Инженеры Google сталкиваются с ограничениями вычислительных мощностей, поскольку доля нового кода, написанного искусственным интеллектом, выросла до 75% — с 50% всего шесть месяцев назад, согласно внутренним данным. Этот резкий рост создает нагрузку на инфраструктуру компании и вынуждает команды пересматривать подход к распределению ресурсов.
Переход к написанию кода с помощью ИИ
Шесть месяцев назад половина нового кода Google создавалась с помощью ИИ. Теперь — три четверти. Это означает, что внутренние системы компании обрабатывают гораздо больший объем предложений, дополнений и автоматических исправлений, генерируемых ИИ. Этот сдвиг отражает более широкую тенденцию в технологической отрасли по внедрению инструментов ИИ в повседневные процессы разработки. В Google такие инструменты, как внутренние версии больших языковых моделей, стали стандартом для написания шаблонного кода, исправления ошибок и даже генерации целых функций.
Однако такой рост не обходится без затрат. Каждый запрос к ИИ потребляет вычислительные ресурсы, и с увеличением объема кода, генерируемого моделями, спрос на вычислительную мощность резко возрос. Инженеры сообщают о замедлении работы внутренних инструментов ИИ и периодических сбоях в часы пиковой нагрузки.
Нагрузка на внутреннюю инфраструктуру
Ограничения вычислительных мощностей наиболее заметны в центрах обработки данных, где работают модели ИИ. Собственное оборудование Google, включая TPU и GPU, теперь сильно загружено задачами генерации кода. Некоторым командам приходится ставить задачи в очередь или ограничивать количество запросов к ИИ на одного инженера. Компания также начала приоритизировать определенные типы генерации кода — например, исправления безопасности или критических ошибок — перед менее срочными вспомогательными функциями.
Google не одинока в этом кризисе. Другие крупные технологические компании также сообщают о подобных проблемах роста по мере интеграции ИИ в разработку. Но скорость изменений в Google — рост на 25 процентных пунктов за шесть месяцев — застала некоторые внутренние команды врасплох.
Что это значит для инженеров
Для инженеров Google новая реальность означает корректировку рабочих процессов. Они больше не могут полагаться на мгновенную генерацию кода с помощью ИИ без учета ограничений вычислительных мощностей. Некоторые начали группировать свои запросы в периоды низкой нагрузки. Другие более тщательно проверяют код, сгенерированный ИИ, зная, что модели иногда выдают неэффективный или содержащий ошибки код при работе в условиях ограниченных ресурсов.
Google пока не раскрыл публично, как планирует решать проблему нагрузки на инфраструктуру. Компания, вероятно, стоит перед выбором: инвестировать в дополнительное оборудование, доработать модели для повышения эффективности или ввести более жесткие ограничения на использование ИИ. Каждый вариант имеет свои компромиссы. Дополнительное оборудование требует затрат и времени на развертывание. Повышение эффективности моделей может замедлить темпы улучшений. Ограничения на использование могут вызвать недовольство инженеров, привыкших к этим инструментам.
Пока ситуация остается неразрешенной. Инженеры работают в условиях ограничений, но базовый спрос на код, генерируемый ИИ, не демонстрирует признаков снижения. Вопрос в том, как долго инфраструктура Google сможет выдерживать эту нагрузку.
