Команда СберТеха перевела текст New Stack, оригинал которого находится здесь: What's Ahead for AI-Assisted Coding, Open Source and More - The New Stack. Эксперты индустрии рассуждают о будущем искусственного интеллекта и что он может предложить разработчикам.
---
Мы в New Stack пытаемся быть в курсе трендов. Но после того, как посмотрели на исследование предыдущего года от data research и изучили множество прогнозов на 2025-й, у нас остались вопросы.
Наши редакторы выделили 14 основных проблем. Далее мы выбрали более 120 экспертов в индустрии и скинули им вопросы о том, что они думают о будущем open source, использовании ИИ разработчиками и ИТ-инфраструктуре.
Ответы 30 экспертов мы объединили в четыре части и собрали в этом тексте мы собрали самое важное.
Open source — конкурентоспособность
- Основные угрозы для open source – это безопасность и время мейнтейнеров
- Ожидается постепенное улучшение с неподдерживаемыми проектами.
- Open source может быть эффективен в ситуациях с платформами, когда возникает проблема со слишком большим влиянием от корпораций
- По поводу того, выиграют ли бигтех-компании битву за AI, консенсус отсутствует
AI-агенты
- Несмотря на оптимизм по поводу развития вдолгую, ожидается, что в 2025 многие внутренних проектов AI-агентов будут закрыты
AI – влияние на процессы разработки
- Помощь ИИ в разработке вызовет необходимость в ревью качества сгенерированного кода
- Разработчики в 2025 потратят примерно то же время на ручное тестирование, что потратили в 2024
Инфраструктура для облачных платформ и данных
- Перелома в сторону миграции в приватное или гибридное облако по сравнению с миграцией в публичное не ожидается
- О том, какие конкретно проблемы нужно решить, чтобы перейти от батча к стримингу, консенсуса нет
Open source — конкурентоспособность
Вопрос: говоря о «среднестатистических» программных частях enterprise ПО, на сколько процентов увеличится или уменьшится доля не поддерживаемых или устаревших компонентов с открытым исходным кодом в 2025 году?
Ожидается постепенное улучшение. Пять из шести опрошенных экспертов считают, что уменьшится, двое из них называют цифру «около 10%». Улучшение, по их словам, будет связано с продолжающимся применением AI и DevOps инструментов.
- «Уменьшение будет связано с увеличивающимся вниманием к безопасности цепочки поставок. Это внимание стимулируется инцидентами типа Log4Shell и широким применением инструментов типа Snyk, которые умеют автоматизировать работу с зависимостями. Немалую роль также играют регуляторные требования к software bill of materials (SBOM) и улучшение ситуации с контролем в экосистемах типа npm над определением и решением проблем с неподдерживаемыми компонентами. В целом проактивная деятельность по гигиене зависимостей должна дать хороший результат в виде уменьшения устаревших компонентов внутри enterprise-систем», — говорит Эран Кинсбрунер, глава продуктового маркетинга Lightrun.
- «Надеюсь, количество устаревших компонентов в enterprise уменьшится на 5-10% в 2025-м благодаря автоматизации управления зависимостями и обновлениями и применению практик DevOps типа CI/CD. Но уменьшение все равно будет определяться техническим долгом и ограничениями доступных ресурсов, плюс конкретными запросами бизнеса», — отмечает Кэт Гейнз, senior DevRel-менеджер PagerDuty.
Вопрос: какие меры будут эффективными в борьбе с монополизацией контроля над платформами разработки?
Open source эффективен в борьбе с монополизацией вендорами. Три из восьми экспертов уверены, что в этом поможет продвижение open source альтернатив. Остальные видят сигналы, что open source и новые ИИ-инструменты составляют эффективную конкуренцию платформам от бигтеха.
- «Подход с open source должен автоматически снизить эту проблему за счет возможности форкнуть проект или создать то, что нужно, самостоятельно. Но в реальности с форками много вопросов. Это трудозатратно и, возможно, бесполезно. Сообщества не хотят форков, если не видят в этом необходимости», — замечает Кейт Обиидихата, solutions marketing manager, cloud native products and services, Percona.
- «Уже видна децентрализация IDP. Это и Cursor AI (уводит пользователей от GitHub Copilot), и Surfer/Codium IDE, Bolt.new для фуллстек-приложений, новые фичи в десктопных приложениях с ChatGPT, когда можно кодить совместно, например, в Xcode», — Мадхукар Кумар, CMO SingleStore.
Вопрос: переедут ли разработчики на бигтеховские ИИ-стеки в 2025?
Консенсуса в вопросе, завоюют ли бигтеховские ИИ-стеки умы разработчиков, нет. Эксперты видят будущее, в котором есть конкуренция между бигтехом и независимыми разработчиками. Есть прогноз на далекую перспективу, что у бигтеха будет преимущество, так как у них больше источников данных для обучения.
- «Данные – это кровь ИИ. Чтобы создать осмысленное приложение с ИИ, у разработчиков должен быть прямой доступ к нужным источникам данных. Если разработчик переезжает на платформу компании, в которой есть и ИИ-стек, и данные, он может по полной воспользоваться этими возможностями. При этом нет лишних рисков по переливке данных между платформами. Все вместе уменьшает time-to-value для приложения», — Джеф Холлен, директор по продукту Snowpark, Snowflake.
- «Разработчики предпочитают использовать инструменты, с помощью которых можно делать все быстрее, с интуитивно понятным интерфейсом. Бизнес хочет ИИ-инструмент, в основе которого лежат продуктивность, эффективность, безопасность. Разработчики будут выбирать те средства, которые будут генерировать более качественный код и соответствовать их флоу. Сейчас идет изучение новых инструментов и технологий. На рынке есть бигтех с ранними версиями и уже завоеванной частью рынка, есть небольшие компании-разработчики, которые разрабатывают специализированные инструменты», — анализирует ситуацию Бона Сингх, CTO, customer identity Okta.
- «ИИ может решать так много разных вопросов, что мы увидим разработчиков, которые комбинируют возможности бигтеховских платформ с узконаправленными сервисами. Например, GitHub Copilot для ежедневных задач и специальный ИИ-сервис для ревью кода, генерации тестов или IaC. Я сейчас создаю Blackbird, это ИИ-инструмент для генерации и редактирования спек OpenAPI. Бигтех покрывает большинство общих сценариев, некоторые входят в более узкие сценарии. Но на мой взгляд как разработчика, мы будем использовать набор разных стеков», — считает Мэтт Воге, директор по технологиям в Ambassador Labs.
AI-агенты
Вопрос: согласны ли вы, что как минимум половина начинаний 2024 года по построению внутренних агентов будет закрыта к концу 2025-го?
Несмотря на оптимизм в долгосрочной перспективе, есть серьезные опасения, что много внутренних проектов будет закрыто в 2025, говорят результаты исследований. Пятеро экспертов из 14, которым мы задали этот вопрос, ожидают этого.
- «Многие делают ИИ-агентов у себя внутри, но мы ожидаем существенные изменения к концу 2025-го. Между 2025 и 2026 ожидается всплеск коммерчески доступных агентов. Мы в Kobiton ориентируемся на то, что в начале развития ИИ-агентов они будут разрабатываться in-house. Но чем больше появится коммерчески доступных сложных ИИ-сервисов, тем сложнее будет сохранить баланс между стоимостью и сложностью локальной разработки с преимуществами этого подхода. Поэтому мы ожидаем, что большая часть тех инициатив, что стартовали в 2024-го, будет закрыта в пользу коммерчески доступных сервисов. Это отражает общий индустриальный тренд по использованию доступных на рынке специализированных ИИ-сервисов, которые и быстрее, и производительнее локальных решений», — Фрэнк Моер, CTO Kobiton
- «Сама природа ИИ часто и довольно быстро делает всю эту деятельность устаревшей. Например, большие data/model проекты, и реаллокация ресурсов может быть существенной по стоимости», — делится Джозеф Прат, engineering director, стриминговые сервисы Aiven.
- «Сравнительно малые проекты умрут, так как бизнес поймет две вещи: их данные очень грязные, грязнее чем они думают, а очистить эти данные сложно; и производительность внутренних проектов будет несравнима с выходящими в 2025-м GPT-5 и Claude 4. Внутренняя разработка станет ненужной для всех, кто не в S&P 500», —Ян Ли, COO, Cosine.
- «Развивающимся технологиям требуется время, и ИИ-агенты не исключение. Успешен будет тот бизнес, который примет взвешенные шаги по встраиванию ИИ-агентов по мере их развития. Компании же, которые ожидают быстрых результатов, только потратят время», — Кришна Субраманян, сооснователь и COO Komprise.
- «Сложно сейчас сказать. Успех в применении ИИ-агентов будет зависеть от способности бизнеса адаптировать свою стратегию по API к machine-to-machine. Те, у кого не получится решить вопросы, касающиеся уязвимостей, масштабирования и ROI, закроют проекты. Те же, кто инвестирует в проектирование API, которые будут модульными, переиспользуемыми и расширяемыми, использующими гибкие compliance-фреймворки, окажутся в лучшей ситуации», — рассуждает Абхинав Аштана, CEO Postman.
Влияние ИИ на процесс разработки
Вопрос: какими в 2025-м будут вызовы, связанные с ИИ в разработке?
ИИ вызовет у разработчиков необходимость в ревью качества генерируемого кода и интеграции новых инструментов в рабочий процесс. Часть опрошенных экспертов выразили обеспокоенность в том, что увеличение генерируемого ИИ-кода на самом деле увеличит нагрузку на разработчиков, так как все это будет требовать ревью. Несколько экспертов отметили, что неопытные разработчики не смогут оценить качество кода ИИ. Среди других вызовов — безопасность и доверие.
- «Если забрать у разработчиков ИИ, которым они активно пользуются, вопрос: они очень расстроятся, просто расстроятся или не расстроятся вовсе? Неформальный опрос среди наших инженеров показал, что только 2 из 28 таких активных пользователей будут очень расстроены. Думаю, что эти инструменты в чем-то полезны, но еще не доказали свою незаменимость для разработчиков настолько, чтобы те активно выражали недовольство, если этих инструментов не станет из-за отсутствия бюджета.», — Колин Боуэрн, senior vice president Octopus Deploy.
- «Снижение качества кода может стать проблемой из-за того, что не получится определить, дефективен ли код ИИ. Сейчас опытные разработчики используют ИИ эффективно, так как у них есть понимание, какой код плох. По мере увеличения использования ИИ в создании кода, это понимание будет снижаться темпами, которые превысят темпы улучшения ИИ по генерации безопасного кода без ошибок», — Скотт Уилер, cloud practice lead Asperitas.
- «ИИ-ассистенты позиционируются как инструменты общей производительности. При этом они повышают производительность опытного разработчика, снижая при этом возможность эффективного обучения новичков. Опытные разработчики, глубоко понимающие системный дизайн, архитектурные паттерны, риски и компромиссы, могут эффективно разговаривать с ИИ-ассистентами. Они понимают, что и как спросить, и могут быстро проверить результат, оценить риски внедрения. Джунам без опыта остается надеяться на предложения ИИ. Это может позитивно повлиять на их умение думать вне привязки к языку, но пока выглядит фантастично, учитывая ошибки в процессе обучения», — Артем Бармин, сооснователь и член правления Freshcode.
Вопрос: уменьшится ли (и существенно ли) в связи с автоматизацией и внедрением ИИ количество времени, которое разработчики потратят на ручное тестирование ПО?
Разработчики потратят примерно то же самое время в 2025-м, что потратили в 2024-м. Семь из 15 опрошенных экспертов ответили нет, трое — да, остальные выразили мнение развернуто.
- «Нет смысла в том, чтобы разработчики говорили о десятикратном улучшении продуктивности, если на общий результат повлияет медленное QA и тестирование», — Аманда Брок, CEO OpenUK
- «Увеличится. Разработчики потратят еще больше времени на кастомные тесты кода, который они не писали, не могут понять и объяснить», — Ян Ли, Cosine
- «Автоматизация дает хороший результат, когда ее принимают в стабильном продукте с минимальными изменениями. Мы замечаем неожиданный тренд — часов ручного тестирования стало больше на 22%, а автоматизированного — на 17%. По большей части это из-за роста использования ИИ в разработке. ИИ-инструменты и ассистенты развиваются быстро, что делает автоматизацию менее эффективной. При этом увеличивается необходимость в ручном тестировании. Этот тренд подчеркивает необходимость в сбалансированном подходе, когда автоматизация и ручное тестирование дополняют друг друга и отражают скорость изменений, привносимую ИИ-ассистентами», — Фрэнк Моер, Kobiton.
- «Да, можно автоматизировать создание юнит- и функциональных тестов. Нужда в ручном тестировании типа UAT никуда не уйдет, но эти ручные тесты можно будет конвертировать в автоматические для регрессионного тестирования», — Дэвид Брукс, senior vice president of evangelism Copado.
- «ИИ используется для того, чтобы упростить жизнь разработчика. Это генерация тест-кейсов, улучшения тут и там. Это начало позитивных изменений, и нам еще предстоит оценить трансформацию в тестировании. Замена существующих фреймворков на те, которые учитывают ИИ, потребует существенных инвестиций. Ожидаем, что в 2025 году количество времени на тестирование может уменьшиться, но не факт, что существенно. В 2026-м же, после более глубокой интеграции и зрелости технологий, сокращение будет более существенным», — Суприя Лал, group tech lead, Yelp.
- «И да, и нет. Разработчики решают большие задачи с ИИ, что может сокращать время на проверки и тестирование. Могут быстрее писать автоматизированные и юнит-тесты, что сокращает появление регрессий и время на поимку багов. Не уверен, что это обязательно снизит время на ручное тестирование. ИИ дает возможность повысить пользу кода для бизнеса за счет автоматизации бойлерплейт-задач. Возможно, это приведет к уменьшению времени на разработку и увеличению — на ручное тестирование», — Мэтт Вогет, Ambassador Labs.
Инфраструктура — облака и данные
Вопрос: будет ли в 2025-м среднестатистическая компания мигрировать больше в частное и on-prem облако или в публичное?
Эксперты не ожидают такого тренда. Шесть из 15 опрошенных экспертов ответили нет, трое да, остальные отметили наличие нюансов.
- «Да, по двум большим причинам. Большая нагрузка на ИТ-бюджет и его оптимизацию. Бизнес, перенесший свои ресурсы в облако, обнаружил, что публичное облако не всегда эффективно с позиции экономики по сравнению с частным и on-prem. Некоторые CFO не могут стабилизировать и прогнозировать CapEx.
- Второе — это изменения в индустрии, связанные с вендорами и продуктами типа поглощения BroadCom компаний VMWare. Эти изменения заставляют бизнес делать переоценку стратегии. Иногда это ведет к миграции части ресурсов в публичные облака, но есть и ситуации, в которых выбор падает на управляемую инфраструктуру в частном дата-центре. Этот подход дает контроль on-prem модели с простотой использования публичного облака», — Джастин Джиардина, CTO 11:11 Systems.
- «Бизнес скорее будет мигрировать ресурсы в частное и on-prem облако. Это обосновано несколькими факторами. Один из основных — необходимость в полном контроле над данными и производительностью сети при построении ИИ-решений», — Угур Тигли, CTO MinIO.
- «В 2025 в рамках построения гибридных моделей бизнес приоритизирует частное и on-prem облако. Регуляторные требования и оптимизация усилят этот тренд. Бизнес хочет больше контролировать данными, развивать функциональность критических систем, сохраняя при этом простоту и гибкость публичного облака. Тренд отражает увеличивающийся интерес к решениям, в которых будет и гибкость, и контроль, особенно в условиях, когда в бизнесе все большую роль начинают играть данные и ИИ», — Аислинн Райт, вице-президент по продуктовому менеджменту EDB.
- «Среднестатистический бизнес увеличит темпы миграции в публичное облако. Для больших компаний из Global 2000 в такой ситуации больше нюансов. Большинство поедет в публичное облако, но и в гибридное с частным будет существенная миграция:
- зрелость платформ типа Kubernetes, особенно Red Hat OpenShift. Здесь видим критическую массу интереса. Есть альтернатива гиперскейлерам;
- все проекты, которые можно было бы просто мигрировать, уже мигрировали в публичное облако;
- мигрировав все, что мигрировалось относительно просто, в публичное облако, большой бизнес начинает обращать внимание на критичные системы на бэкенде, многие из которых, если не все, ограничены в возможности быть в публичном облаке. Ярким примером является приближающийся закат SAP ECC, который стимулирует бизнес обратить внимание на свои ERP-системы. Многие из них окажутся в частном облаке. В общем, основной тренд будет на публичное облако, но у Global 200 будет расти использование частного и гибридного облаков», — Тони Баер, principal dbInsight LLC.
- «Нет. CIO и CTO уже насытились on-prem-ом. Поглощение Broadcom привело к тому, что многие ищут варианты миграции в публичное облако. Интеграция вычислительных ресурсов, позволяющая их использовать в гибридной модели между edge и публичным облаком, дает возможность на полную использовать производительность ресурсов — это практически невозможно сделать самостоятельно. Kubernetes становится универсальной контрольной панелью организации, vendor lock-in снижается. Были громкие заявления от не очень больших игроков рынка, которые заявляли об обратном, но они не отражают мейнстрима. Даже если 37Signals, хорошая компания с парой десятков сотрудников, экономит деньги, это не означает, что среднестатистический бизнес получит хоть что-то хорошее от переезда обратно в on-prem», — Мэтт Бутчер, сооснователь и CEO Ferymon Technologies.
- «Зависит от целей бизнеса — в частности, компромисса между скоростью и стоимостью. Компании и команды, у которых главнее скорость, будут переезжать в публичное облако. Те, кому нужна стабильная среда для требовательных бизнес-процессов, будут переезжать в частное облако или on-prem. Вне зависимости от того, где все будет работать, бизнес должен быть ориентирован на то, чтобы иметь возможность комфортно перевозить свои ресурсы из одного облака в другое», — Рохит Чоудари, CEO и сооснователь Acceldata.
Архитектура данных
Вопрос: что в 2025 будет препятствовать переходу с батча на стриминг и как это преодолеть?
В этом вопросе эксперты не пришли к общему выводу. Семеро экспертов ответили на вопрос, но потратили больше времени на определение проблем с переходом, чем методов решения. К перечисленным причинам, которые они отнесли к проблемам с переходом на stream processing, относили 5G network slicing, стандартизацию real-time API и протоколов, снижение стоимости и сложности векторных баз данных и большой интерес к ИИ.
- «Улучшения в 5G network slicing позволят нарезать выделенную пропускную линию для критических приложений, использующих стриминг, что сделает стриминг более надежным и предсказуемым», — Артем Бармин, Freshcode.
- «В плане векторных баз данных есть проблемы с ростом стоимости и сложности инфраструктуры, не поддерживающей эффективный стриминг. Некоторые векторные БД вообще не поддерживают стриминг. Чтобы справиться с этими проблемами, разработчики строят дополнительные системы вокруг, что приводит к усложнению архитектуры. С увеличением инвестиций со стороны бизнеса мы ожидаем нарастания доли использования Milvus», — Джеймс Луан, вице-президент Zilliz.
- «Наконец-то у нам удастся посмотреть на статические data lakes и warehouse со стримингом, чтобы сделать и batch, и внутренние приложения более real-time и доступными извне. Основной пример — это мультимодальные real-time БД типа SingleStore как контейнер в Snowflake», — Мадхукар Кумар, SingleStore.
- «Существенным барьером станет управление данными из разных источников в реальном времени, так как есть разные форматы, модели, API и латентность. Но сегодня уже есть хорошие инструменты для данных в движении, и они улучшатся в 2025-м. Есть улучшения у Apache Flink. Некоторые улучшения связаны с стандартизацией real-time API и протоколов, data mesh и event-driven архитектур, что поддерживают децентрализованный stream processing», — Джозеф Прат, Aiven.
- «Агрегация данных в stream processing сложнее. Фреймворки типа Apache Flink и Apache Spark Streaming улучшают ситуацию с stateful stream processing, с агрегацией и join-ами в средах с реальным временем», — Скотт Уилер, Asperitas.