ИИ используют 83% команд разработки, но до рабочих систем доходят лишь 24%

ИИ используют 83% команд разработки, но до рабочих систем доходят лишь 24%

ИИ используют 83% команд разработки, но до рабочих систем доходят лишь 24%

Нейросети в разработке уже почти повсюду, а вот их результаты в рабочих системах — заметно реже. Сгласно опросу SimpleOne, ИИ используют 83% команд, однако только 24% внедряют полученное в действующие системы.

Полные результаты компания опубликовала на своём сайте. В 41% случаев с ИИ экспериментируют отдельные сотрудники по собственной инициативе, ещё 18% команд проводят пилоты.

Начать пользоваться технологией в ближайшие полгода планируют 8%.


Чаще всего нейросетям поручают написание кода и конфигураций — этот вариант выбрали 60% респондентов. Аналитику и подготовку техзаданий отметили 49%, документацию — 44%.

Тестирование и код-ревью пока набрали 26%, разбор багов — 28%. При этом именно тесты и анализ ошибок участники охотнее всего готовы передать ИИ-агентам: 61% и 54% соответственно. Желающих делегировать поиск собственных промахов хватает.


Главный тормоз — безопасность: утечек кода и данных опасаются 68% опрошенных. Стоимость лицензий и токенов беспокоит 58%, качество результата — 48%.

Нехватку компетенций назвали лишь 8%, отсутствие поддержки руководства — 5%. Начальство, получается, мешает реже, чем счёт за инструменты и перспектива отправить исходники не туда.

Ускорения минимум в полтора раза ожидают 48% участников. Это именно ожидания, а не замеренная производительность. Ещё 31% затруднились оценить эффект.

Опрос прошёл в октябре 2026 года среди 90 специалистов, преимущественно из крупных компаний: 71% работали в организациях со штатом более тысячи человек.

Подпишитесь на новости

ИИ спроектировал процессор уровня Arm Cortex-A53 без ручного описания схемы

Нейросетям уже мало писать код, они добрались до проектирования процессоров. Как сообщила команда проекта QiMeng, автоматически созданный CPU второй версии по производительности сопоставим с Arm Cortex-A53, знакомым по смартфонам прошлых поколений. До современных флагманов далеко, но это уже заметно сложнее очередной кнопки на сайте.

Результаты разработчики опубликовали на официальной странице QiMeng.

Исследователи автоматизируют создание логики процессора по примерам входных данных и ожидаемых результатов. В традиционном подходе инженеры сначала вручную описывают схему на специальном языке. Здесь значительную часть этой работы берёт на себя алгоритм.

Предыдущая версия, QiMeng-CPU-v1, получила проект RISC-V-процессора за пять часов. Чип затем изготовили: он смог запустить Linux и показал производительность, сопоставимую с Intel 80486SX.


Вторая версия перешла к суперскалярной архитектуре, позволяющей выполнять несколько команд за такт. По оценке авторов, её производительность примерно в 380 раз выше показателя передовых предшествующих методов автоматического проектирования.

Пожалуй, наиболее интересный результата здесь в сокращении ручной работы при создании вычислительных ядер. В сущности, перспектива поручать алгоритмам всё более сложные части проектирования уже подкреплена работающим чипом, а не только красивыми слайдами.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru