Предсказания на 2026 — что думают инженеры Oxide о будущем AI и разработки

TL;DR: Подкаст Oxide and Friends собрал Брайана Кантрилла, Саймона Уиллисона и других инженеров для прогнозов на 1, 3 и 6 лет. Самое интересное: вайбкодинг уйдёт из лексикона, появится «Челленджер» AI-безопасности, а программисты будут переживать «Deep Blue» — экзистенциальный кризис из-за AI.

Привет! Наткнулся на свежий выпуск подкаста Oxide and Friends, где ребята делают предсказания на ближайшие годы. Формат необычный — прогнозы на 1, 3 и 6 лет вперёд. И состав крутой: Брайан Кантрилл из Oxide, Саймон Уиллисон (создатель Datasette и один из авторов Django), Стив Клабник и другие.

Мне понравилось, что это не хайповые «AI всех заменит» или «AI — это пузырь». Скорее честный разговор инженеров, которые реально работают с этими технологиями.

Прогнозы на 1 год

Вайбкодинг уйдёт из лексикона

Брайан уверен: термин «вайбкодинг» исчезнет в течение года. Не потому что практика умрёт — просто само слово раздражает людей. Оно превратилось в ругательство, хотя изначально описывало вполне конкретный подход.

Скорее всего, появится что-то более нейтральное. Или практика станет настолько обыденной, что отдельное название не понадобится.

AI-агенты станут мейнстримом

Саймон предсказывает, что в этом году AI-агенты войдут в повседневную практику разработки. Не как эксперимент, а как рабочий инструмент.

Ключевой вопрос — песочницы и безопасность. Сейчас агенты работают в окружении разработчика с полным доступом ко всему. Это проблема.

«Челленджер» AI-безопасности

Брайан делает мрачное предсказание: в этом году случится серьёзный инцидент с AI-агентами. Что-то вроде «момента Челленджера» — когда станет очевидно, что песочницы и изоляция критически важны.

Не обязательно катастрофа уровня утечки данных крупной компании. Но достаточно громкий случай, чтобы индустрия задумалась о безопасности.

Прогнозы на 3 года

Парадокс Джевонса решит судьбу программистов

Интересная мысль от Брайана: через 3 года мы узнаем, работает ли парадокс Джевонса для разработки.

Парадокс Джевонса — это когда повышение эффективности использования ресурса приводит к росту его потребления, а не к экономии. Применительно к программированию: если AI делает код дешевле, возможно, мы увидим взрывной рост спроса на кастомный софт.

Каждый малый бизнес сможет позволить себе внутреннее приложение. Каждая организация — специфические инструменты. Это может создать больше работы для программистов, а не меньше.

AGI объявят «достигнутым»

Саймон уверен: через 3 года кто-то официально объявит, что AGI достигнут. Не потому что это будет правдой, а потому что определение AGI настолько размыто, что под него можно подогнать почти что угодно.

Кастомный софт вместо SaaS

Ещё одно следствие дешёвого кода — меньше зависимости от универсальных SaaS-решений. Зачем платить за Salesforce, если можно сгенерировать CRM под свои процессы?

Прогнозы на 6 лет

DSM добавит AI как фактор психоза

Самое неожиданное предсказание: через 6 лет в DSM (справочник психических расстройств) добавят LLM как триггер психотических эпизодов.

Звучит дико, но подумай: люди уже сейчас путают AI-галлюцинации с реальностью. А что будет, когда модели станут ещё убедительнее?

Tesla уйдёт с рынка потребительских авто

Брайан предсказывает, что через 6 лет Tesla выйдет из бизнеса легковых автомобилей. Компания сфокусируется на роботакси или других направлениях, а традиционные автопроизводители заберут рынок электромобилей.

NVIDIA пройдёт пик

Ещё один смелый прогноз: через 6 лет NVIDIA будет уже не на пике. Возможно, Дженсен Хуанг уйдёт с поста CEO. Конкуренты догонят, или рынок AI-чипов изменится.

Бонус: «Deep Blue» для программистов

Брайан ввёл термин, который мне очень понравился — «Deep Blue». Это состояние экзистенциального кризиса, когда программист видит, как AI делает то, что он считал своим уникальным навыком.

Название отсылает к моменту, когда Deep Blue обыграл Каспарова в шахматы. Шахматисты тогда пережили похожий кризис. Теперь очередь программистов.

Брайан признаётся, что сам периодически испытывает «Deep Blue» — особенно когда видит, как AI решает задачи, над которыми он бы провёл часы.

---

Мне нравится формат таких предсказаний — они честные и конкретные. Через год можно проверить, сбылось или нет.

Главная мысль, которую я вынес: никто не знает, что будет. Даже люди, которые создают эти технологии. Но можно готовиться к разным сценариям.

Парадокс Джевонса — это то, за чем я буду следить особенно внимательно. Если он сработает, программисты не только выживут, но и будут нужнее, чем когда-либо.

Что ещё почитать

• Что ждёт разработчиков в ближайшие 2 года — похожий анализ от Адди Османи из Google
• Claude Code для нетехнарей — 50 способов применения — как уже сейчас использовать AI в работе