10 АІ-подій, які найбільше вплинуть на розробників у 2025-му

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

Немає сумніву, що 2024-й пройшов в IT-галузі під знаменами AI. І якщо ви не дуже слідкували за тим, що відбувалося, то маю вас проінформувати, що зміни несуться такими темпами, яких галузь не бачила за всю історію свого існування. Оскільки зміни це для когось втрати, а для когось — можливості, то варто визначатися, на якій ви будете стороні. Отже, ось 10 таких змін за минулий рік.

Розвиток AI-enhanced IDE

Для мене особисто це в в першу чергу рік спеціалізованих IDE, заточених під використання AI, зокрема Cursor і Windsurf. Пояснення для тих, хто не дуже слідкує за новинами галузі — зараз подібні ідеєшки вже давно не просто дописують код, поки ти його тайпаєш. Вони здатні робити багато більш інтелектуальних тасок від написання доків, тестів, рефакторингу до імплементації окремих фіч і навіть взагалі до створення проєкту з нуля. І це з гарним розумінням техстеку, стилю коду, референсами до залежностей і відповідної документації.

Усе розумніші моделі

В рейтингу-симуляції роботи software-інженера SWE Bench, який представляє реальні завдання з проєктів на GitHub, на кінець 2023-го не було результатів, які б перевищували 5% розв’язаних задач. Станом на кінець 2024 вже були результати у понад 50%, а в презентації моделі o3 від Open AI взагалі заявлено результат у 71.7%. У рейтингу Codeforces модель o3 набирає результат, вищий за 99.8% всіх учасників. У такий прогрес навіть складно повірити, але це факт. AI-моделі стали достатньо розумними для того, щоб не просто писати код, а робити це навіть краще за багатьох розробників.

Спеціалізовані інструменти

Крім, власне, IDE, стає все більше орієнтованих на певні задачі сервісів, які роблять саме ці задачі особливо добре. Сам особисто користуюсь Vercel V0, щоб робити фронтенд-компоненти й сторінки з NextJS і shadcn/ui. GitHub Copilot має інтеграцію з вебінтерфейсом GitHub, і там є досить цікаві можливості. Наприклад, «поспілкуватися» з конкретним репозиторієм, чи зробити рев’ю пулл ріквесту. До речі, якщо говорити про рев’ю коду, то цілком собі зручний для таких задач інструмент — Coderabbit. Ще й доступний безплатно для відкритих репозиторіїв.

AI чудово можна використовувати для відладки, і особливо зручно це робити прямо в тому інструменті, де ви її проводите — чи знаєте, що в девтулзах Google Chrome є AI Assistance?

Агенти

Компанія Cognition наробила багато шуму навесні, коли представила Devin — AI-розробника, здатного повністю автономно закривати таски. Це можливо коштом використання архітектури агентів — автономних систем, які можуть мати роль, мають своє завдання, і здатні виконувати його ітеративно, адаптуючи свою поведінку від змінних умов.

Але вони не єдині, хто використовує цей підхід. Він також з’явився у Cursor і Windsurf, його ж презентував сервіс replit зі своїм AI Agent. Схоже, що в цьому списку також bolt.new і багато інших. Виглядає так, що використання агентів — найбільш сучасний тренд у роботі з AI для комплексних задач, і з часом він буде тільки поширюватися. До речі, Devin вже сьогодні можна «найняти» за $500 на місяць. Цілком собі нормальна зарплата джуна.

Більше гравців на ринку і зростання конкуренції

Конкуренція — це завжди добре. Серед серйозних гравців на ринку дуже гучно заявив про себе Grok від Маска. Модель Grok 2.0 увійшла в ТОП-10 найкращих моделей на рівні з OpenAI, Google, Anthropic. API повністю сумісний з OpenAI та Anthropic, відповідно перемикатися між моделями можна без зайвих перешкод.

Дуже сильно протягом року прогресував Google, і допоки OpenAI не відкрила публічний доступ до своїх моделей, наприкінці року саме він займав першу сходинку в рейтингу Chatbot Arena. Проте для успіху не обов’язково бути саме на першому місці, достатньо гарно виконувати поставлені задачі. Саме це довела Anthropic, чия модель Claude 3.5 Sonnet стала, ймовірно, найбільш популярною цього року для задач з написання коду.

Open source

Говорячи про конкуренцію і гравців на ринку, слід окремо відзначити роль і популярність open source. Значний внесок зробила Meta зі своїми моделями Llama 3.x, які цілком пристойно виглядають навіть на фоні найкращих пропрієтарних. Але при цьому є відкритими й при наявності відповідного заліза захостити їх в себе можна без жодних проблем. Якщо говорити про open source, не можна не згадати про бібліотеки. Тут особисто для мене зірка року — Transformers.js, що дає змогу запускати AI-моделі прямо в браузері. А якщо говорити про чисто консьюмерські продукти, думаю, варто виділити Open WebUI — платформу для запуску LM-моделей, а також pinokio.computer — зручну оболонку для роботи з відкритими AI-проєктами. Зокрема моделей для генерації зображень, якими сам користуюся.

Безплатний доступ

Щоб виконувати AI-моделі, потрібно багато ресурсів. Саме тому більшість інструментів не є безплатними. А проте, таких з’являється все більше, як мінімум у вигляді якогось більш-менш пристойного free tier. У цьому контексті зовсім нещодавно досить гучно прозвучало оголошення Microsoft, що GitHub Copilot тепер має безплатну редакцію. До речі, безплатним став доступ до Grok, а до кінця року давали кредит в $25 на місяць на доступ до його API.

Мультимодальність

Сподіваюся, ніхто не пропустив виняткових демок сервісу AI-генерації відео Sora. Але вони на цьому ринку далеко не єдині. І генеративний AI, звичайно, це не лише про відео і тексти. Виглядає так, що будь-який тип інформації, який здатна сприймати чи створювати людина, зараз може бути згенерований за допомогою AI.

Я цього року вперше став автором пісень, і щоб зробити собі офіційне фото, не доведеться купувати костюм та йти до фотографа. Для цього я маю LORA-модель, за допомогою якої зроблю стільки формальних фото, скільки буде потрібно.

Регуляції та етика

Це не дуже приємна частина, але її варто згадати. Схоже, нам доведеться все більше стикатися з тим, що моделі будуть відмовлятися виконувати якусь роботу. Бо вважатимуть, що вона не відповідає якимось регуляціям тощо. І тут треба мати «план Б», наприклад, вчитися робити хот-своп моделей на інші.

Edge Computing

Щоб не псувати загальний оптимістичний тон статті попереднім пунктом, запропоную важливу тенденцію на можливості запуску AI-моделей на «краю» (edge devices). Це дає змогу виконувати їх офлайн і використовувати будь-які моделі, навіть ті, в яких немає обмежень. Можете запросто підняти свій власний AI-сервачок з LM Studio чи ollama і навіть мати можливість звертатися до нього по API. І, звісно, залізо зараз намагаються випускати з підтримкою AI. З останніх подій варто згадати анонс nVidia Jetson Orin Nano Super — маленька «іграшка» за $250 здатна навіть запустити Llama 3.x з пристойною швидкістю роботи.

Отже, як бачимо, все несеться дуже швидко. Здавалося б, у всій цій стрімкій гонитві вже й нема коли зупинитися та розібратися, куди воно прямує. Але саме тому завершити цю коротку добірку хотілося б порадою не залишатися осторонь, пробувати нові інструменти й шукати сценарії їх застосування у своїй роботі.

Сподобалась стаття? Підписуйтесь на автора, щоб отримувати сповіщення про нові публікації на пошту.