Работа своими руками: почему сейчас лучшее время, чтобы научиться вайб-кодить
В феврале 2025 года Андрей Карпатый, бывший директор по ИИ в Tesla и сооснователь OpenAI, ввел термин vibe coding — подход, при котором человек описывает задачу на естественном языке, а нейросеть генерирует код. Его фраза «самый горячий язык программирования сегодня — это английский» разлетелась по индустрии. И это не метафора, а новая реальность.
Цифры, которые меняют правила игры
По данным Y Combinator, 25% стартапов зимнего отбора 2025 года имеют кодовую базу, на 95% сгенерированную ИИ. Эти компании растут на 10% в неделю — быстрее любого предыдущего набора в истории акселератора. Гарри Тан, CEO Y Combinator, отмечает: «Теперь не нужна команда из 50 инженеров. Не нужно привлекать столько инвестиций».
Масштаб явления поражает. 75% пользователей платформы Replit вообще не пишут код вручную — они работают исключительно через ИИ-ассистентов. Стартап Bolt.new достиг $20 млн годовой выручки за два месяца, позволяя создавать веб-приложения простыми текстовыми промптами. По прогнозам аналитиков, глобальный рынок ИИ-инструментов для разработки превысит $25 млрд к 2030 году.
Александр Ванг, 28-летний глава ИИ-направления в Meta (признана экстремистской в России и запрещена), формулирует прямо: «Если тебе 13 лет, проводи все время за вайб-кодингом. Это твой билет в будущее». Он сравнивает текущий момент с эпохой появления персональных компьютеров, когда Гейтс и Цукерберг получили фору потому, что раньше других начали осваивать новую технологию. «Если ты потратишь 10 000 часов на освоение этих инструментов — это колоссальное преимущество», — добавляет Ванг.
Корпорации уже перестроились
Крупнейшие технологические компании интегрировали ИИ в ядро разработки. Google генерирует с помощью нейросетей более 30% нового кода — Сундар Пичаи называет это крупнейшим скачком в создании софта за 25 лет. Microsoft довела долю ИИ-генерируемого кода до 30%, параллельно перестраивая структуру команд.
CEO Klarna Себастьян Сиемятковски тестирует идеи продуктов за 20 минут — раньше на это уходили недели работы инженерной команды. Компания сократила штат на 40% и при этом ускорила вывод новых функций на рынок. Это не оптимизация издержек, а новая операционная модель.
44% разработчиков по всему миру уже используют ИИ-инструменты в ежедневной работе. Senior-инженеры с ИИ-ассистентами работают в 2,5 раза быстрее и берут на себя задачи, которые раньше требовали целых команд. Accenture переобучает 70 000 сотрудников работе с ИИ — это уже не эксперимент, а стратегия.
Что изменилось для предпринимателей
Раньше для запуска IT-продукта требовалась команда: продакт, дизайнер, разработчики, девопс. Это означало инвестиции, риски, месяцы разработки. Сейчас специалист с экспертизой в своей области может за неделю создать работающий продукт, потратив сотню долларов вместо десятков тысяч.
The Register прогнозирует: к концу десятилетия инструменты вайб-кодинга станут достаточно зрелыми, чтобы практически любой специалист мог быстро разработать приложение под конкретную задачу. Мы увидим, как они называют это, «кембрийский взрыв» нишевых приложений, созданных пользователями для себя.
Один из стартапов текущего батча Y Combinator собрал полноценный MVP (минимально жизнеспособный продукт) за три недели — процесс, который обычно занимает три–четыре месяца. И это не исключение, а новая норма для тех, кто освоил инструменты.
Российский контекст: 80% уже попробовали
Россия не остается в стороне от глобального тренда. По данным опроса ICT.Moscow, опубликованного в октябре 2025 года, почти 80% российских разработчиков уже применили вайб-кодинг в своей работе. Многие создали с его помощью новые продукты.
Руководитель разработки «Яндекс Go для бизнеса» Илья Масандилов отмечает, что вайб-кодинг крайне перспективен в России, хотя и с оговорками. Роль разработчика трансформируется: вместо написания кода все больше времени уходит на проверку, исправление ошибок и поиск проблем в сгенерированном коде.
Российский рынок имеет свою специфику. В стране развиваются собственные языковые модели: GigaChat от «Сбера», YandexGPT от «Яндекса», Gen-T от Т-Банка, Cotype от МТС. GigaChat полностью обучен внутри страны с нуля, YandexGPT построен на основе китайской Qwen2.5 с глубокой адаптацией под русский язык. Эти модели уже внедрили более тысячи компаний, включая «Роснефть», РЖД и «Газпром».
По данным опроса CNews, 90% российских IT-специалистов используют ChatGPT, треть — YandexGPT и Midjourney, 20% — GigaChat. Чаще всего нейросети применяют для генерации изображений (47%), написания кода (42%), анализа данных (37%) и поиска ошибок в коде (36%).
Во II квартале 2025 года доля крупных российских компаний, использующих ИИ-решения, выросла до 43% — год назад таких было всего 28%. Генеративные модели стали базовым инструментом, способным увеличить производительность до 20% и снизить издержки до 15%.
При этом российский IT-рынок переживает переход от «рынка кандидатов» к «рынку работодателей». Конкуренция среди специалистов выросла, найти работу стало сложнее. Но это не катастрофа — это перераспределение. Компании ищут не просто «руки», а специалистов с гибридными навыками и продуктовым мышлением. Те, кто освоил ИИ-инструменты, получают преимущество.
В России даже прошел первый хакатон по вайб-кодингу — Vibe-хакатон 2025. Появились десятки курсов по этой теме на Eduson, Skillbox и других платформах. Рынок образования реагирует на спрос.
Кто выигрывает
Прежде всего эксперты предметных областей. Врачи, инженеры, финансисты, ученые, маркетологи — люди, которые годами накапливали знания о реальных проблемах, но не могли превратить их в продукты без посредников. Теперь могут.
Выигрывают предприниматели. Стартап, который раньше требовал команду из 50 инженеров и раунд инвестиций, сегодня можно запустить силами двух–трех человек. Капитал идет дальше, итерации быстрее, путь к прибыльности короче.
Выигрывают опытные разработчики, освоившие новые инструменты. Их ценность не падает, она трансформируется. Они становятся архитекторами и ревьюерами, работающими на новом уровне абстракции. По данным исследований, senior-специалисты, использующие ИИ, в 2,5 раза продуктивнее коллег без этих инструментов.
Особый случай: кибербезопасность
Для специалистов по ИБ открывается уникальное окно. Кибербез — это область, где глубокая экспертиза всегда была важнее умения писать код. Аналитик, который годами изучал паттерны атак, понимает сетевые протоколы и знает инфраструктуру заказчиков, теперь может самостоятельно создавать инструменты защиты, скрипты автоматизации, дашборды мониторинга.
Раньше между идеей и реализацией стояла очередь к разработчикам. Сейчас SOC-аналитик может за день собрать рабочий прототип детектора аномалий, а пентестер — автоматизировать рутинные проверки без ожидания ресурсов.
При этом есть важный нюанс: ИИ-сгенерированный код требует проверки на уязвимости. Исследование показало, что 170 из 1645 приложений, созданных на платформе Lovable, имели проблемы с безопасностью — утечки API-ключей, слабая аутентификация, незашифрованные данные. Для ИБ-специалиста это не проблема, а возможность: экспертиза в безопасности становится критически важной частью нового цикла разработки. Те, кто умеет и создавать, и защищать, получают двойное преимущество.
В России спрос на специалистов по кибербезопасности за год вырос на 15–20% — это одно из самых быстрорастущих направлений. И вайб-кодинг здесь не конкурент, а усилитель возможностей.
Спрос недооценен
Хорошую параллель можно провести с видеоиндустрией. 15 лет назад казалось, что рынок контента перенасыщен — телеканалы и киностудии производили огромные объемы. Но когда YouTube демократизировал создание видео, выяснилось, что спрос был недооценен на порядки. Сегодня независимые креаторы конкурируют с традиционными медиа и часто выигрывают.
То же происходит с программными продуктами. Снятие барьера входа не уничтожает рынок — оно его взрывает. Появляются решения для узких ниш, персонализированные инструменты, продукты, которые большие компании никогда бы не создали.
Что дальше
World Economic Forum прогнозирует, что 41% работодателей планируют перестроить команды под ИИ-автоматизацию в ближайшие пять лет. При этом ИИ заменит 85 млн рабочих мест, но создаст 97 млн новых. MIT оценивает, что ИИ уже способен выполнять работу 11,7% американского рынка труда, экономя до $1,2 трлн в зарплатах.
Это не угроза — это перераспределение. Рутина уходит к машинам, экспертиза и креативность остаются у людей. Выигрывают те, кто адаптируется первым.
В России дефицит IT-кадров по-прежнему оценивается в 500–700 000 специалистов. Но характер этого дефицита меняется. Нужны не просто «руки» — нужны люди, способные эффективно работать с ИИ-инструментами, проверять сгенерированный код, выстраивать архитектуру и понимать бизнес-контекст.
Гарри Тан из Y Combinator резюмирует: «Это не мода. Это доминирующий способ создавать продукты. Тот, кто освоит его первым — получит преимущество».
Окно возможностей открыто. Инструменты доступны — и глобальные, и российские. Вопрос только в том, кто ими воспользуется.
Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения автора