Веб розробка знецінилась, а залізо ні
Про те, як AI знецінює просту генерацію коду, чому веброзробка вже не дає такого легкого входу в IT, як раніше, і чому хардвеєр зараз виглядає цікавішою нішею. Плюс трохи про те, як я використовую LLM для проєктування плат, що вони реально можуть автоматизувати, а що все одно доводиться тестувати, паяти, дебажити й доводити руками.
Раніше, щоб залетіти в IT, було достатньо піти на курси або пару місяців посидіти вдома, поверстати, потикати React, зробити кілька пет-проектів, і тебе вже могли забрати на роботу з зарплатою $1000+. Зараз усе трохи інакше. Ти або заходиш на ринок уже з рівнем мідла, або йдеш джуном за умовні $300 і намагаєшся якось вижити серед сотень таких самих кандидатів. Світ міняється, і разом з ним маєш мінятися ти.
AI друг чи ворог?
Як на мене, AI більше схожий на дикого пса, якого треба приручити. Якщо ти реально гориш своєю роботою, то можеш навчитися ним нормально користуватися і дуже сильно себе бустити. Хоча може бути і навпаки: якийсь чувак, який роками робив мінімум, швидко поганяє агентів, зрозуміє, що половину його роботи можна автоматизувати, і буде дальше лутати бабки та ще більше катати в доту. Я не раз чув історії про людей, які роками сиділи на мідл позиції, робили абсолютний мінімум і в хуй не дули. Але в будь-якому випадку зараз, якщо ти взагалі ігноруєш AI, то швидко починаєш відставати.
AI реально бустить продуктивність. Коли хтось каже, що він йому взагалі нічим не допомагає, то дуже часто проблема в тому, як саме він його використовує. Хтось раз попросив chatgpt написати код, отримав якусь хуйню і вирішив, що все це не працює. Хтось просто ставиться до нього як до покращеного гугла. Але майже всюди, де основна робота відбувається за комп'ютером і ти працюєш з текстом, кодом або інформацією, він уже може забрати на себе велечезну частину рутини. Програмування, бухгалтерія, документація, аналітика, робота з текстами, список можна продовжувати довго.
При цьому AI не обов'язково має робити всю роботу за тебе. Якщо ти письменник і просто почнеш генерувати ним увесь текст, то дуже швидко можеш затерти власний стиль і отримати те саме безлике лайно, якого зараз повно в інтернеті. Але ним можна редагувати текст, шукати слабкі місця, працювати зі структурою, робити ресьорч, генерувати картинки або просто використовувати як ще одну пару мізків. З програмуванням трохи інакше: там сенс якраз у тому, щоб агент писав значну частину коду, а ти вже думав, що саме він має написати, як це має бути побудовано і чи не генерує він тобі чергову купу слопа.
Ціна коду — 20$
Коду зараз можна нагенерувати, як не в себе. Але якщо робити це безсистемно і без експериментів, дуже швидко отримуєш кашу, яку тяжко підтримувати: додаєш нову фічу, ламається стара, через пару тижнів агент сам уже не розуміє, що він написав, або вилазить якась помилка, яку нормально не можеш знайти ні ти, ні кодинг агент. Тому сама генерація коду вже майже нічого не означає. Важливіше, як ти організовуєш генерацію.
Для мене, наприклад, найкраще зараз працює feature based architecture. Коли я почав нормально її використовувати, відпала велика частина проблем з архітектурою, яку до цього кодинг агент міг сам собі придумати. Стало менше ситуацій, коли одна нова фіча починала розвалювати пів проекту. Те саме із запитами до AI: невнятний запит нормально працює там, де ти сам ще не знаєш, чого хочеш.
Наприклад, дизайн. Ти можеш сказати «зроби мені красивіше» і ганяти десятки варіантів, поки випадково не вилізе щось нормальне. А можеш витратити 20 хвилин, знайти референси, зрозуміти, що саме тобі подобається, і дати точковий запит. У другому випадку ти просто збережеш собі купу часу і нервів.
І тут ми підходимо до головного. Зараз цінність уже не в тому, чи вмієш ти генерувати код. Цінність у продуктовому мисленні: правильна архітектура, аналітика, розуміння користувача, маркетинг, продажі, дистрибуція. Можливо, вміння нормально просувати продукт зараз узагалі важливіше, ніж уміння його нормально згенерувати. Бо зараз практично будь-який штріх з Codex, Claude Code чи іншим агентом може за кілька днів нафігачити SaaS, але далеко не кожен зможе отримати з цього SaaS свої перші п'ять баксів.
І насправді це дуже цікавий час, щоб пробувати заробляти на власних продуктах.
Хардвеєр, як альтернатива
Останні кілька місяців я багато експериментую з проєктуванням плат за допомогою LLM. Використовую переважно codex і claude. Antigravity з gemini поки справляється з цим значно гірше, а різні mcp для kicad, які я пробував, теж поки виглядають як повна параша. Є ще одна проблема: проєктування плат дуже добре хаває токени. На нормальний проект легко може піти 40+ мільйонів.
Сам процес генерації PCB плати з схемою виглядає так:
- Генерується python скрипт, який створює схему в kicad
- На основі схеми генерується сама pcb
- Доріжки розводяться частково автоматично, наприклад через freerouting
Але це тільки основні кроки. Між ними може бути кілька перегенерацій скриптів, бо плата вийшла криво, компоненти розставлені по дебільному або десь агент неправильно зрозумів схему. Якщо на платі є mcu, паралельно можна накидати базову прошивку, скомпілювати її і спробувати хоча б частково прогнати в емуляторі.
Після цього починається вже реальний світ. Ти закупляєш компоненти, збираєш схему на breadboard або макетці і перевіряєш, чи воно взагалі працює. Чи правильно спілкуються компоненти, чи поводиться прошивка так, як ти очікуєш, чи нема проблем з живленням, чи нема якихось приколів, які на схемі виглядали абсолютно нормально.
Якщо все працює, замовляєш першу ревізію pcb, збираєш її і тестуєш. Дивишся, чи нема помилок у платі, чи нормальні посадочні місця, чи компоненти фізично нормально стають, чи нема проблем з корпусом, конекторами, живленням і всім іншим. І тільки після цього можна думати про якусь нормальну партію.
Від ідеї до першої реально працюючої плати може пройти десь півтора місяця. Може бути швидше, може бути набагато довше — все залежить від складності й від того, скільки проблем вилізе під час прототипування. Бо дебаг хардверу — це той ще геморой.
І от тут, як на мене, зараз є цікаве вікно. SaaS став максимально доступним. Зробити черговий вебсервіс зараз може практично кожен, через це кожен другий щось генерує, запускає і спамить цим на Reddit, X, Product Hunt і де тільки можна. У хардвері поріг усе ще значно вищий, бо тут недостатньо натиснути enter, enter, enter, і почекати, поки агент щось згенерує.
Треба замовити компоненти, щось руками спаяти, чекати pcb, розібратися, чому ця херня не запускається, подумати про корпус, виробництво, доставку, повернення. Через це конкуренція банально менша. При цьому грошей у хардвері може бути не менше, ніж у saas.
Але є один нюанс. Щоб нормально заробляти на хардвері, недостатньо бути просто хорошим hardware інженером. Ти одночасно маєш бути трохи бізнесменом, логістом, кодером, продактом, закупівельником і маркетологом. Тому нормальна команда однодумців тут має ще більше сенсу, ніж у звичайному софті. Самому вивезти можна, але значно складніше.
Висновок
Час, коли можна було навчитися клепати сайтіки і автоматично отримати хорошу зарплату, закінчився. І це стосується не тільки України. Просто вміння писати код поступово перестає бути чимось дефіцитним, бо AI робить виробництво коду все дешевшим.
Цінність зміщується вище: у здатність придумати продукт, нормально його спроєктувати, довести до робочого стану і, найголовніше, знайти людей, які готові за нього заплатити.
Тому зараз питання вже не так у тому, чи забере AI твою роботу. Питання більше в тому, що ти можеш зробити з AI такого, за що хтось реально готовий заплатити.