75% разработчиков уже используют ИИ для кода

Napoleon IT совместно с AI Talent Hub ИТМО (онлайн-магистратура по искусственному интеллекту) провели опрос среди 1000 студентов и специалистов на предмет использования самых популярных ИИ-инструментов для работы. Основной сценарий — написание и отладка кода (75%). GPT (36%) и модели в Claude (31%) — лидеры среди используемых LLM-моделей. Claude Code – лидер среди ИИ-инструментов для написания кода. Об этом CNews сообщили представители Napoleon IT.

Разработка переживает структурное изменение. Если раньше скорость команды определялась количеством разработчиков и их опытом, то сегодня тем, насколько эффективно команда умеет работать с ИИ.

Какие LLM используют разработчики: GPT (ChatGPT) — 36%; модели в Claude (Antropic) — 31%; DeepSeek (DeepSeek) — 10%; Gemini (Google) — 10%; Qwen (Alibaba) — 5%; разные LLM (через Perplexity) — 3%; остальные — 5%

Рынок оказался конкурентным: разрыв между лидерами минимальный.

ChatGPT (36%) удерживает лидерство за счет универсальности и привычности — это базовый инструмент для широкого круга задач. Модели в Claude (31%) практически сравнялись с ним, предлагая более «инженерный» подход: точность, качество кода и предсказуемость.

DeepSeek и Gemini (по 10%) формируют второй эшелон. DeepSeek востребован как удобная альтернатива для задач программирования, в том числе за счет более доступного использования, а Gemini — за счет экосистемы Google.

Остальные модели (GigaChat, YandexGPT, Kimi, GLM, MiniMax, локальные модели) используются точечно и пока не влияют на общий баланс.

Вывод: рынок не монополизирован, разработчики выбирают модель под задачу и свободно комбинируют инструменты.

Какие ИИ-инструменты используют при написании кода: Claude Code — 40%; Cursor — 29%; ChatGPT — 29%; GitHub Copilot — 6%; DeepSeek (для задач программирования) — 5%; остальные — ?4%; 12% — не используют ИИ для кода.

Лидером стал Claude Code (40%). Это важный сигнал: разработчики переходят от использования LLM «в браузере» к инструментам, встроенным в процесс разработки. Claude Code — это не просто модель, а полноценный ассистент разработчика, который помогает писать, переписывать и анализировать код в контексте проекта.

На втором месте Cursor (29%) — один из самых ярких представителей AI-first IDE (интегрированная среда разработки). Cursor меняет сам подход к разработке: разработчик не просто пишет код, а работает в диалоге с моделью прямо внутри редактора.

ChatGPT также занимает 29%, но здесь он выступает скорее как универсальный помощник, а не специализированный инструмент. Его используют для отдельных задач: объяснений, генерации кусков кода, отладки.

GitHub Copilot набрал всего 6%. При всей известности продукта он уступает новым решениям. Это говорит о том, что рынок быстро переходит к более гибким и «умным» инструментам, которые дают больше контроля и контекста.

При этом 12% респондентов вообще не используют ИИ для кода.

Ключевой вывод: центр разработки смещается в сторону ИИ-инструментов. IDE становится не просто редактором, а интеллектуальной средой.

Как получают доступ к LLM: 56% — оплачивают подписку самостоятельно; 33% — используют бесплатные версии; 21% — через университет/работу; 13% — через агрегаторы/ботов; 10% — напрямую через API.

Здесь особенно хорошо видно, насколько быстро ИИ стал частью повседневной работы. Более половины респондентов оплачивают подписки самостоятельно. Это говорит о том, что разработчики воспринимают LLM не как эксперимент, а как инструмент, который напрямую влияет на их эффективность и доход.

Треть используют бесплатные версии. 21% получают доступ через университет или работодателя. Это говорит о том, что организации уже начинают системно внедрять LLM в процессы. Только 10% работают напрямую через API. Большинство предпочитает готовые интерфейсы и инструменты, а не низкоуровневую интеграцию.

Ключевой вывод: рынок перешел стадию “поиграться”. LLM — это инфраструктура, за которую готовы платить.

Для чего используют LLM чаще всего: 75% — написание и отладка кода; 67% — обучение и объяснение; 54% — рабочие задачи; 45% — исследования и генерация идей; 28% — учебные работы; 16% — создание контента.

Основной сценарий — написание и отладка кода (75%). Это наиболее частое применение, с которым разработчики работают на ежедневной основе.

Также LLM активно используют для обучения и объяснения (67%), чтобы разбираться в новых технологиях, подходах и ошибках.

Более половины респондентов (54%) применяют их в рабочих задачах, а 45% — для исследований и генерации идей.

Ключевой вывод: LLM уже используются не в одной роли — это универсальный инструмент, который одновременно закрывает задачи разработки, обучения и работы.

Что это значит для индустрии

Если собрать все результаты вместе, становится очевидно: разработчики используют несколько моделей одновременно; инструменты конкурируют не только качеством, но и удобством интеграции; среда разработки становится AI-first; пользователи готовы платить за ускорение работы.