В индустрии разработки ПО нарастает новый фатализм. С приходом мощных ИИ-агентов, способных писать код, родилась, казалось бы, железная логика:
- ИИ пишет всё больше кода.
- Модели тем лучше пишут код, чем больше у них обучающая выборка по этому языку.
- Разработчики, естественно, выбирают для своих проектов популярные языки (Python, JavaScript), чтобы ИИ-агенты им лучше помогали.
- Это, в свою очередь, еще больше увеличивает обучающую выборку для таких языков, создавая замкнутый круг.
Это классический "Эффект Матфея" - богатые богатеют, а бедные беднеют.
Вывод, который из этого делают, звучит пугающе: конкуренция языков программирования закончилась. ИИ законсервировал текущих лидеров. Создавать новые языки больше нет смысла, ведь они никогда не догонят гигантов по объему данных для обучения.
Звучит логично. Но эта логика упускает из виду реальные движущие силы индустрии и то, как на самом деле происходит эволюция. ИИ - не убийца инноваций, а просто новый, чрезвычайно мощный фактор среды.
Чтобы понять будущее, нужно смотреть не только на ИИ. Реальная картина - это перетягивание каната между тремя великими силами.
Сила инерции
Миф, который нужно развеять: ключевой барьер для новых языков - это не ИИ. Конкуренция в сегменте языков, способных выдержать корпоративный напор, действительно почти закончилась, но это произошло задолго до появления агентов-помощников.
Настоящая стена - это инерция. Она состоит из двух нерушимых компонентов:
Экономика: Это астрономические издержки переключения. На серверах корпоративных систем лежат миллиарды, если не триллионы строк кода, написанного на Java, C#, C++ или Python. Миграция одной-единственной легаси-системы может стоить от нескольких миллионов до сотен миллионов долларов. Например, миграция британской банковской системы TSB в 2018 году стоила около £330 млн и привела к масштабным сбоям. Исследование CloudBees за 2025 год показывает, что 57% ИТ-руководителей тратили более чем по $1 млн на платформенные миграции за последний год, со средним превышением бюджета проекта на 18%. Средние потери бизнеса на один проект миграции платформы составляют $315 000 из-за превышения сроков, выгорания сотрудников и проблем с безопасностью. Зная это, ни один топ-менеджер в здравом уме не одобрит переписывание работающей системы на модный новый язык, даже если он в 10 раз лучше.
Экосистема: Это всё, что окружает язык. Зрелые фреймворки, библиотеки, отлаженные инструменты, документация, наличие обученных команд и огромное сообщество, которое уже нашло ответы на все вопросы.
Эта сила - настоящий хозяин индустрии.
Сила ИИ
ИИ - это не новая стена, а усилитель уже существующей. Важно понимать: экономическая инерция доминировала в индустрии задолго до появления ИИ-ассистентов. Переход с COBOL на Java занял десятилетия не из-за отсутствия ИИ-помощников, а из-за триллионов строк легаси-кода и огромных издержек миграции. ИИ не создал эту проблему - он лишь количественно усилил её, ускорив разрыв между лидерами и новичками. Это ускорение существующей динамики, а не качественно новое явление.
Насколько значителен "Эффект Матфея" в реальности? Исследование показало, что лучшая модель достигает 79.81% точности для Python, но только 24.31% для Erlang и 20.82% для Racket. Это создает измеримое преимущество для разработчиков, использующих популярные языки. Но у этого есть и более глубокое, критически важное следствие для корпоративного сегмента.
Главная слабость ИИ-ассистентов - контекст. Они отлично пишут изолированные функции, но буксуют перед сложной, специфичной бизнес-логикой или запутанной архитектурой 20-летней легаси-системы.
И что делают компании? Они начинают обучать внутренние ИИ-модели на своих собственных гигантских кодовых базах.
Представьте: ИИ, обученный на всех проектах вашего банка за последние 15 лет. Он знает все ваши внутренние API, паттерны и бизнес-ограничения. Такой ИИ-ассистент делает поддержку старых систем на Java или C# еще более эффективной и дешевой, тем самым еще сильнее увеличивая привязанность к языку и снижая мотивацию к миграции. Более того, если не сформулировать ассистенту четкие требования для разработки новой системы, он, как и многие из нас, с высокой долей вероятности выберет язык, который он лучше знает.
Сила инноваций
Означает ли все это, что эра конкуренции закончилась? Точно нет. Это значит, что она трансформировалась.
Потребность в решении новых проблем никуда не делась. Просто инновации больше не могут штурмовать стену инерции в лоб. Нельзя сегодня с нуля создать убийцу Java с новой экосистемой, новым runtime и новыми библиотеками.
Поэтому инноваторам остается использовать партизанские стратегии выживания.
Стратегия "Симбиот"
Самые успешные новые языки не конкурируют с платформами, а интегрируются в них, создавая взаимовыгодный симбиоз. Они приходят на существующую платформу (JVM, .NET, JavaScript) и говорят: "Мы используем всю вашу инерцию (библиотеки, runtime, сообщество), но предлагаем синтаксис получше". Платформа получает современные языковые возможности, а новый язык - готовую экосистему.
Kotlin победил не как новый язык, а как улучшенная Java. Он работает на JVM и полностью совместим с Java-кодом. TypeScript победил не как убийца JavaScript, а как его безопасный потомок. Он компилируется в JavaScript и работает в той же экосистеме Node.js и браузеров.
Однако симбиоз с экосистемой не гарантирует успеха. Та же Scala, несмотря на совместимость с JVM, демонстрирует стагнацию: по данным Stack Overflow Developer Survey 2025, её использование сократилось с 3.2% в 2019 до 2.6% в 2025. Ceylon от RedHat, также нацеленный на JVM, был полностью заброшен в 2020 году. Nim, пытающийся компилироваться в C/C++ для использования их экосистем, остается нишевым с уровнем внедрения менее чем 0.5%. Это показывает: симбиоз открывает двери, но не гарантирует долгосрочного успеха - нужны дополнительные конкурентные преимущества.
Стратегия "Специалист"
Эта стратегия работает, когда новый язык предлагает не просто удобство, а многократное преимущество в решении одной узкой, но критически важной проблемы, которую старички решают из рук вон плохо.
Rust - идеальный пример. Его гарантии безопасности памяти - это не приятная особенность, а фундаментальное решение проблемы, стоившей индустрии миллиарды. Для системного программирования, драйверов и высоконагруженных сервисов это преимущество перевешивает любые неудобства для ИИ-генерации.
Rust добился успеха благодаря решению критической проблемы, но многие языки-специалисты терпят неудачу. Pony обещал решить проблемы параллелизма через уникальную систему типов, но не смог набрать критическую массу пользователей. Zig позиционируется как более простая альтернатива C с лучшим управлением ошибками, но пока остается в тени Rust. Это демонстрирует, что даже решение важной проблемы требует правильного момента выхода на рынок и достаточной экосистемной поддержки.
ИИ-разработчики против "Эффекта Матфея"
И наконец, сами создатели ИИ-моделей не заинтересованы в сотворении заградительного барьера. Они понимают риски гомогенизации и не хотят, чтобы их модели были хороши только в Python.
Для сглаживания "Эффекта Матфея" они используют целый арсенал компенсирующих подходов:
Обучение с переносом: Современные языковые модели используют промежуточные представления кода, которые схожи между языками. Знания о семантике программирования, полученные при обучении на Java, переносятся на похожий C# или даже Swift. Однако эффективность переноса снижается с увеличением различий: перенос знаний с Python на Rust работает хуже, чем с Java на C#, из-за принципиально разных моделей управления памятью. Исследования показывают, что обучение с переносом позволяет достичь примерно 70-85% производительности языка с большим корпусом данных, что сокращает, но не устраняет разрыв.
Дообучение на малых корпусах: Модель можно дообучить на качественном, хоть и небольшом, массиве кода (например, на всем коде Rust с GitHub), чтобы она поняла его специфику. Fine-tuning на специализированных датасетах действительно помогает, но имеет пределы. Модель, дообученная на всем публичном коде Rust (~10M строк), уступает модели, изначально обученной на Python (~1B строк). Качество компенсируется кураторством: вручную отобранный высококачественный код Rust дает лучший результат, чем случайный Python-код из GitHub, но требует значительных ресурсов на подготовку данных.
Кросс-языковые ИИ-трансляторы: Перевод существующего кода на другие языки с помощью ИИ-моделей оказался эффективным инструментом в руках инноваторов. Такой подход позволяет писать код на одном языке, а затем переводить его на другой. Это парадоксально снижает барьер для "малых" языков, делая их жизнеспособными. Автоматический перевод между языками звучит как панацея, но на практике работает лучше для синтаксически близких языков (Java и C#, JavaScript и TypeScript). При переводе между концептуально разными языками (Python и Rust, JavaScript и Haskell) точность падает до 60-70%, требуя значительной ручной доработки. Тем не менее, даже несовершенный перевод снижает порог входа для новых языков.
За пределами корпоративного мейнстрима
Помимо корпоративной разработки существуют и другие сегменты с иной динамикой.
Языки предметных областей (DSL): SQL, R, MATLAB продолжают доминировать в своих нишах независимо от трендов ИИ-ассистентов, поскольку их выбирают специалисты-непрограммисты.
Академические языки: Coq, Agda, Idris используются для формальной верификации и исследований в теории типов. Здесь ИИ-поддержка вторична - важнее математическая строгость и выразительность.
Языки встраиваемых систем: Специализированные языки для микроконтроллеров (Ada для авиации, MISRA C для автомобилей) выбираются по критериям безопасности и сертификации, где ИИ-помощники играют минимальную роль. В этих контекстах эффект Матфея ослаблен, и инновации следуют иной логике.
Эволюция стала умнее
Итак, убил ли ИИ инновации в языках программирования? Однозначно нет. Пугающий миф родился из-за того, что мы перепутали причину и следствие.
- Главный барьер для новых языков - это не ИИ, а экономическая инерция (издержки переключения и сетевые эффекты).
- ИИ - лишь усилитель этой инерции, делающий старичков еще более удобными в поддержке.
- Инновации не умерли. Они сменили тактику: вместо прямолинейного подхода и аргументации к вкусовщине они используют стратегии "Симбиотов" (Kotlin, TypeScript) и "Специалистов" (Rust).
Эволюция не остановилась. Она просто перешла от войны платформ к более хитрой, нишевой борьбе и улучшению существующих экосистем. И это, пожалуй, намного интереснее, чем простая смена лидера.