Розробники ПО не стали утричі швидшими за одну ніч. Їхні AI-помічники — так.
Під час ключового виступу на GTC Taipei 1 червня генеральний директор Nvidia Дженсен Хуан навів цифру, яка чітко ілюструє революцію в AI-програмуванні: кількість комітів на GitHub зросла до приблизно 1,4 мільярда на початку 2026 року. Для порівняння, у 2023 році ця цифра становила 300 мільйонів і мала досягти 500 мільйонів до 2025 року. Іншими словами, обсяги комітів майже потроїлися за рік, і Хуан приписує цей стрибок інструментам AI-програмування.
Числа за сплеском коду
Хуан приписав стрибок тому, що він називає «агентною ШІ», концепцією систем ШІ, які не просто автозаповнюють рядок коду, а активно пишуть, тестують та ітерують цілі блоки функціональності. Він зокрема згадав інструменти, такі як Claude Code та Cursor, як приклади допоміжних інструментів для розробників, що прискорюють виведення розробників.
Ось у чому справа. Перехід від 300 мільйонів до 500 мільйонів комітів за два роки — це приблизно 67% зростання. А перехід від 500 мільйонів до 1,4 мільярда за кілька місяців — це зовсім інша траєкторія.
Вера Рубін та інфраструктурна гра
Поряд із даними про коміти Хуанг оголосив про запуск платформи Nvidia Vera Rubin — нової інфраструктури штучного інтелекту, розробленої для вирішення обчислювальних завдань цієї розширюваної екосистеми розробників. Платформа позиціонується як основа для агентних навантажень штучного інтелекту, які генерують ці додаткові коміти.
Генеральний директор також навів амбітні економічні показники. Він оцінив, що ШІ генерує близько 9 трильйонів доларів продуктивності з глобальної робочої сили розробників при загальній сумі компенсацій у близько 3 трильйони доларів для приблизно 30 мільйонів розробників по всьому світу. На англійській: за кожен долар, витрачений на оплату праці розробника, ШІ, як стверджується, генерує три долари додаткової продуктивності.
Коли його запитали про можливість того, що ШІ може витіснити програмістів, Хуан назвав такі занепокоєння «повною брехнею». Його аргумент полягає в тому, що збільшення продуктивності створює більший попит на розробників, а не менший.
Що це означає для інвесторів
Для крипто- та Web3-світу ця тенденція має значення менш очевидним, але не менш важливим чином. Розробка блокчейну історично обмежувалася відносно невеликою кількістю спеціалізованих інженерів, які розуміють мови смартконтрактів, механізми консенсусу та аудит безпеки. Якщо інструменти AI для кодування зможуть значно прискорити виведення продукту в цих галузях, темпи розробки протоколів, інновацій у DeFi та створення інфраструктури можуть прискоритися паралельно.
Тут також є ризик. Потроєння обсягу коду викликає законні питання щодо якості коду, вразливостей безпеки та здатності процесів перевірки встигати за темпами. Інфраструктура для автоперевірки коду з використанням ШІ все ще знаходиться на початковій стадії, і розрив між швидкістю виробництва та потужністю перевірки варто уважно спостерігати.