Хайп вокруг вайбкодинга спал, а сама практика стала массовой, и теперь можно проследить, кто ей регулярно пользуется. Вместе с экспертом разбираемся, почему код с помощью ИИ сегодня «пишут» предприниматели и дизайнеры, где эта практика упирается в потолок и как она меняет требования к ИТ-инфраструктуре. Алексей Шашкин, коммерческий директор хостинг-провайдера SpaceWeb, объясняет, что вайбкодинг меняет в разработке и инфраструктуре.
Хайп закончился, а практика осталась
В ноябре 2025 года словарь Collins назвал «вайбкодинг» словом года, а уже в феврале 2026 года Андрей Карпатый, который и придумал термин, объявил его устаревшим и предложил на смену «агентную инженерию». Это не противоречие, а нормальный жизненный цикл технологии, ведь о ней перестают спорить, когда она превращается в рутину. Инструменты вроде Cursor, Lovable и Claude Code из игрушек энтузиастов стали рабочей инфраструктурой.
Что в России
Российская картина не отличается от глобальной. По данным исследования JetBrains State of Developer Ecosystem 2025, 85% разработчиков регулярно используют ИИ-инструменты в работе. Опрос Napoleon IT и AI Talent Hub ИТМО среди 1 000 студентов и специалистов показал, что 75 % используют ИИ для написания и отладки кода.
Но интереснее другое. В июле 2026 г. SpaceWeb опросил пользователей о том, как они применяют ИИ при создании сайтов, сервисов и приложений. Выяснилось, что 52% генерируют код или собирают веб-проекты с помощью нейросетей регулярно, еще 19% пробовали несколько раз. И главное — профессиональных разработчиков среди этой аудитории оказалось меньше четверти.
Кто эти люди и что они вайбкодят
Разработчики составили 24,7% респондентов. Почти столько же — веб-мастера и администраторы сайтов (19,8%) и владельцы бизнеса (19,7%), еще 14,5% — ИТ-руководители и технические специалисты. В опросе заметны и те, кого раньше в разговоре о разработке не упоминали вовсе: маркетологи (5,4%), продакт-менеджеры (5,2%), студенты и начинающие специалисты (6,9%).
По формату работы типичный «вайбкодер» — это малый бизнес (28,2%), фрилансер или самозанятый (24,9%) либо автор личного проекта (23,8%). Причем одним сайтом дело не ограничивается: 39,9% ведут два-три проекта одновременно, 15,4% — от четырех до десяти, а 8,8% — больше десятка. Все это показывает то, что с нейросетями работают уже не те, кто пишет код каждый день, а те, кто отвечает за запуск и развитие продуктов. Код перестал быть монополией ИТ-отдела.
Показательно, что лидирует в списке задач не создание проектов с нуля, а доработка существующего кода — этот сценарий выбрал каждый пятый (20,4%). Следом идут сборка сайтов и лендингов (19,2%), автоматизация рутинных задач (16,5%) и разработка веб-приложений (14,9%). Живые примеры это подтверждают.
Знакомый мне предприниматель, владелец фулфилмент-склада, за неделю собрал с помощью ИИ внутренний сервис — система отслеживает занятые места на складе, маркировку и статусы отправки грузов. Сервис оказался настолько рабочим, что он оформил его как white label и продает коллегам по рынку.
Другой пример — дизайнер, который сделал себе сайт-портфолио для фотографий и самостоятельно развернул его в облаке через Git.
Третий кейс мой собственный. Каждый месяц я преобразую сырые данные от разработки и бэк-офиса в аналитику для руководства. Скрипты для этого написаны полностью ИИ, лежат в репозитории на GitHub и работают на serverless-сервере — я захожу, загружаю файл и получаю результат, не держа для этого отдельный VPS.
У всех историй есть общая деталь. Предприниматель — программист по образованию, дизайнер понимает структуру и логику веб-проекта, я разбираюсь в том, как устроены мои данные. Полностью автономная разработка встречается реже, чем кажется, ведь человек сам ставит задачу, проверяет результат и вместе с ИИ исправляет ошибки.
Разработчика в привычном смысле в проекте нет, но роли владельца продукта и тестировщика никуда не исчезают. Вопрос только в степени погружения и понимания того, что происходит.
Цена простоты
Треть наших респондентов (30,6%) заявили, что им «ничего не мешает» использовать ИИ для создания проектов. Осторожных меньше, но их аргументы весомы:
- 19,2% не хватает технических знаний;
- 14,1% опасаются за безопасность;
- 12,9% не могут проверить качество кода;
- 7,1% не понимают, как запустить готовый проект на сервере.
Осторожность не беспочвенна. Компания CodeRabbit в декабре 2025 г. проанализировала 470 пул-реквестов на GitHub и выяснила, что код, созданный с ИИ, содержит в 1,7 раза больше проблем, а уязвимостей безопасности в нем до 2,7 раза больше, чем в написанном вручную. Исследователь безопасности Мэтт Палмер весной 2025 г. просканировал 1 645 приложений, собранных на платформе Lovable, и нашел незащищенные конечные точки на 170 сайтах — через них утекали имена, телефоны, платежные данные и API-ключи.
Проблема в том, что неподготовленный пользователь не в состоянии определить, хорош он или нет. На простом прототипе все работает, а по мере роста проекта накапливаются риски — ключи доступа прямо в коде, административные разделы без авторизации и конфликтующие зависимости. ИИ к тому же пишет одну и ту же функцию разными способами, поэтому через несколько месяцев сопровождать такой проект объективно сложно.
Значит ли это, что «непрограммистам» вайбкодинг противопоказан? Нет, если проект простой и не завязан на деньги и бизнес-функции, этими рисками разумно пренебречь ради скорости. Здесь работает то же правило, что и в любой другой отрасли — тому, у кого уже есть знания и навыки, ИИ ускоряет работу, а тому, у кого их нет, он дает непредсказуемый результат. Чем проще задача, тем меньше вероятность ошибиться.
Что видит инфраструктура
Отличить «вайбкодера» от обычного клиента по обращению в поддержку напрямую нельзя — с ИИ сегодня в той или иной степени работают почти все, но косвенные метрики говорят сами за себя. Еще пару-тройку лет назад новички выбирали виртуальный хостинг, а VPS оставался территорией тех, кто умеет работать с консолью сервера.
Сейчас доля новичков среди новых клиентов нашего облака выросла с примерно 15 до 25% — каждый четвертый новый клиент запускает свой первый проект. Количество заказов младших конфигураций VPS — самых простых и дешевых, для маленьких проектов и быстрых тестов — за год выросло втрое.
Мы связываем это с двумя процессами. Во-первых, попробовать теперь стоит недорого — и деньгами, и усилиями. Во-вторых, сами разработчики, которые и раньше умели все это делать, получили инструмент, высвободивший время на собственные идеи.
Меняется аудитория — меняется и провайдер. Продавать процессор, память и диск с IP-адресом уже недостаточно, нужно помогать пользователю пройти путь от репозитория до работающего проекта. Например, упрощать интерфейсы и деплой, перестраивать модель поддержки так, чтобы быстро понимать уровень клиента и контекст его приложения — и при этом не превращаться в бесплатную команду разработки.
Следующий шаг — сделать инфраструктуру удобной не только для человека, но и для его ИИ-агента. Чтобы агент, которому предприниматель поручил создать проект, сам подключился к провайдеру по API, развернул проект и рассчитал, какие услуги и за сколько понадобятся. К этому мы и планируем идти.
Что дальше
Радикальных изменений за ближайшие два года я не ожидаю — процесс будет плавным, и двигаться он будет с двух сторон навстречу друг другу. Часть пользователей приобретет технические навыки: научится читать логи, работать с базами данных и Git, их проекты усложнятся. Инфраструктура продолжит упрощаться — развертывание, настройка окружения, масштабирование и мониторинг станут доступнее человеку, который сталкивается с ними впервые. Этот процесс идет десятилетиями и останавливаться не собирается.
Разработчики и студии при этом никуда не денутся. Бизнес не доверит деньги проекту, за который никто не отвечает, а ответственным по-прежнему будет человек. ИИ для этих команд — рабочий инструмент, а не замена. Бум пройдет, технологии останутся.
Скепсис в адрес «еще одного навайбкоженного приложения» я не разделяю. Большинство таких проектов не вырастет в большой бизнес — как не вырастает большинство обычных стартапов. Но чем дешевле человеку проверить идею и собрать первую рабочую версию, тем больше продуктов вообще получают шанс появиться. Код становится массовым инструментом создания, а следующая задача рынка — сделать таким же доступным путь от прототипа к надежно работающему сервису.