Anthropic модернизирует код COBOL с помощью искусственного интеллекта и выходит на IBM

Краткое содержание

• Автоматизация кода: Anthropic представила новое решение на основе модели искусственного интеллекта Claude, способное переводить сложные системы COBOL на современные языки программирования с минимальным вмешательством человека.
• Коллапс затрат. Использование искусственного интеллекта резко снижает огромные затраты на модернизацию ИТ-инфраструктуры, которые до сих пор не позволяли крупным предприятиям модернизироваться.
• Реакция рынка: Акции IBM значительно упали, поскольку доходы компании напрямую зависят от поддержки мейнфреймов на базе COBOL.
• Греческий рынок: Это развитие напрямую затрагивает отечественный банковский сектор и государственные организации, которые полагаются на устаревшие информационные системы, открывая путь к более быстрой и дешевой цифровой трансформации.

Как Anthropic решает проблему устаревшего кода

Отвечая на вопрос, как искусственный интеллект может управлять устаревшим кодом, антропный представила новое решение на основе модели Клода, которое автоматизирует перевод систем COBOL на современные языки программирования, такие как Java и Python.

это н техническое развитие радикально сокращает затраты и время на модернизацию ИТ-инфраструктуры, вызывая при этом немедленное и значительное падение стоимости акций IBM, которая доминирует на мировом рынке мэйнфреймов.

Технический подход модели Клода

Язык КОБОЛ (Общий бизнес-ориентированный язык) на протяжении шести десятилетий был основой мировой финансовой системы и многих государственных инфраструктур. Модернизация этих систем традиционно была чрезвычайно дорогим и рискованным процессом. Отсутствие квалифицированных разработчиков в сочетании со сложностью кода (где бизнес-логика тесно связана с управлением данными) сделало усилия по миграции невозможными.

Anthropic использует массивное «кадровое окно» модели Клода, которое позволяет ему одновременно анализировать целые репозитории кода. Вместо простого синтаксического построчного перевода ИИ Модель понимает более широкую бизнес-логику, зависимости, тетради и языки управления заданиями (JCL). Этот процесс включает в себя перепроектирование кода, отделение бизнес-логики от доступа к базе данных и создание современного кода, протестированного на модульном уровне. Способность ИИ объяснять переведенный код ускоряет этап проверки для инженеров-программистов, сокращая необходимое время на десятки тысяч человеко-часов.

Экономические последствия и падение IBM

Заявление Anthropic вызвало немедленную суматоху на рынках, а также падение ее акций. ИБМ зафиксировать значительное снижение. Бизнес-модель IBM в значительной степени опирается на так называемую «привязку к поставщику» мэйнфреймов (таких как zSystems) и непомерные контракты на обслуживание и поддержку. Клиенты оставались привязанными к инфраструктуре IBM, поскольку стоимость миграции в облако намного перевешивала краткосрочные выгоды.

Преодолевая ценовой барьер на пути модернизации COBOL, Anthropic устраняет сильнейший стимул для предприятий оставаться на мэйнфреймах IBM. По оценкам аналитиков, переход к облачной инфраструктуре (AWS, Google Cloud, Azure) ускорится, лишив IBM значительной доли стабильной годовой выручки. Стоимость перевода кода, которая раньше исчислялась десятками евро за строку кода через консалтинговые компании, теперь сокращается до долей минуты за счет использования API искусственного интеллекта.

Греческий рынок: банки и государственный сектор

Для греческого ИТ-рынка эта разработка имеет прямое практическое применение. Греческая банковская система, а также важнейшие области государственного управления по-прежнему полагаются на основные банковские системы и базы данных, которые взаимодействуют со старым кодом.

Найти программистов COBOL в Греции практически невозможно, поскольку банки поддерживают дорогостоящие контракты с внешними партнерами или самими компаниями-производителями оборудования. Интеграция таких инструментов, как новая система Anthropic, позволяет отечественным ИТ-отделам перенести свои основные операции в гибкие облачные инфраструктуры. Это приводит к немедленному сокращению операционных расходов (OPEX) греческих учреждений. Ожидается, что эта экономия пойдет на разработку более быстрых цифровых услуг для греческих потребителей и усиление защиты от кибератак, поскольку современные системы легче поддаются проверкам безопасности.

Изменение философии в программной инженерии

Помимо финансовых показателей, достижения Anthropic подчеркивают меняющуюся роль искусственного интеллекта в производстве программного обеспечения. ИИ перестает быть простым помощником по завершению кода (как GitHub Copilot) и берет на себя роль архитектора системного перехода. Способность обрабатывать миллионы строк кода, поддерживать контекст между различными файлами и автоматизировать создание тестовых сценариев (тест-кейсов) доказывает, что модели большого языка (LLM) обладают необходимым структурным пониманием для задач уровня предприятия.

Однако этот процесс не является полностью автономным. «Субъективная неразбериха» переходного периода требует человеческого контроля. Инженеры должны проверять результаты работы ИИ, проверяя производительность нового кода при нагрузочном тестировании и обеспечивая целостность данных во время миграции. Важно отметить, что роль человека смещается от ручного написания кода к старшему надзору и контролю качества.

С разрешения Techgear

Решение Anthropic — не просто новое технологический инструмент, но представляет собой структурную угрозу традиционной бизнес-модели корпоративных ИТ. Резкое падение акций IBM вполне оправдано: когда стоимость выхода из закрытой экосистемы сводится к нулю, заказчик неизбежно ищет самого современного и дешевого провайдера (облака).

Для греческой действительности, где устаревшие системы держат критически важные организации «заложниками» и препятствуют быстрому развитию новых цифровых услуг, использование ИИ для модернизации кода является чрезвычайно позитивной новостью. Греческие банки и общественность теперь имеют технологическую возможность вырваться из 1980-х годов, резко сократив расходы на техническое обслуживание и инвестируя в настоящие инновации.