State of AI in Web Development 2025

Авторы и организаторы отчета

Отчет State of WebDev AI 2025 организован сообществом Devographics под руководством Саши Грейфа – известного в индустрии автора разработческих опросов (соавтор State of JS, State of CSS и др.). Проект реализован при участии приглашенных экспертов по искусственному интеллекту и команды open-source контрибьюторов. Платформа WeAreDevelopers выступила медиапартнером, опубликовав результаты и аналитический обзор отчета для широкой аудитории разработчиков. Роль авторов – предоставить объективный срез индустрии: Саша Грейф и Devographics обладают опытом проведения крупных опросов разработчиков, что обеспечило методическую надежность исследования. Партнеры (например, команды Neon, Google Chrome и др.) поддержали проект спонсорством, подчеркнув интерес индустрии к данной теме. Такой состав авторов и партнеров говорит о высоком уровне доверия к отчету и его значимости для сообщества веб-разработчиков.

Методология исследования

Исследование проводилось в формате открытого онлайн-опроса в период с 10 февраля по 10 марта 2025 года, собрав 4 181 респондент. Анкета была доступна на нескольких языках (включая русский), что повысило географическое разнообразие участников. Данные собирались добровольно: опрос распространялся через email-рассылку Devographics (ориентированную на участников прошлых опросов) и социальные сети, без целенаправленного отбора респондентов. Все вопросы были необязательными, а структура анкеты разрабатывалась совместно с сообществом – предварительный список вопросов открыто обсуждался и улучшался на GitHub, чтобы учесть обратную связь от разработчиков.

Метрики опроса включали как количественные, так и качественные показатели. Для ключевых инструментов и технологий респонденты указывали степень знакомства: «использовал», «слышал, но не использовал» или «не слышал», а также делились отношением (положительный, нейтральный или отрицательный опыт). Такой подход позволил измерить не только уровень использования инструмента, но и его восприятие (насколько разработчики готовы использовать его снова или интересуются им). Часть вопросов была свободного ответа (freeform) – например, для перечисления «других инструментов», – что дало возможность упомянуть технологии, не перечисленные явно в анкете. Результаты агрегированы и визуализированы в виде процентов от числа ответивших на каждый вопрос.

Важно отметить, что опрос был открытым и тематическим, поэтому аудитория склонялась к разработчикам, уже интересующимся ИИ. Авторы сами подчеркивают, что результаты отражают срез активного сообщества, а не всю индустрию целиком. Тем не менее, при 4+ тысячах ответов выборка достаточно велика, чтобы выявить основные тенденции. Публикация итогов состоялась 15 апреля 2025 года, после чего WeAreDevelopers предоставили аналитический обзор этих данных. Методология, опирающаяся на опыт Devographics, обеспечивает достоверность и актуальность инсайтов, хотя следует учитывать возможное смещение в сторону энтузиастов ИИ.

Отчет State of WebDev AI 2025 выявил ряд важнейших результатов, особенно касающихся роли ИИ в повседневной практике веб-разработки. Ниже мы рассмотрим главные выводы и цифры, характеризующие текущее состояние и тенденции.

1. Практически все веб-разработчики уже пробуют ИИ в работе

Опрос показал очень высокий уровень знакомства с AI-инструментами: подавляющее большинство участников (≈90%+) хотя бы раз использовали генеративные модели для кодирования. Флагманом является ChatGPT от OpenAI – его попробовали 91% респондентов. Эта цифра свидетельствует, что релиз ChatGPT (конец 2022 г.) действительно стал массовой точкой входа в AI для разработчиков. Другие крупные LLM также набрали ощутимые доли: Anthropic Claude, Microsoft Copilot (на базе GPT-4) и Google Gemini каждый имеют ~55–60% пользователей среди опрошенных. Даже если разработчики не перешли на них полностью, по крайней мере более половины провели эксперименты со всеми основными AI-моделями на рынке. Осведомленность тоже близка к тотальной – практически 9 из 10 слышали про каждую из перечисленной четверки лидеров (даже если лично не пробовали). Таким образом, за год-полтора AI проник в профессиональное сообщество веб-разработчиков почти повсеместно.

2. ChatGPT лидирует, но рынок не монополизирован – есть конкуренция моделей

Хотя ChatGPT по охвату впереди, в метрике удовлетворенности или предпочтений отрыв не столь разителен. У него наибольший процент положительных отзывов (около 53%), но Claude от Anthropic получил почти сравнимую долю симпатий (~46%) среди тех, кто им воспользовался. Это говорит о том, что разработчики нашли плюсы и в альтернативных моделях – например, Claude известен большим контекстным окном, что ценно для работы с объемным кодом. Интеграция GPT-4 в GitHub Copilot также принесла ему широкое применение (Copilot можно рассматривать как связку модели и IDE-плагина). DeepSeek – еще один поставщик моделей (предположительно, отечественная или узкоспециализированная платформа reasoning-моделей) – показал себя интересным: им воспользовались ~45% респондентов, и даже больше (52.7%) выразили к нему положительный интерес. Видимо, его уникальные возможности привлекли внимание. Напротив, новая модель Grok от xAI (стартапа И. Маска) пока не получила широкого принятия (только 25% опробовали) и не создала конкуренции лидерам. В целом, рынок LLM-провайдеров в веб-разработке сейчас топ-эйви (несколько крупных игроков доминируют), но между ними идет борьба за умы разработчиков, и у новых моделей есть шанс отвоевывать аудиторию, если они решат болевые точки или предложат инновации.

3. Вспомогательные AI-инструменты прочно вошли в стек разработки

Помимо самих языковых моделей, разработчики широко используют интеграции ИИ в свои IDE, редакторы и workflow:

• AI-ассистенты для кода. Самый яркий пример – GitHub Copilot: семь из десяти опрошенных его подключали в работу. Это поразительный уровень проникновения коммерческого инструмента всего за ~2 года с момента запуска. Copilot фактически стал стандартным дополнением для VS Code и других IDE, помогая с автодополнением и написанием шаблонного кода. Другие ассистенты отстают: Tabnine (~17%), JetBrains AI (~13%) имеют куда меньшую аудиторию. Однако высокие оценки Supermaven указывают, что появляются новые качественные помощники, способные конкурировать за пользователей, возможно за счет лучших рекомендаций или UX. В целом, AI coding assistants уже никого не удивляют – большинство разработчиков считают их полезными и устанавливают при наличии возможности.

• AI-встроенные редакторы. Появление специальных редакторов, изначально заточенных под совместную работу с ИИ (как Cursor, Zed), – интересный тренд. Cursor тут вне конкуренции: о нем знает более 80% сообщества, он стал синонимом AI-IDE. Многие попробовали его для эксперимента, хотя не факт, что все переключились на него как на основное рабочее место (VS Code пока удерживает первенство). Тем не менее, такой уровень узнаваемости говорит, что концепция “IDE с ИИ” востребована. Zed – другой перспективный редактор – известен ~54%, тоже неплохо для новичка, но пока серьезно уступает Cursor по юзербазе. Вероятно, решающее значение имеют партнёрства и экосистема: Cursor активно интегрируется с популярными моделями и получил финансирование, тогда как Zed только набирает функции. Из этого тренда можно заключить, что будущие IDE почти наверняка будут идти с AI-помощником из коробки, и рынок в этой области будет консолидироваться вокруг нескольких решений.

• Классические IDE с AI-плагинами. Разработчики не бросают свои проверенные инструменты: VS Code остается основным IDE для 41% опрошенных. Однако теперь он часто работает в паре с AI: Copilot – как расширение, ChatGPT – через плагины, и т.д. Другие редакторы кодируют намного меньше аудитории (например, IntelliJ IDEA, Emacs, Sublime Text в сумме у упоминались единицами процентов), что подтверждает общую гегемонию VS Code в веб-разработке. Любопытно, что среди ответов фигурировал Neovim (10%) – видимо, энтузиасты даже Vim теперь дополняют AI-помощниками, объединяя классику и современность. Trace (15%) и Cody (репликовский ассистент) также набирают некоторую популярность – возможно, на волне интереса к запуску кода прямо в браузере. В совокупности, повсеместная интеграция AI в инструменты разработки свидетельствует: веб-разработчики уже не рассматривают ИИ как что-то внешнее, он стал частью их обычного рабочего окружения (IDE, терминалы, системы контроля версий с AI-советами и т.д.).

4. JavaScript и TypeScript – главные языки для AI в веб-разработке

Неожиданный на первый взгляд результат: хотя язык Python традиционно лидировал в сфере ИИ, для веб-разработчиков он не основной инструмент взаимодействия с AI. JavaScript/TypeScript оказались самыми популярными языками, через которые опрошенные используют ИИ. Практически каждый, кто отвечает про AI, отметил JS/TS – ~2,8k ответов (в то время как Python ~1,3k). Причина становится понятной из специфики: веб-разработчики интегрируют сервисы ИИ через REST API или SDK, и делают это прямо на своём основном стековом языке (будь то frontend на TS, или backend на Node.js). Они вызывают API OpenAI из Node-приложения, или встраивают AI-функции в веб-страницы через JS-библиотеки – поэтому знание Python им не обязательно. В то же время Python всё же на 3-м месте, что отражает часть аудитории, которая, кроме веба, занимается чисто AI-задачами (написанием ML-скриптов, обучением моделей) либо автоматизацией. Также, популярность Bash/Shell (упомянули ~569 чел.) говорит о том, что DevOps-инженеры и опытные разработчики используют CLI-инструменты ИИ, возможно, для генерации скриптов или работы с оболочкой. Языки вроде PHP, Go, Java, C#, C++, Rust были упомянуты лишь от 200 до 500 раз каждый – то есть порядка 5-15% участников. Это может соответствовать их долям среди веб-языков в целом или указывать, что AI-интеграции в этих экосистемах менее развиты. Вывод: в экосистеме веба AI не требует смены языка – инструменты приходят на тот язык, где находится разработчик. И для компаний, желающих внедрять AI-функции, нет нужды переводить проекты на Python – достаточно подключить нужный API в уже используемом стеке.

5. ИИ в первую очередь используется для генерирования кода и обучения

Наиболее массовое применение AI среди веб-разработчиков – это помощь в написании кода. Около 91% участников указали code generation как один из кейсов применения. Сюда входит и автодополнение строк, и генерация шаблонов, и написание функций по описанию. Фактически, у каждого, кто попробовал Copilot или ChatGPT, часть кода стала рождаться не вручную. Второй по распространенности сценарий – обучение и ресерч (66%). Многие используют ИИ, чтобы получить информацию: спросить у ChatGPT про новую библиотеку, пример кода, алгоритм, либо попросить объяснить непонятный баг. AI выступает как помощник-ментор или живая документация. На третьем месте (~62%) – генерация текстов (описания, комментарии, документация, шаблоны писем). Это логично: веб-разработчики часто пишут не только код, но и сопутствующий контент, и тут ИИ тоже ускоряет процесс (например, сгенерировать README на базе описания проекта). Суммирование текста (например, логов, технических статей) и перевод тоже довольно популярны (около 50% и 41% соответственно), ведь разработчикам приходится иметь дело с большим объемом информации. Зато генерация изображений – лишь на 6-м месте: только 38% опрошенных воспользовались ею в работе. Это подтверждает, что основное русло AI в разработке – код и текст, а не графика. Компьютерное зрение (распознавание образов) и синтез/распознавание речи замыкают список с совсем низкими показателями (10-15%), то есть редки среди веб-задач. Таким образом, ИИ сейчас – это, по сути, новый уровень IDE и поисковой системы для разработчиков: он пишет кодовые фрагменты, помогает изучать технологии и генерировать сопроводительные материалы.

6. Большинство разработчиков генерирует ИИ лишь небольшую часть продукта, полностью полагающихся на AI единицы

Несмотря на шум вокруг концепций вроде «код, написанный AI на 100%», данные опроса показывают консервативную картину. 60% участников используют AI для менее четверти своего кода. То есть львиная доля программного кода по-прежнему набирается руками, AI-ассистенты дописывают отдельные кусочки. Еще ~24% генерируют от 25% до 50% кода с помощью ИИ. И лишь очень небольшая группа (~8%) может считаться почти полностью зависящей от AI – те, кто признали, что более 75% кода получают из AI-генерации. Практически никто не заявил, что весь 100% код пишется ИИ (такие случаи единичны – буквально 11 человек из тысячи). Это ярко свидетельствует: role AI – это “ко-пилот”, а не замена программиста. Даже среди новаторов, которые пробуют vibe-кодинг, итоговый проект требует значимого участия человека. Разработчики по-прежнему сами продумывают архитектуру, критически оценивают и дорабатывают сгенерированный код. Опрос подчеркивает: пока что «большую часть кода, удивительным образом, разработчики все равно пишут сами, а не просто генерируют». Это отрезвляющий тренд, указывающий, что в 2025 году ИИ находится на стадии вспомогательного инструмента, повышающего эффективность, но не способного автономно создать сложный продукт.

7. Ключевые лидеры среди AI-инструментов в каждой категории определились очень быстро

Хотя рынок AI-инструментов молод, практически в каждой нише есть уже свои фавориты:

• Среди LLM – ChatGPT (OpenAI) несомненный лидер по использованию, при этом Claude (Anthropic) – лидер по «потенциалу удовлетворенности» на единицу пользователей (второй по любви, первый по некоторым метрикам, например, больший контекст).
• Среди IDE – Cursor стал узнаваемым брендом (82% awareness) всего за год с момента анонса.
• Среди ассистентов кода – GitHub Copilot стал практически синонимом категории (71% использовали), Tabnine или CodeWhisperer далеко позади.
• Среди генераторов кода – v0 от Vercel (25% пользователей) опередил других, используя силу экосистемы Next.js/Vercel, а Bolt от StackBlitz сразу занял второе место как серьезный конкурент.
• В генерации изображений – DALL-E 2 занял первое место по применению среди разработчиков (возможно, потому что его было проще попробовать через OpenAI), Midjourney второй.
• В SDK/библиотеках – Vercel AI SDK тоже вышел вперед, вероятно, благодаря интуитивной интеграции с популярным фреймворком.
• По обучающим ресурсам – среди рассылок лидирует TLDR, среди подкастов Syntax, т.е. уже определился список «куда идти за AI-новостями» в сообществе.

Эти “ранние победители” задают направление развития. Рынок при этом остается динамичным: появляются новые претенденты, и разработчики готовы их пробовать. Например, Bolt хоть и уступает v0, но имеет высокую осведомленность и может догнать лидера. Supermaven в ассистентах имеет мало пользователей, но очень высокий процент их позитивных отзывов – сигнал, что он может вырасти. То есть текущие лидеры не гарантированно сохранят монополию, возможны перестановки, если новые инструменты предложат лучшее качество или цену.

8. Главные проблемы при использовании AI в разработке – качество и контекст

Сквозной темой через все разделы проходит перечень Pain Points, которые почти неизменны независимо от инструмента:

• Галлюцинации и неточности вывода. Это проблема №1: модели уверенно генерируют неправильный или неработоспособный код. Почти каждый разработчик с этим столкнулся, поэтому нет полного доверия к AI-советам. Приходится перепроверять каждый ответ, что снижает экономию времени.
• Ограниченный объем контекста / памяти. И ChatGPT, и IDE-ассистенты быстро «забывают» детали, не способны видеть весь проект, ограничены размером подсказки. В результате AI часто теряет нить на средних и больших задачах – например, не помнит, что сгенерировал пару файлов назад, или не может учесть содержимое большого файла. Разработчики вынуждены дробить задачи на мелкие куски и постоянно подстраивать prompt, что неудобно.
• Качество генерируемого кода. Многие отмечают, что код от AI выглядит правдоподобно, но уступает по качеству написанному вручную: может не соответствовать стилю проекта, содержать анти-паттерны, или просто работать неэффективно. Особое раздражение – когда AI предлагает откровенно плохие решения или deprecated-методы.
• Навязчивые или нерелевантные подсказки. В контексте IDE-плагинов: некоторые жалуются, что ассистент мешает, подставляя слишком много подсказок или не тех, что нужны, отвлекает разработчика. Это превращает пользу в вред, когда нужно тратить время на борьбу с инструментом.
• Скорость ответа. Время отклика моделей, особенно больших, иногда слишком велико для интерактивной работы. Если ассистент думает по 5-10 секунд над каждой функцией, это тормозит работу (61 человек отметил это как боль).
• Интеграция и UX. Некоторые указали неудобства интерфейсов: плохая интеграция в рабочие инструменты, сырой UI, сложности с настройкой. AI должен быть бесшовной частью IDE, и пока не всегда так.
• Актуальность знаний. Поскольку модели обучены на данных ограниченного периода, они могут не знать свежих обновлений фреймворков, новых библиотек или версий. Это делает их советы устаревшими (53 упоминания в разделе pain points моделей), и требует от разработчика фильтровать информацию.
• Стоимость. Хотя она и не вершина списка, но ~5-10% жалоб касались цены: особенно на корпоративном уровне, когда за масштабное использование API счета могут быть внушительными. Также Cursor, Copilot – платные, и кто-то из индивидуальных разработчиков не готов платить ежемесячно за несколько инструментов сразу.
• Пробелы в возможностях. Например, слабое понимание инструкций у некоторых моделей («lack of prompt understanding» – 104 упоминания), ограниченная способность рассуждать и разбираться в сложном коде («limited reasoning ability» – тоже отмечалось).

Все эти проблемы указывают: AI-инструменты еще далеки от совершенства, и разработчики это остро чувствуют. Текущий опыт – это не магия, а скорее “научился обходиться с капризным, но полезным помощником”. Особенно критично, что главные претензии касаются именно доверия к результату – если ИИ-совет ненадежен, его ценность падает. Как сказано в отчете, инструменты теряют смысл, если их вывод нельзя на них положиться. Поэтому устранение галлюцинаций и улучшение работы с контекстом – задачи первостепенной важности для создателей AI-платформ в ближайшие годы.

9. Большинство разработчиков положительно оценивают влияние ИИ на свою работу

Несмотря на перечисленные баги и ограничения, общий настрой в сообществе разработчиков – оптимистичный. Более половины респондентов считают, что AI-инструменты сделали их заметно продуктивнее и уже стали частью их ежедневного рабочего процесса. Многие отмечают ускорение выполнения типовых задач, облегчение обучения новому. Настороженность тоже присутствует (есть понимание рисков для навыков, дискуссия о будущих рабочих местах), но в целом страха перед ИИ нет – менее 1/3 допускают, что AI может угрожать их карьере, остальные уверены в своей ценности как специалистов. Интересна двоякая позиция: разработчики признают, что чрезмерная зависимость от AI потенциально вредна для мастерства (эффект “атрофии” навыков при упоре на автодополнение), однако они не считают, что лично для них эта угроза критична или что завтра их заменят. Пока AI повышает эффективность, а не увольняет – и этому рады.

10. В отрасли наступила фаза стремительного развития AI-технологий, и идти в ногу с ними стало необходимостью

Отчет – и особенно комментарии в заключении – подчеркивают, что ИИ больше не рассматривается как краткосрочный модный тренд, он трансформирует практики разработки. Аналогии с началом эры интернета или мобильных приложений указывают: мы на пороге больших сдвигов. Уже сейчас AI проникает в инструментарий (как когда-то системы контроля версий или облачные сервисы), и те, кто раньше освоят эти возможности, получат преимущество в эффективности и конкурентоспособности. Отчет фиксирует момент времени – 2025 год – когда AI в веб-разработке из эксперимента превратился в мейнстрим, но при этом оставил много нерешенных задач и открытых вопросов.

Данные и тренды из State of WebDev AI 2025 позволяют сделать обоснованные прогнозы и выводы о том, куда движется индустрия и что это означает для команд и компаний. Рассмотрим это подробнее в следующем разделе.