очень рандомный brain dump по наблюдениям за 2025 год в saas x ai

1. AI больше всего отразился на замещении разработчиков.
занятость среди software developers 22–25 лет упала на ~20% с 2022 (Stanford Digital Economy Lab). атрибуция сложная правда, тут и post-ZIRP коррекция, но coding AI agents точно crossed the chasm.

косвенный прокси - отчет Menlo Ventures: корпоративный AI spending вырос до $7.3B в 2025 (+4.1x YoY).
кодинг это $4B, это 55% всего departmental spend. остальное: IT (10%), marketing (9%), customer success (9%), design (7%), HR (5%).

2. больше задач программистов из 2022 берут не-программисты.
уже видел как CPA строят AI-powered tax filing без бэкграунда в коде или как HVAC-компания пилит свою CRM.

когда стоимость создания близка к нулю, стоимость поддержки теряет значение.

поэтому имхо velocity is your moat bs. ты не обгонишь цикл обратной связи пользователя, который решает свою проблему сам.

3. vibe-coding убил low-code
никто почему-то не обсуждает, какое стремительное замещение / disruption категории произошло за 12 месяцев. Webflow, Retool, Airtable имхо рип. обещали демократизацию, но реальность это lock-in и ограниченная кастомизация. Lovable, Bolt, Replit Agent за 12 месяцев набрали $36B+ combined valuation.
Lovable: с $7M до $84M ARR за 6 месяцев. Replit: с $16M до $252M ARR за год (+15.8x). «старый» low-code рынок — $29B. vibe-coding съел его на глазах.

4. AI-native application layer быстрее забирает рынок у инкамбентов и растут лучше чем AI-native инфра.
стартапы забрали 63% рынка AI-приложений vs 36% год назад.
application layer = $19B из $37B общего spend.
в кодинге стартапы = 71%,
в sales = 78%,
в finance/ops = 91%. инкамбенты держатся только в инфраструктуре (56%) — Databricks, Snowflake, MongoDB выигрывают за счёт интеграций и доверия.

5. бизнес по майнингу вертикальных данных и продаже норм.
все growth-stage вертикальные ent компании охотятся за владельцы данных, которые решают, кому давать эксклюзивный доступ.

пример: Harvey в 2024 пытался купить vLex (поставщик юридических данных), не договорились, в итоге сделали партнёрство с LexisNexis. vLex достался Clio, другой LegalTech-компании.

чего ожидать: консолидация среди поставщиков данных;

вынужденные сделки для AI-стартапов, потерявших доступ к данным;

вертикальные AI-компании начнут объединяться ради общего пула прав на данные.​​​​​​​​​​​​​​​​

6. сервис vs продукт - граница размывается
инструменты настолько глубоко встраиваются в доменные workflows, что начинают напоминать intelligent service providers. сейчас агенты уже умные, но пользователи ещё требуют внедрение с полным сопровождением. инструменты уже умеют больше, чем юзеры способны освоить.
в некоторых индустриях это видно сильнее. AI SecOps стартапы (Aegis AI, Litt Security) называют себя "AI agent companies", но по сути это аутсорсинг compliance officer. AI SEO тулы то же самое.

консалтинг подтверждает тренд. Accenture, Deloitte, EY растут 11–12% в год McKinsey, BCG, Bain растут 5–6%. хотя их только ленивый не закапывал в 2023. execution-first с AI интеграцией побеждает стратегический консалтинг.

forward deployed engineers который хайпует в долине (Anthropic с Accenture анонсировали 300 FDE; и 470к лицензий с Deloiite)
Accenture берёт на себя «налог на ИИ-неграмотность» от лица корпораций. стартапы не могут с этим конкурировать, потому что каждому стартапу приходится выращивать клиента с нуля.
большинству клиентов white-glove не нужен, они хотят просто работающий продукт.

капиталоёмкость растёт не потому что продукт дорогой, а потому что сервисная обёртка обязательна. доля рынка коррелирует с объёмом привлечённого капитала, не с качеством модели. вертикальный AI масштабируется через людей и эксклюзивные данные, не через вирусный рост.

то есть парадокс с первый тейком - нанимать людей надо больше.

Год назад на все предикты Дарио большая часть моих знакомых смотрела, крутя палец у виска. Сейчас почти все мои знакомые SWE, начиная от стартапа и заканчивая бигтехом, пишут руками меньше 20% кода, а всё остальное делает агент. Я сам давно уже не программист, поэтому не показатель, но с появлением Cursor и Claude Code редко пишу код руками. С появлением Opus 4.5 — все 100% кода пишутся им в Claude Code. Более того, я в терминале работаю через Claude Code — настолько лень стало писать bash-команды самому.

https://xn--r1a.website/seeallochnaya/3305

Люблю периодически читать статьи в инженерных блогах разных компаний, как они борются с проблемами скейла и нагрузки. И, чаще всего, самые лучшие способы - самые простые.

Вот и OpenAI рассказали, как они скейлят постгрю. Никаких вам атомных часов и спутников на орбите, чтобы обуздать CAP теорему и eventual consistency, а просто напросто набор прокси, шардирование и много read реплик и итог в виде миллионов qps.

https://openai.com/index/scaling-postgresql/

Уже два дня над этим офигевает вся технотусовка

Разработчик из Google DeepMind Энди Коенен сделал сайт с интерактивной картой Нью-Йорка. В изометрии, как будто из классической игры SimCity 3000.

https://cannoneyed.com/isometric-nyc/

Прикол в том, что каждое здание отрисовано в пиксельарт-стилистике при помощи Nano Banana, но взято с реального. И вся карта города взята с реальных планов Google Maps.

Понятно, что разыгралось воображение: погодите, так можно реальный мир через AI-инструменты вот так перенести в любимую игру? До последнего камушка?

Всю эту штуку Энди сделал за пару недель, не написав самостоятельно ни строчки кода. Сайт упал, хостинг пришлось повышать. чтобы справиться с наплывом, личку завалили — теперь думает, как развивать проект дальше.

В сети много нытья про то, что завалили ии слопом open source проекты, расчехлив свой клод код. Я че понять не могу - ныть всем на показ проще, чем в ответ расчехлить свою подписку и фильтрануть все мусорные пул реквесты?

Продолжение мысли про кодинг агентов.

Когда говорят "агенты будут писать код", большинство слышит "агенты заменят разработчиков". Но правильное прочтение другое: работа смещается.

Десятилетиями основная работа в разработке была в переводе. PM формулирует что нужно → дизайнер переводит в макеты → разработчик переводит в код. Каждый этап перевода съедал время и создавал потери. Кто работал в больших командах, знает сколько всего теряется между "что имел в виду PM" и "что в итоге написал разработчик".

Сейчас этап перевода в код схлопывается. Агент берёт задачу, контекст, критерии — и выдаёт работающий код. Но работа никуда не исчезает. Она перетекает на края.

На один край — в начало. Что именно нужно сделать. Какую проблему решаем. Какие ограничения. Как поймём что получилось. Формирование задачи становится важнее, потому что агент действует напрямую из того, что ты ему дал.

На другой край — в конец. Ревью, тестирование, проверка что результат соответствует задаче. Когда агенты выдают много кода быстро, нагрузка на финальную проверку растёт.

И тут интересно посмотреть, кто реально под ударом. Все ждут, что AI ударит по технарям. Но под ударом оказываются конкретные типы людей во всех ролях.

Со стороны продактов — те, у кого всё в голове и всё через личные коммуникации. Они могут быть очень эффективны. Деливерят хорошо, команда их любит, результаты есть. Но цифрового следа не оставляют.

Чтобы агенты помогали, всё должно быть оцифровано. Задачи, критерии приёмки, контекст, связь с фидбеком от пользователей. Не "я разрабу на созвоне объяснил", не "цели со стейкхолдерами на словах согласовал", не "ожидаемые метрики у меня в голове". Агент не может залезть тебе в голову. Агент не был на том созвоне. Агент видит только то, что записано. Если там ребус — он и сделает ребус.

Со стороны разработчиков — те, кто был чистым кодером. Получил спеку, написал код, закрыл тикет. Не вникал в задачу, не понимал зачем это пользователю, не думал о контексте. Просто переводил требования в синтаксис.

Именно этот перевод теперь делает агент. Быстрее и дешевле.

А вот разработчики, которые умеют разбираться в задаче, понимать бизнес-контекст, ревьюить чужой код (включая код агента), находить edge cases, тестировать — становятся ценнее. Потому что именно туда смещается работа.

Получается симметрия. Продакт, который умеет формулировать задачи письменно и оставлять контекст — ценнее того, кто договаривается голосом. Разработчик, который понимает что и зачем он делает — ценнее того, кто просто писал код по спеке.

Навыки, которые раньше считались "мягкими" или "бюрократией", становятся конкурентным преимуществом. А чисто технический навык перевода — обесценивается.

Работа не исчезает. Она требует других навыков. И это касается всех ролей в команде.