2025 13:10Ну можно уточнить что в настоящий момент окно не фиксировано, хранится вообще в токенах, а не словах, может быть специальным образом агрегировано, части могут быть переданы между чатами.
Но эти детали не меняют сути - LLM не помнит что сказала вам секунду назад. :) Или моя информация устарела )
alan008
17.11.2025 13:10Всё верно, не помнит. LLM - это вообще константа - снимок весов модели на момент окончания обучения, загруженный в память на сервере. При инференсе (при генерации ответов на вопросы по этим весам) сами веса не меняются, они только используются для расчета (вероятности слов в ответе).
Robastik
17.11.2025 13:10Над специализацией «промпт-инженер» часто смеются
Это ровно те, кто считают, что хороший автомобиль - этот тот, в который ты садишься и он едет как надо и куда надо, а руль и педали носят чисто декоративную нагрузку.
ncix
17.11.2025 13:10Ох уж эта вера в чистоту "научных исследований", "рецензируемых" научных изданий, непогрешимость и неподкупность ученых.
Dr_Mur
17.11.2025 13:10Интересная точка зрения, но кажется тут смешивается два разных уровня требований. Для научных исследований действительно нужны рецензируемые статьи и подтверждение экспериментами. В инженернй практике 90% решений опираются как раз на документацию поведение продукта и эмпирический опыт, а не на научные журналы. Большинство технологий, библиотек, фреймворков вообще никогда не проходили через peer-review. И разработчики как-то живут : )
ИИ тут просто воспроизводит ту же модель из серии, что написано в доке, то и отдаём. Другое дело, что доверять этому нужно ровно настолько, насколько вы доверяете самой документации.pg_expecto
17.11.2025 13:10В инженернй практике 90% решений опираются как раз на документацию поведение продукта и эмпирический опыт, а не на научные журналы.
Просьба уточнить - что лично вы понимаете под термином "инженерная практика" ?
DBA - это инженер ?
эмпирический опыт, а не на научные журналы.
одной из причин , почему я занялся темой анализа производительности СУБД была ситуация когда после аудита СУБД специально приглашенными экспертами была получена рекомендация - "увеличьте параметр А до значения B". Попытки получить обоснования ни к чему не привели. Почему вы советуете это изменение на продуктивной СУБД ? Потому. И таких экспертов - полным полно. Обосновать рекомендации никто не может. Ну по крайней мере я пока не встречал.
И разработчики как-то живут
Конечно живут, и кормят DBA - у наст тут все тормозит, мы уперлись в СУБД.
ИИ тут просто воспроизводит ту же модель из серии, что написано в доке, то и отдаём
Да , давно уже понятно и комментариях уже было - советы ИИ это не советы эксперта DBA , а статистически сгенерированный текст на основе документации.
насколько вы доверяете самой документации.
А при чем тут доверие или не доверие. Документация в принципе не предназначена для подтверждения или опровержения гипотез и исследований.
Проблема то в другом - у ИИ кроме документации и не пойми чего реально стоящих текстов в интернете - ничего в общем то и нет.
У инженера DBA - кроме документации, здравого смысла и интуиции(кстати понятия которые невозможно алгоритмизировать) есть еще результаты экспериментов и статистически обработанных результатов.
ИИ хорош в областях для которых предназначен.
Для экспертизы и проектирования ИИ не предназначен.
IMHO конечно. Чисто личное мнение, я так давно не использую нейросети для попыток предсказать - что будет если ...., как повлияет изменение параметра на производительность , какое значение параметра лучше и эффективнее.
Только проверенный опытом поколений - эмпирический подход и дедуктивный метод дает результаты . Иногда неожиданные и очень интересные. До которых ИИ в принципе не способен догадаться.
Я не противник ИИ, просто каждый инструмент для своих задач.
funca
17.11.2025 13:10эмпирический подход и дедуктивный метод
MCP, возможность писать и запускать код, и наблюдать результаты позволяют использовать LLM в том числе для автоматизации экспериментов. Хотя проблем тоже хватает.
Dr_Mur
17.11.2025 13:10Кажется что мы немного говорим о разных уровнях инженерии. Когда я говорю “инженерная практика”, я имею в виду как раз ту самую связку: документация, эксперимент, наблюдение, корректировка. В этом смысле, DBA безусловно инженер, работающий именно с поведением конкретной системы, а не с абстрактной “научной истиной”.
И тут я как раз согласен, что DBA-экспертиза = документация + практика + эксперименты + статистика. ИИ сейчас действительно покрывает только первый слой - документацию и публичные тексты. И поэтому его советы в DBA-области всегда должны проходить фильтр опытного человека.Не совсем согласен, что
Для экспертизы и проектирования ИИ не предназначен.
Скорее, он не предназначен быть единственным источником истины. Но как инструмент для генерации гипотез или для предварительной оценки вариантов он вполне применим, примерно так же, как джун, которому нужно объяснять контекст.
Ваш пример с экспертом, который советует “увеличить параметр А до значения B, потому что так надо” как раз показывает, что проблема не в ИИ, а в том, что даже живой человек без экспериментов рискует давать такие же неподтверждённые советы.
ИИ действительно не заменяет эксперимент. Но и не должен, он дополняет ту самую инженерную цепочку, а не подменяет ее.
Полностью согласен с
каждый инструмент для своих задач.
Я думаю, что ИИ недооценивают именно как вспомогательный инструмент, а не как замену DBA.
pg_expecto
17.11.2025 13:10➕
Спасибо , за интересное мнение и продуктивную дискуссию.
В последнее время это редкость.
Конечно ИИ будет развиваться , что получится и будет ли реальная польза - покажет время .
Здорово , что удалось вживую видеть весь путь развития IT от перфокарт , PC , интернета до облаков, нейросетей и что еще нового будет.
DaneSoul
17.11.2025 13:10ИИ же демонстрирует другое поведение - большая часть затрат это GPU, которые пользователи загружают запросами.
Погодите, так это же практически идентично модели заработка от сдачи в аренду облачных ресурсов, типа Amazon Web Services (AWS) и подобных. Модель заработка обкатана уже десятилетиями и генерирует миллиарды дохода.
farafonoff
17.11.2025 13:10AWS продают услугу (гиперскейлер). Если посмотреть тарифы, чем более serverless услуга, тем дороже она относительно bare metal у hetzner. Собственно и платят им за то чтобы не разворачивать свой кубер на хетзнере в 3х датацентрах. ИИ сейчас - совсем другое. Можешь дома запустить дип сик, если у тебя есть 4-8 топовых видеокарт.
DaneSoul
17.11.2025 13:10Можешь дома запустить дип сик, если у тебя есть 4-8 топовых видеокарт.
Вот прям рядовая конфигурация, у каждого второго дома стоит =)
Те энтузиасты кто готов столько платить за покупку железа и сами все это настроить конечно есть, но составляют доли процента, а все остальные будут покупать доступ к готовым мощностям за доступную абонентскую плату.
zlat_zlat
17.11.2025 13:10Тут вопрос именно в том, будет ли эта плата окупать плюсы для пользователей. На текущий момент это неочевидно, т.к. железо и электричество стоят денег на каждый запрос, в отличие от лишнего миллиона копий фотошопа.
Hlad
17.11.2025 13:10Не нужно "у каждого второго дома". Нужно "у каждого второго на работе". Цена набора из "4-8 топовых видеокарт" - в районе миллиона рублей. Зарплата среднего IT-шника за 3-4 месяца, если все налоги учитывать.
kbaa
17.11.2025 13:10у меня приятель есть, работает на заводе наладчиком ЧПУ, денег там сейчас крутится хорошо, он себе дома собрал что-то локальное, играется с генерацией видео по приколу и использует для работы, говорит, помогает, но пришлось повозиться с настройкой базовых инструкций. парень с айти на уровне продвинутого пользователя
tba
17.11.2025 13:10Об этом сказал глава NVidia в своем последнем выступлении, отвечая на вопрос о возможном падении спроса на GPU: Не будет никакого падения - чем больше использование AI, тем больше нужно GPU (и электричества).
Так что эффект нулевых доп затрат (zero marginal cost), за счет которого было возможно практически неограниченное увеличение продаж при почти нулевых дополнительных затратах, с AI не работает. За пользование надо платить не разово (купили лицензию) и не ежегодно (контракт на поддержку), а за каждый факт его использования (за запрос - точнее за токены) и ценник за использование будет только расти. Это возврат к экономической модели промышленности - чтобы больше выпустить продукции, надо купить больше материалов или нанять больше работников, а это радикально новая концепция для софтверной индустрии.
Нет и market lock/network effect in за счет установления стандартов - тоже традиционная power play в индустрии ПО, когда тебе приходится покупать условный Excel потому что все пользуются Excel.
Все подписки на инструменты AI сейчас финансируются венчурным капиталом и кредитами (на ~$1 дохода ~$12-$15 долларов затрат).
И тут вопрос: что же такого должен делать этот софт чтобы оправдать затраты? Готовы платить пользователи, так уверенно заявляющие о замене людей на AI, не $20 а $250 в месяц? Кто-то наверняка готов, но их точно немного.
gwplnicker
17.11.2025 13:10Все подписки на инструменты AI сейчас финансируются венчурным капиталом и кредитами (на ~$1 дохода ~$12-$15 долларов затрат).
1/12 - это 8% доходности, что достаточно хороший показатель.
sse
17.11.2025 13:10По удивительному совпадению, владельцы значительной части капитала "модных" и "облачных" стартапов и компаний владеют также вложениями в предприятия ВПК/обороны/наукоемкого машиностроения и всё такое. Переходите ли вы из "соевого ИТ" на "завод" -- это всего лишь перетекание workforce из одного кармана в другой, где рабочая сила принесет больше прибыли. Ничего личного, просто бизнес.
EffectiveManager
17.11.2025 13:10А никто и не говорит что впк это не престижно. Европа , СНГ , Америка. Все вкладываются в оборонку, а если ещё и грант какой-нибудь словить жирный ,то можно и жить очень хорошо.
P.S только не каждый программист готов к этому
TimReset
17.11.2025 13:10Меня тут особенно повеселило утверждение что ИИ тесты должен писать. Ну так он конечно напишет, но всё равно нужно понимать что там происходит. А то, условно говоря, будет code coverage 100%, но asserts не будет.
И вообще не получится что бы оно как-нибудь само, а ты ему только промты пишешь. И опять всё возвращается к программисту, который должен понимать, как оно работает.
Вот статья была недавно на Хабре - делали приложение для отслеживания инсулина для кошек. Там активно ИИ использовался. Но его использовал программист, который знал что ему нужно, умел задавать правильные вопросы. И я сам в работе так ИИ использую - получается чуть ускорить разработку.
adante
17.11.2025 13:10Вот кстати с тестированием LLM вообще справляется хуже всего.
Мы тоже мечтали, что у нас будут агентские тесты вместо автоматических
Типа прям промпт в комментах к задаче «залогинься, приди туда, посмотри то, проверь это».
Фиг там. Остались на playwright.
3263927
17.11.2025 13:10никогда бы не доверил писать тесты ИИ...
какието вещи он правильно предлагает, но в целом написание правильных тестов это на грани искусства - сделать минимальным покрытие при максимальной вероятности их падения в будущем
aaart3
17.11.2025 13:10рассуждения как у подростка .
А это, на минуточку, советник губернатора какой то там области:
не надо мне тут задвигать
vvvphoenix Автор
17.11.2025 13:10Да. Не надо :)
EffectiveManager
17.11.2025 13:10Глубоко извиняюсь перед автором, если задел. Ничего не имел ввиду негативного. Просто надоел этот пустой хайп из каждого утюга про ии и "все пропало"
Nalivai
17.11.2025 13:10Так автор у чатбота линуксовые команды спрашивает, какой там взрослый, какое там мышление.
ru1z
17.11.2025 13:10Идти работать в впк звучит не такой уж плохой идеей
Если впк интересен во время кризиса из-за просадки хороших карьерных перспектив, что с впк будет после кризиса? Имхо, это шило на мыло, потому что кризис был искуственно вызван теми же менеджерами, которые резво вкладывают ресурсы в впк и свои карманы. Ресурсы не бесконечны, и вряд ли в долгосрочной перспективе будут продолжать вкладываться в настолько бесполезные мероприятия. Как только впк перестанет быть безумно прибыльным, а удобный бизнес госолигархии, построенный на крови, закончится, то впк сдуется. Это все похоже на шутку о продаже лопат во время золотой лихорадки, где рабочие на впк бегут покупать лопаты в первых ряду. Доверия к этому параду глупостей и вложений - такое же как и к другим начинаниям и клятвенным обещаниям от тех же менеджеров. Проходили уже и наблюдали таких же впк-вдохновленных работников, которым обещали яблони на марсе еще в прошлом веке, но там где нет места для развития и свободных реализаций побочных проектов, все заканчивается одинаково, работники в таких болотных областях теряют свою квалификацию и остаются с купленными лопатами. Кроме того, впк не резиновый, там и свои есть. Да и на большинство впк особых мозгов не нужно, набирают и школьников, в большинстве своем впк это вообще абсолютно
не близкорокет сайнсне бином ньютона, а чепуха из дешевого китайского шлака. Теперь я понял почему автор писал, что направленность этой серии статей - дзен и пикабу, действительно не про технологические вершины...
Вот уж не думал, что на хабре будут всепропальничать и вместо технологий серьезно обсуждать карьеру во всякой дырявой хренотени. Если предложение идти в впк, то и действительно конец "золотого века" и вообще технологическому развитию, всепропальство и сюда добралось. То ии пугалки, то кризисы, то чепухой про провальные мероприятия.EffectiveManager
17.11.2025 13:10А с чего вы решили? Я лично вижу тренд на развитие впк как минимум на 10 лет точно. Конфликты никуда не денутся, они все время будут. И сейчас не девяностые_двухтысячные где громкие речи про разоружение гремели под звон стаканов. Европа активно скупает как предложения трампа, так и до своих разработок доходить будет. Экспорт оружия даже в мирное время будет бешеным. К слову, обычно впк и двигало науку. Вспомните первую и вторую мировую войну во время которых придумывали ь и вводили ь новые виды вооружения, которые и раньше мы не могли представить. На данный момент оно на хайпе, гранты и деньги государства текут в эту сферу, так почему бы и не воспользоваться за неимением лучшего. Закончится "эльдорадо", тот же спец по микроконтроллерам перейдёт в гражданскую сферу.
Про школьников рассмешило, конечно. Фантазер
ru1z
17.11.2025 13:10А вы с чего решили? То что вы видите тренд это конечно интересно, но что за этим трендом на самом деле? Пока я вижу обещания от людей, которые не замечены в следовании своим обещаниям.
обычно впк и двигало науку
Двигало назад разве что. Науку двигают ученые.
спец по микроконтроллерам перейдёт в гражданскую сферу.
В гражданской сфере будет кто-то способнее, имхо. Я ведь говорю, что мы уже наблюдали таких людей и как они пытались перестроится из болотной сферы в мирную сферу. Это не так просто и можно остаться только с лопатой, без обещанного золота. Вовсе необязательно, что именно у вас получится. Имхо, нужно тщательно оценивать перспективы, а не "там обещают золото". Мало ли что обещают, кроме того, вариантов все-таки больше, чем пытаются представить. Ломать интересующую карьеру ради вшика впк и манящего пиритного золота - а смысл?
Про школьников рассмешило, конечно. Фантазер
Фантазер? Область довольно большая и в впк есть место даже таким как вы. Можете после класса девятого пойти собирать летом разнообразную чепуху, вас примут, это секрет полишинеля.
EffectiveManager
17.11.2025 13:10С того что локхид Мартин ,бае и реинметалл показывали устойчивые темпы роста на биржах ,даже несмотря на недавнюю ,относительно, коррекцию . Заказами они обеспечены на года и разумеется им нужны квалифицированные люди . Европа нацелилась на самооборону и это очевидно даже неискушенному наблюдателю .
Ядерная бомба и впоследствии атомные станции. Использование военных самолётов в качестве гражданских. Лазеры(хотя это во время холодной войны) . Технологии двойного назначения всегда есть были и будут . Мне продолжать?
Что значит поспособнее? Ну это капитализм,не попадет в одну фирму,попадет в другую . Тем более опыт в уникальной сфере есть.
ru1z
17.11.2025 13:10устойчивые темпы роста на биржах
Заказами они обеспечены на года
Мы еще про карьеру в IT и тренды развития карьеры? То что кто-то заработает на войне и разных воровских сво - это известно. Устойчивость этого бизнеса - сомнительна. Был уже один бизнесмен, который утверждал что его бизнес "идет хорошо", но бизнес национализировали вместе с бизнесменом. Мало ли что устойчиво на бирже, когда то и нефть устойчива была, тогда и обещания были одни, сейчас другие. Тренд на подобные области, раз вы упомянули холодную заканчивается весьма неожиданно.
Мне продолжать?
Продолжать что? Простите, а вы что хотели сказать? Ядерную бомбу разработало не впк, хотя немцы старались в своем впк. Вы уж тогда и Эйнштейна с его письмом можете приписать к впк, чудеса. Или можете разных шпийонов с захваченными немецкими учеными причислить к особой научности впк. Здесь нужно сказать, что до ядерных бомб нужно было еще атомное ядро с радиоактивностью открыть как минимум, впк ага. Самолеты тоже не впк. Лазеры тоже не впк. Такие разработки если и были, то как минимум секретили и их переоткрывали, а наука тормозилась. Вы хоть примеры получше выбирайте что ли.
Другое дело, что впк использует чужие наработки, но вот чтобы что-либо в впк разработали - это редкость. Применение наработок из других технически развитых сфер в узком простом варианте - это не про развитие науки. Какие-нибудь уникальные подлодки из продвинутых сплавов на деньги впк, которые никому не нужны - это не развитие науки и технологий, это трата денег в мертворожденные проекты, которые какие-нибудь китайцы с развитой промышленностью (вместо дурных впк) или другие потом обратным инжинирингом стащат в свой тяньгун как собственную заслугу. Болотные сферы не двигают науку, это заблуждение. Возникающие кризисы из-за впк приводят к поиску решений, но это совсем не то же самое. Если вы хотите сказать, что нацисты начиная впк для второй войны двигали науку - это чепуха. Может те нацисткие впк и продвинули науку, но не свою, немецкая наука до сих пор где-то на задворках после такого развития. Рисковое дело это впк, а не развитие чего-то. Денежное для менеджента, но не далеко факт, что для работников.
И даже если вы хотите сказать, что для ученых все отлично в плане впк, то тоже вроде не всегда. Во всяком случае разные сверхзвуковые "кинжалы/сарматы" говорят, что не только золота не дадут, но и карьеру можно основательно загубить, это не обычная "фирма", откуда вас просто так отпустят.
Что значит поспособнее? Ну это капитализм,не попадет в одну фирму,попадет в другую . Тем более опыт в уникальной сфере есть.
И этот опыт уникален тем, что таких узких ригидных специалистов особенно никуда не нужно. Капитализм в том, что пойдет в непрофильные, хоть в пятерочки - я же писал, что уже наблюдали как люди переходили в торговцы, это хорошо известный сценарий.
Имхо, не рождают такие области сильных специалистов с хорошим опытом. Я наоборот наблюдал, что сильным специалистам стремящимся в впк (по идейным соображениям) в самих же впк говорили, что "не стоит тебе сюда идти, заскучаешь".
pg_expecto
Вообще то классической работе на эту тему "Программист больше не звучит гордо", лет 20 . Если не больше.
+100500
vvvphoenix Автор
Да. Но тут ещё есть российская специфика :)
pg_expecto
А разве "Программист больше не звучит гордо" не российский текст ? IMHO - наш родной про нас , я эти времена вживую помню.
Вы наверное имеете в виду "Программисты не пишут на Паскале", это да , оттуда. Хорошее время было .
Holser
Вроде советник губернатора, а такую чушь пишете. Рабы не могут сказать царю, что война убивает общество.
Pax_Ammaria
Что вы несёте ? Война создаёт общество, либо его радикально переформатирует (что по сути равно созданию нового). Война была всегда и всегда будет. В ней сама суть эволюции любых биологических видов. С первой клетки, убившей конкурента и продолжившей развитие в более благоприятной для себя обстановке. В нашем случае, сама суть конкуренции внутри вида хомо сапиенс. Весь этот либероидный бред, так популярный в ай-ти среде, к сожалению, не имеет ничего общего с суровой реальностью за окном ваших уютных кабинетиков с мягким светом мониторов и ровным гудением вентиляторов десктопов.
Keeper22
То есть чем больше будет войн, тем будет лучше?
carebellum
возможно, мысль про то, что война - это прилагающийся элеменет человеческой цивилизации, который отвечает за решение некоторых кризисных моментов, которые иногда было бы критически сложно разрешить иными способами
Hadis
Войны — это ужасно. Но, к сожалению, они будут.
Эволюция, в том числе социальная, не ставит оценки лучше/хуже. Есть те, кто выжил, и те, кто нет.
Причина, по которой мир после WWII провёл несколько десятков мирных лет, заключаются в том, что, во-первых, была свежа память и раны, а во-вторых, было чем заняться - постиндустриальная революция повысила уровень жизни до небывалых высот. Но этот эффект прошёл. Мир возвращается к своему "среднему".
attachet
заключается в том, что СССР в ядерном противостоянии несколько сдерживал НАТО от развязывания агрессивных войн, а обрушение колониальной системы примирило основных игроков, которые потратили много времени для перерабатывания колониальных империй. И то постоянно где-то горело - Корея, Вьетнам, Ближний Восток, Пакистан/Индия, в Африке вообще перманентно перестрелка - то гражданские войны, то между новообразованными независимыми, то ЮАР несет свое бремя белого человека. Даже Англия умудрилась повоевать с Аргентиной.
DSSilver
Если б это было так, то мы бы не ушли дальше неандертальцев - племенных групп в 20-30 человек. Но нет. Кооперация нашего вида работает лучше вашей модели, и масштабируясь она дала нам нации и наднации в сотни миллионов и миллиарды человек.
Вы сейчас ещё заявите, что мол «всем известно, что война - двигатель прогресса». Однако, тоже нет. Двигатель прогресса - это инвестиции и мотивация. А чем больше людей, в том числе из других стран, ты объединяешь в проект, тем больше успехи. Экономические, научные, технологические. Отстают те страны, которые не могут это реализовать вне мобилизационного паттерна. Это в Средние века ещё работало, когда у наций были слабые институты, тогда да, работала мотивация и инвестиции через войну. Сейчас это не работает. И милитаризация, кроме того, гробит страны, они просто становятся неэффективны и снижают долгосрочную эффективность общества. Об этом комментатор и говорит во фразе «война убивает общество». Все милитаризованные общества в истории, без единого исключения, в итоге отставали и проигрывали в конкуренции своим более сбалансированным конкурентам.
Афганистан всю жизнь воюет. Сильно они по вашему, в любом плане, обогнали швейцарцев?
lealxe
Аргумент не самый лучший, швейцарцы заработали себе покой тем, что были удобным источником наемников для всех своих соседей и дальше.
Разумеется, кроме этого были их те самые банки и то самое точное машиностроительство. Без этого получится, эм, Афганистан? Ну скорее Сомали или племенная зона туарегов там или Сирии. Это да.
А еще не знаю про словосочетание "либероидный бред" у вашего собеседника, но Швейцария точно не страна свободы и розовых понь. Это страна банковской тайны для мафии, рекордного трафика кокаина, лишения женщин гражданства за браки с иностранцами еще 50 лет назад. И это полицейское государство. Вместе с тем там разрабатывают и не запрещают всякие крутые штуки, но это потому, что для контроля над структурой общества там дополнительная лежка не нужна. Могут по-старинке - полиция и так все видит. Что нужно, игнорирует. Что нужно, нет.
larasage
Это закончилось полтысячи лет назад вроде как. Когда никакая воинская элита уже не могла противостоять кое-как обученным массам с огнестрельным оружием. Так что ничего они не заработали своим наймом.
Dmitry_604
Есть еще и обратный пример - США. Вообщем "не так все однозначно" в этом вопросе в плане экономики, но люди гибнут, и это конечно плюсом не может быть никак.
evtomax
Война сама по себе - это исключительно уничтожение людей и ресурсов, то есть основы общества.
Общество прекрасно радикально переформатируется без войны. И приведите хоть один пример радикального положительного переформатирования в ходе войны. Я могу вспомнить только победу СССР над нацистской Германией. Есть ещё примеры?
Из "всегда было" никак не следует "всегда будет".
Подмена понятий. Борьба биологических видов в ходе естественного отбора никакой войной не является. Любая война - борьба. Не любая борьба - война.
Главная биологическое преимущество хомо сапиенс - это способность к продвинутой кооперации. Конкуренция - это только пережиток примитивных предков, особенно в современной искусственной среде обитания. Зачем, например, конкуренция за самку, если косяки генов всё равно будут исправлены медициной?
Тут согласен. Суровая реальность находится в страшно загнившем состоянии, которое никак не соответствует современному уровню технологического развития производства. Не согласен с вами в том, что вы это отвратительное состояние пытаетесь воспевать.
kliuchevsky
Посмотрите статистику смертей в ДТП еще
Dr_Mur
А если бы не экосистемная гонка 2018–2022, рынок всё равно бы упал к этим уровням? Или пузырь образовался именно из-за того, что компании начали строить сервисы ради захвата доли, а не ради прибыли, и сейчас мы просто видим обратный маятник?
Dmitry_604
Ну если бы гонки не было он бы не падал - а оказался примерно на этом уровне имхо, без перекосов найма/антинайма
ohrenet
Тогда было просто "гордо". Зарплата копейки, но зато всякие заумные штуки делают.
Нынче же под признаком "элиты" подразуменевается айтишная зарплата, а не ту фигню которую они делают.
99% нынешних проектов и не требует знания математики больше чем арифметических действий.