Приветствую!

Обычно я пишу про конкретику: разбор проекта, какую-нибудь интеграцию. Сегодня иначе. Хочу поговорить о том, что последний год обсуждают на каждом созвоне и в каждом профильном чате. О том, что на самом деле происходит с нашей профессией и куда всё катится.

Сначала — два слова о себе, чтобы было понятно, с какой колокольни я говорю. Меня зовут Алексей Яковенко, я Python-разработчик уровня senior. До мидла дорос ещё до того, как ИИ-ассистенты стали мейнстримом, а дальше развивался уже вместе с этой волной. Поработал и с госсектором, и с крупным бизнесом; сейчас веду разработку в институте, который занимается ИИ в медицине.

Идея статьи появилась случайно. Я кинул короткий пост в свой Telegram-канал — мол, посмотрите, как меняется работа, — и за несколько часов под ним набежало полсотни комментариев. Кто-то спорил, кто-то делился своими историями. Стало ясно, что тему задело по-живому, есть смысл разложить её подробно.

Сразу оговорюсь: я не футуролог и не продаю курсы. Я просто разработчик, который каждый день видит, как меняется его собственная работа и работа людей вокруг. Дальше — мои наблюдения, цифры с источниками и несколько практических выводов. Поехали.

Что происходит на рынке

Начнём с цифр. Я специально собрал их со ссылками, чтобы вы могли проверить, а не верили мне на слово (статья написана 13 июня 2026 года).

С начала 2026 года IT-сектор потерял больше 118 000 рабочих мест, порядка 825 человек в день (это публичный трекер увольнений; предполагаю, что к моменту, когда вы читаете статью, цифры будут уже выше). Meta срезала около 8 000 позиций, Intuit — 3 000, и это не маленькие проценты от штата.

И вот что любопытно: эти компании не тонут. Они прибыльны. Просто приоритет сместился в сторону железа и инфраструктуры под ИИ. По оценкам, только большая четвёрка (Amazon, Microsoft, Alphabet и Meta) вложит в ИИ-инфраструктуру порядка 725 миллиардов долларов только за этот год. Найм урезают, чтобы освободить бюджет на GPU. Уволил сотню инженеров — оплатил очередную партию видеокарт.

Отдельная история — риторика топов. В начале 2025-го Марк Цукерберг в подкасте Джо Рогана сказал то, что год назад звучало бы как фантастика:

Думаю, уже в 2025-м у нас появится ИИ, который сможет работать как мидл-инженер и писать код. Поначалу это будет дорого, но со временем мы придём к тому, что значительную часть кода в наших приложениях будет писать ИИ, а не люди.

Сказано буднично, тем же тоном, каким анонсируют новую фичу. Меня, если честно, это спокойствие цепляет даже сильнее самих слов.

При этом «заменили» — пока неверное слово. Правильнее «переформатировали». Знакомый мидл недавно описал свой день так: раньше львиную долю времени он писал код руками, теперь сам набор кода занимает у него хорошо если пятую часть (да что греха таить, у меня самого зачастую такая же история). Остальное — ревью того, что нагенерил ассистент, отлов его тихих косяков и решения, которые ИИ за тебя не примет: как это ляжет в существующую систему и где рванёт через полгода. Работа никуда не делась, просто сместилась. Теперь я больше проверяю и принимаю решения, чем пишу.

Сильнее всего пресс ощущают новички. Есть данные, что занятость самых молодых разработчиков заметно просела именно там, где раньше джуны и набивали руку — на рутинном коде и мелких багфиксах (вот интересное исследование на эту тему).

Логика бизнеса здесь до предела прагматична: если рутину теперь закрывает ассистент, а проверяет её один мидл, зачем держать пятерых джунов. И это не просто ощущение — в исследовании GitHub разработчики с Copilot выполняли задачу на 55% быстрее, а Anthropic и вовсе не скрывает, что код для обучения их новой флагманской модели на 80% написан ИИ.

И вот тут мы подходим к главному сдвигу, который недооценивают.

Cursor, Claude, ChatGPT сделали то, чего в истории профессии не было: порог входа рухнул почти до нуля. Человек, который вчера не написал ни строчки, сегодня за вечер собирает работающее приложение. И не макет в Фигме, не «hello world», а кликабельный продукт с базой, авторизацией и деплоем.

И тут легко увидеть мечту. А я вижу проблему, ради которой и затеял весь этот текст: результат теперь можно получить без понимания. Раньше работающий продукт что-то да доказывал про твою компетенцию. Сейчас уже нет. Что с этим делать — дальше.

Уволят ли 8 из 10?

Это вопрос, который рано или поздно задаёт себе каждый. Не наступит ли день, когда тебе скажут: «Слушай, спасибо, но ИИ делает это быстрее и без выходных»?

Давайте честно: на части задач этот сценарий уже не звучит дико. Посадите среднего разработчика рядом с хорошо настроенным агентом на Claude или GPT — и на типовой задаче агент его обгонит. Это неприятно признавать, но это так.

Рынку СНГ, думаю, есть ещё пара лет форы — к нам всё приходит с задержкой. Но сигналы я ловлю уже сейчас, причём в конкретных переписках с заказчиками.

Первое. Спрос сместился. Раньше у меня просили «прикрутите ИИ в продукт» — чат-бота, рекомендации, суммаризацию. Теперь всё чаще просят другое: внедрите ИИ внутрь самой разработки, чтобы делать быстрее и меньшими силами. Особенно это заметно в зрелых компаниях, обросших процессами. Там добавить одну ручку в API — это неделя согласований, ревью и релизного поезда. И когда такой заказчик своими глазами видит, что черновик этой ручки агент пишет за десять минут, у него возникает закономерный вопрос: а зачем мне тогда отдел из десяти человек?

Второе, и куда интереснее. Заказчики начали кодить сами. Появилась целая порода людей, которых я про себя зову «вайбкодерами от бизнеса». Это не разработчики. Владельцы продукта, маркетологи, иногда аналитики — собрали за выходные что-то работающее в Cursor и приходят уже не с задачей, а с готовым решением. С формулировкой «тут почти всё готово, надо чуть-чуть доработать».

Как это «чуть-чуть» выглядит на практике, покажу прямо в следующем разделе, там есть на что посмотреть. Но спойлер: «почти готово» и «готово» в разработке разделяет пропасть, и вся профессиональная ценность как раз в ней.

Так что, уволят ли 8 из 10?

Нет. Но и спокойно выдыхать рано. Произойдёт другое: рынок ужмётся, а планка поднимется. Под удар попадут те, кто и так работал на автопилоте — копипастил со Stack Overflow и закрывал тикеты по шаблону, ни разу не задумавшись, почему код устроен именно так. Их не «заменит ИИ» в лоб. Просто один думающий разработчик с ассистентом теперь делает объём, на который раньше нужна была команда. Лишними станут не все. Только те, кто не добавлял ничего сверх того, что теперь умеет машина.

Так что профессия не умирает. Просто вход в неё дорожает — и для одних это новость хорошая, для других не очень.

Четыре истории из практики: одна как надо и три как не надо

Хватит теории, покажу на живых примерах из своей работы. Без названий компаний, но всё это было со мной.

История первая: меня наняли, чтобы «разогнать разработку с помощью ИИ»

Самый показательный случай. Гендиректор крупной компании устал от того, что фичи ползут неделями, и позвал человека со стороны настроить процесс. Не очередной чат-бот в продукт, а сам процесс разработки. Я пришёл, поставил команде рабочий контур на Claude Code и Qwen Code (в РФ это решается через Omni Router и LiteLLM — если будет интересно, распишу в отдельной статье). Команда поначалу смотрела скептически: монолит, легаси, «ты не знаешь нашей специфики». Скепсис держался ровно до того момента, когда я показал реальный разгон прямо на их кодовой базе, и на фронте, и на бэке. После этого вопрос «а зачем нам это вообще» отпал сам собой.

К чему я это. Помните тезис про «бизнес хочет ИИ внутри разработки»? Вот он, живьём: меня буквально наняли под эту задачу. И это давно не единичный запрос.

История вторая: «перенеси фронт» по ссылке

А теперь про пропасть между «пользоваться ИИ» и «понимать, что ты делаешь».

Мой знакомый руководитель решил, что фронтендер ему больше не нужен: уволил человека и взялся вайбкодить сам. Задача — перенести старый фронт на новый стек. Нюанс: весь исходник этого фронта был под рукой, бери и пользуйся. Но ассистенту он исходники не дал. Он дал ему ссылку на сайт. Просто URL. А потом искренне недоумевал, почему «такой хвалёный ИИ» справился так паршиво.

Так ИИ и не видел кода. Он пытался восстановить приложение по отрендеренной странице. Художника так же можно попросить перерисовать картину по мутной фотографии — выйдет что-то похожее, и только. Инструмент-то был топовый. А постановка задачи — мусорная, и отвечает за неё человек, не ИИ.

История третья: горящие токены из ниоткуда

Тот же руководитель постоянно жаловался, что у него «горят токены»: подписка за 200 долларов выгорала подозрительно быстро. Я полез смотреть. Оказалось, он каждый раз просил Claude Code написать проект с нуля во временном окружении, которое после сессии не сохранялось. Каждый запуск ассистент начинал с чистого листа — предыдущей работы для него попросту не существовало. Человек месяцами платил за то, чтобы по кругу переписывать одно и то же, и не мог понять, куда всё девается.

Дело тут не в ИИ. Без базового понимания, как устроены файлы и сохранение состояния, даже мощный инструмент просто жжёт деньги впустую.

История четвёртая: «я тут навайбкодил, подправь»

И финал — жанровая классика. Прилетает задача: «я тут немного навайбкодил, подправь по мелочи». Открываю — а там простыня. Всё в одном файле, без структуры, работает на демо и рассыпается на втором же сценарии. «Подправить» это физически нельзя — там нечего править, проще снести и собрать заново.

Так что я переписывал с нуля. Тоже с Claude Code, но по-человечески: архитектура, разбивка на модули, понятные границы между ними. И вот здесь самое интересное. Та же задача, решённая тем же инструментом, на выходе работала кратно стабильнее и спокойно развивалась дальше, без боли при каждой мелкой правке.

Тот же инструмент, та же задача, а результат несопоставимый — вся разница в голове того, кто за рулём.

По сути, это и есть главная мысль всей статьи, просто показанная на пальцах: ИИ не делает работу за вас, он умножает то, что вы в него вкладываете. Вложишь архитектурное мышление — получишь систему. Вложишь ссылку на сайт и надежду — ну, получишь историю, которую я потом вставлю в статью.

Так значит, нас не заменят?

И да, и нет. Из этих историй легко сделать поспешный вывод: «Раз даже руководитель с ИИ садится в лужу, значит мы, разработчики, в домике». Не спешите радоваться.

Тенденция «руководитель сам берётся вайбкодить» действительно крепнет. Вот только заканчивается она обычно ничем хорошим — и мои кейсы, и просто здравый смысл говорят об одном. У руководителя другие задачи и другая голова. Управлять компанией и писать прод-код — разные профессии, и ИИ эту разницу не стирает. Так что место под солнцем у разработчика останется даже при самом мрачном раскладе, тут я спокоен.

Но парадигма изменилась, и это важно. Раньше можно было тихо отсидеться в большой компании, неделями перекрашивая условную кнопку, и неплохо при этом себя чувствовать. Теперь так не выйдет: ровно эту работу машина делает за минуты, и она у всех на виду.

Поэтому держите в голове один вопрос, постоянно: за счёт чего лично вы собираетесь конкурировать? И не с ИИ — в скорости набора тысячи строк вы с ним не сравнитесь, да и незачем. С другими разработчиками, которые остаются на плаву. Что у вас есть такого, чего нет у них и чего не закрывает ассистент?

Честный ответ на этот вопрос — уже половина дела. А если ответа нет и, главное, нет желания его искать, добирать базу, учить новое, вписываться в гонку по новым правилам, то, возможно, стоит честно себе в этом признаться и присмотреться к другим направлениям. Это не приговор, просто игра пошла по новым правилам. И делать вид, что их нет, — худшее, что можно выбрать.

«А зачем платить команде, если есть ИИ и тестировщик?»

Самый честный аргумент против всего, что я тут пишу, приходит со стороны заказчика и звучит так: «Зачем мне команда? Распишу нормальное ТЗ, ИИ всё напишет, что не так — уточню, в конце отдам тестировщику и позову спеца по безопасности. Выйдет в разы дешевле. Вы держитесь за рабочие места, а я считаю деньги».

И тут он наполовину прав. Для простых и средних продуктов — лендинг, внутренний инструмент — связка «ИИ + тестировщик» уже сегодня дешевле команды. Спорить глупо, так и есть, и таких продуктов будет всё больше.

Но в этом рассуждении спрятаны три ловушки, которые видно не сразу.

Первая: расписать ТЗ «со всеми нюансами» — это и есть самая сложная часть работы. Не разминка перед ней. И его нельзя дописать по кругу «не так — уточнил». Потому что «что-то не так» в реальной системе — это не сломанная кнопка. Это гонки данных и дыры в безопасности, которые вылезают под нагрузкой через полгода. Чтобы заложить это в ТЗ, надо заранее знать, что оно вообще существует. А знает это опытный инженер, без которого вы и собрались обойтись.

Вторая: тестировщик в конце ловит не то. «Не работает кнопка» — поймает. А «эта архитектура через полгода потребует переписать половину» или «здесь раз в сутки тихо бьются данные» — уже нет. Тут нужен инженер, а не тестировщик. И «тестировщик плюс спец по безопасности», если приглядеться, уже не один человек на подхвате. Это начало той команды, которую вы хотели не нанимать.

Третья, самая дорогая: дёшево собрать и дёшево потом с этим жить — совсем не одно и то же. Сборка — процентов десять от стоимости продукта за всю его жизнь. Остальное — поддержка, доработки и разбор инцидентов, когда что-то ляжет. Заказчик, сэкономивший на команде, оплачивает эту экономию сверху при первом серьёзном сбое: чинить некому, потому что никто не понимает, как оно устроено.

Так что заказчик прав в одном: платить за раздутую команду ради самого процесса больше никто не станет. Но «ИИ вместо инженеров» работает ровно до той сложности, где цена ошибки превышает экономию на зарплатах. Эта граница каждый год сдвигается в сторону ИИ, но пока она далеко не на краю карты.

Нужны ли ещё джуны и мидлы

Отсюда — больной вопрос. Если вход в профессию упал почти до нуля, а рутину забрал ИИ, то нужны ли вообще джуны? И где теперь проходит граница между джуном и мидлом?

С одной стороны, войти стало проще некуда. Понимаешь базу — что такое функция, класс, как подключить библиотеку — и уже сегодня можешь запустить Claude Code и собрать полноценный проект. Не учебную игрушку, а рабочий.

С другой — ровно поэтому стало сложнее. Потому что эти же инструменты есть у всех. Подписка за 20 долларов и неделя ютуба — и вот сосед-бухгалтер тоже «делает сайты на заказ». Граница, которая раньше отделяла того, кто умеет, от того, кто не умеет, размылась.

Из этого следуют две вещи, которые я наблюдаю прямо сейчас.

Грейды поплыли. Человек с месяцем за плечами иногда выдаёт то, на что раньше уходил год практики, — инструмент подтянул его до результата. Беда в том, что результат подтянулся, а понимание нет, и это вскрывается на первой же нестандартной задаче. Отличать таких на собеседовании стало отдельным искусством: красивое демо больше ничего не доказывает.

Конкуренция выросла кратно. Джун теперь соревнуется не с другими джунами, а со всеми, кто освоил ChatGPT и решил, что это и есть программирование. Поток желающих вырос на порядок, а количество вакансий под junior, наоборот, сжалось. Арифметика не в пользу новичка.

И всё же есть ниша, где спрос на живых разработчиков держится крепче всего, — закрытый контур: КИИ, госсектор, объекты вроде метро или энергетики. Туда облачный ИИ по закону просто не занесёшь, а данные наружу не отдашь. Там по-прежнему нужны люди, и нередко именно мидлы: на сеньоров бюджета нет, а вайбкодить нельзя. Защита не вечная, локальные модели потихоньку заходят и туда, но фору в несколько лет такие места дают.

Вывод из этого не «не суйтесь». Скорее наоборот: войти всё ещё можно, только с наскока, через «выучил Python за месяц по роликам», уже не выйдет — этого добра теперь как песка. Нужно то, чего ИИ пока не закрывает сам. О чём именно речь — в следующих разделах, отдельно для тех, кто только начинает, и отдельно для тех, кто уже внутри.

Как сейчас вкатываться в IT

Это для тех, кто делает первые шаги в 2026-м. Без мотивационной воды, по делу.

Стартовать не поздно. Серьёзно. Каждый второй комментарий под моим постом был в духе «всё, опоздал, разработчиков больше не берут». Это не так. Берут тех, кто реально умеет, и таких как раз не хватает, потому что толпа на входе умеет имитировать, а не делать. Если вы выдержите первую турбулентность и не сольётесь на этапе «ничего не получается», вы окажетесь в куда менее людном месте, чем кажется со стороны.

Не покупайтесь на лёгкость. Самая опасная мысль новичка сейчас — «раз приложение собирается за вечер, то и учить особо нечего». А кодинг живёт в понимании, а не в скорости набора: как устроена система, почему данные текут именно так, что развалится, если убрать вот эту строчку. Инструмент отдаёт результат бесплатно. А понимание как зарабатывалось своим горбом, так и зарабатывается.

Первое время пишите руками. Да, вы будете пользоваться ИИ — глупо притворяться, что нет. Но на старте намеренно тормозите себя: берите маленькую задачу и закрывайте её сами, хотя бы вчерне, и только потом сверяйтесь с ассистентом. Причина простая. Кайф от «сделал за час, и оно работает» живёт ровно до первого «оно сломалось». А оно сломается обязательно, и в самый неподходящий момент. И вот в эту секунду станет видно, есть под капотом понимание или там пустота. Если пустота — ИИ вам не поможет, потому что вы даже не сможете сформулировать, что именно у вас сломалось.

Дальше — ИИ как усилитель, а не костыль. Когда база уже есть, всё переворачивается: ассистент становится мультипликатором. Вы ставите задачу осознанно, читаете ответ критически и точечно правите там, где он напорол. Связка «человек + ИИ» работает именно так: вы рулите, ИИ исполняет, а не наоборот.

Кто-то в комментариях сформулировал это лучше меня: в учёбе ломайте мозг, в работе используйте ИИ. На этапе обучения вы качаете собственное мышление, и тут срезать нельзя. А на работе включается другая логика: бизнесу глубоко безразлично, сколько строк вы написали и как красиво разложили классы. Ему нужна программа, которая стабильно работает, без глюков и тормозов, и нужна она быстро. Здесь ИИ ваш законный ускоритель, грех им не пользоваться. Но ускорять имеет смысл только то, что вы понимаете: иначе вы так же быстро доставите бизнесу не результат, а проблему, которую потом сами же будете неделями разгребать.

Учиться не стало быстрее. Стало иначе — и, пожалуй, честнее: пустоту под красивым демо вскрывает первая же нестандартная задача.

Что учить в 2026-м: конкретный список

Окей, абстракции в сторону. Вот то, что я бы учил на вашем месте, если бы входил в профессию сегодня. Список не академический, а про то, что реально понадобится в первый же рабочий месяц.

База, без которой дальше нет смысла

• Синтаксис одного языка. Не «попробовать пять», а довести один до автоматизма: переменные, условия, циклы, функции, классы. Критерий готовности — пишете простую программу не подглядывая в гугл. Python для старта почти идеален: мягкий вход и применение везде, от веба до ML.

• Структуры данных. Список, словарь, множество, стек, очередь — и, главное, когда что брать. Это не олимпиадная теория, с этим выбором вы столкнётесь буквально в первом проекте, когда у вас начнёт тормозить там, где не должно.

• Как работает веб. HTTP, запрос-ответ, статус-коды, что такое API и как сервисы вообще разговаривают друг с другом. Без этой картины вы не сможете толком объяснить ассистенту, чего хотите, и получите красивую, но нерабочую конструкцию.

• Базы данных. Таблица, запрос, связи, базовый SQL. Плюс понимание, зачем БД нужна и где без неё не обойтись. Кстати, типовая болячка кода от ИИ — запросы в цикле вместо одного нормального (привет, N+1), и заметить это может только тот, кто понимает, что происходит на уровне базы.

• Чтение ошибок. Traceback, логи, статус-коды. Звучит скучно, но умение прочитать стек и понять, где и почему упало, — это буквально то, что отличает разработчика от человека, который копирует ошибку в чат и молится.

• Git. Коммит, ветка, merge, как откатиться и как не потерять чужую работу. Без этого вы не доживёте в команде до конца спринта.

Как пользоваться ИИ и не выстрелить себе в ногу

Claude Code, Codex и компания — нормальные рабочие инструменты, пользоваться ими надо. Вопрос в том, как. Несколько правил, которые я бы выбил в граните для каждого новичка:

• Не просите сгенерировать то, что не понимаете сами. Если вы не можете описать словами, что должен делать код, ассистент что-то выдаст, оно даже запустится, и вы радостно поедете на этом до первой нештатной ситуации. А там тупик, потому что чинить-то нечем.

• Читайте каждую строку, которую он написал. Не пролистывайте — разбирайте. Что делает эта функция, зачем здесь этот параметр, почему именно так. На старте это бесит и тормозит. Через полгода окупается с процентами.

• Спрашивайте «почему», а не только «напиши». «Сделай мне функцию X» — запрос, который вас ничему не учит. «Объясни, почему эту функцию пишут вот так, и какие есть альтернативы» — учит. Как репетитор ИИ зачастую полезнее, чем как исполнитель.

• Берите задачи чуть выше своего уровня — и закрывайте их сами. С ассистентом в роли подсказчика, а не автопилота. Рост происходит ровно на этом дискомфорте.

И главное, что хочется сказать новичкам отдельной строкой: не путайте скорость результата с прогрессом. Собрать проект за вечер теперь умеет кто угодно, и это ничего не значит. А вот понять, почему он работает, — ровно за это потом и платят.

Если вы уже в деле: как мидлам и сеньорам не растерять хватку

Теперь к тем, кто давно внутри и активно живёт с ИИ. Казалось бы, у вас всё хорошо: скорость выросла, заказчик доволен. Но именно у нас зреет риск, который я вижу всё чаще и который куда коварнее, чем у новичков.

Он называется тихая деградация.

Выглядит безобидно: поставил агенту задачу — получил код — глянул, что вроде работает — закоммитил. День за днём, и незаметно ты перестаёшь держать в голове архитектуру, перестаёшь понимать, что там под капотом. Ты потихоньку превращаешься из инженера в менеджера, который пересказывает заказчику то, что нагенерила машина.

А расплата приходит в худший момент — когда что-то ломается по-настоящему. Не «забыл импорт», а «в проде плавающий баг под нагрузкой, воспроизводится раз в сутки». Вы идёте к ассистенту, он бодро выдаёт пять вариантов фикса. Вы пробуете первый — не помогло. Второй — стало хуже. Третий — сломалось в другом месте. К пятому варианту вы уже не понимаете ни свою систему, ни что вы вообще наделали за последний час. Вот это и есть цена утраченного понимания, и платится она наличными и сразу.

Чтобы не доводить до этого, держусь нескольких правил. Делюсь как есть.

• Отвечай за то, что отдаёшь. Любой кусок кода, уходящий в прод под твоим именем, ты должен уметь защитить вслух: почему такое решение, какие у него границы, что будет, если нагрузка удвоится. «Так написал ИИ» — это не ответ.

• Не теряй руку. Иногда пиши без ассистента — целиком, сам. Не потому, что так быстрее (так медленнее), а чтобы навык не атрофировался. Как с языком: перестал говорить — начал забывать. С инженерным мышлением то же самое.

• Углубляйся, а не растекайся. Соблазн хвататься за всё подряд сейчас огромен — ИИ ведь даёт иллюзию, что любую область можно освоить за вечер. Но ценится сейчас глубина. Сильная экспертиза в узкой теме защищает вас надёжнее, чем поверхностное знакомство со всем сразу — потому что поверхностное теперь умеет и машина.

• Бери то, что ИИ не вывозит. Архитектура, оптимизация под реальную нагрузку, интеграция с легаси, которое никто не понимает. Именно эти задачи строят экспертизу, которую не купишь за 20 долларов в месяц.

• Осваивай оркестровку ИИ, а не один чат. Знать, какую модель и какой инструмент подключить под конкретную задачу, как собрать рабочий контур из нескольких моделей и роутеров, — это уже самостоятельный навык, за который платят. Конкуренция смещается с «кто быстрее напишет код» на «кто быстрее заставит ИИ написать правильный код». Ключевое слово — правильный: выигрывает тот, у кого есть база, чтобы отличить рабочее решение от правдоподобной чуши.

• Следи за рынком без паники. Не тревожно, а с интересом: куда движется спрос, какие ниши открываются. ИИ ведь не только отъедает задачи — он создаёт роли, которых три года назад не существовало (тот же промпт-инжиниринг, AI-интеграции, инфраструктура под inference). Кто-то эти стулья займёт. Почему не вы?

А что если это всё — большой пузырь?

Это один из самых частых вопросов, которые мне задают, и вопрос абсолютно честный. Логика у скептиков такая: Anthropic, OpenAI и прочие жгут чудовищные деньги — видеопамять, дата-центры, обучение всё более прожорливых моделей. Сейчас это во многом субсидируется инвесторами. А когда лавочка с дешёвыми деньгами закроется, ценник полетит вверх: подписки подорожают, токены подорожают, и в какой-то момент час работы ИИ станет дороже часа живого разработчика. Добавьте сюда реалии РФ — блокировки, отвалившиеся оплаты — и картина выходит совсем не радужная.

Мысль резонная, отмахиваться от неё не буду. Но давайте разложим её на части, потому что в ней склеены две очень разные вещи.

Первое — финансовый пузырь. Вполне возможно, что он есть: оценки компаний перегреты, капзатраты в сотни миллиардов окупятся не скоро, и часть игроков на этом погорит. Так уже было с доткомами в 2000-м. Но вспомните, чем та история закончилась: пузырь лопнул, половина компаний умерла — а интернет никуда не делся, подешевел и стал инфраструктурой, на которой сегодня стоит вообще всё. Лопнувший финансовый пузырь не отменяет технологию. Обученные модели не испаряются, а открытые веса, однажды выложенные в сеть, остаются там навсегда.

Второе — цена лично для нас как пользователей. И вот тут факты пока говорят ровно обратное тому, чего боятся скептики. Стоимость токена за конкретный уровень «интеллекта» не растёт, а быстро падает: то, что год назад стоило как флагман, сегодня доступно по цене черновой модели. Работает конкуренция — пока на рынке есть Google, китайские лаборатории и открытые модели, задрать цены в космос никому не дадут. Пользователь просто уйдёт к соседу.

И вот что тут важно, особенно для нас. Открытые и китайские модели (Qwen, DeepSeek) — это одновременно и потолок цен для всего рынка, и наша подушка безопасности. Если флагманские подписки вдруг станут неподъёмными или их отрубят по географии, остаётся локальный и открытый стек: поднимай у себя, гоняй через роутеры, плати за железо вместо чужой маржи. Я в своих проектах именно поэтому держу связку с Qwen Code через Omni Router и LiteLLM. И дело не только в обходе блокировок. Это страховка от ценовой политики одного вендора.

А теперь — зачем я вообще завёл этот разговор. Затем, что у части людей за вопросом «а вдруг это пузырь?» прячется тихая надежда: «вот лопнет — и всё вернётся как было, можно не дёргаться». Не вернётся. Даже если завтра половина AI-компаний обанкротится, мир уже не разучится тому, что один разработчик с ИИ делает работу троих. Ставить карьеру на то, что пузырь лопнет и избавит вас от необходимости расти, — худшая из возможных ставок. Лопнуть-то он может. А готовиться придётся в любом случае.

Вместо вывода

Если выжимать всё сказанное в одну фразу, получится так:

ИИ не заменит разработчика, который думает. Он заменит того, кто думать перестал, — потому что теперь за него думает машина.

Всё остальное из этого вытекает. Порог входа рухнул — собрать что-то работающее может почти кто угодно. А спрос на тех, кто понимает, что именно собрал, только вырос. Инструменты стали мощнее на порядок, но сами по себе ничего не решают: жать Tab в автодополнении умеют все, а держать в голове, что ты строишь и почему именно так, — далеко не каждый. Вот эта способность и стала дефицитом.

И это, мне кажется, к лучшему: казаться разработчиком теперь почти невозможно, приходится им быть.

Это мой взгляд из своей колокольни, и я наверняка вижу не всё. Поэтому реально интересно ваше: вы ощущаете этот сдвиг у себя в команде или пока тишина? Стало ли у вас больше «вайбкодеров от бизнеса» среди заказчиков? Пишите в комментариях — особенно если видите картину под другим углом.