Около десяти лет назад я сидел в Кредитном комитете своего банка, рассматривая заявку на кредит от компании, которая печатала телефонные справочники. Да, телефонные справочники — те самые гигантские желтые страницы.
Компания была прибыльной. Она существовала десятилетиями. Она зарабатывала наличные, но эта цифра снижалась понемногу каждый год. Я отказал в кредите не потому, что цифры не сходились, а потому что будущее — не сходилось.
Для меня (и других членов Комитета) этот бизнес умирал — медленно, а потом внезапно и сразу.
Это урок, который, как мне кажется, инвесторы упускают сегодня в отношении ИИ. Все беспокоятся о компаниях, создающих ИИ, тратящих триллионы на дата-центры, производителей чипов и инфраструктуру. Именно здесь концентрируется нарратив о пузыре. Но настоящий пузырь не в создаваемой технологии. Он в индустриях, которые эта технология уничтожит.
В моей статье от октября 2025 года я утверждал, что бум ИИ не был очередным пузырем доткомов — что фундаментальные показатели были сильнее, лидеры были прибыльными, а технология была реальной. Я все еще верю в это. Но я также предупреждал о «вторичных эффектах ИИ», и пришло время рассмотреть то, что я вижу как более опасную динамику, разыгрывающуюся на рынках сегодня.
Рынки закладывают смерть в цену задолго до того, как компании фактически умирают. И прямо сейчас некоторые из самых любимых имен в американском бизнесе оцениваются исходя из статус-кво, когда их устаревание уже заложено в математику.
Пузырь, о котором никто не говорит
Когда CEO Anthropic Дарио Амодей заявил, что программная инженерия станет «полностью устаревшей через 6–12 месяцев», он не вел светскую беседу. Он сигнализировал о фундаментальном сдвиге в том, как создается ценность, и рынок отреагировал соответственно.
Акции софтверных компаний рухнули. Почти 1 триллион долларов рыночной стоимости испарился из акций программного обеспечения и услуг в начале февраля 2026 года, спровоцированный запуском Anthropic плагинов агента Claude Cowork, которые автоматизируют задачи в юридической сфере, продажах, маркетинге и анализе данных.
Thomson Reuters упал на 16% за один день — худшая сессия в его истории. RELX упал более чем на 14%. Wolters Kluwer потерял более 12%. Сектор программного обеспечения и услуг США потерял примерно 13% всего за пять торговых сессий.
Как выразился аналитик J.P. Morgan Тоби Огг: «Сектор не просто виновен, пока не доказана невиновность, но теперь приговаривается еще до суда».
Но вот что упустило большинство инвесторов. Распродажа была не о том, что ИИ-компании терпят неудачу. Она была о том, что инвесторы просыпаются и осознают факт: ИИ не просто улучшает программное обеспечение, он может полностью заменить его.
Большие рвы, созданные крупными бюджетами на разработку софтверных компаний, были засыпаны инновациями в одночасье.
И Амодей не одинок в этом мнении. Илон Маск объявил, что xAI строит «Macrohard» — «чисто ИИ софтверную компанию», созданную для полной симуляции софтверных компаний вроде Microsoft с помощью искусственного интеллекта. Название ироничное, но проект очень реальный. Логика Маска проста: поскольку софтверные компании не производят физическое оборудование, должно быть возможно полностью симулировать их с помощью ИИ.
Когда и Anthropic, и xAI делают ставку на то, что софтверные компании могут быть воспроизведены или заменены ИИ, это яркий, мигающий сигнал.
Общепринятая мудрость гласит, что расходы на инфраструктуру ИИ — это пузырь. Мы тратим 500 миллиардов долларов на дата-центры, гласит аргумент, но где возврат инвестиций?
Эта постановка вопроса переворачивает все с ног на голову. Расходы на инфраструктуру принесут отдачу. ИИ уже доказывает свою ценность в росте производительности. Пузырь находится в предположениях об индустриях, которые ИИ сделает устаревшими.
Подумайте об этом так: когда автомобиль заменил конный экипаж, реальные деньги были не в создании лучших упряжек. Они были в создании автомобилей. Пузырь был не в Ford, а в каждом бизнесе, который зависел от лошадей как источника средств к существованию.
Сегодня та же динамика разворачивается, но в огромном масштабе. Вопрос не в том, разрушит ли ИИ индустрии — вопрос в том, какие из них будут разрушены первыми, и как быстро рынок это оценит.
Это и есть ваш пузырь.
Паттерн: Прибыльность маскирует терминальный упадок
История показывает дорожную карту того, что происходит сегодня.
Kodak изобрел первую цифровую камеру в 1975 году, но подал заявление о банкротстве по Главе 11 в январе 2012 года, скатившись от доминирования в индустрии до рыночной стоимости примерно в 140 миллионов долларов.
Вот показательная деталь: собственное внутреннее исследование Kodak в 1981 году предсказало, что цифровая технология заменит пленку примерно в течение десяти лет. Компания видела, что это грядет, и все равно не смогла адаптироваться.
Урок для уязвимых к ИИ индустрий? Обладание технологическими возможностями не гарантирует успешного перехода.
Крах Blockbuster еще более поучителен. К 2004 году CEO Джон Антиоко распознал угрозу со стороны Netflix и инвестировал около 400 миллионов долларов, чтобы отменить штрафы за просрочку и запустить Blockbuster Online. Но оппозиция инвесторов-активистов и внутреннее сопротивление привели к его уходу в 2007 году, а его преемник развернул цифровую стратегию вспять, чтобы восстановить краткосрочную прибыльность. Blockbuster обанкротился в 2010 году, в то время как Netflix вырос в компанию стоимостью 28 миллиардов долларов.
Руководство Blockbuster «не смогло понять, как нишевые сервисы могут каскадно перейти в вирусное принятие через социальные сети». Отказ компании от возможности партнерства с Netflix в 2000 году представлял собой стратегическую ошибку, которая оказалась фатальной.
Общая нить в этих провалах — привязанность действующего руководства к существующим бизнес-моделям, организационные структуры, оптимизированные для текущих операций, а не для трансформации, и стратегический выбор, который ставил краткосрочную прибыльность выше долгосрочной адаптации.
Это происходит сегодня по всему спектру бизнеса.
Инвестиционные последствия
Распродажа софта в феврале 2026 года демонстрирует, что рынки активно оценивают риск разрушения ИИ. Акции программного обеспечения упали примерно на 13% за одну неделю, стимулируя ротацию в стоимостные и циклические сектора, включая потребительские товары первой необходимости, энергетику и промышленность — каждый из которых вырос более чем на 10% с уровней конца октября 2025 года.
Как заметил Бен Бэрринджер из Quilter Cheviot: «Инвесторы решают полностью избегать рынка программного обеспечения, не оставляя места, где можно спрятаться».
Контригра — не в избегании акций ИИ, а в тщательном изучении индустрий, которые ИИ разрушит. Пузырь не там, куда все смотрят. Он прячется в комфортных предположениях о компаниях, которые «адаптируются» или «имеют время на переход».
За годы работы в банкинге я усвоил один урок превыше всех остальных: рынок закладывает будущее в цену задолго до того, как будущее наступает. Та компания телефонных справочников была прибыльной, когда мы отказали ей в кредите, но в глазах рынка она была уже мертва. Та же динамика разыгрывается сегодня с компаниями, которые кажутся прибыльными, стабильными и устоявшимися.
Вопрос не в том, разрушит ли ИИ эти индустрии, а в том, полностью ли рынок переоценил их с учетом этого разрушения.
Ответ — «Нет».
Исторически безопасные компании, которые все еще прибыльны, могут стоять на люке-ловушке. Важно знать, держите ли вы активы, которые выглядят безопасными, но таковыми не являются.
Настоящий пузырь ИИ не в компаниях, строящих будущее. Он в компаниях, которые будущее оставит позади.
Какие компании или индустрии, по вашему мнению, подвержены наибольшему риску?
Вот мой список.
Топ-5 индустрий под угрозой
Основываясь на исследованиях паттернов вытеснения ИИ, сроках технологического прогресса и текущей рыночной динамике, вот пять индустрий, которые могут быть наиболее уязвимы к разрушению, движимому ИИ, в ближайшие три-пять лет. Я ранжировал их по скорости и определенности угрозы.
1. Программное обеспечение и SaaS: Эпицентр
В не слишком шокирующих новостях: я согласен с Амодеем и Маском.
Это может показаться контринтуитивным, поскольку софтверные компании должны быть победителями в ИИ. Но распродажа февраля 2026 года рассказала другую историю. Сектор программного обеспечения и услуг отстал от S&P 500 почти на 24 процентных пункта за три месяца — худший разрыв в эффективности за три десятилетия.
Триггер — когда ИИ может генерировать кастомные решения для конкретных бизнес-задач, ценностное предложение коробочного софта снижается.
Adobe упала примерно на 40% от своего пика. ServiceNow, Salesforce и другие софтверные гиганты понесли потери, превышающие 40%. Salesforce в одиночку упала почти на 26% с начала 2026 года. Intuit, родитель TurboTax, упал почти на 11% за одну сессию.
К концу 2025 года примерно 85% разработчиков регулярно использовали ИИ-инструменты для кодинга, при этом 62% полагались как минимум на одного ИИ-ассистента. Рынок разработки ПО, питаемый ИИ-инструментами, расширился в 2025 году и, по прогнозам, достигнет 61 миллиарда долларов к 2029 году.
Но вот парадокс — этот рост ИИ-инструментов для разработчиков не транслируется в рост традиционных софтверных компаний. Когда ИИ может писать, тестировать и развертывать софт автономно, потребность в традиционных моделях лицензирования ПО снижается. Когда Macrohard Маска может теоретически воспроизвести «все операции» Microsoft от кодинга до менеджмента — его слова, не мои — модель подписки SaaS начинает выглядеть хрупкой.
Компании в наибольшей зоне риска:
Adobe (ADBE) — Упала на 40% от пика и на 23% с начала года в 2026; креативный софт сталкивается с экзистенциальной угрозой от инструментов генерации изображений и видео ИИ.
Salesforce (CRM) — Упала на 26% с начала года в 2026; функционал CRM все больше воспроизводится ИИ-агентами.
Intuit (INTU) — Упала на 11% за одну сессию; софт для подготовки налогов и бухучета уязвим к автоматизации ИИ.
ServiceNow (NOW) — Упала более чем на 40% от пика октября 2025; автоматизация рабочих процессов под угрозой со стороны агентного ИИ.
Примечание: Я исключил Microsoft (MSFT) только из-за их крупного облачного бизнеса.
Кстати, пока гиганты вроде Adobe и Salesforce теряют позиции, индивидуальные разработчики и малый бизнес получают мощное оружие.
Сервисы вроде BotHub дают возможность использовать те самые передовые модели ИИ (которые пугают корпорации) уже сегодня — от генерации кода до анализа данных и создания контента.
Для доступа не требуется VPN, можно использовать российскую карту.
По ссылке вы можете получить 300 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!
2. Райдшеринг и Транспорт: Автономная расплата
Я писал об этом разрушении несколько раз.
Это первое разрушение ИИ, основанное на физическом воплощении, и Uber с Lyft сталкиваются, пожалуй, с самой видимой и неизбежной угрозой. Когда Waymo объявила о расширении своего сервиса беспилотных такси в Майами в конце 2024 года, акции Uber и Lyft рухнули примерно на 10% за одну торговую сессию.
Waymo установила операции в Финиксе, Лос-Анджелесе, Сан-Франциско и Остине, при этом Майами представляет собой вход в сложные погодные условия. Более значимо то, что Waymo объявила о раунде финансирования на 16 миллиардов долларов для поддержки расширения в более чем 20 городов, демонстрируя существенную приверженность Alphabet доминированию в пространстве автономного райд-хейлинга.
Я не одинок, бья тревогу по поводу Uber и Lyft. Исследовательская фирма Stansberry Research теперь прямо идентифицирует Uber и Lyft как «обреченных жертв ИИ», которые, вероятно, будут вытеснены, как только автономные транспортные средства достигнут масштаба.
Этот масштаб нарастает.
Tesla уже быстро строит и тестирует свой полностью автономный флот в Остине, Техас. Tesla уже строит Cybercabs и нацелена на 2 миллиона единиц в год.
К концу 2026 года фактическое количество автономных автомобилей Tesla ожидается на уровне от 5 000 до 10 000. Для контекста, Waymo оперирует около 2 500 автомобилей. Tesla как минимум удвоит это число в этом году и имеет производственные мощности для выпуска миллионов.
А программный ров, который создали Uber и Lyft, полностью обходится собственным софтом для райд-хейлинга от Tesla. Это не маленькая проблема для Uber и Lyft.
Признавая эту неизбежность, Uber недавно объявила о коллаборации с Lucid (LCID) для представления глобального роботакси с намерением производства. Uber инвестировала 300 миллионов долларов в Lucid, чтобы помочь с этой разработкой.
Их заявленная цель — развернуть 20 000 роботакси на базе Gravity в течение шести лет. По состоянию на конец 2025 года началось тестирование на дорогах под руководством Nuro.
С перспективы лидеров автономии, Waymo и Tesla, это выглядит как отчаянная попытка сдержать цунами, прибывающее гораздо раньше, чем через шесть лет, и, вероятно, по гораздо более низкой цене.
Компании в наибольшей зоне риска:
Uber (UBER) — Упала на 10% на новостях о Waymo в Майами; уже партнерствует с конкурентом Waymo, сигнализируя о стратегической уязвимости.
Lyft (LYFT) — Меньшая капитализация означает меньший запас прочности; более подвержена автономному разрушению, чем более крупный конкурент.
3. Страхование: Что происходит, когда машины не разбиваются?
Индустрия автострахования представляет собой рынок объемом более 300 миллиардов долларов в год в США.
Но что происходит, когда автономные транспортные средства устраняют большинство аварий?
Исследование Morningstar DBRS под названием «Страхование автономии» определило страховщиков, наиболее подверженных разрушению со стороны автономных транспортных средств, предупреждая, что текущие оценки могут быть не оправданы для «бизнесов, которые могут стать устаревшими». Исследование прогнозирует, что как только будет достигнут уровень автономии 4–5, ответственность сместится с водителей на производителей транспортных средств — фундаментально меняя то, кому нужна страховка и зачем.
Goldman Sachs прогнозирует, что беспилотные автомобили могут сократить расходы на автострахование в США на 50% к 2040 году, что представляет собой исчезновение 215 миллиардов долларов выручки с текущего рынка в 430 миллиардов.
Рынок уже адаптируется. Lemonade, иншуртех-дизраптор, теперь предлагает владельцам Tesla скидку 50% на каждую милю, проеденную с включенным Full Self-Driving. Их логика проста — данные Tesla показывают, что FSD в два раза безопаснее человеческого вождения, поэтому они оценивают соответственно. «Чем больше вы ездите с FSD, тем меньше платите», — рекламирует Lemonade. Это будущее, прибывающее в реальном времени, и у традиционных страховщиков, построенных на оценке человеческих рисков, нет ответа.
Разрушение выходит за рамки автострахования. Медицинское страхование может быть еще больше.
В медицинском страховании ИИ-диагностика и предиктивное здравоохранение могут фундаментально изменить оценку рисков. Если здравоохранение станет более превентивным и менее реактивным, и если ИИ будет ловить болезни на ранней стадии и сокращать дорогостоящие вмешательства, нужна ли вам традиционная медицинская страховка вообще?
Компании в наибольшей зоне риска:
Progressive (PGR) — Среди самых высоких экспозиций на автострахование по данным Morningstar DBRS.
Allstate (ALL) — Высокая концентрация на авто; определена как наиболее подверженная переходу на автономные ТС.
Travelers (TRV) — Значительный портфель автострахования потребует списаний в течение 10–20 лет.
Berkshire Hathaway/GEICO — Массивный бизнес автострахования; Уоррен Баффет признал долгосрочную угрозу автономных ТС.
4. Аутсорсинг бизнес-процессов (BPO): Конец географического арбитража
Индустрия BPO представляет собой один из крупнейших глобальных рынков, стоящих перед лицом разрушения ИИ, оцениваемый примерно в 328 миллиардов долларов в 2025 году. Но этот прогноз предполагает, что текущая модель труда выживет, что маловероятно.
Рынок уже выносит свой вердикт. Concentrix (CNXC), один из крупнейших провайдеров BPO. Акции упали на 85% с пика февраля 2022 года в 208 долларов до сегодняшнего минимума в 30,80 долларов.
Как заметил один аналитик, индустрия BPO сталкивается с «экзистенциальной расплатой» со стороны ИИ. Когда ИИ может обрабатывать взаимодействия с клиентами на любом языке с качеством, близким к человеческому, фундаментальное ценностное предложение офшорного трудового арбитража существенно снижается.
Конечно, хайп вокруг ИИ опередил реальность в 2024 году, когда CEO Klarna похвастался заменой более 2 000 работников штатными ИИ-агентами. Затем он известно сдал назад, признав реальность. Но это был 2024 год, а скорость изменений и улучшений ИИ-систем экспоненциальна.
С середины 2025 года оценки удовлетворенности клиентов (CSAT) выросли на 20–25% благодаря более быстрым решениям и проактивному сервису через предиктивные модели ИИ. Метрики комплаенса улучшились на 15–30%.
Компании в наибольшей зоне риска:
Concentrix (CNXC) — Акции упали на 85% от пика до дна.
Teleperformance (TLPFY) — Крупнейший в мире провайдер BPO; спешит интегрировать ИИ, но сталкивается со структурными встречными ветрами.
5. Финансовые услуги: Когда ИИ становится аналитиком
Индустрия финансовых услуг сталкивается с разрушением во многих измерениях — от трейдинга до анализа и управления благосостоянием. Рынок робо-эдвайзинга сам по себе растет с 10,86 миллиарда долларов в 2025 году до прогнозируемых 102 миллиардов к 2034 году, представляя собой почти 10-кратное расширение менее чем за десятилетие.
Разрушение прибыло в силу 10 февраля 2026 года, когда Altruist Corp. представила инструмент налогового планирования на базе ИИ. Результат был немедленным: Charles Schwab, Raymond James, LPL Financial и Stifel Financial упали на 7–8% за одну сессию, что стало их худшими днями с апреля.
Исследование MIT показало, что ИИ уже может заменить 11,7% рынка труда США, при этом финансы находятся среди наиболее уязвимых секторов. JPMorgan оценивает, что 20% аналитических ролей в финансах находятся под риском к 2030 году. Традиционная модель дорогих человеческих аналитиков, производящих отчеты, сталкивается с давлением, когда ИИ может анализировать тысячи документов, звонков о доходах и точек данных мгновенно.
Компании в наибольшей зоне риска:
Charles Schwab (SCHW) — Упала на 8% на новостях об ИИ-инструменте для налогов.
Raymond James (RJF) — Модель, зависимая от консультантов, сталкивается с давлением на маржу.
T. Rowe Price (TROW) — Премия за активное управление размывается.
Franklin Templeton (BEN) — Традиционный управляющий активами, сталкивающийся с разрушением со стороны робо-эдвайзинга.
Комментарии (66)
anonym0use
23.02.2026 07:26Аутсорсинг бизнес-процессов (BPO): Конец географического арбитража
Вот это самое страшное, постепенно будет исчезать валютная удаленка
OlegZH
23.02.2026 07:26Проблема ИИ в том, что потом станет обязательно ясно видно, какие дефекты несёт в себе применение ИИ. В этом смысле, программная инженерия не станет «полностью устаревшей через 6–12 месяцев», а она уже давно себя исчерпала, раз такие вроде бы компетентные люди позволяют себе такие безграмотные высказывания. И проблема ИИ не в том, что он есть, над ним работают, и получаются иногда просто удивительные результаты. А в том, что полностью отсутствует инженерный подход. Если есть какая-то модель, то нужно предъявить три вещи: 1) исходные теоретические предпосылки, обоснования и критерии качества; 2) данные для обучения (вместе с точным и полным представлением о том, как качество работы модели зависит от объёма и структуры обучающей выборки); 3) найденные в данных закономерности. Последнее имеет первостепенное значение для создания ПО, ибо найденные закономерности — это и есть общая программная архитектура. Здорово. если такая архитектура есть. Довольно ожидаемое достижение. В этом смысле, да, традиционный подход к созданию программного обеспечения окажется устаревшим. Можно будет встроить ИИ в ОС и решать любые задачи на лету. Не об этом ли мы все всегда мечтали?
gaal_dev
23.02.2026 07:26ИИ на нейронках это все таже дискриминативная модель + статистика что и в 1994-м (и ранее). Ныне это более мощное оборудование (NVIDIA), большие объемы информации (и средства обработки aka Big Data) и все таже статистика. и генеративные модели
hasound
23.02.2026 07:26Когда-то, давно, на Хабре проскакивала статья о том, что мировой социализм неизбежен. Высказывалось мнение, что когда технологии начнут отбирать рабочие места у людей, то бремя содержания постоянно растущей армии безработных, ляжет на государства. И, чтобы как-то это все сдерживать, государствам придется национализировать все эти технологические корпорации. Как вам такое развитие событий?
OlegZH
23.02.2026 07:26А кто Вам сказал, что они уже не национализированы?
Juggernaut
23.02.2026 07:26Открытая отчетность сказала. А кто вам сказал что они уже национализированы?
Oangai
23.02.2026 07:26так и развивайте уж эту мысль до конца - для масс это будет национал-социализм, на базе идеологий Муссолини, Маска и Питера Тиля; для самих элит - идея не столько национализации сколько слияния корпораций с государством, когда чиновники и политики по факту становятся корпоративными служащими. Технофашизм. Но явление исторически неустойчивое и поэтому не долгое, радостный шабаш максимум на одно поколение, а потом уже два варианта на выбор - или снова болезненный осознанный возврат к приличной человеческой цивилизации, или уж откат в реальное средневековье
Goron_Dekar
23.02.2026 07:26А причина этого отката - нещадно галопирующая по головам коррупция. И литеррали никаких инструментов с этой коррупцией справляться.
Wesha
23.02.2026 07:26икаких инструментов с этой коррупцией справляться.
ИИ тоже не панацея — оно у человеков училось!
*
Хотя эта новость, видимо, из местного филиала ИА «Панорама», но что‑то свежих новостей от ИИ‑премьерши давно не было...
gaal_dev
23.02.2026 07:26Скорее неизбежен Батлерианский джихад :D когда люди уничтожили все думающие машины
https://www.threads.com/@chris_rynn/post/DJ4w6SDsOP7/the-butlerian-jihad
"Затем пришел Батлерианский джихад - два поколения хаоса. Бог машинной логики был свергнут народом и возник новый концепт "Человек не может быть заменен"". Фрэнк Херберт (когда он писал Дюну также бредили о ИИ и эта тема была очень популярна)
ideological
23.02.2026 07:26Ожидания сильно завышены.
Что ИИ делает лучше всего? Текст и изображения?
И сейчас это откровенно плохо. Водянистые тексты никого не впечатляют, разве что тех кто плохо читает :), ого какая простыня и так быстро. Изображения получаются красивые, но LLM не следуют промптам и мелким деталям. Ужасное качество исполнения, которое не компенсировать количеством. Короче иммитация выполненной работы, возможно идеально для студентов и чего-то что никто не будет читать? Генерация дорвеев прям.
Конечно это инструмент автоматизации и какие-то применения найдутся и находятся, с этим никто не спорит. А машинное обучение так-то и было для этого и существовало до.
Автоматизация многого и раньше была возможна, тут было бы желание и выделенный бюджет на трансформацию.
Сейчас уже очевидно что мир придёт к голосовым разговорным интерфейсам для тех кому это нравится, почти как в фильмах).
А разговоры типа "подождите роста качества до Нобелевского лауреата", "весь код будет писаться ИИ", "вот-вот сингулярность" и т.д. - обычно от непрофессионалов в своей области, ну или от продавцов лопат.
nidalee
23.02.2026 07:26Изображения получаются красивые, но LLM не следуют промптам и мелким деталям. Ужасное качество исполнения, которое не компенсировать количеством.
Количеством (img2img\inpainting) и компенсируется - рулетка крутится, пока не повезет.
dobindubas
23.02.2026 07:26У вас старая информация. 40% загружаемой музыки в сша это ии. Только 3% могут отличить музыку ии от человека. Ии музыка уже стабильно в топ чартах рф. Теснит даже самых трендовых исполнителей.
eandr_67
23.02.2026 07:26инвесторы просыпаются и осознают факт: ИИ не просто улучшает программное обеспечение, он может полностью заменить его
Нет. Инвесторов, не знакомых с разделом математики под названием "теория алгоритмов" и, потому, ничего не смыслящих в программировании (не путать с умением писать код), убедили, что "ИИ может". Но всё, что он может - заменить неучей, дрессированных "курсами программирования" ("курсами аналитики данных", "курсами ML" и т.д. - подставляйте по вкусу) бездумно собирать кое-как работающий код из готовых кубиков-библиотек, написанных профессионалами. И никак не может заменить профессионалов, способных эффективно решать задачи IT.
Именно потому, что абсолютно любая программа для цифровых вычислительных систем (в том числе и любой ИИ) - это алгоритм. И никакой алгоритм не способен выйти за ограничительные рамки, доказанные теорией алгоритмов. Независимо от того, что Дарио Амодей рассказывает в своих рекламных сказочках, рассчитанных не неспециалистов.
OlegZH
23.02.2026 07:26И никак не может заменить профессионалов, способных эффективно решать задачи IT.
Покажите мне, пожалуйста, эффективные решения в ИТ.
vitalist84
23.02.2026 07:26Ну так дело то в том, что да ИИ будет ограничен некими рамками, связанными с конечным набором обучающей выборки. Но эта обучающая выборка - весь интернет, весь open source. Ни один разработчик не сможет и тысячную долю этой информации через себя пропустить. А значить рамки ИИ много шире чем среднестатистического разработчика. Очень нишевые разработчики, вроде специалистов по специфическому оборудованию, космоса, ядерных вычислений и науки будут актуальны, т. к. там недостаточно данных для выборки, остальные могут быть заменены.
eandr_67
23.02.2026 07:26Нейросеть - не способ решения задачи, а эвристика, генерирующая примерно правильный ответ. Она никак не анализирует данные, а лишь вычисляет (очень сложной функцией, настроенной в результате "обучения") точку в многомерном пространстве входных-выходных данных. И нет никаких гарантий, что эта точка в данном конкретном случае будет правильным ответом. Ошибки будут всегда - независимо от сложности нейросети и качества её обучения.
А ещё, в интернете говнокода несравнимо больше, чем качественного эффективного кода (и на stackoverflow есть популярные решения, содержащие ошибки), и результатом усреднения по интернету будет большей частью красиво оформленный говнокод. И если для тривиальных задач, валяющихся на каждом углу интернета, этот код хотя бы будет работать, то для чего-то нетривиального нейросеть будет выдавать откровенный бред.
P.S. Теория алгоритмов доказала, что задача сравнения двух алгоритмов является алгоритмически неразрешимой. И это ограничение не объёма обучающей выборки, а тех математических принципов, на которых построены все существующие на Земле цифровые вычислительные системы. Не придумало человечество математику, способную игнорировать теоремы теории алгоритмов.
OlegZH
23.02.2026 07:26Она никак не анализирует данные, а лишь вычисляет (очень сложной функцией, настроенной в результате "обучения") точку в многомерном пространстве входных-выходных данных.
Вы считаете, что все языковые модели одинаковы и у них одно и то же под капотом? В чём же, тогда, различие? И с чем связано продвижение? Разве не с постепенным уходом от чисто статистисеской процедуры?
eandr_67
23.02.2026 07:26В том то и дело, что "под капотом" у них нейросеть. А все нейросети построены на одном и том же принципе: очень сложная алгебраическая функция (или система функций), скомпонованная из множества простейших алгебраических функций (нейронов).
От изменения языковой модели принцип работы нейросети никак не поменяется. И понимать смысл (и задаваемого вопроса, и генерируемого ответа) нейросеть не научится.
Языковые модели отличаются кол-вом параметров, учитываемых при настройке нейросети, что позволяет лучше или хуже приблизить результат выдачи к естественной речи.
OlegZH
23.02.2026 07:26Простите, но у вас крайне ограниченное и практически... неверное представление о сути дела. Хотя, Вы, вроде бы, и правильно пишете про алгебраическую функцию. Вроде бы. Что такое нейросеть? Это опознающее устройство. Классические нейронные сети — это сети, работающие при помощи алгоритма обратного распространения ошибки. Современный взгляд основан на дифференцировании. Да, нейросеть занимается приближением к этой самой функции, о которой Вы говорите. Но! Смысл языковых моделей заключается в том, что в них нейроннные сети оказываются частью более общей архитектуры. Задача заключается в чём? Предсказать следующее состояние системы. С одной стороны, надо ещё понять, как это состояние описывается. А, с другой стороны, нужна глубина прогноза. И тут на первый план выходит многослойность. грубо говоря, у нас есть марковский процесс со скрытыми состояниями. Мы можем менять количество скрытых слоёв. От количества слоёв зависит качество прогноза. Затем, используется нейронная сеть. Для распознавания вот таких сложных состояний. Многослойная нейронная сеть — это просто многоуровневая система распознавания, где на самом нижнем слое выделяются самые простые закономерности, а на самом верхнем — наиболее общие. А далее, наворачиваются сети с переключением внимания, состязательные сети, учитываются процессы забывания. И плюс к этому, возможность постоянного переобучения и обучения новой модели на ответа старой.
OlegZH
23.02.2026 07:26Не придумало человечество математику, способную игнорировать теоремы теории алгоритмов.
Зачем программисту, создающему, например, Windows/Linux, теория алгоритмов?
DmitryKolosov
23.02.2026 07:26В этом и был маркетинг акций инвесторам:
мы переносим производство в Бантустан, где "программистам (кодерам, операторам фреймворков) не нужна теория алгоритмов, т.е. за чуть ниже качество работы можно плотить значительно ниже! "
Инвесторы такие: Опа! Дайте две!
СНГ-говнокодеры-вайтишнеки-вкатывальщеки: да мы в чоколаде!
Мама Жени Лукашина: Поживём - увидим...
vitalist84
23.02.2026 07:26А вам зачем точный ответ? Пусть один агент сгенерирует код, другой под него напишет тесты, третий проведет код ревью, четвертый запустит и проверит работу тестов и результат. Если где-то будут ошибки, то пусть на каждом этапе агенты внесут правки.
Кроме такой самокорекции, в принце одна и та же задача может быть решена множеством разных способов, поэтому точность реализации алгоритма до символов не важна, важен конечный результат.
А если глубже копнуть, то и конечным результатом работы программы будут довольны не все пользователи, найдутся те, кто скажут, что ожидали другого поведения. В этом смысле результат должен генерироваться программой индивидуально под предпочтения пользователя, что очень непросто для детерминированных алгоритмов, а вот для ML вполне релевантная задача.
eandr_67
23.02.2026 07:26Затем, что на каждом этапе каждый агент будет не только исправлять ошибки предыдущих агентов, но и добавлять свои собственные ошибки. И сейчас на гитхабе можно наблюдать нашествие тех самых агентов, потоком "исправляющих" абсолютно правильный код.
Да, задача может быть решена множеством разных алгоритмов. Но эффективность каждого из этих алгоритмов зависит от особенностей входных данных и доступных аппаратных ресурсов. Не существует алгоритмов, эффективных для любых входных данных и любого объёма RAM. И задача программиста - выбрать из множества алгоритмов вариант, адекватный техническому заданию.
P.S. Если при реализации простейшего алгоритма BWT нейросеть воспользуется стандартной функцией сортировки, встроенной в язык программирования, производительность этого кода, по сравнению с написанным людьми bzip2, окажется ниже даже не в несколько раз, а на несколько порядков.
vitalist84
23.02.2026 07:26Не понимаю откуда у людей такое надменное отношение к нейросетям. Ну может сейчас на текущем уровне развития какие-то вещи они делают хуже людей, но видно же, что процесс набирает обороты.
Надо сделать оптимизацию каких-то алгоритмов? Попросить об этом чат, пусть напишет простейший тест на производительность и предложит 10 разных смысловых подхода для ускорения алгоритма, затем реализует каждый и выберет самый быстрый. Что тут сложного?
Обратите внимание, что алгоритм BWT назван в честь его создателей, то есть он настолько уникален, что даже был назван в честь своих авторов. А в повседневной практике требуются куда более простые и прозаические вещи.
Вы там еще писали, что нейросети не занимаются анализом данных. По определению анализ - это разделение системы на отдельные части. И они это делают, это видно когда включен режим рассуждений. Далее после разделения выделяют из этих частей наиболее важное, делают из этого логические заключения и, в конце концов, синтез - собирают все воедино и выдают результат.
nidalee
23.02.2026 07:26Затем, что на каждом этапе каждый агент будет не только исправлять ошибки предыдущих агентов, но и добавлять свои собственные ошибки.
Нет, это так не работает, агент не переписывает с 0 весь код, чтобы исправить ошибку, он пишет минимальный diff для исправления конкретной ошибки. Дальше состояние бинарное: баг либо исправлен, либо нет. Если нет, повторяем до победного или смиряемся.
То, о чем вы пишете, могло быть актуально на каком-нибудь GPT-1, когда ты ему скармливал текст в чат, а он тебе его возвращал с опечатками.
vitalist84
23.02.2026 07:26На счет «нейросеть никак не анализирует данные» - это момент спорный. Поговорите с нейросетью в режиме рассуждения на сложные темы, задайте сложные вопросы, и там будет запущен механизм анализа и разбора входной информации, далеко не каждый человек сможет подняться на такой уровень рассуждений.
sergey_prokofiev
23.02.2026 07:26В одной куче LLM, Autonomos Driving и для понимания апокалипсиса еще автостраховки приплели. Мы все умрем. Аааа.
saag
23.02.2026 07:26Голову профессора Доуэля видели, хомо, так вот это ни разу не фантастика, а вполне себе полунастоящее будущее.
DmitryKolosov
23.02.2026 07:26С как спекулятивный.
Спекулятивный характер современной экономики.
Проблема в том, что осознать масштабность явления без специальной подготовки человеку не под силу. Выхватываем частности. Не видим, чем конкретно для нас обернётся.
lexasss
23.02.2026 07:26(прошу прощения за коммент не по теме)
Я не одинок, бья тревогу по поводу ...
В коллекцию слов которые вроде как есть, а вроде и как за 40 лет никогда не встречал.
DmitryKolosov
23.02.2026 07:26Сэ бья!
Юрий Карпов, российский миллиардер из Мурманска, бывший боксёр в фильме "2012" (САСШ, 2009)
DmitryKolosov
23.02.2026 07:26Эрозия доверия
Разрушение доверия началось малозаметно — с несходящихся мелочей. Обещали «в срок» — приходило «движемся согласно отчёту». Говорили «встанем на рельсы роста» — в действительности закрывали цех и советовали «переучиться на другую специальность». Поколение, воспитанное на сюжете «каждый год лучше прошлого», вдруг стало ловить неровности: производительность растёт быстрее зарплат, «временные меры» живут годами, у «единого окна» множатся очереди, а новости всё чаще объясняют провалы «сложными обстоятельствами»..
Доверие — это не любовь к власти, а режим по умолчанию: ты веришь, что система в целом держит слово. Если наверху говорят «будет так», оно примерно так и будет. Законы не поменяются задним числом, деньги не обесценятся за ночь, твой сегодняшний труд завтра не окажется мусором. В этом смысле доверие — кредит, который власть берёт у общества под залог будущего. Пока платежи по этому кредиту поступают вовремя, в договор никто не вчитывается. Когда обещания систематически расходятся с опытом, кредитная линия доверия начинает сжиматься, а внутри у людей включается тихий счётчик сомнений: «оно вообще того стоит?».
Первый большой надлом пришёл через экономику. В 1970-х мир получил удар по ценам на энергию и отказ от жёстких правил денег. «Нормальность» перестала быть гарантией: можно честно работать и всё равно проснуться среди инфляции, сокращений и «временных трудностей». Под новые условия элиты тихо переписали части договора: перенесли производство туда, где дешевле рабочая сила и мягче нормы; поставили во главу угла акционерную стоимость и отчёт за квартал; ослабили профсоюзы, которые раньше были посредниками в переговорах. В их логике это было рационально: так система казалась устойчивее и выгоднее.
На графиках рост ещё какое-то время держался — его подпирали кредит и маркетинг. Полки заполнялись товарами, кредиты позволяли покупать то, что раньше было недоступно. Но у людей возникло чувство подмены: вещей стало больше, уверенности — меньше. Любая неуклюжая реформа, приватизация или «оптимизация» уже воспринималась не как исключение, а как ещё один сломанный кирпич в распаде договорённостей. Обещание «если будешь стараться, будешь жить лучше» перестало звучать как гарантия: человек мог сделать всё «правильно» и всё равно оказаться в убытке.
А.Плетенчук "Что происходит с миром? Невидимые механизмы, которые формируют видимые события" (2025) серия "Для чайников"
Wesha
23.02.2026 07:26в агента Claude Cowork, которые автоматизируют задачи в юридической сфере,
ИИ не просто улучшает программное обеспечение
Странное у дяденьки понятие об «улучшении»...
Вот, например, на КДПВ судно стоит на якоре (оба якоря в воде и цепи натянуты), но при этом плывёт вперёд (судя по бурунам под форштевнем) — ИЧСХ, мимо айсберга, так что судну ничего не угрожает.
А если внимательно посмотреть на генерацию с BLOCKBUSTER, то можно немножко так прифигеть с бессмысленных
и беспощадныхвывесокон может полностью заменить его.
«Первое правило чтения громких заголовков: если в заголовке имеется слово „… может...“, в конце следует мысленно подставить: „… а может и не...“.»
Но что происходит, когда автономные транспортные средства устраняют большинство аварий?
Ну всё правильно: светофоры отключились — роботакси встали — стоящий автомобиль в аварии попадает крайе недко!
Opaspap
23.02.2026 07:26А если внимательно посмотреть на генерацию с BLOCKBUSTER,
зато если не смотреть внимательно, то всё нормально. В том смысле что точно выверенная картинка из суперстоков не добавит статье ценности и на 1%, а если не добавит, то зачем заморачиваться больше ? Мне как пример "дизайна" всегда вспоминается упаковка сока "Семья" из 200х - вот скажите, сильно бы она испортилась, если бы у этих красноглазиков были бы ещё и по 6 пальцев ? зато стоила бы она ещё дешевле.
nidalee
23.02.2026 07:26Это ChatGPT (причем тухлее некуда, он тогда даже функции поиска не имел, ЕМНИП), а не Claude.
JustTry13
23.02.2026 07:26Акции софтверных компаний рухнули. Почти 1 триллион долларов рыночной стоимости испарился из акций программного обеспечения и услуг в начале февраля 2026 года, спровоцированный запуском Anthropic плагинов агента Claude Cowork, которые автоматизируют задачи в юридической сфере, продажах, маркетинге и анализе данных.
Что за бред? На американском рынке акций немало компаний, которые находятся в пузыре. Некоторые оцениваются в 40-50 прибылей, некоторые вообще не приносят прибыль, а может на нее и не выйдут. Вот эти все компании и скачут в цене.
Да и не стоит забывать, что любой рынок акций имеет свойство корректироваться, графики всегда ходят вверх-вниз. А уж для переоцененных акций любой триггер может вызвать сильные колебания цены. Так что тут ничего удивительного. Приводить это в качестве аргумента в пользу "ИИ" - глупо.
gaal_dev
23.02.2026 07:26Дарио Амодей и Сэм Альтман известные врали обещающие золотые горы когда-нибудь через пару тройку лет, может позже, может никогда
ИИ уже доказывает свою ценность в росте производительности.
неужели. не более 10% при возросшей в разы (когнитивной) нагрузке
Как заметил Бен Бэрринджер из Quilter Cheviot: «Инвесторы решают полностью избегать рынка программного обеспечения, не оставляя места, где можно спрятаться».
ИИ генеративный это также программное обеспечение и да инвесторы уходят с этого рынка
Tesla уже быстро строит и тестирует свой полностью автономный флот в Остине, Техас. Tesla уже строит Cybercabs и нацелена на 2 миллиона единиц в год.
Tesla не может выпустить полностью автономный автопилот лет 10-15 минимум и да это также глубокое обучение (технология лежащая в основе LLM это трансформеры)
Когда ИИ может обрабатывать взаимодействия с клиентами на любом языке с качеством, близким к человеческому, фундаментальное ценностное предложение офшорного трудового арбитража существенно снижается.
Никто не любит чатботов поэтому клиенты предпочитают живых операторов
"позови оператора" - рецепт как убрать чатбота
silentz
23.02.2026 07:26Пофантазируем
1 - по и саас - вот мы 1 сутки посидели командой из 10 разрабов и нагенерировали агентов для всякого разного - и уже потратили 400$ буквально за сутки ни на что по сравнению с рабочей нагрузкой разраба. Я не спорю ИИ может быть и заменит разраба, но только тогда когда финансы будут сходиться и инференс будет стоить дешевле ЗП мидла. А так это очень крутой инструмент генерить лендинги
2 - автопилоты - опять же финансы пусть сойдутся - система автопилота у китайцев +20000$ к цене авто - это 20 месяцев ЗП водителя а дальше идет прибыль
5 - фин аналитики - тут на хабре уже было много историй как боты/агенты получали доступы к счетам хозяев и пытались заработать покупая курсы инфоциган
evomed
Все эти падения из-за страха инвесторов, а не фактических изменений. Я все также запускаю винду, адоб для монтажа и вызываю такси. Кнопки "сгенерировать свой адоб" у меня нет и не нужно, проще довериться профессионалам.
for7raid
Видимо вы невнимательно читали статью. Кодек тоже думали как вы, и сервис проката видео кассет тоже. Вы вызываете такси сегодня, а речь про завтра, когда вместо обычного такси к вам приедет беспилотное. У вас, как у потребителя, кнопка не изменится, но то, что находится под ней - изменится кардинально.
evomed
Я к тому, что реакция инвесторов - это не предвестник скорых изменений. Не нужно ждать, что завтра приедет роботакси, везде будут бегать роботы, как рассказывает Маск и любой будет себе генерировать свой личный адоб, чтобы смонтировать домашнее видео. Да и вообще непонятно будет ли это пользоваться массовым спросом. Люди не любят заморачиваться и проще купить прогу, тем более бизнес, которому нужно качество, надежность и безопасность.
for7raid
А что для вас значит "скорые", ведь завтра это не буквально, но очень скоро.
Что касается поведения потребителей - не судите по себе. Вы может быть рациональный потребитель, а может быть неолудит.
Среднестатистическому потребителю совершенно пофигу, что там внутри, он выберет или по качеству, или по цене, или по скорости. Пока вы продолжаете запускать свой Адоб, кто-то уже учится миджони, и когда уровень ИИ и владения им станет достаточно приемлемым, то вы потеряете работу на вашем ручном труде, и на мой взгляд это неизбежный сценарий развития нашей эволюции
evomed
На мой взгляд, мы будем летать на звездолетах на альфацентавру, чтобы познакомиться с инопланетянами. У всех много всяких взглядов, на реальность это не влияет. Я не про подписки на ии сервисы. В статье заявляется
"когда ИИ может генерировать кастомные решения для конкретных бизнес-задач, ценностное предложение коробочного софта снижается."
Что на мой взгляд нафиг массовому потребителю не нужно, тем более бизнесу. Люди ленивы, бизнес боится рисков и живет по типу "работает - не трогай", на мой взгляд.
MaximArbuzov
В экономике постоянно появляются новые люди (вчерашние школьники или студенты) и новые бизнесы, которые имеют шансы потеснить "старых".
evomed
Так я и не говорю, что бизнес не будет развиваться. Все развивается и меняется. Но это не значит, что все на свете побегут себе вайбкодить ПО. Любая сфера требует компетенций и вложений в тч и ПО, и бизнес врядли будет заморачиваться с неизвестными генерациями, если есть ПО, которое покрывает его потребности за копейки.
MaximArbuzov
Существующий – да. Какой-нибудь стартап вполне может заморочиться.
evomed
Обсуждается не "какой-нибудь стартап", а вероятность исчезания ПО, как услуги.
Wesha
У бизнесов есть такая маленькая проблемка: клиенты от них требуют гарантированный результат.
Wesha
Если он лудит — то это хорошо: есть у человека востребованная профессия (ну там, «лужу, паяю, примусА починяю...»
MaximArbuzov
Это предвестник не скорых изменений, а неизбежных (по мнению инвесторов) изменений.
Например, инвесторы узнали, что через 10-20 лет жильё в некотором мегаполисе будет стоить около нуля. Инвесторы не будут ждать 10-20 лет, они начнут выходить из актива сразу же, как им станет известна судьба этого актива.
evomed
Поэтому акции туда сюда прыгают по 10 раз на дню, потому что изменения неизбежные.
Терминатор сообщил?
Wesha
....так и возникают самоисполняющиеся пророчества.
bak
То что "ИИ" умеет писать софт не означает что теперь софт не нужен. Большая часть современного крупного софта это миллионы строк код, куча касдевов, анализы рынка, конкуретная борьба и куча всего еще. "ИИ" может удешевить производство софта, но каким боком он должен заменить софт? Вы как себе это представляете вообще? Что теперь мы например драйвер клавиатуры выкидываем, и теперь вместо него у нас сидит "ИИ" и обрабатывает прерывания? Базы данных тоже видимо на "ИИ" заменим? (который под копотом сам использует векторные базы данных для RAG)
Элементы ИИ будут встроены в софт. Часть компаний встроит, часть компаний не встроит и обанкроится, ещё часть не встроит и не обонкротится потому что ии там не нужен.
Canon, Nikon, Sony, Fujifilm, Olympus - все эти компании начинали с пленочных фотоаппаратов, затем успешно перешли на цифровые. По вашей логике (и по логике инвесторов-паникеров) - все эти компании должны были умереть и пропасть из истории с выходом цифры.
По прокату видеокасет. Netflix если вдруг слышали про такой - начинался в 1997 году как прокат DVD по почте. Стриминг запустил лишь в 2007-м, когда интернет был уже распространен по всей планете. Не сдохли и не обанкротились.
MaximArbuzov
Есть ещё вариант – появление новых компаний, в софт которых изначально встроен ИИ.
Sony начинала с электроники – магнитофоны, слуховые аппараты, радиоприёмники.
Wesha
...и которые хорошо застраховались от рисков — например, что построенный ИИ дом ВНЕЗАПНО взял и рухнул.
nidalee
Любая крупная софтовая компания страхуется от рисков и прописывает в своих Terms, что никому ничего не обещает. ИИ вообще тут не при чем.
https://www.statesman.com/business/article/crowdstrike-outage-lawsuit-cybersecurity-2024-21299097.php
gaal_dev
идет тренд на уход в "аналоговость" (откат к технологиям 90-00-х. спрос на кнопочные телефоны, "мыльницы" и iPod-ы времен Стива Джобса) так как множеству людей (особенно тем кто помоложе) банально осточертели соцсети, чатботы, нейропомои на YouTube и подобное прочее
nio-kun
Это крайне узкая ниша, продукция для ностальгирующих. Если рассматривать музыку и фото, то я, 1983 г.р., застал винил, кассеты, компакт-диски, плёночную мыльницу и цифровую зеркалку. Моя старшая дочь, ей десять - видела только MP3 и стриминговый сервис, только цифровую фотографию на телефон. Млаший сын, родившийся в этом году, вероятно, застанет один только стриминг и цифровое фото. О всех предыдущих способах он, наверное, никогда и не узнает, это будет с его точки зрения что-то сродни каменным топорам и рубилам.
От соцсетей и чатботов есть прекрасное средство. Нужно просто потянуть иконку соцсети на экране смартфона, и появится иконка мусорной корзины. Бросить приложение туда, согласиться с удалением всех данных - и сразу освобождается куча времени.