Google: 75% нового кода создаётся ИИ, миграция кода с помощью агентов ускоряется в 6 раз
Google объявила, что 75% нового кода, написанного внутри компании, теперь создается с помощью ИИ и проверяется инженерами-людьми. Этот показатель steadily вырос с ~25% в октябре 2024 года до 50% прошлой осенью, согласно сообщению в блоге генерального директора Сундара Пичаи от 22 апреля 2026 года.
Ключевые детали
- Инженеры используют модели Gemini для генерации кода. Некоторым сотрудникам DeepMind также разрешили использовать Claude Code от Anthropic, что вызвало внутреннее напряжение (по данным BI).
- Пичаи сообщил, что сложная миграция кода, выполненная агентами и инженерами совместно, была завершена в шесть раз быстрее, чем год назад только инженерами.
- Google переходит к «действительно агентным рабочим процессам» с более автономными задачами. У некоторых инженеров есть конкретные цели по использованию ИИ, которые учитываются в оценке эффективности за 2026 год.
Контекст: Отраслевой тренд
Другие крупные технологические компании движутся в том же направлении:
- Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла заявил в апреле 2025 года, что 20–30% кода для некоторых проектов было написано с помощью ИИ. Технический директор Кевин Скотт предсказал, что 95% кода будет создаваться с помощью ИИ в течение пяти лет.
- Meta поставила цель, чтобы 55% изменений кода в некоторых отделах были «с поддержкой агентов» по состоянию на четвертый квартал 2025 года. На первое полугодие 2026 года ожидается, что 65% инженеров в ее подразделении по созданию будут писать >75% фиксируемого кода с использованием ИИ.
- Snap сообщил ранее в апреле 2026 года, что в рамках своей новой операционной модели не менее 65% нового кода создается с помощью ИИ.
На кого это влияет
Разработчики, использующие ИИ-агенты для кодирования (Gemini, Claude Code, Copilot), увидят растущую зависимость от агентных рабочих процессов, при этом обязательной остается проверка человеком. Показатели эффективности, привязанные к внедрению ИИ, становятся обычным явлением в крупных технологических компаниях.
📖 Read the full source: HN AI Agents
👀 Смотрите также
Потребление энергии GPU отклоняется от теории предсказания токенов в небольших языковых моделях.
Эксперимент по проверке теории «стохастического попугая» на четырёх моделях с 8 миллиардами параметров показал, что энергопотребление GPU часто масштабируется нелинейно с количеством токенов, с показателями расхождения от 7,7% до 36,7%. Исследование также выявило устойчивое остаточное тепло после философских запросов и эффекты, зависящие от порядка выполнения.
ИИ-агенты нанимают других ИИ-агентов: от одиночных работников к сетевым экономикам
Пост на Reddit утверждает, что AI-агенты эволюционируют из изолированных инструментов в сетевых работников, которые делегируют задачи, специализируются, строят репутацию и обмениваются ценностями — смещая сложную проблему с интеллекта на координацию.
Когнитивный долг: когда результаты ИИ опережают понимание
Пост на Reddit обсуждает «когнитивный долг» — разрыв между результатом, сгенерированным ИИ, и пониманием этого результата командой — и утверждает, что творческий контроль означает понимание того, что вы отправили. Сам пост был написан с помощью Claude, иронично комментируя эту ситуацию.
Анализ Claude Opus 4.7: Высокий интеллект, но большая стоимость и многословность
Claude Opus 4.7 (Адаптивное рассуждение, Максимальные усилия) занимает первое место по интеллекту среди 133 моделей с оценкой 57 по Индексу интеллекта Artificial Analysis, но стоит $5 за 1 млн входных токенов и $25 за 1 млн выходных токенов, что делает его значительно дороже среднего.