Интернет продолжит ломаться в 2026 году, и ИИ является частью причины

Если 2025 год показался вам годом, когда интернет постоянно ломался, 2026 год обещает быть похожим. Сбои, инциденты и производственные сбои больше не являются редкими событиями, которые удивляют инженерные команды. Они становятся постоянным фоном современного разработки программного обеспечения.

Данные отслеживания сбоев, таких как IsDown.app, показывают, что инциденты увеличиваются год от года с 2022 года, без значительного обращения, и независимые опросы подтверждают это. Глобальный опрос более 1000 ЦIO, ЦИСО и сетевых инженеров показал, что 84% организаций сообщили о росте сбоев, и более половины из них видели увеличение на 10-24% за всего два года.

ThousandEyes наблюдала подобную нестабильность, с резкими месячными колебаниями, которые указывают на устойчивое давление, а не на изолированные сбои. Неудобный вывод заключается в том, что системы, на которые мы полагаемся каждый день, становятся более хрупкими, а не более устойчивыми, несмотря на годы инвестиций в облачную инфраструктуру, наблюдаемость и автоматизацию.

Когда крупные платформы выключаются, зона поражения сразу же становится очевидной. Платежи терпят неудачу, приложения для потребителей замораживаются, внутренние инструменты останавливаются, и вся цепочка поставок чувствует влияние с оценками экономических потерь, регулярно достигающими десятков миллиардов. Например, Amazon, лидер в электронной коммерции, связывает увеличение инцидентов — включая почти шестичасовой сбой своего веб-сайта и приложения для покупок в этом месяце — с изменениями, содействующими генеративному ИИ. Это заставило компанию запланировать инженерные встречи для глубокого погружения в recent рост сбоев.

После каждого крупного сбоя повторяются одни и те же разговоры о резервировании, многооблачных стратегиях и риске концентрации поставщиков. Эти обсуждения важны, но они упускают из виду более широкую картину.

Если поставщики инфраструктуры не ухудшают свою работу и инструменты продолжают совершенствоваться, почему инциденты все еще увеличиваются?

ИИ изменил способ доставки программного обеспечения

Одним из наиболее значительных сдвигов, происходящих одновременно с ростом сбоев, является распространение разработки программного обеспечения с помощью ИИ. Инструменты кодирования ИИ больше не являются экспериментальными. Они встроены в ежедневные рабочие процессы, будь то в IDE или CLI, что делает проще, чем когда-либо, генерировать код с помощью ИИ.

По всей отрасли количество запросов на включение изменений на разработчика увеличилось существенно, и некоторые анализы показывают примерно 20% годового роста, поскольку ИИ ускоряет производительность. В то же время инциденты на запрос включения изменений увеличились еще быстрее, увеличиваясь более чем на 23%.

Эта корреляция не является доказательством причинно-следственной связи, но ее трудно игнорировать. ИИ не только делает кодирование быстрее, но и меняет форму риска. Теперь большинство команд столкнулись с постоянным потоком ошибок в коде, содействующем ИИ, которые опытные инженеры уверены, что они не ввели бы сами.

Это не драматические синтаксические ошибки или явно сломанные изменения. Это тонкие логические ошибки, неправильные конфигурации, пропущенные ограждения и ошибки в граничных случаях, которые выглядят разумными на первый взгляд.

Код, сгенерированный ИИ, часто компилируется чисто, проходит базовые тесты и читается правдоподобно правильно. Проблема заключается не в том, что ИИ изобретает новые виды ошибок. Это то, что он производит знакомые ошибки чаще и в масштабе, который перегружает существующие процессы проверки и контроля качества.

Что показывают данные, когда ИИ пишет больше кода

Мы最近 проанализировали сотни открытых запросов на включение изменений, чтобы помочь количественно оценить эту интуицию в нашем Отчете о состоянии ИИ и генерации кода человеком. Когда изменения, написанные в соавторстве с ИИ, сравнивались с запросами на включение изменений, написанными только человеком, и нормализовались по размеру, запросы на включение изменений, содействующих ИИ, содержали примерно в 1,7 раза больше проблем в целом.

Более тревожно, они также показали 1,4-1,7 раза больше критических и основных проблем. Проблемы с логикой и правильностью, включая ошибки потока управления, неправильное использование зависимостей и ошибки конфигурации, были примерно на 75% более распространенными. Пробелы в обработке ошибок, такие как пропущенные проверки на null, неполные пути исключений и отсутствующие ограждения, появлялись почти в два раза чаще.

Проблемы безопасности также усиливались, и некоторые категории происходили с частотой до 2,7 раза выше, особенно вокруг обработки учетных данных и небезопасных ссылок на объекты. Проблемы с согласованностью и правильностью зависимостей также увеличились примерно в два раза.

Люди совершают те же ошибки, но когда ИИ участвует, эти дефекты возникают чаще, на более крупном кодовом базисе и с такой скоростью, что опережает традиционный обзор кода. Это именно те виды дефектов, которые, скорее всего, пройдут мимо быстрого обзора и позже проявятся как инциденты безопасности или сбои в производственных средах.

Что решает, будет ли 2026 год другим

С точки зрения безопасности эта тенденция трудна для игнорирования. Логические ошибки, небезопасные значения по умолчанию и ошибки конфигурации расширяют поверхность атаки даже тогда, когда ни одна уязвимость не выглядит катастрофической в изоляции. Пробелы в обработке ошибок и ошибки зависимостей увеличивают вероятность того, что сбои будут каскадными, а не безопасными.

Сильная изоляция, выполнение с наименьшими привилегиями, короткоживущие учетные данные и шифрование могут ограничить зону поражения, если что-то пойдет не так, но они не могут компенсировать дефекты, введенные на более ранних этапах цикла разработки. Безопасность и надежность больше не являются только проблемами инфраструктуры и являются прямыми последствиями того, как строится, проверяется и тестируется программное обеспечение.

Интернет продолжит ломаться в 2026 году, если это дисбаланс останется. Это не аргумент против ИИ, поскольку ИИ уже здесь и он не уйдет. Команды, которые будут справляться лучше всего, не являются теми, кто избегает ИИ, а теми, кто адаптирует свои ограждения, чтобы соответствовать ему.

Это означает, что необходимо обеспечить проверку и команды QA соответствующим образом для более высокой производительности, сдвигать тестирование и проверку на более ранние этапы цикла разработки, быть явным о том, какие проблемы, сгенерированные ИИ, заслуживают более глубокого внимания, и относиться к коду, сгенерированному ИИ, как к входным данным с более высокой изменчивостью, а не к доверенным выходным данным по умолчанию.

Урок прост: вы не можете автоматизировать свою ответственность. Когда ИИ пишет больше кода, командам необходимо время, инструменты и штат для проверки больше кода, а не меньше. Следующая фаза инноваций ИИ не будет определяться тем, насколько быстро генерируется код, а тем, насколько уверенно он может быть доставлен.

Обзор теперь является узким местом

ИИ существенно увеличил способность генерации кода. Он не автоматически увеличил способность обзора. Этот разрыв создает риск. Следующая фаза принятия ИИ не будет определяться тем, насколько быстро генерируется код. Она будет определяться тем, насколько уверенно команды могут доставить его.

Это означает:

• Обеспечение проверки и команд QA для более высокой производительности, а не более низкой.
• Перемещение проверки на более ранние этапы цикла разработки.
• Увеличение сигнала в запросах на включение изменений, чтобы рецензенты сосредоточились на том, что имеет значение.
• Отношение к коду, сгенерированному ИИ, как к тому, который заслуживает более глубокого внимания, а не более легкого надзора.

Интернет не должен продолжать ломаться. ИИ не является корневой проблемой, а непроверенный код, сгенерированный ИИ, является. Если ИИ будет писать все больше программного обеспечения для производства, что-то равноценное должно проверить его перед доставкой.

Именно поэтому обзоры кода ИИ становятся фундаментальной инфраструктурой, а не необязательным инструментарием. Платформы, такие как CodeRabbit, встраивают контекстно-зависимые обзоры ИИ непосредственно в ваш рабочий процесс Git, помогая командам обнаруживать логические ошибки, пробелы в безопасности и граничные случаи, прежде чем они превратятся в инциденты.

Потому что если генерация кода масштабируется, обзор также должен масштабироваться.

В противном случае 2026 год будет выглядеть точно так же, как 2025 год — только быстрее.