AI генератор кода обрушил стоимость разработки, но взорвал расходы на поддержку

---

AI генератор кода ускоряет разработку, но стоимость поддержки написанного остаётся на человеке, и нейросети пока не решают эту задачу даже частично.

Автор исходного материала, практикующий разработчик, описывает ситуацию, которую наблюдает на реальных проектах: AI генератор кода даёт невиданную скорость, но порождает новую волну технического долга. Техдолг (накопленные «костыли» в коде, которые когда-нибудь придётся переделывать) растёт нелинейно по отношению к объёму кодовой базы. Пока кода мало, затраты на поддержку незаметны. Когда база разрастается, стоимость сопровождения начинает расти лавинообразно.

Именно этот момент отрасль пока не прошла, но, по наблюдению автора, точку насыщения уже можно разглядеть.

Почему дешёвый код становится дорогим?

• Стоимость написания кода упала почти до нуля. Агентская разработка позволяет одному человеку с нейросетью заменять небольшой отдел. Но код имеет нулевую ценность, только пока он на локальном компьютере разработчика. Как только он попадает в рабочий продукт и приносит прибыль, начинает стоить денег.
• Стоимость поддержки кода растёт нелинейно. Долгое время она остаётся низкой, а потом разгоняется так, что выпуск обновлений в срок становится проблемой. Найм новых инженеров даёт временное облегчение, но добавляет затраты на синхронизацию между командами.
• Нейросети не решают задачу поддержки. Ни одна модель не будет спорить с вами о том, почему какую-то функцию писать не надо. Это делает только опытный инженер. Но в эпоху дешёвого кода голоса таких специалистов слышны всё хуже.
• Команды уже тонут в сгенерированном. Автор описывает случаи, когда за полгода проекты обрастали миллионами строк кода. Разобрать его вручную уже невозможно, и никто не будет пытаться.

Лимиты дорожают, а подписки перестают спасать

Автор приводит личный пример. Ещё весной 2025 года он не мог израсходовать пятичасовое окно подписки за $100. Проект с тех пор вырос по объёму кода на 20-30%, но теперь он легко расходует около 80% пятичасового окна подписки за $200, лимиты которой в четыре раза больше.

Причина: чем больше кодовая база, тем больше контекста (токенов) нужно передавать модели при каждом запросе.

Ведущие ИИ-провайдеры, по словам автора, субсидировали подписки за счёт притока инвестиций. Сейчас сервисы начинают выходить на самоокупаемость. Это означает, что стратегия «занести больше денег за дорогой план» скоро перестанет работать, потому что платить придётся по полной стоимости инференса (вычислений, которые модель тратит на каждый ваш запрос).

99% вайб-кода никуда не доезжает

Автор ссылается на субъективную статистику от коллег: примерно 99% так называемого вайб-кода (код, написанный нейросетью «по наитию», без архитектурного плана) не доходит даже до публикации. Получается, что большую часть времени мощные модели делают работу, результат которой никто не использует.

Идея переписать проект с нуля впервые перестала выглядеть как затея на пару лет. Но это касается средних и небольших проектов. Крупные системы остаются заложниками накопленной сложности.

Как проверить масштаб проблемы на своём проекте?

1. Посчитайте объём кодовой базы и динамику роста за последние полгода. Если база выросла кратно, а скорость выпуска обновлений не изменилась или упала, вы приближаетесь к точке насыщения.
2. Оцените долю сгенерированного кода, который реально работает в продукте. Если значительная часть написанного нейросетью лежит мёртвым грузом, это сигнал: AI генератор кода создаёт иллюзию прогресса.
3. Сравните расходы на подписки и API сейчас и три месяца назад. Рост затрат при том же объёме задач означает, что контекст разбухает вместе с кодовой базой.

Знакомая картина для российских команд

Проблема, описанная автором, особенно остро стоит в России и СНГ. Стартаповая культура разработки, где главное быстро запустить, а «потом разберёмся», здесь традиционно сильна. Нейросети усиливают этот перекос: создавать код стало дёшево, а поддерживать по-прежнему дорого.

Из доступных в РФ инструментов для работы с кодом: GigaCode от Сбера и модули YandexGPT. Они решают ту же задачу генерации, но проблему поддержки и архитектурного контроля не закрывают, как и зарубежные аналоги. Это ограничение не конкретного продукта, а самого подхода: ни один AI генератор кода пока не умеет говорить «нет, эту функцию писать не надо».

Для тех, кому интересна смежная тема автоматизации рутины: если вы используете QR-код генератор AI для маркетинговых задач или ссылок на свои проекты, помните тот же принцип. Создать QR-код с помощью нейросети легко. Поддерживать систему из сотен динамических кодов, отслеживать их, обновлять ссылки, это ручная работа, которую ИИ пока не берёт на себя.

Частые вопросы

Нейросети когда-нибудь научатся поддерживать код, а не только генерировать его?

По наблюдению автора оригинала, сейчас эта область «на 100% остаётся за человеком». Нейросеть не спорит с разработчиком и не отговаривает от написания лишнего кода. Возможно, AGI (искусственный интеллект общего назначения, способный решать любые задачи на уровне человека) изменит это, но автор задаёт справедливый вопрос: будет ли его стоимость доступной?

Почему нельзя просто купить подписку подороже и решить проблему лимитов?

Потому что расход токенов растёт вместе с кодовой базой. Автор показывает на личном примере: проект вырос на 20-30%, а потребление ресурсов выросло в разы. ИИ-провайдеры начинают выходить на самоокупаемость, субсидирование подписок заканчивается. Эквивалент подписки за $200 через API составляет около $8 000, и разрыв будет сокращаться не в пользу пользователя.

Это касается только программистов?

Нет. Та же логика работает для любого, кто массово генерирует контент, автоматизации или данные с помощью нейросетей. Создать дёшево, поддерживать дорого. Автор Дзена, который за месяц сгенерировал сотню черновиков, но не редактирует и не обновляет опубликованное, накапливает свой «техдолг» в контенте.

Точка насыщения где-то впереди, но впервые её можно разглядеть. И лучше подготовиться к ней сейчас, пока стоимость порядка в вашем проекте ещё не улетела в космос.