Шепчущий код: как Клод из Anthropic меняет правила игры для разработчиков программного обеспечения

Claude — это модель ИИ, которая привлекла внимание разработчиков по всему миру и спровоцировала ожесточенную борьбу между технологическими гигантами за доминирование в кодировании на основе ИИ. В этом году внедрение Claude резко возросло: компания сообщила VentureBeat, что ее доход, связанный с кодированием, вырос на 1000% всего за последние три месяца. Гонка за создание лучшего инструмента для кодирования ИИ

Успех не остался незамеченным конкурентами. OpenAI запустила свою модель o3 всего на прошлой неделе с улучшенными возможностями кодирования, в то время как Gemini от Google и Llama 3.1 от Meta удвоили усилия по инструментам для разработчиков.

Эта усиливающаяся конкуренция знаменует собой существенное смещение фокуса в отрасли ИИ — от чат-ботов и генерации изображений к практическим инструментам, которые создают немедленную ценность для бизнеса. Результатом стало быстрое ускорение возможностей, которое приносит пользу всей индустрии программного обеспечения.

Алекс Альберт, руководитель отдела по связям с разработчиками Anthropic, объясняет успех Claude ее уникальным подходом. «За последние три месяца мы увеличили доход от кодирования в 10 раз», — рассказал он VentureBeat в эксклюзивном интервью. «Эти модели действительно находят отклик у разработчиков, потому что они видят большую ценность по сравнению с предыдущими моделями».

Помимо генерации кода: рост числа партнеров по разработке ИИ

Что отличает Claude, так это не только его способность писать код, но и его способность мыслить как опытный разработчик. Модель может анализировать до 200 000 токенов контекста — что эквивалентно примерно 150 000 слов или небольшой кодовой базе — при этом сохраняя понимание на протяжении всего сеанса разработки.

«Claude — одна из немногих моделей, которые я видел, которая может поддерживать согласованность на протяжении всего пути», — объясняет Альберт. «Она может работать с несколькими файлами, вносить правки в нужных местах и, что самое важное, знать, когда удалять код, а не просто добавлять новый».

Такой подход привел к резкому росту производительности. По данным Anthropic, GitLab сообщает об улучшении эффективности своих команд разработчиков на 25–50 % с помощью Claude. Sourcegraph, платформа для анализа кода, увидела 75 % рост вставки кода после перехода на Claude в качестве основной модели ИИ.

Инструменты ИИ, такие как Claude, делают кодирование доступным для всех

Возможно, самое важное то, что Claude меняет тех, кто может писать программное обеспечение. Теперь маркетинговые команды создают собственные инструменты автоматизации, а отделы продаж настраивают свои системы, не дожидаясь помощи ИТ-специалистов. То, что когда-то было техническим узким местом, стало возможностью для каждого отдела решать свои собственные проблемы. Этот сдвиг представляет собой фундаментальное изменение в работе компаний — технические навыки больше не ограничиваются программистами.

Альберт подтверждает это явление, рассказывая VentureBeat: «У нас есть канал Slack, где люди из отдела подбора персонала, отдела маркетинга и отдела продаж учатся писать код с помощью Claude. Речь идет не только о том, чтобы сделать разработчиков более эффективными, — речь идет о том, чтобы сделать каждого разработчика».

Риски безопасности и проблемы с работой: проблемы ИИ в кодировании

Однако эта быстрая трансформация вызвала опасения. Центр безопасности и новых технологий Джорджтауна (CSET) предупреждает о потенциальных рисках безопасности, исходящих от кода, сгенерированного ИИ, в то время как трудовые группы подвергают сомнению долгосрочное влияние на рабочие места разработчиков. Stack Overflow, популярный сайт вопросов и ответов по программированию, сообщил о шокирующем снижении количества новых вопросов с момента широкого внедрения помощников по кодированию с использованием ИИ.

Но растущая волна помощи ИИ в кодировании не устраняет рабочие места разработчиков — похоже, она поднимает многие из них. Поскольку ИИ выполняет рутинные задачи по кодированию, разработчики могут сосредоточиться на архитектуре системы, качестве кода и инновациях.

Этот сдвиг отражает предыдущие технологические преобразования в разработке программного обеспечения: так же, как языки программирования высокого уровня не устранили необходимость в разработчиках, помощники ИИ становятся еще одним уровнем абстракции, который делает разработку более доступной, создавая новые возможности для экспертных знаний.

Как ИИ меняет будущее разработки программного обеспечения

Эксперты отрасли предсказывают, что ИИ фундаментально изменит способ создания программного обеспечения в ближайшем будущем. Gartner прогнозирует, что к 2028 году 75% инженеров-программистов на предприятиях будут использовать помощников по кодированию на основе ИИ, что является значительным скачком по сравнению с менее чем 10% в начале 2023 года.

Anthropic готовится к этому будущему с новыми функциями, такими как кэширование подсказок, которое сокращает затраты на API на 90%, и возможности пакетной обработки, обрабатывающие до 100 000 запросов одновременно.

«Я думаю, что эти модели все больше начнут использовать те же инструменты, что и мы», — прогнозирует Альберт. «Нам не нужно будет менять наши рабочие шаблоны так сильно, поскольку модели будут адаптироваться к тому, как мы уже работаем».

Влияние помощников по кодированию на основе ИИ выходит далеко за рамки отдельных разработчиков, и крупные технологические компании сообщают о значительных преимуществах. Например, Amazon использовала своего помощника по разработке программного обеспечения на основе ИИ, Amazon Q Developer, для переноса более 30 000 производственных приложений с Java 8 или 11 на Java 17. Эти усилия привели к экономии, эквивалентной 4500 годам разработки