Андрей Карпаты (словацко-канадский учёный в области машинного обучения, бывший директор по AI в Tesla и сооснователь OpenAI) придумал термин вайб-кодинг чуть больше года назад и пророчил революцию продуктивности: "описываешь продукт на естественном языке, ИИ делает остальное, строить софт теперь может каждый".

Что мы видим спустя год? Если бы ИИ дал реальную прибавку к продуктивности, то должен был быть всплеск выпуска нового софта – больше приложений в сторах, больше игр, больше репозиториев, больше зарегистрированных доменов. Если свести кривые выпуска сразу по всем площадкам – App Store, Google Play, Steam, GitHub, новые домены, – то видно, что ни на одной нет всплеска, как будто ИИ вообще не повлиял на то, сколько софта выходит в мир (графики в приложении к посту).

Это не единственный сигнал. Наткнулся на опрос, в котором участвовали около тысячи человек, которые погрузились в вайб-кодинг: только 32,5% доверяют ему для бизнес-критичных задач, а реально деплоят на нем в продакшен всего 9%. Потребление вайб-кодинга последние месяцы падает после резкого взлета. И сам Карпаты честно описывает границу: на типовых задачах работает хорошо, на незнакомых и исследовательских быстро рассыпается. То есть не выходит за пределы того, на чем модель обучалась.

Тут главное не спор, работает оно или нет (конечно работает!), а разрыв между двумя цифрами. Попробовали почти все, кому было любопытно, отсюда и взлет на графике использования (тоже прикладываю его к посту). А деплоят 9%. Это не провал технологии, это ее честный размер: попробовавшие на хайпе вернулись к прежней жизни, осталось ядро, которое доводило до релиза и раньше, только деперь это можно делать быстрее и дешевле.

Способ, с которым строить софт сможет каждый, теперь есть, но количество людей, способных понять, какой именно софт востребован рынком, не изменилось. Ведь задача тут не формализовать в алгоритмы видение каких-то процессов, а создать видение будущего. Агента для такой задачи пока не придумали и врядли когда-либо придумают.