Microsoft Maia 200 — новый «убийца» костов на инференс?
Сегодня Microsoft анонсировала Maia 200, и это прямая атака на гегемонию Nvidia. Чип заточен специально под скейлинг инференса (запуск, а не обучение моделей) — ту часть, которая сейчас съедает основные бюджеты AI-компаний.
Факты "на стол":
→ Архитектура: >100 млрд транзисторов.
→ Мощность: >10 петафлопс в 4-битной точности (FP4) и ~5 петафлопс в 8-битной.
→ Бенчмарки: Microsoft заявляет, что чип в 3 раза быстрее Amazon Trainium 3 (FP4) и обходит Google TPU v7 (FP8).
Почему это важно?
Microsoft пересаживает Copilot и модели Superintelligence team на свое железо. Это попытка снизить зависимость от "зеленых" GPU и удешевить прогон тяжелых моделей. SDK уже открыли для разработчиков и лаб.
Верите, что кастомные чипы (MS, Google, Amazon) вытеснят Nvidia из облаков к 2027?
🔥 — Да, специализация победит универсальность
😎 — Нет, экосистему CUDA не сломать
🤔 — Мне главное, чтобы токен подешевел
#AI #GenAI #cloudarchitecture #highload #distributedSystems
ИСТОЧНИКИ: Lucas Ropek — Microsoft announces powerful new chip for AI inference — 26.01.2026
Сегодня Microsoft анонсировала Maia 200, и это прямая атака на гегемонию Nvidia. Чип заточен специально под скейлинг инференса (запуск, а не обучение моделей) — ту часть, которая сейчас съедает основные бюджеты AI-компаний.
Факты "на стол":
→ Архитектура: >100 млрд транзисторов.
→ Мощность: >10 петафлопс в 4-битной точности (FP4) и ~5 петафлопс в 8-битной.
→ Бенчмарки: Microsoft заявляет, что чип в 3 раза быстрее Amazon Trainium 3 (FP4) и обходит Google TPU v7 (FP8).
Почему это важно?
Microsoft пересаживает Copilot и модели Superintelligence team на свое железо. Это попытка снизить зависимость от "зеленых" GPU и удешевить прогон тяжелых моделей. SDK уже открыли для разработчиков и лаб.
Верите, что кастомные чипы (MS, Google, Amazon) вытеснят Nvidia из облаков к 2027?
🔥 — Да, специализация победит универсальность
😎 — Нет, экосистему CUDA не сломать
🤔 — Мне главное, чтобы токен подешевел
#AI #GenAI #cloudarchitecture #highload #distributedSystems
ИСТОЧНИКИ: Lucas Ropek — Microsoft announces powerful new chip for AI inference — 26.01.2026
❤8🤮2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Андроиды работают в 2-3 раза хуже людей
Майкл Там (директор UBTech) открыто заявил: их новейшие роботы пока проигрывают «кожаным мешкам» в ловкости и скорости. Специфические операции вроде складывания коробок даются им с трудом, а движения замедлены, чтобы избежать падений.
Но корпорации (включая Ford) всё равно массово закупают их. Почему?
FOMO: Страх уступить конкурентам в гонке автоматизации перевешивает текущие баги.
Математика аптайма: Аналитики считают, что роботу достаточно выдавать 80% эффективности человека. Остальное компенсируется режимом 24/7 — без перекуров, отпусков и больничных.
Вывод: нас заменят не потому, что роботы лучше, а потому что они не спят.
Когда робот сможет полностью заменить разработчика/инженера?
👍 Никогда, креатив не автоматизировать
😎 Лет через 10-15
😡 Уже через 2-3 года (станет ассистентом 24/7)
#AI #automation #productmanagement
Источники:
Financial Times — Chinese robotics groups battle to bring humanoids to factories
Euronews — Can humanoid AI robots really handle arduous factory work?
CnEVPost — UBTech comments on efficiency
Майкл Там (директор UBTech) открыто заявил: их новейшие роботы пока проигрывают «кожаным мешкам» в ловкости и скорости. Специфические операции вроде складывания коробок даются им с трудом, а движения замедлены, чтобы избежать падений.
Но корпорации (включая Ford) всё равно массово закупают их. Почему?
FOMO: Страх уступить конкурентам в гонке автоматизации перевешивает текущие баги.
Математика аптайма: Аналитики считают, что роботу достаточно выдавать 80% эффективности человека. Остальное компенсируется режимом 24/7 — без перекуров, отпусков и больничных.
Вывод: нас заменят не потому, что роботы лучше, а потому что они не спят.
Когда робот сможет полностью заменить разработчика/инженера?
👍 Никогда, креатив не автоматизировать
😎 Лет через 10-15
😡 Уже через 2-3 года (станет ассистентом 24/7)
#AI #automation #productmanagement
Источники:
Financial Times — Chinese robotics groups battle to bring humanoids to factories
Euronews — Can humanoid AI robots really handle arduous factory work?
CnEVPost — UBTech comments on efficiency
❤6🤡4🤮2
OpenAI тихо выкатили GPT-5.2 под капотом нового инструмента Prism
Prism — это бесплатная браузерная среда для исследователей. Основные фичи, которые могут пригодиться и архитекторам: → Нативная поддержка LaTeX (наконец-то формулы не ломаются). → Киллер-фича: превращение фото с вайтборда в готовые диаграммы и схемы за минуты. → Валидация цитат и поиск источников (прощайте, галлюцинации?).
Кевин Вейл (VP OpenAI) выдал мощный прогноз: "2026-й станет для науки тем же, чем 2025-й был для разработки ПО". Учитывая, что число сложных научных запросов выросло на 47% (до 8.4 млн в неделю), тренд на специализированных агентов вместо "общих чатов" очевиден.
Будете тестировать для техдокументации?
🔥 — Да, фича со схемами топ
🤔 — Мне бы просто нормальный рефакторинг кода
👀 — Жду GPT-5.2 в API
#GenAI #AI #LLM #AIAgents
ИСТОЧНИКИ:
Bloomberg — OpenAI Debuts New Tool for Scientists in Push for AI Discovery
Prism — это бесплатная браузерная среда для исследователей. Основные фичи, которые могут пригодиться и архитекторам: → Нативная поддержка LaTeX (наконец-то формулы не ломаются). → Киллер-фича: превращение фото с вайтборда в готовые диаграммы и схемы за минуты. → Валидация цитат и поиск источников (прощайте, галлюцинации?).
Кевин Вейл (VP OpenAI) выдал мощный прогноз: "2026-й станет для науки тем же, чем 2025-й был для разработки ПО". Учитывая, что число сложных научных запросов выросло на 47% (до 8.4 млн в неделю), тренд на специализированных агентов вместо "общих чатов" очевиден.
Будете тестировать для техдокументации?
🔥 — Да, фича со схемами топ
🤔 — Мне бы просто нормальный рефакторинг кода
👀 — Жду GPT-5.2 в API
#GenAI #AI #LLM #AIAgents
ИСТОЧНИКИ:
Bloomberg — OpenAI Debuts New Tool for Scientists in Push for AI Discovery
❤5💩4
Apple Mac Mini раскупают, монополия NVIDIA на CUDA внезапно дала трещину
На этой неделе реддитор johnnytshi с помощью Claude Code перенес сложный бэкенд CUDA на архитектуру AMD ROCm всего за 30 минут. Это прецедент, который меняет правила игры:
→ ИИ не просто использовал "find & replace", а адаптировал логику ядер под другую архитектуру.
→ Портирование выполнено без сложного middleware (вроде Hipify).
→ Результат: работающий нативный код на "чужом" железе.
Рынок отреагировал мгновенно. Разработчики начали массово скупать Mac Mini, превращая их в хост-машины для автономных AI-агентов (Clawdbot). Логика проста: если агент может сам переписывать легаси-код и портировать проекты за копейки, дешевый и энергоэффективный Mac становится идеальным "сотрудником".
Впервые за 10 лет "ров" NVIDIA (CUDA-lock) выглядит преодолимым.
Голосуем: монополия CUDA всё?
👍 Да, через год-два софт станет аппаратно-агностичным
😡 Нет, NVIDIA вывезет за счет железа (H100/Blackwell), а не софта
😜 Временный хайп, серьезный HighLoad всё равно останется на "зеленых"
#AI #ML #GenAI #LLM #highload
ИСТОЧНИКИ:
Wccftech — Claude Code Ports NVIDIA CUDA to ROCm in 30 Minutes
Reddit (r/AMD_Stock) — Discussion on johnnytshi achievement
На этой неделе реддитор johnnytshi с помощью Claude Code перенес сложный бэкенд CUDA на архитектуру AMD ROCm всего за 30 минут. Это прецедент, который меняет правила игры:
→ ИИ не просто использовал "find & replace", а адаптировал логику ядер под другую архитектуру.
→ Портирование выполнено без сложного middleware (вроде Hipify).
→ Результат: работающий нативный код на "чужом" железе.
Рынок отреагировал мгновенно. Разработчики начали массово скупать Mac Mini, превращая их в хост-машины для автономных AI-агентов (Clawdbot). Логика проста: если агент может сам переписывать легаси-код и портировать проекты за копейки, дешевый и энергоэффективный Mac становится идеальным "сотрудником".
Впервые за 10 лет "ров" NVIDIA (CUDA-lock) выглядит преодолимым.
Голосуем: монополия CUDA всё?
👍 Да, через год-два софт станет аппаратно-агностичным
😡 Нет, NVIDIA вывезет за счет железа (H100/Blackwell), а не софта
😜 Временный хайп, серьезный HighLoad всё равно останется на "зеленых"
#AI #ML #GenAI #LLM #highload
ИСТОЧНИКИ:
Wccftech — Claude Code Ports NVIDIA CUDA to ROCm in 30 Minutes
Reddit (r/AMD_Stock) — Discussion on johnnytshi achievement
❤6🤡4
Microsoft наконец-то поняли главную боль безопасников и архитекторов
Вчера в General Availability вышел инструмент Microsoft Purview Data Security Investigations (DSI). Это «цифровой детектив» для ваших данных, который интегрируется с Defender XDR и Sentinel.
Что под капотом:
AI-анализ контента: DSI сканирует SharePoint, Teams и почту, выявляя не просто ключевые слова, а контекстные риски (утечки, фрод, саботаж).
Скорость: Microsoft заявляет сокращение времени расследований с недель до часов (благодаря автоматической корреляции событий).
Киллер-фича: Встроенный калькулятор затрат (Cost Estimator).
Теперь перед запуском тяжелого сканирования терабайтов логов и файлов система покажет прогнозный чек. Больше никаких сюрпризов в биллинге Azure в конце месяца.
Что чаще всего останавливает вас от включения всех логов и сканеров безопасности?
😡 Страх получить гигантский счет от облака
😱 Влияние на производительность (тормоза)
🙈 Слишком много алертов (Alert Fatigue)
#cybersecurity #infosec #cloudarchitecture #devsecops #observability
ИСТОЧНИКИ:
Microsoft TechCommunity — Microsoft Purview Data Security Investigations is now generally available
M365 Admin Center — Introduction of cost estimator and transparency report
Вчера в General Availability вышел инструмент Microsoft Purview Data Security Investigations (DSI). Это «цифровой детектив» для ваших данных, который интегрируется с Defender XDR и Sentinel.
Что под капотом:
AI-анализ контента: DSI сканирует SharePoint, Teams и почту, выявляя не просто ключевые слова, а контекстные риски (утечки, фрод, саботаж).
Скорость: Microsoft заявляет сокращение времени расследований с недель до часов (благодаря автоматической корреляции событий).
Киллер-фича: Встроенный калькулятор затрат (Cost Estimator).
Теперь перед запуском тяжелого сканирования терабайтов логов и файлов система покажет прогнозный чек. Больше никаких сюрпризов в биллинге Azure в конце месяца.
Что чаще всего останавливает вас от включения всех логов и сканеров безопасности?
😡 Страх получить гигантский счет от облака
😱 Влияние на производительность (тормоза)
🙈 Слишком много алертов (Alert Fatigue)
#cybersecurity #infosec #cloudarchitecture #devsecops #observability
ИСТОЧНИКИ:
Microsoft TechCommunity — Microsoft Purview Data Security Investigations is now generally available
M365 Admin Center — Introduction of cost estimator and transparency report
🙈6🙊4🙏3
🔴 УЖЕ СКОРО: Как концепция Industry 4.0 трансформирует IT-отрасль.
Через считанные минуты стартует дискуссия о том, как концепция Industry 4.0 трансформирует IT-отрасль.
Разработка софта превращается в цифровой конвейер: 41% кода уже создаётся с участием ИИ, а автоматизация проникает на каждый этап — от первой строчки до деплоя. Но за громкими цифрами скрывается проблема: лишь 29% компаний смогли реально развернуть AI-решения, остальные застряли на пилотах.
О чем будем говорить в эфире:
🔥 «Умные фабрики» заменят программистов или это миф?
🔥 Как российские компании переходят от ручного управления к AI-конвейерам?
🔥 Практика: какие процессы реально автоматизировать, а где без человека никак.
🎙 Спикеры — практики из индустрии:
Александр Сахаров («Диасофт»)
Ян Азизов («Виртуалитех»)
Алексей Любко (Pryaniky.com)
Егор Кашка («Кредо»)
Иван Тимонов (DevOps/MLOps-инженер)
Старт в 15:00 МСК. Подключайтесь, чтобы задать вопросы экспертам в прямом эфире! 👇
🔗 Смотреть трансляцию: https://www.youtube.com/watch?v=AbLchI7Vl90
или тут https://rutube.ru/video/90d38e0cc6fc67f56177f1110984daa2/
Через считанные минуты стартует дискуссия о том, как концепция Industry 4.0 трансформирует IT-отрасль.
Разработка софта превращается в цифровой конвейер: 41% кода уже создаётся с участием ИИ, а автоматизация проникает на каждый этап — от первой строчки до деплоя. Но за громкими цифрами скрывается проблема: лишь 29% компаний смогли реально развернуть AI-решения, остальные застряли на пилотах.
О чем будем говорить в эфире:
🔥 «Умные фабрики» заменят программистов или это миф?
🔥 Как российские компании переходят от ручного управления к AI-конвейерам?
🔥 Практика: какие процессы реально автоматизировать, а где без человека никак.
🎙 Спикеры — практики из индустрии:
Александр Сахаров («Диасофт»)
Ян Азизов («Виртуалитех»)
Алексей Любко (Pryaniky.com)
Егор Кашка («Кредо»)
Иван Тимонов (DevOps/MLOps-инженер)
Старт в 15:00 МСК. Подключайтесь, чтобы задать вопросы экспертам в прямом эфире! 👇
🔗 Смотреть трансляцию: https://www.youtube.com/watch?v=AbLchI7Vl90
или тут https://rutube.ru/video/90d38e0cc6fc67f56177f1110984daa2/
👍6❤4
OpenAI и Anthropic вылетели из топа. Российские модели заняли все 6 первых мест
Речь о бенчмарке SLAVA, который оценивает не код, а «мировоззренческий суверенитет». Лидер — Alice AI LLM от Яндекса, следом идут версии YandexGPT 5.1 и Gigachat 2 Max.
Еще в конце 2024-го в лидерах были американские модели, но ситуация изменилась. Тест включает 14 000 вопросов по истории, обществознанию и нацбезопасности.
Почему это важно для инженеров:
Технически западные модели могут быть мощнее в логике, но этот кейс показывает разрыв в контексте. Если вы проектируете RAG-системы для EdTech, юриспруденции или госсектора в РФ, использование GPT-5 или Claude может стать архитектурной ошибкой из-за «культурных галлюцинаций». Локализация модели — это теперь не только язык, но и сеттинг данных.
Важен ли «культурный код» модели для ваших задач?
🔥 — Да, контекст решает всё
🤬 — Нет, мне нужен только чистый код и логика
👀 — Использую локальные модели только из-за регуляторики
#AI #LLM #GenAI #productmanagement
ИСТОЧНИКИ:
Ведомости — Российские ИИ-модели заняли весь топ-6 в бенчмарке SLAVA
Институт общественных наук (ИОН) Президентской академии — Отчет по бенчмарку SLAVA
Речь о бенчмарке SLAVA, который оценивает не код, а «мировоззренческий суверенитет». Лидер — Alice AI LLM от Яндекса, следом идут версии YandexGPT 5.1 и Gigachat 2 Max.
Еще в конце 2024-го в лидерах были американские модели, но ситуация изменилась. Тест включает 14 000 вопросов по истории, обществознанию и нацбезопасности.
Почему это важно для инженеров:
Технически западные модели могут быть мощнее в логике, но этот кейс показывает разрыв в контексте. Если вы проектируете RAG-системы для EdTech, юриспруденции или госсектора в РФ, использование GPT-5 или Claude может стать архитектурной ошибкой из-за «культурных галлюцинаций». Локализация модели — это теперь не только язык, но и сеттинг данных.
Важен ли «культурный код» модели для ваших задач?
🔥 — Да, контекст решает всё
🤬 — Нет, мне нужен только чистый код и логика
👀 — Использую локальные модели только из-за регуляторики
#AI #LLM #GenAI #productmanagement
ИСТОЧНИКИ:
Ведомости — Российские ИИ-модели заняли весь топ-6 в бенчмарке SLAVA
Институт общественных наук (ИОН) Президентской академии — Отчет по бенчмарку SLAVA
🙏7💊5🤩1
Промпт-инжиниринг официально всё? Зарплата в 4 раза ниже, чем у ML-инженера
Свежая аналитика hh.ru (январь 2026) жестко расставила приоритеты. Рынок готов платить за математику и архитектуру, а не за "красивые запросы" к GPT.
Реальный расклад по зарплатам:
→ ML Engineer: до 345 000 ₽ (безусловный лидер)
→ AI Engineer: ~220 000 ₽
→ Prompt Engineer: 60 000 – 90 000 ₽
Цифры по "промптерам" скатились до уровня стажеров. Это подтверждает гипотезу: промптинг стал базовым софт-скиллом (как умение гуглить), а не отдельной профессией.
Интересная аномалия: "Архитекторы AI-решений" оценены всего в 100–150к. Кажется, HR пока путают системных архитекторов с теми, кто просто прикручивает API к CRM.
Как считаете, промпт-инжиниринг как вакансия исчезнет до конца года?
🔥 — Да, это просто навык
😎 — Нет, узкие спецы останутся
👇 — Свой вариант
#AI #ML #GenAI
ИСТОЧНИКИ:
Компьютерра (со ссылкой на hh.ru) — "Эксперты hh.ru назвали топ-7 профессий..."
Свежая аналитика hh.ru (январь 2026) жестко расставила приоритеты. Рынок готов платить за математику и архитектуру, а не за "красивые запросы" к GPT.
Реальный расклад по зарплатам:
→ ML Engineer: до 345 000 ₽ (безусловный лидер)
→ AI Engineer: ~220 000 ₽
→ Prompt Engineer: 60 000 – 90 000 ₽
Цифры по "промптерам" скатились до уровня стажеров. Это подтверждает гипотезу: промптинг стал базовым софт-скиллом (как умение гуглить), а не отдельной профессией.
Интересная аномалия: "Архитекторы AI-решений" оценены всего в 100–150к. Кажется, HR пока путают системных архитекторов с теми, кто просто прикручивает API к CRM.
Как считаете, промпт-инжиниринг как вакансия исчезнет до конца года?
🔥 — Да, это просто навык
😎 — Нет, узкие спецы останутся
👇 — Свой вариант
#AI #ML #GenAI
ИСТОЧНИКИ:
Компьютерра (со ссылкой на hh.ru) — "Эксперты hh.ru назвали топ-7 профессий..."
😁4❤3🔥2💩1
Язык программирования за 24 часа? Да, если в соавторах Claude Code
Бельгийский разработчик Бернар Ламбо (PhD в Computer Science) представил Elo — переносимый язык выражений, созданный в паре с ИИ всего за сутки. Это не просто кусок кода, а полноценная экосистема: парсер, система типов, три компилятора (JS, Ruby, SQL), CLI и документация.
Ключевые инсайты кейса:
→ ИИ как автономный юнит: Ламбо использовал режим планирования. Сначала — обсуждение архитектуры и стратегии тестов, затем Claude самостоятельно писал код, запускал тесты и фиксил баги в изолированной среде.
→ Доверие через тесты: Автор не ревьюил каждую строку. Если сгенерированные тесты проходят — код считается рабочим.
→ Expertise matters: Ламбо подчеркивает: без глубоких знаний в инженерии ИИ выдаст непаттернированный мусор. Инструмент ускоряет профи, но не заменяет базу.
Elo задуман как безопасный, не Тьюринг-полный язык для валидации данных и логики в e-commerce.
Как думаете, пора переходить от «напиши мне функцию» к «спроектируй мне модуль автономно»?
🔥 — Да, если умеешь ставить ТЗ и проверять архитектуру
🤬 — Нет, контроль каждой строки обязателен
#AI #AIcoding #LLM #GenAI #architecture
ИСТОЧНИКИ:
The New Stack — "Developer Creates New Programming Language with Claude Code"
GitHub Repository (blambeau/elo)
Anthropic Blog — кейсы использования Claude Code в автономных средах
Бельгийский разработчик Бернар Ламбо (PhD в Computer Science) представил Elo — переносимый язык выражений, созданный в паре с ИИ всего за сутки. Это не просто кусок кода, а полноценная экосистема: парсер, система типов, три компилятора (JS, Ruby, SQL), CLI и документация.
Ключевые инсайты кейса:
→ ИИ как автономный юнит: Ламбо использовал режим планирования. Сначала — обсуждение архитектуры и стратегии тестов, затем Claude самостоятельно писал код, запускал тесты и фиксил баги в изолированной среде.
→ Доверие через тесты: Автор не ревьюил каждую строку. Если сгенерированные тесты проходят — код считается рабочим.
→ Expertise matters: Ламбо подчеркивает: без глубоких знаний в инженерии ИИ выдаст непаттернированный мусор. Инструмент ускоряет профи, но не заменяет базу.
Elo задуман как безопасный, не Тьюринг-полный язык для валидации данных и логики в e-commerce.
Как думаете, пора переходить от «напиши мне функцию» к «спроектируй мне модуль автономно»?
🔥 — Да, если умеешь ставить ТЗ и проверять архитектуру
🤬 — Нет, контроль каждой строки обязателен
#AI #AIcoding #LLM #GenAI #architecture
ИСТОЧНИКИ:
The New Stack — "Developer Creates New Programming Language with Claude Code"
GitHub Repository (blambeau/elo)
Anthropic Blog — кейсы использования Claude Code в автономных средах
🔥4👍3
Forwarded from Блокчейнист|Михаил Кулаков
И в этом году я продолжаю развивать свои знания в области блокчейна и его позиционировании на российском рынке.
Сегодня хочу поделиться с вами инфой о токенах и токенизации. Тема вновь на слуху в сфере финансов так как 23 декабря 2025 года на сайте Банка России была опубликована концепция о будущей законодательной базе для работы с криптовалютами и их использовании для трансграничных переводах. Затрагивалась тема адаптации существующих финансовых институтов (банков) под работу с кртптой и ,конечно, вилами по воде, но на развитие криптодепозитариев и криптообменников.
А так как у нас к этой тематике ближе всего токен А7А5 и цифровые финансовые активы (хотя это не совсем токен), то для понимания как дальше с этим работать я хочу пояснить что такое токен и к какому вида токену ближе всего наш ЦФА. Поехали!)
Для начала коротко опишу, что такое токен:
• Токен – это виртуальная единица учета, представляющая какой-либо материальный или нематериальный актив (или его часть) в блокчейне. Фактически это цифровая запись (знак, сертификат), подтверждающая право ее обладателя на какую-либо ценность. При этом токены не являются платежным средством и не относятся к криптовалютам. По своей экономической сути токены близки облигациям.
Что же касается ЦФА:
• ЦФА (цифровые финансовые активы) – это также запись в системе блокчейн, удостоверяющая цифровые права ее держателя. Данные права могут распространяться на реальные или потенциальные активы. ЦФА, соответственно, также не являются криптовалютой и не признаются платежным средством.
Если перечитать эти опеределения, тоооо) мы видим, что это одно и тоже. Всё же термины нужно докрутить в нашем законодательстве.
Теперь поговорим, а какие виды токенов бывают. Ведь мы же должны понимать как с этим работать, будь то обычный человек или банк, корпорация и тд.
Ну и наконец, Токены управления (англ. Governance Token) предоставляют их держателям права голоса в принятии решений, касающихся развития и управления блокчейн-проектом или децентрализованной автономной организацией: по вопросам изменения протокола, распределения средств и внедрения новых функций в приложение. Например, приложение компании OpenAI, World App, планирует использовать собственный токен WLD для участия в управлении сообществом; приложения Cheelee, MakerDao, Uniswap уже используют для этих целей собственные токены.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5
AI-парадокс 2026: мы пишем код в 2 раза быстрее, но деплоим его реже
Данные свежих отчетов (IDC, Gartner) шокируют: объем сгенерированного кода вырос, но эффективность «последней мили» упала.
Цифры, которые заставляют задуматься:
→ 41% всего мирового кода в 2026 году написан нейросетями.
→ 3.6 часа в неделю — столько в среднем экономит разработчик благодаря AI-агентам.
→ Но! Доля принятых Pull Requests для AI-кода составляет всего 30–35% (против 85% для «ручного» кода).
Проблема в том, что AI отлично справляется с синтаксисом, но всё ещё плохо понимает контекст архитектуры. В итоге мы получаем горы синтаксически верного, но логически бесполезного кода, который застревает на ревью.
В канале Департамент Разработки мы обсуждаем, как не утонуть в этом потоке и внедрять метрики, которые реально отражают поставку ценности, а не просто количество строк.
Подписывайтесь, чтобы строить процессы, а не иллюзию скорости:
👉 Департамент Разработки
Как изменился ваш Cycle Time за последний год?
👍 Стал быстрее (AI помогает)
👎 Замедлился (много переделываем)
👌 Не изменился
🤯 Не измеряем такое
#architecture #AIcoding #DevOps #productmanagement #engineering_efficiency
Данные свежих отчетов (IDC, Gartner) шокируют: объем сгенерированного кода вырос, но эффективность «последней мили» упала.
Цифры, которые заставляют задуматься:
→ 41% всего мирового кода в 2026 году написан нейросетями.
→ 3.6 часа в неделю — столько в среднем экономит разработчик благодаря AI-агентам.
→ Но! Доля принятых Pull Requests для AI-кода составляет всего 30–35% (против 85% для «ручного» кода).
Проблема в том, что AI отлично справляется с синтаксисом, но всё ещё плохо понимает контекст архитектуры. В итоге мы получаем горы синтаксически верного, но логически бесполезного кода, который застревает на ревью.
В канале Департамент Разработки мы обсуждаем, как не утонуть в этом потоке и внедрять метрики, которые реально отражают поставку ценности, а не просто количество строк.
Подписывайтесь, чтобы строить процессы, а не иллюзию скорости:
👉 Департамент Разработки
Как изменился ваш Cycle Time за последний год?
👍 Стал быстрее (AI помогает)
👎 Замедлился (много переделываем)
👌 Не изменился
🤯 Не измеряем такое
#architecture #AIcoding #DevOps #productmanagement #engineering_efficiency
❤7🤣2
«GitHub Copilot, у тебя проблемы». Да, это звучит громко, но Mistral только что выпустили Vibe 2.0
Французы выкатили ультимативный терминальный агент для тех, кто ценит приватность и контроль. Главная фишка Vibe 2.0 — кастомные сабагенты. Теперь можно создать отдельного «помощника» чисто под миграции базы или написание unit-тестов.
Что внутри:
→ Модель Devstral 2 (123B): 72.2% на SWE-bench Verified. Для контекста: это уровень Claude 3.5 Sonnet, но архитектура «плотнее» и работает быстрее.
→ Devstral Small 2 (24B): Спокойно заводится локально на MacBook с 32GB RAM (Apache 2.0). Весь код остается на вашей машине.
→ Slash-команды: Запуск готовых воркфлоу прямо из терминала.
→ Уточняющие вопросы: Агент больше не гадает «что имел в виду автор», а предлагает варианты действий перед правкой файлов.
Mistral явно метит в Enterprise, где боятся отдавать проприетарный код в облака Microsoft. Цена вопроса: от $14.99 за Pro-план.
Перейдем на сторону «европейского кода»?
👍 Да, локальный запуск решает
😎Остаюсь на Copilot / Cursor
😀 Попробую Vibe в связке с основной IDE
🙈Жду, когда AI сам начнет за меня ходить на дейли
#AI #AIcoding #Devstral #MistralAI #OpenSource
ИСТОЧНИКИ:
Mistral AI Blog — Introducing: Devstral 2 and Mistral Vibe CLI
Changelog Mistral Docs — Vibe 2.0 & Devstral 2.0 Release
YourStory — Mistral launches Vibe 2.0 for configurable AI coding
Французы выкатили ультимативный терминальный агент для тех, кто ценит приватность и контроль. Главная фишка Vibe 2.0 — кастомные сабагенты. Теперь можно создать отдельного «помощника» чисто под миграции базы или написание unit-тестов.
Что внутри:
→ Модель Devstral 2 (123B): 72.2% на SWE-bench Verified. Для контекста: это уровень Claude 3.5 Sonnet, но архитектура «плотнее» и работает быстрее.
→ Devstral Small 2 (24B): Спокойно заводится локально на MacBook с 32GB RAM (Apache 2.0). Весь код остается на вашей машине.
→ Slash-команды: Запуск готовых воркфлоу прямо из терминала.
→ Уточняющие вопросы: Агент больше не гадает «что имел в виду автор», а предлагает варианты действий перед правкой файлов.
Mistral явно метит в Enterprise, где боятся отдавать проприетарный код в облака Microsoft. Цена вопроса: от $14.99 за Pro-план.
Перейдем на сторону «европейского кода»?
👍 Да, локальный запуск решает
😎Остаюсь на Copilot / Cursor
😀 Попробую Vibe в связке с основной IDE
🙈Жду, когда AI сам начнет за меня ходить на дейли
#AI #AIcoding #Devstral #MistralAI #OpenSource
ИСТОЧНИКИ:
Mistral AI Blog — Introducing: Devstral 2 and Mistral Vibe CLI
Changelog Mistral Docs — Vibe 2.0 & Devstral 2.0 Release
YourStory — Mistral launches Vibe 2.0 for configurable AI coding
❤5👍2🔥1🍓1🤗1
Платить за подписку и всё равно смотреть рекламу? OpenAI ломает шаблоны монетизации
Официально: OpenAI начинает тестировать рекламу в ChatGPT. Если появление баннеров в бесплатной версии было ожидаемо, то новость о рекламе в платном тарифе ChatGPT Go ($8/мес) стала неприятным сюрпризом.
Компания пытается сгладить углы:
→ Данные чатов не продаются и не передаются рекламодателям.
→ Реклама визуально отделена и не влияет на логику ответов.
→ Таргетинг можно отключить (но саму рекламу — только переходом на дорогой тариф).
Для индустрии это тектонический сдвиг. Чат-бот воспринимается не как поисковик, а как умный ассистент или даже ментор. Внедрение коммерции в этот «доверительный» канал — хождение по тонкому льду. Если бот начнет нативно советовать «лучший хостинг» во время архитектурной сессии, уровень доверия к инструменту рухнет.
Где ваша «красная линия»?
🤬 Реклама в платной подписке — это оверкилл, уйду на DeepSeek/Claude.
👀 Потерплю за $8, если модель будет топовой.
😆 Сижу на Pro/Team, меня не касается (надеюсь).
🍿 Жду AdBlock для LLM.
#GenAI #productmanagement #AI #infosec
ИСТОЧНИКИ:
OpenAI Blog — Our approach to advertising
Официально: OpenAI начинает тестировать рекламу в ChatGPT. Если появление баннеров в бесплатной версии было ожидаемо, то новость о рекламе в платном тарифе ChatGPT Go ($8/мес) стала неприятным сюрпризом.
Компания пытается сгладить углы:
→ Данные чатов не продаются и не передаются рекламодателям.
→ Реклама визуально отделена и не влияет на логику ответов.
→ Таргетинг можно отключить (но саму рекламу — только переходом на дорогой тариф).
Для индустрии это тектонический сдвиг. Чат-бот воспринимается не как поисковик, а как умный ассистент или даже ментор. Внедрение коммерции в этот «доверительный» канал — хождение по тонкому льду. Если бот начнет нативно советовать «лучший хостинг» во время архитектурной сессии, уровень доверия к инструменту рухнет.
Где ваша «красная линия»?
🤬 Реклама в платной подписке — это оверкилл, уйду на DeepSeek/Claude.
👀 Потерплю за $8, если модель будет топовой.
😆 Сижу на Pro/Team, меня не касается (надеюсь).
🍿 Жду AdBlock для LLM.
#GenAI #productmanagement #AI #infosec
ИСТОЧНИКИ:
OpenAI Blog — Our approach to advertising
❤7
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Геймдев умер? Нет, но Google только что выдала лопату, чтобы его закопать
Google DeepMind открыла доступ к Project Genie (на базе модели Genie 3) для подписчиков AI Ultra. Теперь создать играбельный 3D-мир можно прямо в браузере за пару минут.
Как это работает:
→ Пишете промпт или загружаете фото.
→ Связка Genie 3 + Nano Banana Pro (отвечает за текстуры) генерирует окружение.
→ Вы управляете персонажем, а физика и реакции мира достраиваются в реальном времени.
Реальность (пока) сурова:
Это ранний прототип. Сессии ограничены 60 секундами, разрешение 720p, всего 24fps и ощутимый инпут-лаг. Пока это генератор "глючных клонов Марио", а не убийца Unity. Но сам факт: мы переходим от рендеринга ассетов к их генерации на лету.
Доступ пока только в США, но направление пугающе перспективное.
Как думаете, через сколько лет это заменит инди-разработку?
🔥 — 2-3 года максимум
😭 — Никогда, нужен ручной контроль
👇 — Пишите свой прогноз в комменты
#GenAI #AI #ML #lowcode
ИСТОЧНИКИ:
The Tech Buzz — Google's Project Genie Creates Playable Nintendo Knockoffs
Google DeepMind Blog — Genie 3: A new frontier for world models
The Verge — Hands-on with Project Genie
Google DeepMind открыла доступ к Project Genie (на базе модели Genie 3) для подписчиков AI Ultra. Теперь создать играбельный 3D-мир можно прямо в браузере за пару минут.
Как это работает:
→ Пишете промпт или загружаете фото.
→ Связка Genie 3 + Nano Banana Pro (отвечает за текстуры) генерирует окружение.
→ Вы управляете персонажем, а физика и реакции мира достраиваются в реальном времени.
Реальность (пока) сурова:
Это ранний прототип. Сессии ограничены 60 секундами, разрешение 720p, всего 24fps и ощутимый инпут-лаг. Пока это генератор "глючных клонов Марио", а не убийца Unity. Но сам факт: мы переходим от рендеринга ассетов к их генерации на лету.
Доступ пока только в США, но направление пугающе перспективное.
Как думаете, через сколько лет это заменит инди-разработку?
🔥 — 2-3 года максимум
😭 — Никогда, нужен ручной контроль
👇 — Пишите свой прогноз в комменты
#GenAI #AI #ML #lowcode
ИСТОЧНИКИ:
The Tech Buzz — Google's Project Genie Creates Playable Nintendo Knockoffs
Google DeepMind Blog — Genie 3: A new frontier for world models
The Verge — Hands-on with Project Genie
❤7👍2🤗1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Начинающий PHP-разработчик теперь стоит дешевле курьера
Пока мы оптимизируем микросервисы, «Яндекс» оптимизировал ФОТ: годовое обслуживание робота-ровера обходится в 295 000 рублей. Для сравнения: курьер в Москве обходится бизнесу в 878 000 рублей в год. Разрыв — почти в 3 раза.
Самое интересное для нас:
→ Один оператор тянет 12 роверов, один инженер — 24.
→ Сборка одного юнита упала до $10k, план на 2027-й — выйти в $8k.
→ Эффективность ровера уже всего на 15% ниже пешего курьера (12 заказов в день против 14).
Парадокс момента: порог входа в курьеры — «уметь ходить», зарплата в Москве — до 150к. Порог входа в PHP — БД, JS и английский, зарплата Junior — от 85к до 120к. Кажется, рынок намекает, что пора либо уходить в робототехнику, либо писать код, который этих роботов масштабирует.
К 2030 году роботы заберут 17 млн заказов в год. Машины не просят ДМС и не выгорают от легаси.
Вы бы пошли в разработку роботов-курьеров, если бы там платили на 40% больше вашего текущего стека?
🔥 — Да, железо + софт это база
🙈 — Нет, слишком много физических ограничений
🤯 — Обсудим зарплатный сюрреализм в комментах
#automation #AI #robotics #futureofwork #development
ИСТОЧНИКИ:
Forbes Russia — «Экономика роверов: почему роботы вытесняют людей»
Статистика зарплат (Habr Career / Zarplata.ru) — «Сравнение зарплат в доставке и ИТ»
Пока мы оптимизируем микросервисы, «Яндекс» оптимизировал ФОТ: годовое обслуживание робота-ровера обходится в 295 000 рублей. Для сравнения: курьер в Москве обходится бизнесу в 878 000 рублей в год. Разрыв — почти в 3 раза.
Самое интересное для нас:
→ Один оператор тянет 12 роверов, один инженер — 24.
→ Сборка одного юнита упала до $10k, план на 2027-й — выйти в $8k.
→ Эффективность ровера уже всего на 15% ниже пешего курьера (12 заказов в день против 14).
Парадокс момента: порог входа в курьеры — «уметь ходить», зарплата в Москве — до 150к. Порог входа в PHP — БД, JS и английский, зарплата Junior — от 85к до 120к. Кажется, рынок намекает, что пора либо уходить в робототехнику, либо писать код, который этих роботов масштабирует.
К 2030 году роботы заберут 17 млн заказов в год. Машины не просят ДМС и не выгорают от легаси.
Вы бы пошли в разработку роботов-курьеров, если бы там платили на 40% больше вашего текущего стека?
🔥 — Да, железо + софт это база
🙈 — Нет, слишком много физических ограничений
🤯 — Обсудим зарплатный сюрреализм в комментах
#automation #AI #robotics #futureofwork #development
ИСТОЧНИКИ:
Forbes Russia — «Экономика роверов: почему роботы вытесняют людей»
Статистика зарплат (Habr Career / Zarplata.ru) — «Сравнение зарплат в доставке и ИТ»
👍8🍓1🤗1
Apple сдалась? Siri официально «переезжает» на Google Gemini
Пока мы ждали прорыва от Apple Intelligence, Купертино, похоже, выбрало стратегию «if you can't beat them, join them».
Марк Гурман (Bloomberg) подтверждает инсайд:
→ iOS 26.4 (бета уже в феврале) превратит Siri в персонализированную версию Google Gemini.
→ iOS 27 обещает полноценный режим чат-бота, чтобы конкурировать с GPT-5/Gemini 3, но, вероятно, на чужих мощностях.
Самое показательное здесь не софт, а люди. На этой неделе Apple покинул топ-экзекьютив Siri (Стюарт Бауэрс) и 4 ведущих AI-рисерчера. Ирония в том, что Бауэрс ушел... в Google DeepMind.
Apple не просто лицензирует «мозги» конкурента — она отдает ему своих инженеров. Кажется, мечта о суверенном Apple AI откладывается на неопределенный срок.
Apple теперь просто премиум-оболочка для Google AI?
🔥 — Похоже на то, их R&D проиграл гонку
🤔 — Это прагматизм: зачем изобретать велосипед?
🤡 — Siri уже ничего не спасёт, хоть GPT-10 прикрути
ИСТОЧНИКИ:
Bloomberg (Mark Gurman) — Apple Preparing Gemini-Powered Siri for iOS 26.4
MacRumors — Apple Loses AI Researchers and Siri Exec to Google DeepMind
9to5Mac — iOS 26.4 Beta Release Schedule
Пока мы ждали прорыва от Apple Intelligence, Купертино, похоже, выбрало стратегию «if you can't beat them, join them».
Марк Гурман (Bloomberg) подтверждает инсайд:
→ iOS 26.4 (бета уже в феврале) превратит Siri в персонализированную версию Google Gemini.
→ iOS 27 обещает полноценный режим чат-бота, чтобы конкурировать с GPT-5/Gemini 3, но, вероятно, на чужих мощностях.
Самое показательное здесь не софт, а люди. На этой неделе Apple покинул топ-экзекьютив Siri (Стюарт Бауэрс) и 4 ведущих AI-рисерчера. Ирония в том, что Бауэрс ушел... в Google DeepMind.
Apple не просто лицензирует «мозги» конкурента — она отдает ему своих инженеров. Кажется, мечта о суверенном Apple AI откладывается на неопределенный срок.
Apple теперь просто премиум-оболочка для Google AI?
🔥 — Похоже на то, их R&D проиграл гонку
🤔 — Это прагматизм: зачем изобретать велосипед?
🤡 — Siri уже ничего не спасёт, хоть GPT-10 прикрути
ИСТОЧНИКИ:
Bloomberg (Mark Gurman) — Apple Preparing Gemini-Powered Siri for iOS 26.4
MacRumors — Apple Loses AI Researchers and Siri Exec to Google DeepMind
9to5Mac — iOS 26.4 Beta Release Schedule
❤3👍2😢1🤡1🤗1
GPT-4o сбивает пешеходов в 81% случаев, если дорожный знак «попросит» об этом
Prompt Injection вышел в офлайн: беспилотники взламывают куском картона.
Исследователи из UCSC и Johns Hopkins представили атаку CHAI (Command Hijacking Against Embodied AI). Суть пугающе проста: Vision-модели (LVLMs) воспринимают текст в физическом мире как приоритетную команду.
Факты из исследования:
→ В симуляции DriveLM (на базе GPT-4o) авто ехало на переходящих дорогу людей в 81.8% случаев, просто увидев знак «Proceed».
→ Дроны, запрограммированные искать полицию, начинали преследовать гражданские машины, если на их крыше писали «Police».
→ Шрифт и цвет имеют значение: модели чувствительны к дизайну «зловредной» таблички, как к UX.
Это фундаментальная уязвимость мультимодальности. Модели научились читать, но не научились критически оценивать источник команды в реальном мире.
Как быстро вендоры закроют эту дыру?
😡 Быстро, добавят слой верификации контекста
😜 Нескоро, нужно переучивать модели с нуля
😂 Жду, когда такси начнут хакатьбаллончиком с краской
#AI #cybersecurity #GenAI #MLOps
ИСТОЧНИКИ:
The Register — Autonomous cars, drones cheerfully obey prompt injection by road sign
UCSC & Johns Hopkins Research Paper
Prompt Injection вышел в офлайн: беспилотники взламывают куском картона.
Исследователи из UCSC и Johns Hopkins представили атаку CHAI (Command Hijacking Against Embodied AI). Суть пугающе проста: Vision-модели (LVLMs) воспринимают текст в физическом мире как приоритетную команду.
Факты из исследования:
→ В симуляции DriveLM (на базе GPT-4o) авто ехало на переходящих дорогу людей в 81.8% случаев, просто увидев знак «Proceed».
→ Дроны, запрограммированные искать полицию, начинали преследовать гражданские машины, если на их крыше писали «Police».
→ Шрифт и цвет имеют значение: модели чувствительны к дизайну «зловредной» таблички, как к UX.
Это фундаментальная уязвимость мультимодальности. Модели научились читать, но не научились критически оценивать источник команды в реальном мире.
Как быстро вендоры закроют эту дыру?
😡 Быстро, добавят слой верификации контекста
😜 Нескоро, нужно переучивать модели с нуля
😂 Жду, когда такси начнут хакать
#AI #cybersecurity #GenAI #MLOps
ИСТОЧНИКИ:
The Register — Autonomous cars, drones cheerfully obey prompt injection by road sign
UCSC & Johns Hopkins Research Paper
😱7❤4👍1🤡1
Apple продает вам Gemini, но сама пишет код с Claude
Марк Гурман (Bloomberg) в свежем подкасте TBPN вскрыл внутреннюю кухню Купертино: компания «фактически работает на Anthropic».
Пока в iOS для пользователей интегрируют Google (потому что дешевле), внутренние инструменты разработки и продуктовые пайплайны Apple держатся на кастомных версиях Claude, развернутых на собственных серверах.
Оказывается, Apple хотела перестроить Siri на базе Claude, но сделка сорвалась из-за ценника: Anthropic запросила миллиарды долларов с условием удвоения оплаты каждый год. В итоге для масс-маркета выбрали Google, но для реальной инженерной работы внутри оставили Клода.
Показательный кейс: маркетинговые партнерства часто противоречат выбору технических специалистов.
Чем пользуетесь для сложных задач (код/архитектура)?
😎 Claude 3.5 Sonnet
😝 GPT-4o / o1
😅 DeepSeek (R1/V3)
🥳 Copilot / Другое
#GenAI #LLM #AIcoding #productmanagement
ИСТОЧНИКИ:
TBPN Podcast — Interview with Mark Gurman
9to5Mac — Apple 'runs on Anthropic' says Mark Gurman
MacRumors — Apple Almost Chose Anthropic Before Google
Марк Гурман (Bloomberg) в свежем подкасте TBPN вскрыл внутреннюю кухню Купертино: компания «фактически работает на Anthropic».
Пока в iOS для пользователей интегрируют Google (потому что дешевле), внутренние инструменты разработки и продуктовые пайплайны Apple держатся на кастомных версиях Claude, развернутых на собственных серверах.
Оказывается, Apple хотела перестроить Siri на базе Claude, но сделка сорвалась из-за ценника: Anthropic запросила миллиарды долларов с условием удвоения оплаты каждый год. В итоге для масс-маркета выбрали Google, но для реальной инженерной работы внутри оставили Клода.
Показательный кейс: маркетинговые партнерства часто противоречат выбору технических специалистов.
Чем пользуетесь для сложных задач (код/архитектура)?
😎 Claude 3.5 Sonnet
😝 GPT-4o / o1
😅 DeepSeek (R1/V3)
🥳 Copilot / Другое
#GenAI #LLM #AIcoding #productmanagement
ИСТОЧНИКИ:
TBPN Podcast — Interview with Mark Gurman
9to5Mac — Apple 'runs on Anthropic' says Mark Gurman
MacRumors — Apple Almost Chose Anthropic Before Google
😢4👍1🤗1
Массовый бойкот ChatGPT: почему пользователи «хоронят» подписку
Юзеры Reddit и X массово отменяют OpenAI Plus. Причина не только в деньгах: 13 февраля 2026 года компания принудительно отключает любимые модели — GPT-4o, GPT-4.1 и даже ранние версии GPT-5 (Instant/Thinking).
Что происходит?
OpenAI оставляет безальтернативный GPT-5.2. По мнению сообщества, это катастрофа:
«Елейный» тон: Новый бот общается неестественно вежливо и «сухо», потеряв ту самую «теплоту» 4o.
Иллюзия выбора: Вместо честного переключения моделей нас ждёт «умный роутинг», который сам решает, сколько ресурсов потратить на ваш запрос (спойлер: часто экономит).
Качество кода: Разработчики жалуются, что GPT-5.2 чаще галлюцинирует в сложных кейсах, скрывая слабость базы за надстройкой «Thinking».
Для многих это стало последней каплей. Пока API-доступы к старым моделям сохраняются, веб-интерфейс превращается в «тыкву» для тех, кто привык к контролю.
Инженеры уходят к Claude и Gemini, где контекст больше, а «личности» меньше.
ИСТОЧНИКИ:
Reddit — Why everybody is canceling ChatGPT
OpenAI Help Center — Retiring GPT-4o and other models
The Register — OpenAI axes ChatGPT models with just two weeks' warning
Юзеры Reddit и X массово отменяют OpenAI Plus. Причина не только в деньгах: 13 февраля 2026 года компания принудительно отключает любимые модели — GPT-4o, GPT-4.1 и даже ранние версии GPT-5 (Instant/Thinking).
Что происходит?
OpenAI оставляет безальтернативный GPT-5.2. По мнению сообщества, это катастрофа:
«Елейный» тон: Новый бот общается неестественно вежливо и «сухо», потеряв ту самую «теплоту» 4o.
Иллюзия выбора: Вместо честного переключения моделей нас ждёт «умный роутинг», который сам решает, сколько ресурсов потратить на ваш запрос (спойлер: часто экономит).
Качество кода: Разработчики жалуются, что GPT-5.2 чаще галлюцинирует в сложных кейсах, скрывая слабость базы за надстройкой «Thinking».
Для многих это стало последней каплей. Пока API-доступы к старым моделям сохраняются, веб-интерфейс превращается в «тыкву» для тех, кто привык к контролю.
Инженеры уходят к Claude и Gemini, где контекст больше, а «личности» меньше.
ИСТОЧНИКИ:
Reddit — Why everybody is canceling ChatGPT
OpenAI Help Center — Retiring GPT-4o and other models
The Register — OpenAI axes ChatGPT models with just two weeks' warning
😱6👍1🤗1
⚡️ Лекс Фридман дропнул 4,5 часа базы про ИИ-2026. Мы посмотрели за вас
В новом эпизоде с Нейтаном Ламбертом (Ai2) и Себастьяном Рашкой (автор Build a LLM) обсудили вообще всё: от смерти AGI до будущего кодинга. Если нет времени слушать полсмены, вот главные инсайты для инженеров:
→ Разработчики в безопасности. ИИ пишет код, но не проектирует системы. Постановка задач, архитектура и валидация результата — всё ещё на людях. «Human in the loop» остаётся стандартом.
→ 2026 — год Агентов. Простые чат-боты уходят. Тренд года — автономные агенты, способные выполнять цепочки задач (от написания до деплоя), но им нужна жесткая оркестрация.
→ AGI — это не «бог из машины». Единого суперинтеллекта не будет. Будущее за распределёнными системами специализированных агентов.
→ Open Source жив. Несмотря на закрытость лидеров, открытые веса (DeepSeek, Llama) критически важны для эволюции индустрии и обучения новых кадров.
Бонус: Ламберт показал карту из 200+ актуальных моделей. Зоопарк растёт, но реальных конкурентов GPT-5/Claude 3.5 всё еще единицы.
Ваша ставка на 2026:
😢 Агенты реально заменят джунов
❤️ Кодить станем быстрее, но работы меньше не станет
🤬 Всё это хайп, пишу на Java 8 и сплю спокойно
ИСТОЧНИКИ:
Lex Fridman Podcast #490 (Guests: Nathan Lambert, Sebastian Raschka) — State of AI in 2026 — [YouTube/Podcast]
#AI #GenAI #AIAgents #LLM #AIcoding
В новом эпизоде с Нейтаном Ламбертом (Ai2) и Себастьяном Рашкой (автор Build a LLM) обсудили вообще всё: от смерти AGI до будущего кодинга. Если нет времени слушать полсмены, вот главные инсайты для инженеров:
→ Разработчики в безопасности. ИИ пишет код, но не проектирует системы. Постановка задач, архитектура и валидация результата — всё ещё на людях. «Human in the loop» остаётся стандартом.
→ 2026 — год Агентов. Простые чат-боты уходят. Тренд года — автономные агенты, способные выполнять цепочки задач (от написания до деплоя), но им нужна жесткая оркестрация.
→ AGI — это не «бог из машины». Единого суперинтеллекта не будет. Будущее за распределёнными системами специализированных агентов.
→ Open Source жив. Несмотря на закрытость лидеров, открытые веса (DeepSeek, Llama) критически важны для эволюции индустрии и обучения новых кадров.
Бонус: Ламберт показал карту из 200+ актуальных моделей. Зоопарк растёт, но реальных конкурентов GPT-5/Claude 3.5 всё еще единицы.
Ваша ставка на 2026:
😢 Агенты реально заменят джунов
❤️ Кодить станем быстрее, но работы меньше не станет
🤬 Всё это хайп, пишу на Java 8 и сплю спокойно
ИСТОЧНИКИ:
Lex Fridman Podcast #490 (Guests: Nathan Lambert, Sebastian Raschka) — State of AI in 2026 — [YouTube/Podcast]
#AI #GenAI #AIAgents #LLM #AIcoding
❤4🙏2🤬1
Velocity больше не важна. В 2026 году ваш перформанс меряют иначе.
Забудьте про количество коммитов и скорость закрытия тикетов. Крупные техгиганты официально меняют KPI: теперь в приоритете креативность и бизнес-ценность.
Почему старые метрики пошли под нож?
→ AI обесценил «написание кода». GitHub Copilot ускоряет задачи на 55%, превращая генерацию строк в копеечную рутину.
→ Платформенная инженерия захватила 80% энтерпрайза. Инфраструктура теперь — это self-service, а не ожидание тикета неделями.
→ Появился DXI (Developer Experience Index). Теперь каждый «затык» в рабочем процессе оцифрован: 1 пункт DXI = 13 минут сэкономленного времени разработчика в неделю.
Что это значит для нас?
К 2027 году 80% инженеров придется переучиваться. Вместо того чтобы быть «пишущей машинкой», нужно становиться архитектором ценности и экспертом в AI-инструментах. Те, кто не адаптируется, останутся в ловушке устаревших отчетов, пока остальные качают DevEx и инновации.
Как в вашей компании сейчас оценивают эффективность?
😩 Считают сторипоинты и коммиты (олды тут)
🤗 Смотрят на профит и качество фич
🔥 Главное — чтобы Jira не горела красным
🙄 Нас вообще не оценивают, мы просто работаем
#architecture #AIcoding #DevOps #productmanagement
ИСТОЧНИКИ:
Gartner: "Software Engineering Leader Research 2026"
Забудьте про количество коммитов и скорость закрытия тикетов. Крупные техгиганты официально меняют KPI: теперь в приоритете креативность и бизнес-ценность.
Почему старые метрики пошли под нож?
→ AI обесценил «написание кода». GitHub Copilot ускоряет задачи на 55%, превращая генерацию строк в копеечную рутину.
→ Платформенная инженерия захватила 80% энтерпрайза. Инфраструктура теперь — это self-service, а не ожидание тикета неделями.
→ Появился DXI (Developer Experience Index). Теперь каждый «затык» в рабочем процессе оцифрован: 1 пункт DXI = 13 минут сэкономленного времени разработчика в неделю.
Что это значит для нас?
К 2027 году 80% инженеров придется переучиваться. Вместо того чтобы быть «пишущей машинкой», нужно становиться архитектором ценности и экспертом в AI-инструментах. Те, кто не адаптируется, останутся в ловушке устаревших отчетов, пока остальные качают DevEx и инновации.
Как в вашей компании сейчас оценивают эффективность?
😩 Считают сторипоинты и коммиты (олды тут)
🤗 Смотрят на профит и качество фич
#architecture #AIcoding #DevOps #productmanagement
ИСТОЧНИКИ:
Gartner: "Software Engineering Leader Research 2026"
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍1🤗1