Взрывной рост ИИ-разработки: как вайб-кодинг меняет программирование

Современные инструменты на базе искусственного интеллекта позволяют отказаться от традиционной разработки. Пользователю достаточно описать требуемый функционал на естественном языке — далее ИИ берет на себя реализацию задачи, включая генерацию, корректировку и проверку кода. Такой подход получил неформальное название «вайбкодинг» и теперь становится частью глобального тренда в сфере no-code-разработки.

Зарождение вайбкодинга

О новой концепции программирования в феврале 2025 года заявил один из сооснователей OpenAI и бывший директор по ИИ в Tesla — Андрей Карпаты. В социальной сети X (ранее Twitter) он отметил, что современные ИИ-помощники могут полностью взять на себя разработку, включая устранение ошибок, что принципиально меняет характер взаимодействия человека и программного кода.

В качестве примера Карпаты привел работу с Cursor — одной из наиболее популярных платформ в этой категории. Он написал, что взаимодействие сводится к последовательности простых действий: сформулировать задачу, запустить алгоритм, скопировать результат. По его словам, «это работает в большинстве случаев» без необходимости глубокого понимания логики кода.

Карпаты подчеркнул, что речь идет не о частичном применении ИИ в процессе разработки, а о полном переносе всего программирования на нейросеть. Пользователь лишь формулирует итоговый результат, а система реализует его с минимальным участием со стороны человека. Так, например, указания «уменьши отступ у боковой панели вдвое» вполне хватает для автоматического внесения необходимых изменений.

Интерес рынка и поведенческие индикаторы

Публикация Карпаты вызвала широкий отклик в профессиональном сообществе. За короткое время его заявление набрало более тысячи комментариев, а обсуждение продолжается спустя более трех месяцев — нетипично продолжительный цикл жизни информационного повода в цифровой среде.

Принцип работы Cursor — инструмента, который использовал в своем эксперименте Карпаты — основан на преобразовании текстового запроса в код, соответствующий заданной логике. Аналогичный подход реализован и в платформе Lovable — чат-боте для генерации лендингов, блогов и сайтов-визиток. В обоих случаях разработка не требует навыков программирования: достаточно составить точное текстовое задание.

Аналитические данные подтверждают рост интереса к подобным решениям. Согласно исследованию SimilarWeb, в период с февраля по май 2025 года трафик в категории код-ассистентов, включая Cursor и Lovable, увеличился на 75%. Эти инструменты закрепились в роли инфраструктурных решений для продуктовых и стартап-команд.

В то же время интерес к генеративным моделям с элементами «мыслящего» поведения оказался менее устойчивым. Так, трафик сервиса Grok в марте вырос более чем в 10 000 раз, но к маю сократился примерно на 98% от пиковых значений. Платформа DeepSeek продемонстрировала рост в 17 701%, за которым последовало снижение на 41%.

На фоне этой волатильности решения OpenAI сохраняют стабильный интерес аудитории, что свидетельствует о сформированном пользовательском доверии и устойчивой модели взаимодействия с рынком.

Тем временем, новые версии ИИ-инструментов, такие как R1 и Grok 3 с функцией Deep Search, демонстрируют возможности автоматизации целых блоков задач — от генерации кода до реализации сквозных сценариев. Это подтверждает дальнейшее развитие концепции вайбкодинга в сторону более глубокой интеграции в бизнес-процессы и создание ИИ-агентов нового поколения.

Программирование для всех 

Несмотря на то, что эксперименты с вайбкодингом часто носят характер творческого исследования, потенциал технологии выходит за рамки простого любопытства. По мнению экспертов, ключевое преимущество этого подхода заключается в значительном снижении барьеров входа в сферу ИТ. Пользователю больше не требуется обучение основам программирования — достаточно сформулировать запрос в естественной форме, чтобы получить рабочее приложение, сайт или MVP цифрового продукта.

Это особенно актуально для ранней стадии стартапов, когда ресурсы ограничены, а техническая команда отсутствует. В таких случаях применение ИИ-ассистентов позволяет оперативно протестировать гипотезу, запустить продукт и только после получения обратной связи — привлечь финансирование и расширить команду. Такая модель сильно сокращает временные и финансовые затраты на запуск проекта.

Похожие возможности открываются и для крупных компаний. Функциональные подразделения — маркетинг, продажи, операционные отделы — получают доступ к инструментам самостоятельной автоматизации. Это снижает зависимость от IT-команд, ускоряет выполнение задач и способствует росту производительности. Внедрение ИИ-инструментов в рабочие процессы также может стать фактором повышения персональной эффективности и, как следствие, ожиданий по компенсации со стороны сотрудников.

Дополнительным фактором, способствующим распространению вайбкодинга, является знакомство пользователей с интерфейсами на базе ИИ. По данным платформы Tidio, в 2024 году более 1,5 млн человек взаимодействовали с ИИ-ассистентами хотя бы один раз. Переход от использования чат-ботов к более сложным сценариям — таким как генерация лендингов или цифровых сервисов — воспринимается как логичное развитие уже знакомой модели.

Принцип взаимодействия остается прежним: пользователь формулирует задачу на естественном языке, а ИИ формирует цепочку команд, преобразует ее в программный код и выдает готовое решение.  

Экономическая целесообразность для стартапов

Для молодых компаний с ограниченным бюджетом вайбкодинг открывает дополнительные финансовые возможности. Вместо привлечения команды разработчиков на старте можно ограничиться подпиской на ИИ-сервис стоимостью $20–40 в месяц. Некоторые инструменты также доступны в бесплатных версиях. Это снижает барьер входа в высокотехнологичные ниши и позволяет запускать проекты без привлечения венчурного капитала на ранней стадии.

Кроме того, использование ИИ-технологий позволяет сократить расходы на разработку внутренних решений, таких как маркетинговые скрипты, инструменты автоматизации или прототипы интерфейсов. Ускоряется запуск продукта, уменьшается количество привлеченных специалистов, снижаются расходы на техническую поддержку в начальной фазе.

Эффективность такого подхода подтверждается отраслевой статистикой. Согласно исследованию, размещенному на портале Exploding Topics, около 25% стартапов, участвующих в последней программе акселерации венчурного фонда Y Combinator, используют ИИ для генерации более 95% программного кода. Это свидетельствует о растущем уровне доверия к технологиям искусственного интеллекта в сегменте цифрового предпринимательства.

Потенциал вайбкодинга в российском бизнес-контексте

Несмотря на растущий глобальный интерес к инструментам автоматизированной разработки, в российской практике вайбкодинг пока сохраняет статус нишевого решения. Основными барьерами для массового распространения остаются ограниченное внедрение ИИ в образовательную среду и укоренившиеся стереотипы о технологиях как потенциальной угрозе рынку труда. В отсутствие масштабной государственной инициативы, аналогичной программам поддержки ИИ в США, развитие данной модели преимущественно сосредоточено в среде технологического предпринимательства и малых инновационных компаний.

Тем не менее, приоритет бизнес-задач в условиях высокой конкуренции — скорость вывода продукта, минимизация затрат и гибкость — формирует благоприятную среду для точечного внедрения инструментов вайбкодинга. В этих условиях платформа может рассматриваться как эффективный инструмент решения прикладных задач в краткосрочной перспективе.

Компаниям, заинтересованным в пробе новой модели разработки, рекомендую начать с пилотных проектов внутри подразделений. Примеры таких задач — создание лендинга, чат-бота или внутреннего сервисного инструмента с использованием платформ Cursor или Lovable. Последующий этап предполагает инвестиции в обучение персонала, а также формирование устойчивых процессов: от составления промптов до тестирования и технического аудита результата.

Для оценки эффективности внедрения вайбкодинга в корпоративную практику можно использовать следующие ключевые метрики:

• срок выхода продукта на рынок;
• стоимость реализации MVP;
• численность вовлеченной команды;
• конверсия цифрового решения;
• скорость итераций и обратной связи.

Компании, начинающие использовать ИИ-инструменты на ранней стадии технологического развития, могут получить значительное конкурентное преимущество. При стабильной интеграции таких решений в повседневную деятельность возможен переход от точечной автоматизации к стратегическому использованию ИИ в бизнес-планировании. На этом уровне вайбкодинг становится не просто инструментом для снижения нагрузки, а фактором формирования технологической культуры компании, затрагивающим все уровни управления — от операционного до исполнительного.

В перспективе компании, активно применяющие ИИ в своей операционной модели, могут претендовать на статус технологических лидеров в своих отраслях. Российский рынок только начинает движение в этом направлении, и именно сейчас формируется окно возможностей для участников, готовых к экспериментам и быстрой адаптации.