Эпоха слепого восторга прошла: как ИИ-хайп сменился системным кризисом сложности
Игнорировать смену парадигмы становится всё сложнее. И дело не в том, что нейросети перестали справляться со своими задачами или деградировали. Просто магия новизны окончательно развеялась, и бизнес наконец-то открыл вкладку с операционными расходами.
Ещё год назад индустрия была одержима ИИ. Каждая презентация, каждый питч стартапа и каждый репозиторий на GitHub кричали об интеграции LLM. Стоило добавить «powered by AI» к любой сырой функции, и это воспринималось как технологический прорыв уровня изобретения электричества. Мы чувствовали себя игроками, которые нашли легальный чит-код.
Сегодня ситуация иная. Те же самые демонстрации вызывают лишь сдержанный кивок. «Интересно. А какова стоимость владения? Каков пинг? Кто будет поддерживать эту надстройку?»
Именно в этот момент в переговорках повисает неловкая пауза.
Где-то на стыке между «это невероятно» и «почему задержка ответа составляет 900 мс?» кривая ажиотажа вышла на плато. Пузырь не лопнул — он просто перестал расти за счёт энтузиазма. Срок действия «налога на новизну» истёк, и на сцену вышел прагматизм с калькулятором и жестким чек-листом требований.
Шутка про то, что «это могла быть обычная cron-задача», сегодня звучит гораздо острее, чем полгода назад. Проблема многих ИИ-сервисов не в их качестве, а в том, что они неоправданно дороги, архитектурно хрупки и пытаются решать задачи, с которыми мы и раньше справлялись классическими методами.
Есть и обратная сторона, о которой молчат: пока мы следили за развитием моделей, под ними сформировался опасный слой инфраструктурного хаоса. Инструмент за инструментом, абстракция поверх абстракции. И в отличие от громкого медийного хайпа, этот пузырь сдувается тихо, попутно разрушая архитектуры, команды и бюджеты.
Коротко о главном:
Технологии ИИ не исчезнут, но фаза бездумного потребления закончена. Главный риск сегодня — не «плохой ИИ», а тот инженерный беспорядок, который мы успели нагромождать вокруг него.
Тихая нормализация: почему ИИ больше не поражает воображение
Особенность технологических пузырей в том, что они редко заканчиваются громким взрывом. Чаще всего они растворяются в тишине и безразличии.
Именно это сейчас происходит с ИИ.
Модели становятся умнее, контекстные окна — шире, а логика рассуждений — стройнее. То, что два года назад казалось фантастикой, теперь доступно через обычный API-запрос. Но именно эта доступность убила восторг.
В чем причина?
Эффект новизны полностью исчерпан.
В первый раз работающий код от нейросети казался чем-то за гранью возможного. В сотый раз — это просто полезный инструмент. Сегодня же это рядовая зависимость, которая к тому же периодически падает в продакшене.
Мы вступили в «скучную фазу». А в ИТ-индустрии скука — это предвестник сокращения бюджетов. Раньше никто не хвастался запуском инстанса в облаке, это был базовый гигиенический минимум. ИИ стремительно перемещается в ту же категорию. Он больше не является киллер-фичей; он становится фоновым процессом.
Многие стартапы, построившие бизнес-модель исключительно на «вау-эффекте», оказались в ловушке. Когда ИИ-ассистенты и суммаризаторы появились в каждом втором приложении, пользователи перестали аплодировать. Теперь они задают неудобные вопросы: «Почему это так медленно?» и «За что я должен доплачивать?»
Когда магия исчезает, остаются только цифры.
Я видел, как внедрялись функции, вызывавшие восторг у менеджеров и инвесторов, но полностью игнорируемые реальными клиентами. Пользователи попробовали новинку один раз и вернулись к старым инструментам — потому что они быстрее, предсказуемее и не склонны к галлюцинациям.
Экономика инференса: когда калькулятор бьёт по амбициям
На ранних этапах стоимость токенов никого не пугала. Использование было минимальным, а графики роста оправдывали любые затраты. Но потом наступила стадия полноценного продакшена.
Выяснилось, что у каждого «умного» промпта есть вполне осязаемый ценник. Каждая итерация в цепочке рассуждений увеличивает расходы по экспоненте. Решение «просто добавить ИИ в этот модуль» оборачивается счетом от провайдера, который приходится обосновывать на очень неприятных совещаниях.
Инференс коварен. Расходы растут незаметно, пока не достигают критической массы. Вы масштабируете функцию, растёт нагрузка, увеличиваются задержки. Вы добавляете механизмы повторных попыток (retries) и фолбэки. И вдруг оказывается, что один запрос к ИИ стоит дороже, чем вся остальная инфраструктура бэкенда вместе взятая.
Но финансовые затраты — лишь верхушка айсберга. Задержка (latency) убивает пользовательский опыт. Секундное ожидание в интерфейсе рабочего инструмента делает его непригодным для профессионального использования. Вы можете оптимизировать базу данных и кеширование сколько угодно, но как только запрос уходит к модели, вы теряете контроль над ситуацией.
Вопрос «Можно ли сделать ИИ мгновенным?» обычно встречает тишину. Ответ всем известен: «Нет. По крайней мере, не за эти деньги и не с такой надёжностью».
Именно так ИИ превратился из «стратегического приоритета» в «объект жесткой фильтрации». Компании всё чаще спрашивают не «Где мы можем это применить?», а «Где это действительно необходимо?»
Пузырь абстракций: техдолг, который мы не заметили
Пока индустрия спорила о том, заменят ли нейросети программистов, мы создали монстра гораздо опаснее — стек технологий, который никто не понимает до конца.
Меня пугает не охлаждение интереса к ИИ, а накопленный долг абстракций. Посмотрите на путь одного запроса в современном ИИ-сервисе:
Фронтенд стучится в API -> API обращается к шлюзу -> Шлюз перенаправляет запрос провайдеру -> Модель вызывает внешние инструменты -> Инструменты лезут в векторную базу -> Векторная база работает через ещё один слой сервисов…
В это время пользователь обреченно смотрит на спиннер. Это не прогресс, это хаос из посредников. Мы уже проходили это с микросервисами и Kubernetes. Каждое усложнение по отдельности казалось логичным, но в сумме они создали систему, в которой никто не может проследить путь ошибки от начала до конца.
ИИ лишь ускорил процесс деградации инженерной мысли. Вместо упрощения архитектуры команды плодят обертки. Вместо владения сложностью они отдают её на аутсорс платформам, которые, в свою очередь, зависят от других платформ.
Это пузырь системной сложности. Он не лопается с треском — он постепенно парализует развитие. Продукт становится хрупким, внедрение новых фич замедляется, а поддержка превращается в бесконечный поиск иголки в стоге логов.
Что делать разработчикам в эпоху коррекции?
Главный совет — не бросаться изучать «магию промптов», а возвращаться к основам инженерного дела. Самым ценным навыком в ближайшие годы станет умение упрощать и оптимизировать.
- Анализируйте расходы. Изучайте счета за облачные услуги так же внимательно, как код. Вы должны понимать, сколько стоит каждый системный вызов при масштабировании.
- Ставьте абстракции под сомнение. Если слой существует только потому, что это «best practice» из Твиттера — избавляйтесь от него.
- Относитесь к ИИ как к обычной зависимости. Он не священен. Это тяжелый, дорогой и не всегда надежный сторонний компонент. Изолируйте его и всегда имейте план «Б».
Когда хайп окончательно сойдет на нет, выигрывают не те, кто внедрил больше всех инструментов, а те, кто создал систему, способную выжить под реальной нагрузкой без бесконечных денежных вливаний.
Урок, который нам еще предстоит усвоить
ИИ — это не пузырь, который лопнет и исчезнет. Это технология, которая проходит болезненный этап взросления. Настоящая опасность кроется в нашем желании строить «стеклянные замки» из модных фреймворков в надежде, что они не рассыплются от первого серьезного кризиса.
Следующий этап развития индустрии — это не поиск «ещё более мощной модели», а возвращение к здравому смыслу, четкой архитектуре и ответственности за каждый байт и каждый доллар в системе.
Разумный способ работы с нейросетями
Критика хайпа не означает отказ от прогресса. Важно выбирать инструменты, которые упрощают работу, а не добавляют лишних слоев головной боли.
BotHub предоставляет доступ к ведущим мировым моделям без необходимости возиться с VPN или зарубежными картами.
Это надежное решение для тех, кто хочет использовать ИИ как прикладной инструмент здесь и сейчас, без лишних сложностей.
Переходите по ссылке и получите 100 000 бонусных токенов, чтобы протестировать возможности современных моделей на практике.
Пока рынок корректируется, используйте инструменты, которые действительно работают.
