Kodėl DI yra mikroservisų pabaiga

Daugelis svajoja tapti kapitonu ir užkariauti jūras, tačiau labai mažai žmonių, žvelgdami į masyvų kruizinį laivą, rimtai nusprendžia pasistatyti savo laivą ir išplaukti.

Mažą valtį pastatyti yra kur kas realesnė užduotis, kurią daugelis gali įgyvendinti. Tačiau kas nutinka, jei atsiranda mašina, galinti statyti valtis greičiau ir geriau nei dailidė?

Kažkas panašaus vyksta su mažomis programomis ir aplikacijomis, sukurtomis vienai konkrečiai užduočiai: dirbtinis intelektas tiesiog perima jų nišą. Ar 2026 metais vis dar verta kurti savo programinę įrangą?

Mažos internetinės paslaugos prieš DI

Ilgą laiką interneto verslų ir IT įmonių pasaulyje viskas buvo kiek kitaip. Istoriškai internetas buvo pilnas mikroservisų — arba, tiksliau, monopaslaugų — svetainių, sukurtų vienai konkrečiai užduočiai:

Iš esmės tokios paslaugos egzistuoja todėl, kad didelės, pilnai funkcionalios programos yra arba pernelyg sudėtingos, arba per brangios paprastiems vartotojams. Net "Adobe" pradėjo siūlyti kai kurias PDF redagavimo funkcijas nemokamai — galimai todėl, kad tokios paslaugos pradėjo konkuruoti su jų produktu.

Kodėl mikroservisai tapo pažeidžiami

Tokios paslaugos savaime nėra labai sudėtingos, o kilus dirbtinio intelekto ir vibe kodingo bangai, programavimas tapo dar greitesnis ir paprastesnis.

Dėl to tokių produktų vertė mažėja. Jei paslauga lengvai nukopijuojama, atsiranda daugybė klonų ir konkurencija išauga. Skirtingai nei dideli projektai, vienas vibe programuotojas gali sukurti mažą paslaugą.

Kaip DI keičia verslą internete

Dirbtinis intelektas pakeitė situaciją dviem būdais:

DI: naujasis išmanusis telefonas

Situacija su LLM modeliais ir mikroservisais yra panaši į tai, kaip išmanieji telefonai pradėjo skverbtis į kasdienį gyvenimą.

Prieš išmaniesiems telefonams tampant įprastais, kiekvienai užduočiai buvo naudojamas atskiras įrankis: žadintuvas, radijas, muzikos grotuvas, fotoaparatas, kompiuteris, užrašų knygelė ir pranešimų siųstuvas Dabar visa tai telpa vienoje vietoje, vienoje sistemoje. Tokie įrenginiai kaip pranešimų siųstuvai šiandien beveik nebeprisimenami.

Tuo pačiu būdu DI palaipsniui perima mikroservisų nišą. Žmonės net paieškos sistemas naudoja vis rečiau dėl DI, kadangi LLM modeliai gali padėti ieškoti, apdoroti ir pateikti informaciją patogiu formatu.

Kaip sukurti produktą, kurio DI negalėtų pakeisti

Kyla natūralus klausimas: kaip programuotojai gali išlikti, kai DI jau puikiai sprendžia vartotojų problemas per pokalbinę sąsają? Ši tendencija tik stiprėja. Šiandien DI kartais rašo kodą greičiau nei patys programuotojai.

Tačiau DI vis dar turi savo Achilo kulną. Jis puikiai kuria atskiras produkto dalis. Yra daug sunkiau suprasti pilną vartotojo problemos vaizdą ir sukurti didelį, sudėtingą produktą.

Pavyzdžiui, DI negalėtų lengvai pakeisti didelių produktų, turinčių daugybę vidinių (paslėptų) taisyklių, tokių kaip biuro programų analogai, apskaitos programos, socialiniai tinklai ir svetainių konstruktoriai. Tokie produktai yra stipresnėje pozicijoje, nes sudėtingas produktas turi daug niuansų. Jį sukurti ar pakeisti nėra taip paprasta kaip, tarkime, paprastą PDF kūrimo įrankį.

Galingi, dideli ir sudėtingi projektai vis dar yra už DI galimybių ribų. Jei norite konkuruoti su DI ir nesijaudinti, kad Jūsų projektą teks uždaryti, kūrimo metu sutelkite dėmesį į kelis dalykus:

Kurkite produktus remiantis tikru vartotojo skausmu

DI lengvai gali surinkti programėles pagal šablonus, tačiau jam sudėtinga giliai suprasti konkrečią auditoriją, jos įpročius, ribotumus ir tikrąsias priežastis, dėl kurių žmonės naudotų produktą.

Kurkite ekosistemas, kuras žmonės naudoja nuolat

Jei žmogus kasdien atidaro programėlę, saugo joje duomenis, dirba joje, konfigūruoja darbo procesus ir prijungia savo komandą, produktas tampa jo rutinos dalimi. DI gali nukopijuoti vieną funkciją, tačiau jam daug sunkiau pakeisti visą sukauptą kontekstą, įpročius ir darbo eigas. Jums reikia turėti vartotojų armiją.

Vertinkite DI kaip įrankį, o ne konkurentą

Nesistenkite aplenkti DI kuriant paprastus ekranus, tekstus ar šabloninį kodą. Vietoje to naudokite jį prototipavimui, rašymui, testavimui ir savo produkto greitesniam tobulinimui.

Kodėl svetainių konstruktoriai yra saugūs (kol kas)

Svetainių konstruktoriai yra geras pavyzdys produkto, kurį DI padeda kurti, bet nepakeičia. Konstruktorius apjungia dešimtis funkcijų — puslapių redagavimą, hostingą, domenus, e-prekybą, SEO įrankius, daugiakalbį konsultavimą — į vieną sistemą su savo taisyklėmis ir darbo eigomis.

DI gali sugeneruoti svetainę iš užklausos, tačiau svetainės veikimas yra visai kita užduotis: valdyti hostingą, atnaujinti turinį, tvarkyti srautą, optimizuoti paieškai. Būtent ši kompleksiškumo dalis lemia, kad svetainių konstruktoriai išlieka aktualūs, net kai DI vis geriau kuria atskirus puslapius.

Mūsų komanda neseniai atliko nedidelį eksperimentą: kiekvienam buvo duotas nurodymas pateikti LLM modeliui užklausą, kad šis sugeneruotų svetainę su tam tikrais reikalavimais. Pati užklausa buvo juokinga — norėjome pamatyti, ką DI gali padaryti be specializuotos programinės įrangos:

Svetainė apie Mikę Pūkuotuką su 3 nuotraukomis, 1 vaizdo įrašu ir 2 puslapiais, bet kuria kalba. Dryžuotas dizainas, minimalistinis stilius. Tamsus režimas. Reaguojantis dizainas, su skraidančiais agurkais.

Galutinę svetainių kokybę galite pamatyti žemiau pateiktose ekrano nuotraukose.

Svetainė, sugeneruota Deepseek

Svetainė, sugeneruota Copilot

Svetainė, sugeneruota ChatGPT

Pagrindinė problema ta, kad nors kai kurie modeliai gali sukurti neblogą dizainą, jie vis dar nesugeba suteikti stabilaus standartinio hostingo, net ir mokamuose planuose. Hostingas būna laikinas arba apskritai neįmanomas. LLM vartotojui pateikia HTML failą. Jei vartotojas neturi techninės patirties, tai iš esmės reiškia, kad jis neturi jokios realiai naudojamos svetainės.

Pagrindinė dirbtinio intelekto problema

DI vis dar nėra tobulas. Viena iš pagrindinių jo problemų – nepatikima atmintis. Jis vis dar negali visiškai saugoti slaptažodžių, banko kortelių duomenų ar kitos jautrios informacijos vartotojo vardu.

Tačiau atsiranda DI agentai — OpenClaw, Hermes ir kiti. Jų daugėja, ir laikui bėgant jie taps prieinamesni kasdieniams vartotojams. Šie agentai gali įsiminti duomenis ir suprasti žmogaus įpročius (ką jis mėgsta, iš kur užsisako maistą, kaip atlieka mokėjimus), kad nustatytų, kokius veiksmus gali atlikti automatiškai.

Laikui bėgant didelės DI sistemos tikriausiai visiškai sugers mikroservisus. Paprastos vienkartinės užduotys, kurioms anksčiau reikėjo atskirų svetainių, vis dažniau bus atliekamos tiesiogiai LLM modeliuose arba specializuotų DI agentų. Programuotojams atėjo metas pradėti prisitaikyti prie DI ir agentų, o ne bandyti su jais konkuruoti.

Originalus straipsnis: 2026-08-17 Why AI Is The End Of Microservices