a16z: Спрос на разработчиков программного обеспечения вырос на 14,6% после запуска Claude Code — ИИ повышает ценность человека

Автор: a16z

Перевод: Shenchao TechFlow

Чанчжао вводит: когда вся технологическая отрасль сократила штат на 7%, количество вакансий для программистов выросло на 14,6% — причина в том, что инструменты ИИ позволяют новичкам писать код промышленного уровня. Это не история о том, как ИИ забирает рабочие места, а доказательство того, как инструменты делают людей ценнее. От взрывного роста стажерских позиций до того, что подростки показывают наибольший рост заработной платы, сигналы рынка труда очевидны: люди, умеющие использовать ИИ, становятся крайне востребованными.

График: количество вакансий для позиций в области разработки программного обеспечения после выпуска Claude Code выросло до 114,6, в то время как общий рынок снизилось до 93. Источник: a16z

Проблемы публичных программных компаний продолжаются, но, как мы уже отмечали ранее, текущая ситуация не является безразличным «массовым уничтожением».

Продажи акций программного обеспечения не отражают текущие или ближайшие результаты, а связаны с общим скептицизмом рынка на предмет способности этих компаний сохранять свою эффективность в долгосрочной перспективе:

Множитель оценки свободного денежного потока на следующий декабрьский период находится на уровне или ниже уровня 2014 года. Другими словами, инвесторы предоставляют премию за способность программных компаний генерировать денежные средства на уровне, минимальной за последние десятилетия.

Суть в том, что, даже если доказательства того, что «SaaS мертв», сейчас слабы, обязанность инвесторов — иметь мнение о будущем, а будущее, по их мнению, выглядит несколько мрачно.

Однако не все программные компании имеют мрачные перспективы. Дифференциация и способность различать становятся все более важными условиями игры. Вы можете увидеть это с нескольких разных точек зрения.

Сначала рассмотрим разницу в показателях медианы, верхнего и нижнего квартилей индекса IGV:

За последние 30 торговых дней акции IGV в верхнем квартиле и медиане превзошли общий ETF — нижний квартиль (включая некоторые крупнейшие компании) снизил общую эффективность.

В сравнении с годовым обзором ситуация совершенно другая:

В прошлом году медиана более тесно отслеживала общую производительность ETF — пока в начале года не начали расходиться квантили производительности (сейчас между лидерами и аутсайдерами разница составляет около 50 процентных пунктов).

Вернувшись к 30-дневному графику, очевидно, что фундаментальные показатели не являются строгим драйвером недавнего движения цены:

С точки зрения роста доходов, между ростом и недавней производительностью практически нет корреляции (хотя справедливо отметить, что многие аспекты можно объяснить изменениями в темпах роста, а не уровнем роста). При разделении по квартелям производительности наблюдается та же картина: большое количество программных компаний сосредоточено в диапазоне роста доходов около 10–20%, однако производительность распределена почти вертикально — некоторые компании с самым высоким ростом доходов (а также самые крупные в ETF) находятся в нижнем квартале производительности.

Важнее не рост, а воспринимаемая долгосрочная устойчивость. Ниже приведена та же диаграмма, разделенная по отраслям:

Хотя сложно четко классифицировать каждую компанию, лидеры и вторые квартальные показатели обычно определяются (1) кибербезопасностью/наблюдаемостью; и (2) вертикальными SaaS-решениями. Напротив, два нижних квартала представляют собой некоторую комбинацию горизонтальных SaaS, облачных/инфраструктурных решений и категорий «прочее», включающих рынковые платформы, рекламные технологии и точечные решения (а также такие трудно классифицируемые компании, как MicroStrategy).

Цель ясна. Независимо от того, правильно это или нет, рынок уже ощутил четкое различие между программными компаниями — теми, которые, похоже, обладают определенной защитой и/или попутным ветром от ИИ, и теми, у кого его нет.

Для кибербезопасности и наблюдаемости ИИ, как ожидается, повысит срочность покупателей (а существующие компании обладают доверительной премией, которую трудно оспорить новичкам в области ИИ).

Для вертикальных SaaS-решений специализированная информация, связанная с рабочими процессами, данными и отношениями с клиентами, рассматривается как барьер для входа для ИИ-конкурентов (что нельзя сказать о горизонтальных платформах).

Но для всех остальных сообщение ясно: само программное обеспечение не является защитным барьером.

Многолетняя устойчивая и постоянно растущая ARR, обширный набор функций и широкое распространение — это просто новости вчерашнего дня. Вероятно, несколько кварталов стабильного и/или улучшающегося роста смогут изменить ситуацию, но на данный момент рынок не верит и не убежден.

Вы, возможно, недавно слышали о смене восприятия от token-maxxing к token-optimizing — это важное событие.

Хотя стоимость обучения передовых моделей постоянно растет, дополнительная выгода от этих улучшений может быть недостаточной, чтобы убедить клиентов нести дополнительные расходы. Клиенты могут не использовать самые последние и мощные токены в полной мере, а вместо этого снижать требования до более дешевых и менее функциональных моделей (включая модели с открытыми весами), где это возможно.

Для некоторых людей это изменение ставит под сомнение устойчивость разработки передовых моделей — что делать лабораториям, если клиенты не поддерживают стоимость последних и самых мощных моделей? Справедливо, хотя эта критика немного иронична, ведь быстрое устаревание не передовых моделей ранее считалось угрозой устойчивости разработки передовых моделей... а теперь, когда не передовые модели все меньше устаревают, это, очевидно, по-прежнему плохо. Ладно.

Не углубляясь в обсуждение того, кто прав в этом споре, мы просто отмечаем, что вычислительные затраты действительно быстро снижаются, что, похоже, положительно влияет на спрос на ИИ. Другими словами, динамика, описанная Джевонсом, продолжает действовать: чем дешевле ИИ, тем больше людей и компаний хотят его использовать (для большего количества задач).

Расширение спроса — именно то, чего вы хотите видеть.

Давайте начнем с другого инновационного прецедента, который также начался как централизованный и дорогой, а затем стал децентрализованным и дешевым: компьютеры. По сравнению с предыдущим технологическим прорывом, обусловленным ПК, стоимость интеллекта в области ИИ снижается быстрее:

ПК потребовалось почти двадцать лет, чтобы достичь прироста доступности, которого ИИ достиг за три года.

Это невероятный тренд: как и в случае с компьютерами, снижение стоимости, похоже, способствует росту спроса на ИИ вправо и вверх (остается еще много потенциала).

На стороне потребителей, согласно данным PNC Bank, уровень платной проникновенности остается небольшим, но действительно растет:

Доля семей, использующих платные ИИ, и их средние ежемесячные расходы продолжают расти — рост расходов более резкий и составляет около 25% с начала года.

Они, очевидно, не идеальное сравнение, но как некоторая точка отсчета: в 1997 году лишь около 45% взрослых в возрасте от 35 до 54 лет сообщили о наличии ПК (спустя десятилетия после коммерческого запуска компьютеров, в основном в корпоративном секторе). В настоящее время доля домохозяйств, владеющих компьютерами, составляет около 90%, а если включить смартфоны — почти 97% — ключевой момент заключается в том, что массовое внедрение требует времени и расширяется вместе с полезностью и стоимостью.

Другие данные также показывают, что спрос на ИИ растет вместе с повышением эффективности затрат.

На основе анализа данных OpenRouter от YipitData (охватывающего только подмножество общего потребления токенов), использование передовых токенов продолжает расти, в то время как токены с открытым весом продолжают быстро увеличивать свою долю:

Доля азиатских поставщиков в общем количестве токенов (являющихся агентом альтернатив с открытыми весами) выросла до примерно 60%, что в три раза больше, чем в начале года. Выборка OpenRouter, возможно, по крайней мере в некоторой степени смещена в сторону пользователей с открытыми весами, но это действительно согласуется как с историей ценовой дифференциации, так и с историей Джевонса.

Также, согласно OpenRouter, хотя количество токенов на пользователя и расходы на пользователя растут быстро, с начала года рост первого значительно превышает рост второго:

Напоминаем, что OpenRouter может видеть только то, что видит; эта модель полностью соответствует модели Джевонса (спрос растет в унисон с быстрым повышением эффективности и снижением стоимости ИИ).

По крайней мере на данный момент очевидно, что по мере удешевления интеллекта спрос смещается дальше вправо и вверх. Более дешевые токены из моделей второго эшелона действительно завоевали долю рынка, но чистый эффект заключается в экспоненциальном росте общих расходов. Сложно назвать это пессимистичной историей.

Пессимисты могут по-прежнему утверждать, что модели с открытыми весами постепенно вытесняют передовые, но сценарии, в которых повышение эффективности не оказывает явного влияния на спрос и/или способствует снижению общих расходов, на самом деле ближе к апокалиптическому сценарию. Напротив, Джевонс идеально соответствует ожиданиям быков.

Что касается спроса на ИИ, хотя ИИ якобы недостаточно полезен для генерации значимой ROI, но при этом слишком полезен, чтобы уничтожить все рабочие места, мы с радостью сообщаем, что на данный момент практически нет доказательств того, что ИИ действительно вызывает какие-либо потери рабочих мест.

На самом деле, даже слабое место на рынке труда — набор на начальные позиции — недавно получило некоторый импульс, и если что-то и помогает, так это ИИ, который, похоже, способствует, а не наносит ущерб.

Согласно данным Revelio, отслеживание летних стажировок 2026 года значительно выше, чем в предыдущие годы:

Стажировка не равна работе, но по крайней мере является сигналом определенного спроса на молодежь; цикл 2026 года значительно превышает '25 и '24 (хотя и не достигает уровня '23).

Еще лучше то, что рост заработной платы подростков и молодых взрослых также ускоряется:

Согласно данным ADP, рост заработной платы среди молодых работников (16–24 года) восстановился после минимума 2025 года. Рост заработной платы почти наверняка является сигналом спроса: если зарплаты растут, можно разумно предположить, что перспективы для начальных рабочих мест также улучшаются.

Что касается влияния ИИ (если оно есть), то ситуация еще лучше: ИИ, похоже, значительно ускоряет набор на начальные позиции:

На основе анализа данных о вакансиях Revelio и расходах Ramp, «высокая интенсивность внедрения ИИ» соответствует увеличению числа сотрудников на начальном уровне примерно на 6 процентных пунктов через два года после внедрения. Напротив, «низкая интенсивность» внедрения ИИ соответствует снижению примерно на 0,5 процентных пункта.

График: Доля сотрудников на начальных позициях в компаниях с высоким уровнем внедрения ИИ увеличилась в среднем на 1,15 процентных пункта через два года, тогда как в компаниях с низким уровнем внедрения — снизилась на 0,52 процентных пункта, что свидетельствует о том, что ИИ создает, а не заменяет начальные рабочие места. Источник: a16z

Существует несколько способов интерпретации: от «ИИ создает вакансии для начинающих» до «Пользователи ИИ — это растущие компании, поэтому, конечно, они нанимают», и до «Данные Ramp, возможно, не отражают всю экономику, поэтому трудно сделать какие-либо выводы». Все это имеет смысл, но почти наверняка неверной интерпретацией является «ИИ уничтожает вакансии для начинающих».

Возможно, когда-нибудь это произойдет (хотя есть веские основания полагать, что нет), но не сегодня.

В целом, хотя снижение должностей с «высокой экспозицией к ИИ» в эпоху после нулевых процентных ставок активно обсуждается, обсуждение того, что должности с «высокой экспозицией к ИИ» недавно возглавляют восстановление, относительно мало:

Согласно данным Indeed Labor Insights, начиная с мая 2025 года, чем выше уровень экспозиции к ИИ, тем сильнее восстановление по количеству вакансий. Это особенно заметно для программистов: количество вакансий выросло примерно на 15%, в то время как в целом снизилось примерно на 7% (с момента выпуска Claude Code).

С более широкой точки зрения, сейчас преждевременно делать выводы, но данные совершенно не поддерживают тех, кто склонен утверждать, что ИИ делает человечество устаревшим. Если что-то и можно сказать, так это то, что ситуация обратная — уровень экспозиции ИИ, похоже, коррелирует с ростом занятости.

График: с мая 2025 года вакансии в профессиях с более высокой степенью экспозиции к ИИ показали более сильный рост; рост вакансий в области программной разработки приблизился к 15% и опережает общий рынок. Источник: a16z

Справедливости ради, пока неясно, насколько значима категория «экспозиция ИИ», поскольку практически нет консенсуса относительно того, что или кто подвергается воздействию ИИ (и в какой степени):

Чем выше средний уровень «экспозиции ИИ» для любой данной профессии, тем больше разногласий по поводу уровня экспозиции.

График: чем выше средний показатель экспозиции ИИ у профессионалов, тем больше разногласий в академическом сообществе по поводу степени этой экспозиции, что свидетельствует о отсутствии консенсуса по этой концепции. Источник: a16z

As expected, rational people may have different opinions when predicting the future impact of new technologies.

Конечно, есть некоторые исключения. Все кажутся согласны, что редакторы, страховые эксперты, статистики и, интересно, экономисты, крайне уязвимы перед ИИ. Если ИИ в конечном итоге заменит человеческих экономистов, признать ли ему это преступление или не останется ни одного экономиста, чтобы рассказать эту историю?

В начале этой недели губернатор Нью-Йорка Хочул объявила о годичной приостановке развития центров обработки данных. Среди прочего, целью приостановки является «защита потребителей электроэнергии… из-за угрозы роста тарифов на воду и электричество, связанной с развитием центров обработки данных». Не имея намерения умалять ее, губернатор подробнее объяснила свои доводы на подкасте Odd Lots — стоит послушать.

Тем не менее, это все еще запутанное заявление.

Хотя центры обработки данных действительно увеличивают спрос на электроэнергию, данные показывают, что центры обработки данных фактически помогают снизить расходы пользователей:

На основе исследований Национальной лаборатории Беркли и The Brattle Group, на уровне штатов рост цен на электроэнергию коррелирует с отрицательной зависимостью от увеличения спроса. Чем больше потребляете — тем меньше платите — странно, но правда.

Действительно, в течение последних шести лет в некоторых штатах с самым быстрым ростом нагрузки (наибольшим развитием центров обработки данных), таких как Техас и Вирджиния, практически не наблюдалось роста цен. С другой стороны, в штатах с наибольшим ростом цен (малым количеством новых центров обработки данных), таких как Калифорния и Нью-Йорк, рост нагрузки снизился — спрос на электроэнергию в Калифорнии снизился примерно на 5%, при этом рост цен превысил любой другой штат в стране, превысив второй по величине штат примерно на 33%.

График: в США с 2019 по 2025 год рост нагрузки на электроэнергию в штатах отрицательно коррелирует с изменением цен на электроэнергию: спрос в Калифорнии и Нью-Йорке снизился, но рост цен был самым высоким. Источник: a16z

不仅如此，能源需求与能源价格之间的反向关系在欧洲似乎也成立：

Согласно данным EIA, в странах ЕС с наибольшим ростом цен, за исключением Ирландии, наблюдается и наибольшее снижение спроса на электроэнергию.

График: В Европе и США с 2019 по 2024 год спрос на электроэнергию и цены на нее также демонстрировали отрицательную корреляцию; спрос в Техасе и Вирджинии рос, но цены оставались в основном стабильными. Источник: a16z

То же самое: больше расходов, меньше платежей. Это противоречит здравому смыслу, верно?

Мы все знаем, что при прочих равных условиях повышенный спрос должен повышать цену, а не снижать её (как утверждает губернатор Хочул). Однако в случае с электросетями ситуация обратная. Причина заключается в том, что электросети часто выигрывают от эффекта масштаба: чем выше спрос на электроэнергию, тем более равномерно распределяются фиксированные затраты на инфраструктуру, что приводит к снижению общих цен для потребителей.

Другими словами, приостановка работы центров обработки данных, введенная Хочул, может не только не «защитить потребителей электроэнергии», но и вызвать обратный эффект: рост цен на электроэнергию может быть значительно выше, чем в случае, когда центры обработки данных помогают распределить фиксированные расходы сети. Возможно, эта тенденция не будет сохраняться indefinitely, но именно так обстояло дело до сих пор.

Помимо стоимости энергии, необходимо учитывать более широкие экономические последствия. Действительность такова, что без инвестиций в инфраструктуру, связанную с ИИ, практически нет роста инвестиций:

Технологические инвестиции являются единственной растущей категорией инвестиций, поэтому приостановка именно ударяет по самому уязвимому месту.

График: С 2022 года инвестиции в технологии (программное обеспечение, исследования и разработки, ИТ-оборудование и центры обработки данных) были единственным положительным вкладом в рост частныхfixed-инвестиций. Источник: a16z

Губернатор, конечно, имеет свои причины, но политика, которая может одновременно (a) повысить тарифы на электроэнергию (как часть усилий по «защите потребителей электроэнергии») и (b) лишить штат Нью-Йорк его важнейшего инвестиционного попутного ветра, действительно трудно понять.